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全球 RPA 行业市场分析报告

2023-07-05 来源:趣尚旅游网


全球 RPA 行业市场分析

报告

2021年5月

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全球 RPA 行业概览

RPA 从何而来,向何而去?

RPA 全称为机器人流程自动化,是一种利用软件来执行业务流程的技术。通常 RPA 是结 合软件和人工智能等相关技术,按照人类的执行规则和操作过程去执行同样的流程,以 减少重复工作中的人力投入,降低产生人为操作失误的风险,同时也能够将人力集中到 更为高阶的工作环境中。

图表 1: RPA 机器人流程自动化可以实现的基本功能

文档及表单操作

文档、表格、PDF内容提取、核对、录入、迁移

文件及应用操作

文件移动,应用打开及登陆,系统API连接

RPA

网页操作

网站信息抓取,网站账号登陆,电子邮箱登陆及内容下载

数据操作 过程备份

资料来源:EY,市场研究部

系统间数据搬运,数据库读写,简单数据清洗及处理

业务流程归档备案,流程数字化记录

RPA 的发展路径是从工具到数字劳动力,再到智能连接器。RPA 并非一个新鲜事物,其 设计的初衷是以软件来模拟人的操作方式,最早的 RPA 的形态包括 Excel 宏语言、按键精 灵、爬虫等处理简单流程的工具,但并未固化为成熟的产品并加以广泛的应用与推广。 2012 年,Blue Prism 第一次正式提出 RPA 机器人自动化的概念,此后数年 Blue Prism、UiPath、 Application Anywhere 等头部厂商的产品纷纷成型,行业迈入成熟阶段。

随着业务流程和认知计算的进一步复杂,AI 赋能是 RPA 发展的必然方向。2018 年以来, 各类 RPA 产品层出不穷,功能不断迭代成熟的同时也在结合 AI 等新兴技术,目前我们认 为新一代的智能化 RPA 产品已经成为了结合 OCR 等感知智能以及 NLP 等认知智能的数字 化“连接器”,AI 技术的发展正在刺激 RPA 行业向上发展,RPA 已经成为了 AI 技术释放 的重要场景。

图表 2: RPA 机器人流程自动化的发展路径

桌面自动化

 

非辅助性RPA

 

自主

RPA

智能化RPA 目标:利用AI,尤其是 NLP技术,在实现对非结 构化数据处理的同时, 能够进行预测和规则分 析,实现对需要进行判 断的任务的自动化、自 主进行流程发现

部署方式:桌面部署 目标:帮助员工更快执 行任务,减少错误,提 高处理效率

局限性:需要人为触发、 控制、监督,且难以扩 展

部署方式:服务器部署 目标:实现端到端的自 动化,7*24小时不间断 自动运行,具备多种启 动方式,能够实现机器 人编排、管理与性能分 析

局限性:仍需手动管理 和更改系统设置

部署方式:云端/虚拟机 部署

目标:灵活扩展,能够 实现动态负载均衡、进 行高级的分析和工作管 理

局限性:对非结构化的 数据处理能力弱

资料来源:甲子光年智库,市场研究部

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机器人+设计器+管理平台是 RPA 典型的产品形态。目前市场上大多数的 RPA 产品都是由 机器人、设计器、管理平台三部分组成,其中设计平台负责可视化界面的流程编辑工作, 完成 RPA 流程的规划;机器人则是在设计器完成流程设置后负责执行操作,根据应用场 景可以分为有人值守(Attended robot)和无人值守(Unattended robot)两种,区别在于 是否需要使用者手动启动,或在过程中干预,还是可以在后台自动运行;平台则负责对 于 RPA 机器人的控制和管理,保证整个的分工合理和风险监控。同时 AI 能力也正在成为 新一代 RPA 产品的标配,在人机交互、智能感知与认知等方面赋能 RPA。

图表 3: 机器人+设计器+管理平台是 RPA 典型的产品形态,AI 能力也已成为“标配”

资料来源:UiPath 官网,市场研究部

RPA 创造了哪些价值? ►

解放人力,提升效率。RPA 能够将组织人员从低附加值的重复性工作中解放出来, 集中力量投入到更高阶的工作环境中,实现组织整体的降本增效;同时对于固定流 程的重复性工作来说,7x24 小时运行的 RPA 也可以实现人力数倍的执行效率。 减少失误,降低风险。RPA 能够有效避免固定流程处理中的人为失误,同时在执行 的过程中也能够实现流程数据的留存,更好地满足合规控制需求;另一方面,采用 非人工处理的方式也可以防止出现信息泄露的问题。

