云扩科技发布新一代rpa＋ai平台，ceo刘春刚谈如何打破企业“系统遗留冰山” | 雷峰网-亚博电竞网
近日，「云扩天匠rpa进化者大会」在上海举行，会上云扩科技正式推出新一代企业级天匠智能rpa平台——「天匠智能rpa2020版」。
“作为一家拥有互联网基因的科技企业，我们的产品迭代非常快，此次新品发布是云扩在过去一年里技术创新和积累的一次集中展现。” 云扩科技创始人兼ceo刘春刚对雷锋网ai金融评论表示。
他认为，由数字化技术带来的新动能正在传统行业里掀起一场不可逆的数字化转型浪潮，越来越多的企业被卷入数字化颠覆漩涡中，只有运用新技术进行发展加速度才能冲破漩涡重新驶上蔚蓝大海。
但由于企业是一个复杂的生态系统，在数字化转型过程中往往会遇到大量历史遗留问题，如老旧的信息化系统、各种系统间的信息孤岛，以及流程和人员技能遗留问题等的阻碍。
这些问题可以被形象比喻成“遗留系统冰山”，企业管理人员通常只能看到水面上的冰山一角，而那些阻碍企业进行敏捷数字化转型的关键挑战都隐藏在深海下面。这时候，具有非侵入性和灵活配置特点的rpa恰逢其时地成为击破这座冰山的最好利器。
基于这样的趋势判断，2017年，曾任微软云数据管理自动化产品负责人的刘春刚看到rpa行业的巨大潜力，集结了一批微软出身的产品和技术人才，成立公司投入研发，2018年6月首款产品落地。
经过一年多的落地实践和技术迭代，刘春刚认为，新一代的天匠智能rpa实现了三方面的突破。
首先是产品侧的突破，包括人人可上手的高易用性和规模化部署的高可用性，同时根据这两个标准确定了云扩rpa产品的三大基本理念——自动优先、连接一切、智能进化。
其次是 ai侧的突破，一方面与市场上领先的ai技术供应商合作，同时在公司内部组建了一支来自于微软的自动化技术专家和人工智能科学家，不断进行rpa创新和难点攻关。
第三是生态系统上的突破，完成了一套包括行业生态、技术生态、用户生态和渠道生态在内的综合生态系统搭建。
在具体产品方面，针对企业级rpa应用“低易用、难集成、难构建”的三大挑战，云扩科技cto史秋芳现场演示了「天匠智能rpa2020版」的突破。该产品由三大组件构成：
天匠编辑器：用于机器人流程设计。目前天匠编辑器已经实现全面图形化编辑，使用者可以通过拖拖拽拽的方式设计工作流程。编辑器内置跨平台录制器，覆盖移动端、pc端、网站端。基于windows系统底层自动化技术和计算机视觉技术，对任何人为操纵系统界面，包括远程虚拟桌面甚至手机端的流程，都可以实现流程录制和自动执行。
天匠控制台：用于管理、部署和监督机器人，对自动化流程进行综合调度和监控，可对机器人的生产力绩效进行可视化分析。目前，天匠控制台可实现云级弹性伸缩，支持权限及流程版本管理。
天匠机器人：执行自动化流程。天匠智能rpa平台提供用户机器人和共享机器人两种机器人形态。现场演示的机器人高密度运行模式实现单台机器单个操作系统同时运行多达32个机器人，且互不干扰。
除软件产品外，现场还发布了云扩科技一站式rpa软硬集成亚博电竞网的解决方案——天匠“数字员工”一体机。
据了解，截至目前云扩已服务企业涉及金融、能源、制造、零售、医药等行业，实现了财税、人事、销售、it运维等上百个场景的自动化。
伴随智能rpa行业风口，今年以来，云扩已获两轮一线资本投资：2019年6月获得来自金沙江创投和明势资本a轮千万级美元融资，8月获得红杉资本中国基金数千万元a 轮融资。
大会上，金沙江创投主管合伙人朱啸虎表示，由于投资回报率容易计算和效率周期较短，rpa目前已成为中国企业主最愿意买单的两大产品之一（另一产品为智能客服）。2019年是中国rpa元年，虽然还处于行业早期，但相信几年以后上百亿美金是可以期待的。
同时，他指出中国不缺软件工程师，缺的是软件产品，以前大部分软件公司是善于开发软件，但是怎么把软件封装成产品，赋能给第三方是非常稀缺的，因此产品化的能力、赋能第三方的能力是未来中国rpa成功的最关键因素，这也是其投资云扩所看重的。
明势资本创始合伙人黄明明虽然笑称对于云扩科技的投资是“三个交大的师兄支持交大的师弟“，但其实底层是清晰的资本逻辑：在全球尤其是中国经济放缓、人口红利消失的大环境下，发展中国家——比如中国——需要解决的关键问题是提高各行各业的生产效率，用科技力量来对抗人口红利的消失。
认可rpa的基础上，黄明明认为早期投资重点是看人，懂技术的很多，但“懂技术的企业家”是世界性稀缺资源。
此次发布会后，刘春刚接受了雷锋网ai金融评论的专访，就云扩现阶段成长关键要素、与对标公司uipath商业模式的异同、智能rpa行业壁垒等问题一一作答。以下为专访全文。
什么是“懂技术的企业家”
ai金融评论：对现阶段公司成长来说，关键性要素有哪些？
刘春刚：目前云扩正处于高速成长期，我们会从三方面重点把握公司发展，首先是技术和产品一定要过硬，这是能够给客户带来价值的关键所在；第二是继续发力市场和销售，因为rpa产品只有真正落地到不同行业客户的日常工作中，为客户实现降本增效才有意义；第三是人才和团队建设。
