2021中国RPA软件平台厂商评估_19页_509kb

报告摘要

中国RPA软件平台厂商评估（IDC MarketScape，2021）

核心内容

IDC发布的《中国RPA软件平台厂商评估，2021》报告指出，RPA与AI技术的融合正推动中国RPA市场快速发展，预计到2024年，约45%的重复性任务将通过RPA+AI实现自动化或增强。RPA产品在多个行业中已开始应用，尤其在金融、能源、电信、零售、制造、政府等领域。技术供应商正通过提升产品易用性、AI集成、国产化适配、云原生部署、流程挖掘、卓越中心（CoE）等方向增强产品竞争力。

主要观点

技术融合：AI技术（如OCR、NLP、机器学习）正逐步融入RPA产品，增强其智能化和自动化能力。
市场应用：多数行业仍处于早期规划阶段，但RPA在财务管理、审计风控、人力资源等通用场景中已实现落地。
市场格局：全球RPA厂商具备成熟技术与生态，但需加强本地化建设；中国本土RPA+AI创业公司注重国产化能力，商业化能力较强；云厂商和传统软件供应商也在积极布局RPA市场，寻求差异化发展。

关键信息

厂商评估维度

现有能力（50%权重）：包括产品功能、服务、生态、价格、市场表现和研发与运营。
未来战略（50%权重）：包括产品战略、市场战略和业务战略。

厂商表现概览

领导者（Leaders）：弘玑、UiPath、云扩科技。
主要厂商（Major Players）：阿里云、Blue Prism、达观数据、容智信息、艺赛旗。

厂商概况

阿里云

产品：提供编辑器、机器人、服务端，集成阿里云达摩院的AI能力。
优势：依托集团资源，具备较强的行业解决方案能力，尤其在电商、政务领域。
挑战：需加强产品创新和差异化，提升对中小企业的服务能力。

Blue Prism

产品：云平台、设计器、控制台、数字劳动力。
优势：注重企业级特性和安全性，与普华永道合作建立卓越中心。
挑战：需提升品牌知名度和本地化服务能力，增强对中小企业支持。

达观数据

产品：开发平台、控制中心、机器人，集成OCR、NLP等AI能力。
优势：注重低代码开发，产品兼容性强，客户满意度高。
挑战：需拓展更多行业应用，增强商业化能力。

弘玑（Cyclone）

产品：设计器、中控、执行器，具备AI技能平台。
优势：产品创新性强，具备多模态AI和流程挖掘能力，支持国产化部署。
挑战：需拓展除金融和政务外的客户群体，提升品牌影响力。

容智信息

产品：iBot RPA套件、AI组件、流程挖掘工具。
优势：注重平民化产品设计，支持多平台部署，拥有良好的客户满意度。
挑战：需提升行业应用深度和商业化能力，加强品牌建设。

UiPath

产品：UiPath Automation Cloud、设计器、控制台、AI中心。
优势：产品线丰富，具备较高的市场知名度，注重本地化和生态建设。
挑战：需拓展更多行业客户，形成更广泛的合作伙伴生态。

云扩科技

产品：编辑器、控制台、机器人、AI组件。
优势：注重易用性，提供全栈式低代码开发平台，支持私有化部署。
挑战：需持续积累标杆客户案例，提升产品标准化和行业渗透能力。

艺赛旗

产品：iS-RPA、iS-CDA、设计器、控制台、机器人。
优势：拥有先发优势，注重行业深耕，具备较强的交付能力。
挑战：需加强平台化建设，提升AI能力的商业化应用。

技术前沿领域

RPA+AI：成为厂商重点布局方向，增强流程自动化能力。
产品易用性：低代码、无代码开发方式成为主流趋势。
国产化适配：支持国产CPU、操作系统、信创软件等。
流程挖掘：帮助识别适合RPA的业务流程，提升自动化效率。
云原生RPA：支持公有云、私有云、混合云部署，提升灵活性和可扩展性。

技术买家建议

明确业务需求：确保RPA产品与企业流程匹配，关注AI能力是否自研或集成。
关注产品易用性：优先选择支持低代码、无代码的平台。
重视生态建设：包括AI技术合作伙伴、集成商、实施合作伙伴等。
考虑部署方式：支持多平台部署，如本地、云、移动端等。
关注行业适配性：优先选择在目标行业有丰富经验的厂商。

市场前景与挑战

市场前景：RPA+AI将成为推动企业流程自动化的重要手段，市场将持续增长。
挑战：行业应用仍处于早期阶段，需提升用户接受度和流程标准化；产品同质化严重，需加强创新和差异化；需构建更完善的生态体系，提升本地化服务能力。

研究方法与市场定义

评估方法：IDC采用定性与定量结合的方式，基于用户访谈、市场调研、专家分析等对厂商进行评估。
市场定义：聚焦于企业级RPA软件平台，评估厂商在现有能力与未来战略两个维度的表现。

总结

IDC MarketScape评估显示，中国RPA市场正快速发展，RPA与AI的融合成为核心趋势。各厂商在产品功能、AI能力、生态建设、市场表现等方面各具特色，但也面临同质化竞争、行业渗透不足、品牌影响力有限等挑战。未来，厂商需在产品易用性、云原生能力、流程挖掘、AI技术集成等方面持续创新，以推动RPA+AI在更多行业和场景中的落地应用。

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