跨越系统,互联互通。RPA 是一种非侵入式的软件,可以配置在现有的系统和应用 程序之外,无需通过各个系统之间的 API 接口,即可实现跨系统的数据信息的自动 采集和流动。可以说 RPA 天生就具有跨系统、跨部门的属性,能够作为企业数字化 的“连通器”。

5

RPA 的价值正在日益受到全球企业的认可。从全球来看,越来越多的企业正在认知到 RPA 降本增效的价值,根据 IDG 等机构的调研数据,2020 年的受调公司中已有 44%将 RPA 的 应用落实到了企业战略层面;而对于中国来说,随着中国经济从过去的粗放式发展进入 精细化运营阶段,企业用工成本持续上升,RPA 的应用也在国内逐步普及。

图表 4: 越来越多的企业将 RPA 应用落实到了战略层面

受调企业中应用RPA的比例

50% 40% 30% 20% 10% 0%

2019

资料来源:IDG,市场研究部

图表 5: 中国企业用工成本持续上升,2010-2019

(元) 100,000 80,000

中国城镇单位就业人员平均工资 同比增长(右侧)

20% 15% 10%

40,000 20,000

0

5% 0%

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

注:平均工资以每年的平均公司为单位统计 资料来源:国家统计局,市场研究部

44%

25%

60,000

2020

RPA 有哪些常见的应用场景? ►

财务:财务是典型的占用大量重复性劳动力的场景,RPA 能够在交易型财务处理及 内部风险管控上有效地协助财务人员,包括销售至收款、采购至应付、员工费用报 销、资产核算、总账与报告、资金结算等流程均适合于采用 RPA 机器人。

人力:招聘场景中的招聘信息录入、简历筛选、面试预约;入职场景中的各类账号 注册、权限开通;薪酬场景中的考勤管理、绩效核算、薪酬校验等等重复性流程均 可借助于 RPA 来实现。

IT:RPA 同时也能够实现自动的 IT 服务,包括 IT 巡检、各种系统账号的管理、相关 权限的开通、变更和关闭、密码重置等。这能够将 IT 人员从冗杂的工作中解放,同 时确保这些公式化 IT 服务的准确性。

当企业部署 RPA 机器人达到一定的量级后(通常在 50 个左右),企业还会单独建立卓越 中心(Center of Excellent,简称 COE),专门负责支持企业已部署 RPA 的运行以及未来新 部署 RPA 的实施。此时 RPA 就已实质上成为衔接企业各个 IT 子系统,支撑整个企业数字 化的中心平台。

从下游行业来看,金融(银行、保险、证券公司、基金公司),政府(政务、司法、警务)、 电商、运营商等领域均是 RPA 应用的热点下游应用领域。简而言之,重复性信息化劳作 居多的场景及行业对于 RPA 的应用具有更为强烈的诉求。

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图表 6: RPA 的常见应用场景

信息技术员工

系统监控、系统运维事务、邮件 处理与分发、批处理、密码重置 /解锁、数据备份与恢复、 Helpdesk热线

财务税务员工

人力资源员工

应收账款管理、应付账款管理、 成本核算、固定资产处理、现金 管理、存货账务处理、税务会计 事务、关账与合并报表、费用报 销、增值税报税

RPA

简历收集、信息录入、面试安排、 考勤管理、员工主数据管理、绩 效报告、薪酬核算、佣金计算

内审合规员工

供应链员工

智能抽样、风险评估、合规数据 分析、发票检查

货单处理、库存管理报表、供应 商绩效评价、供应商对账、存货 台账维护

资料来源:Cyclone,达观数据,市场研究部

RPA 应用典型案例:上市公司财报自动化

上市公司财务报表的制作具备典型的重复性、信息化劳动特征。通常上市公司财报的制 作流程包括四个步骤:1. 财务人员在 ERP 等管理系统中抽取相应数据;2. 财务人员将财 务数据进行相应的归集、合并、计算、验证,生成财务数据底盖;3. 基于底稿,按照财 报的格式要求进行财务报表的填补;4. 审核调整并公布。其中财报的数据抽取、底稿的 制造以及财报的填补均属于费时费力的重复化劳动。