ai金融评论：目前云扩最需要哪部分人才？
刘春刚：对于一个高速成长的公司来说，各方面的人才如产品、技术、人力、财务、市场、宣传等都很重要，也很需要。
就目前而言，公司整体约有80多人，技术人员占比达到90%，其中一半左右负责做底层研发和基础平台研发，另外一半负责为客户和亚博平台app下载的合作伙伴提供支持服务。
ai金融评论：如何理解“懂技术的企业家”？
刘春刚：一方面，作为一个技术型企业的创始人，必须要保持对技术趋势的深刻理解和敏感度，并能够理解不同技术的本质，这关乎企业的发展方向和未来成长。
同时，要明白科技企业不是科研院所，技术型企业家要重视实现技术的商业化，要有对商业本质的理解和把握，能把技术转化成商业价值。
从三方面做好rpa本土化
ai金融评论：云扩与对标公司uipath目前最大的差别是？
刘春刚：在整体的商业模式和策略上，云扩和uipath接近，区别主要是云扩更加专注于中国市场，针对中国客户需求，提供本土化智能rpa服务。
本土化工作包括三部分，一是对中国客户it环境的适应，二是建设中国市场的rpa亚博平台app下载的合作伙伴生态，三是基于中国市场需求，对rpa产品在技术上和产品部署模式上进行不断创新。
ai金融评论：uipath目前在中国市场面临的主要挑战是什么？
刘春刚：仅就中国市场来讲，uipath目前面临两大挑战，一是技术保障仍待加强，uipath虽然发展迅速，但毕竟也只是短短几年间成长起来的公司，不管是基础方面的架构选型、对企业复杂流程的支持，还是rpa机器人运行的稳定性等方面，都还需要不断去改进。
第二个挑战是，作为一家技术厂商，对不同行业的知识和企业内部业务流程的理解，都不是uipath最擅长的，因为他需要与不同行业的亚博平台app下载的合作伙伴一起进入垂直行业市场，建立行业合作生态，也是目前uipath在中国面临的一大挑战。
ai金融评论：直接服务客户和通过行业服务商来间接服务客户，这两种模式的优缺点是什么？
刘春刚：如果由云扩团队直接服务客户，由于我们对产品的熟悉程度最高，在客户需要亚博电竞网的技术支持时得到响应的速度也会最快；如果由我们和亚博平台app下载的合作伙伴一起服务客户，由于亚博平台app下载的合作伙伴通常在某一行业如金融领域里深耕多年，其对行业知识和业务流程的理解非常深入，对客户的痛点把握会更加精确。
至于两种服务方式选哪一种，主要取决于客户需求和行业属性。不过从目前来看，通过与亚博平台app下载的合作伙伴合作的方式，共同去服务客户，是服务各种传统行业一个比较好的方法。云扩提供了一个好的通用型技术平台，行业亚博平台app下载的合作伙伴拥有对客户需求的深刻理解。
智能rpa的核心壁垒是什么
ai金融评论：智能rpa的核心壁垒是什么？赛道的准入门槛高吗？
刘春刚：智能rpa是一个综合技术，包括桌面自动化技术、ai技术、图形化编程技术等各种技术的融合，只有把各种技术相互融合起来并能做好，才能做出一个好的rpa产品，这是一种包含技术能力的产品能力。
实际上现在一定程度上已经是红海了，很多非rpa厂商都来做rpa了。不过，产品的生意最终就是做产品，一开始产品做得好，就有更多机会接触更多客户，反过来会进一步优化产品，这种良性循环带来的规模效应，会随着时间的积累越来越难以被超越。
创业公司一定不要被“门槛不高”这种想法所拖累，我经常跟团队同事讲一句话是：如果你觉得你做的事情壁垒不高，那是因为你对自己的要求太低。做出一个能被全球数十万甚至上百万客户所使用的产品，它的壁垒都非常高。
ai金融评论：云扩目前在ai方面的策略和布局是？
刘春刚：目前我们坚持两个ai方面的策略。第一个策略是市面上已经有的ai算法和功能，我们不会重复再去做，比如nlp，市场上已经有很领先的nlp厂商了，我们会选择与他们合作，我们也开发了面向ai厂商的rpa开放平台，让他们可以在上面发布流程空间，支持rpa与更多的人工智能技术相结合。
第二个策略是，我们会专注于研发面向rpa的核心ai能力，即让机器人变得更加聪明，比如让机器人能够准确地像人一样识别电脑桌面上的空间、像人一样去理解他所做的流程和数据，这些才是rpa厂商应该关注的ai能力。
ai金融评论：目前云扩在ai团队建设方面是怎样的？
刘春刚：团队中有来自微软人工智能部门的首席研发总监，在算法研究、人工智能产品化和客户落地等方面都有深厚积累。今年上半年我们建设了一支ai团队，目前算法团队占研发团队至少30%。
ai金融评论：如何看待其他三类玩家对云扩的竞争力？
刘春刚：巨头要做的事情很多，rpa可能不会成为他们的重点。专注ai的公司，要看他有多专注，从全球范围看，有很多做ai的公司，这些公司目前并没有成为非常优秀的rpa公司，而那些做得好大部分都是专注做rpa的公司。而传统rpa公司，他们对行业的理解可能相对较深，因此对我们来讲可能是最具挑战性的。
后续雷锋网ai金融评论将发布一系列金融rpa企业专访文，敬请期待。雷锋网