RPA 的应用能够显著提升财务报表制作的准确率和效率。以 Cyclone 所提供的财报自动化 套装为例,在部署 RPA 机器人之后,财务人员只需确定财务数据的抽取原则、频率、规 律,以及财务报表制定的格式、策略,RPA 机器人能够自动完成基础数据抽取以及财务 报表的制作工作。其中数据抽取的准确率能够达到接近 100%,同时处理效率大幅提高, 可以节约近 80%的制作时间。

图表 7: RPA 的应用能够提升上市公司财报制作的准确率与效率

资料来源:Cyclone 财报自动化套装,市场研究部

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全球 RPA 行业的发展现状如何? ►

市场规模:IDC 的估计 2020 年全球狭义的 RPA 软件市场规模已接近 20 亿美元,且 在过去数年始终保持 40%以上的较高增速,从全球 IT 服务市场来看是增速较快的赛 道之一。IDC 预测至 2023 年,全年 RPA 市场规模将达到 39 亿美元。但如果从广义 的机器人自动化市场的层面来看(包括软件、实施、服务、咨询)等,Froster & Sullivan 预计 2024 年全年市场空间将超过 300 亿美元。

竞争格局:全球市场来看,RPA 行业目前的集中度已经相对较高,CR5 达到 64%, 其中 UiPath 是全球 RPA 市场龙头,市占率达到 24%,明显领先于 Automation Anywhere、 Blue Prism 等竞争对手。

中国市场:2019 年我国 RPA 市场规模已突破 10 亿元(1.6 亿美元),成为全球仅次 于美国和西欧的第三大市场。IDC 预测中国 RPA 市场将在 2021 年继续高速扩张,至 2023 年市场规模将超过 10 亿美元,在全球市场的占比将提升至 25%以上。

图表 9: 全球 RPA 软件市场份额,2019

70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

2018A 2019A 2020E

资料来源:IDC,市场研究部

1% 2% 3% 4% 4%

6%

7%

9%

18%

UiPath

22%

24%

Automation Anywhere Blue Prism NICE WorkFusion Pegasystems Kofax NTT-AT

EdgeVerve Systems HelpSystems Others

图表 8: 全球 RPA 软件市场规模,2018-2023E

(亿美元) 45.0 40.0 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0

2021E

2022E

2023E

8.4

13.4

18.8

24.4

31.5

市场规模

同比增长

39.0

资料来源:IDC,市场研究部

图表 10: 中国 RPA 行业市场规模,2018-2023E

(百万美元) 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0

2018A 2019A 2020E 2021E 2022E 2023E

资料来源:IDC,市场研究部

图表 11: 全球 RPA 行业市场结构,2019

6%

市场规模 同比增长

1,218

889

600

120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%

22% 12%

10%

北美 西欧

50%

中国 日本 其他

300

85

164

资料来源:IDC,市场研究部

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主流参与者:从角色的角度来看,RPA 市场的主要参与者包括软件产品提供商以及 实施服务提供商,其中产品提供商既包括海外的 UiPath、Blue Prism,国内的达观、 听云这样原生的 RPA 厂商,也包括海外的 SAP、Oralce,国内的用友、金蝶这类管理 软件巨头;而实施服务提供商则主要包括以“四大”为代表的财务咨询机构和以 IBM 为代表的科技类服务企业,同时这些服务商也是 RPA 产品重要的销售通路。 业务模式:软件产品+专业服务是目前较为主流的业务模式,其中软件产品收入主要 包括按部署机器人数量的授权收费,机器人设计器的授权收费以及平台费用等,而 专业服务则主要包括实施、咨询及后续的维护服务。目前海外头部厂商收入结构中 软件授权的占比相对较高,而国内厂商服务收入的占比则稍高。

销售渠道:RPA 厂商则是主要采取直销+渠道的方式,厂商会自建有直销团队,而渠 道销售伙伴则主要包括三类:四大会计事务所(毕马威、德勤、安永、普华永道)、 IT 咨询公司(埃森哲、IBM)、系统集成商(国内市场较为强势,比如宇信科技、航 天信息等)。其中头部厂商的渠道占比相对较高,尤其是海外头部厂商主要是通过“四 大”及 IT 咨询公司这类渠道伙伴来进行销售。

图表 12: RPA 市场中主要有软件产品提供商以及实施服务提供商两类参与者

RPA产品提供商

技术研发

产品整合

直接销售

项目实施

实施服务提供商

咨询服务

渠道销售

资料来源:各公司官网,市场研究部

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UiPath:全球 RPA 行业执牛耳者,成长性与确定性并存

UiPath 是一家什么样的公司?

UiPath 是全球 RPA 行业的领头羊。公司在 2012 年于罗马尼亚成立,以软件外包服务起家, 现在已经发展成为全球规模最大的专业 RPA 厂商,致力于为企业提供专业的机器人流程 自动化解决方案。截至 2021 财年,公司已在全球积累了近 8,000 家客户,其中包括 1,000 家 ARR 超过 10 万美元的大型企业客户。2020 年 UiPath 收入已经突破 6 亿美元,在全球 RPA 行业中市场份额居于首位,并已与 Blue Prism 等主要竞争对手拉开差距;同时净亏损 也已收窄至 0.92 亿美元,盈亏水平显著改善。

UiPath 持续受到资本市场的关注,上市以来走势强劲。自从 2012 年成立以来,UiPath 聚 焦“RPA+AI+Cloud”三大主线,持续受到资本市场的热捧,包括 CapitalG、IVP、Sequoia、 Tiger Global 等国际知名机构都曾参与公司先前的数轮融资。2021 年 2 月,公司宣布完成 7.5 亿美元的 F 轮融资,Alkeon Capital 和 Coatue 联合领投,估值达到 350 亿美元。而在 2021 年 4 月,UiPath 在纽交所挂牌上市,目前市值为 326 亿美元。

图表 13: UiPath 的发展历程

2017年拥有200+客户,覆盖银行、 金融服务、保险、制造、公共设施、 健康医疗行业、政府组织等

2018年拥有700+客户, 数量同比增加7倍,ARR 超过5,000万美元

2019年拥有 2,800+客户

2021年拥有7,900+客户,ARR 达到5.8亿美元;2021年4月 于纽交所上市

2020年拥有6,000+ 客户,ARR超过5亿 美元

2012年UiPath成立于 罗马尼亚,现官方 所在地为美国

2017年完成A轮 3,000万美元融资, Accel领投

2016年Earlybird, Credo Ventures和Seedcamp投 资160万美元种子轮

2019年5月获得5.68 亿美元D轮融资,投 后估值70亿美元 2021年2月完成7.5亿美元的F轮 融资,Alkeon Capital和Coatue联 合领投,估值达到350亿美元

2020年7月获得E轮2.25亿美 元融资,融资总额超过12亿 美元,估值达到102亿美元

2018年Q1获得B轮1.53亿美元融资,Accel领 投,估值11亿美元;年底完成C轮2.65亿美 元融资,CapitaIG领投,估值超过30亿美元

资料来源:公司公告,公司官网,市场研究部

图表 14: UiPath 收入持续高速增长,FY19-FY21

(百万美元) 700 600 500 400 300 200 100 0

FY19

FY20

FY21

148

336 营业收入

同比增长

608

140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%

图表 15: UiPath 净亏损在 FY21 实现大幅收窄

(百万美元)

FY19

0 -100 -200 -300 -400 -500 -600

-520

-262

-92

净亏损

FY20

净亏损率

FY21

0% -50% -100% -150% -200%

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部 资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

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UiPath 为企业提供端到端的自动化平台,覆盖 RPA 应用的全栈环节。UiPath 将企业部署 应用 RPA 的过程分为发现、设计、管理、运行、参与、分析六大环节,对于各个环节 UiPath 均有对应的软件工具,其中核心产品为包含设计工具、管理工具、机器人的“三件套”。 客户可以选择直接采用 UiPath Automation Cloud 平台(涵盖上述一系列工具,支持公有 云、私有云、混合云部署),或根据自身需要选择部分工具组合使用。 ►

设计工具:UiPath 为不同类型的开发者提供不同的 RPA 设计工具,其中 UiPath StudioX 面向商业用户,支持无代码开发;UiPath Studio 针对 RPA 开发人员,支持自定义代 码集成,能够实现 RPA 流程快速构建;UiPath Studio Pro 则适用于专业开发人员,帮 助开发者基于 C#语言对 RPA 流程进行编码。

管理工具:用户可以基于本地部署的 UiPath Orchestrator 平台或是云端部署的 UiPath Automation Cloud 平台,实现对于 RPA 机器人的配置、部署、触发、监控、评估、 跟踪;UiPath 同时为用户提供 AI Center 工具实现高级认知流程的自动化管理,以及 Test Suite 工具帮助用户进行 RPA 流程的测试。

机器人:UiPath RPA 机器人包括有人值守、无人值守以及混合型三种类型,用户可 以根据自身业务场景的需要灵活选择使用;在使用的过程中,用户也能够通过 UiPath Action Center 与机器人进行互动,实施下达指令并处理机器人回传的反馈。

UiPath 的 RPA 产品具有诸多竞品所不具有的优势:在产品架构方面,UiPath 采用开放灵 活的产品底层架构,能够与各类生态伙伴的产品无缝对接,同时在部署方式上支持本地 部署与云部署(公有云、私有云、混合云),给予用户自由选择的权利;在 AI 能力方面, UiPath 具有行业领先的 AI 基础平台,具备较强的语音语义识别、文档识别能力;在用户 体验方面,UiPath 支持低代码、无代码开发,同时提供可视化的人机交互界面,具有行 业领先的优质用户体验。

图表 16: UiPath 的产品矩阵

资料来源:UiPath 官网,市场研究部

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UiPath 采用了什么样的商业模式?

UiPath 为客户提供的业务主要包含以下三种形态: ►

软件产品授权:公司的 RPA 产品主要是以大多数期间授权(Term License)的形式向 客户提供,主要是以年度授权的方式进行计费(类似于年度订阅,但收入确定方式 为一次性确认);另外还有少部分的永久授权(Perpetual License)。软件产品授权是 公司的高毛利业务,毛利率接近 100%。

维护及支持服务:公司向客户提供可选性的软件更新及技术支持服务,通常是按照 年度来进行收费(可持续收入),同时按照服务的进度来进行收入的确认。虽属于服 务型业务,但标准化程度较高且大部分可在线交付,因此毛利率也在 80%以上。 其他专业服务:主要包含流程自动化项目实施,客户教育、培训等相关需要线下交 付的专业服务,收入通常一次性确认,毛利率也相对较低。

高毛利的软件授权业务为收入主要来源。从 UiPath 招股说明书披露的数据来看,公司目 前高毛利的软件产品授权业务为主要的收入来源,FY21 收入 3.46 亿美元,同比增长 72%, 收入占比达到 57%;其余收入主要来自于维护及支持服务,FY21 收入 2.33 亿美元,同比 增长 92%,收入占比为 38%。

追求高度产品化,实施服务主要由伙伴进行承担。虽然 RPA 行业是一个偏重服务型的行 业,大部分厂商收入中实施等相关服务的占比都偏高(60%以上,IDC 数据),但是 UiPath 还是保持着较高的软件授权收入的占比,公司是尽可能地将 RPA 实施、客户培训、用户 教育、售后咨询等公司交给了生态合作伙伴,包括普华永道、毕马威、德勤、安永、埃 森哲等国际知名的咨询公司均是 UiPath 多年的深度合作伙伴。

图表 17: UiPath 收入分业务拆分,FY19-FY21

(百万美元) 700 600 500 400 300 200 100 0

148 47 95 FY19

336

80.0%

120

346

202

60.0%

FY20

FY21

FY19

FY20

FY21

70.0%

233

软件产品授权 其他专业服务

维护及支持服务

608

100.0% 90.0%

图表 18: UiPath 各类业务的毛利率,FY19-FY21

软件授权毛利率 综合毛利率

维护支持服务毛利率

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

注:由于 UiPath 会将部分股权激励费用计入到营业成本中,因此综合毛利 率会明显比分项业务的毛利率都低 资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

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产品授权以年度计费为主,按照采购的工具进行定价。UiPath 的产品定价模式与 Blue Prism、Automation Anywhere 有所区别,后两者是完全按照部署 RPA 机器人的数量来进 行计价(平均单个机器人部署费用在 5,000 美元左右,包括了配套工具及基本的实施费 用 ),而 UiPath 则是将机器人、设计器以及其他平台工具拆开售卖,供用户自由组合采购 并按照应用来进行计价。

图表 19: UiPath 主要产品的定价情况

RPA产 品

UiPath Studio设计器年度授权 UiPath Orchestrator管理平台年度授权 有人值守机器人年度授权 无人值守机器人年度授权

资料来源:Ui-vision,市场研究部

标 准 定 价 情 况 2,000-3,000美元/年 20,000美元/年 1,200-1,800美元/台/年 8,000美元/台/年

销售体系层次分明,各司其职。截至 2021 财年,UiPath 在全球的销售团队规模已经达到 1,409 人,其中主要分为聚焦于主力大客户的企业销售部(Enterprise sales),针对中小客 户的高频内销部(High-velocity inside-sales),以及负责全球顶级头部战略客户的全球策略 销售部(Global strategic sales);此外公司也设有专门与集成商、服务商、渠道商等伙伴 进行沟通的渠道部门,以及直接对用户续费和增购负责的客户成功部。

活跃的用户生态更是锦上添花。UiPath 的商业策略是要让更多的用户“用上”RPA、“用 好”RPA,因此公司一方面提供免费的企业试用版及社区版,另一方面建立了全球规模最 大的 RPA 社区,供世界范围内的 RPA 使用者及开发者自由交流,并基于社区提供 RPA 培 训以及相应的能力认证服务。截至 2021 财年,UiPath 社区的全球注册用户量已经突破 100 万。UiPath 同时也十分注重在教育领域的用户培育,目前已与全球 750 多家顶尖高校达 成合作,积累了超过 80 万名教育版用户。

图表 20: UiPath Forum 是全球规模最大的 RPA 用户社区

资料来源:UiPath Forum,市场研究部

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UiPath 的高成长性来源于何?

ARR 节节攀升,老客户增购为主要驱动。截至 FY4Q21,UiPath 的 ARR(年度可持续性收 入)已经达到了 5.8 亿美元,相当于 FY21 总收入的 95%。我们认为这体现出 UiPath 大部 分的收入均是可持续性的,同时是以年度订单来计费为主。公司的 ARR 在过去两年复合 增长高达 86%,其中 70%的 ARR 增长来自于存量客户的增购,30%的 ARR 来自于新增客 户的订单。老客户的强劲增购也使得公司保持着非常高的收入留存率,FY20 和 FY21 的 NDR(净收入留存率)分别为 153%和 145%。 图表 21: UiPath 的 ARR 保持持续高速增长,FY19-FY21

700 600

518

500 400 300 200 100 0

FY4Q19 FY1Q20 FY2Q20 FY3Q20 FY4Q20 FY1Q21 FY2Q21 FY3Q21 FY4Q21

注:ARR(Annual recurring revenue)的口径为现有客户按当前合约未来一年能够贡献的期间授权及维护支持服务收入 (按年度计费)

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

(百万美元)

ARR QoQ

580

30.0% 25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0% 0.0%

453

398

351

283

242

169

204

新客增长同样不俗,客户数持续翻倍增长。从 2016 年到 2021 年,UiPath 的客户数量从 100 多家迅速增长至 7,982 家,五年间翻了近 80 倍。同时其中 ARR 超过 10 万美元的客户 数达到 1,002 家,体现出了 UiPath 的客户画像为具有较高付费能力、且数字化水平较高 的中大型企业,这也是 UiPath 能够实现高用户续费及高用户增购率的原因之一。

图表 22: UiPath 过去三年年末 ARR 和全年收入对比

(百万美元) 700 600 500 400 300 200 100 0

FY19

FY20

FY21

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

图表 23: UiPath 的客户数在过去几年增长迅速

9,000

(家)

7,900+

6,000+

ARR

ARR/营业收入

营业收入

608 580

120% 115% 110%

351 336

105% 100%

8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000

0

2016

2017

2018

2019

2020

100+

200+

700+

2,800+

169 148

95% 90% 85%

2021

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

14

头部客户增购的力度尤为强劲。从过去五年的情况来看,UiPath 的客户在初次购买其产 品后未来数年内所贡献的 ARR 均保持持续增长(见下图)。从公司的前五十大客户的角度 来看,其所贡献的 ARR 在五年间增长了 81 倍;而那些公司在 2016 财年时已经购买了公 司产品的老客户,其所贡献的 ARR 在五年间增长了 57 倍(FY16 贡献 ARR 40 万美元,FY21 贡献 ARR 2,270 万美元)。

图表 24: UiPath 存量客户的增购驱动 ARR 持续高增长

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

UiPath 如何实现存量客户的持续增购,提升客户价值?

其一、布局优质市场,聚焦头部客群。在区域的选择上,UiPath 更偏向于那些经济发达, 数字化水平较高的地区,因此公司主要是在全球 GDP 前 25 名的国家布局,2021 财年公 司有 86%的收入来自于这些国家,其中美国市场贡献 ARR 的占比达到 36%。在客群的选 择上,UiPath 的目标客户以中大型企业为主,尤其是各大行业的龙头企业,这些客户具 有较高付费能力以及较强的数字化升级意愿,给予了 UiPath 后续进行价值挖掘的空间。 UiPath 已经实现了各大行业头部企业的覆盖。截至 2020 年,在全球 Fortune 500 强企业 中已经有 63%成为了 UiPath 的客户,在全球 Fortune 10 强企业中有 80%使用了 UiPath 的 产品。在消费、能源、制造、科技、医药、能源等多个行业,UiPath 均已实现了对行业 内头部企业的覆盖。此外,UiPath 在注重大客户的同时也并不依赖于单一大客户,目前 公司并没有贡献收入和 ARR 占比在 10%以上的客户。

图表 25: UiPath 在各大行业均积累了头部客户

泛消费行业

能源行业

金融行业

医药行业 科技行业 制造行业

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

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其二、挖掘应用场景,提升客户价值。UiPath 采用“Land-and-Expand”战略,通常会以 小规模试用的方式初步切入大中型企业客户(给予优惠甚至是免费的),之后通过持续的 应用场景挖掘,提升 RPA 机器人部署的宽度和深度。从部署的宽度上,UiPath 会尝试将 在单个部门的试点应用或者单个区域子公司的应用向客户公司整体进行推广;从部署的 深度上,UiPath 也会逐步将更多的平台型及应用型产品推荐给客户,促使其进行加模增 购,实现价值量的提升。 ►

部署宽度上的扩张:首先是跨部门,某国际制药巨头就是首先在 IT 开发部门部署了 RPA 机器人,之后由于 UiPath 产品低代码的特性,其被顺利地推广到了全公司使用, 部署机器人量级翻倍提升;其次是跨区域,某国际领先物流公司先在北美地区应用 RPA,而后推广到全球各大洲的分部。

部署深度上的提升:UiPath 的产品包括机器人+设计器+平台的“三件套”以及多种 配套应用工具,大部分客户都是从部署机器人入手,而后进行逐步的增购。而当产 品落地客户后,UiPath 也会主动使用智能挖掘流程技术(基于 Process Mining 工具), 帮助客户寻找更多的痛点场景,不断挖掘客户潜力,创造客户价值。

以某国际领先汽车制造商为例,其便是在部署 UiPath 的 RPA 机器人后的数年内加购 了 Automation Cloud(云端管理平台)、Automation Hub (自动化队列管理平台)、 Process Mining (流程挖掘工具)等模块,实现价值量的不断累加。

图表 26: UiPath 用户价值增长的三个典型案例,深刻践行“Land-and-Expand”战略

国际制药巨头

5.0 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0

1QFY20

4QFY20

1QFY21

4QFY21

0.1

0.3

0.8

(百万美元)

4.6

3.0 2.5

国际领先物流公司

(百万美元)

2.8

1.4 1.2

1.9

1.5

1.5 1.0 0.5 0.0

4QFY18

4QFY19

4QFY20

4QFY21

0.4

1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0

国际领先汽车制造商

(百万美元)

1.2

6x

4x

0.7

0.8

32x

2.0

0.3

4QFY19 4QFY20 1QFY21 4QFY21

从单个部门向整个公司

首先在IT开发部门落地

此后受到普通员工欢迎,实现全公司推广

从单个地区到全球

首先北美地区进行部署

此后在四个大洲的各大国家分部逐步落地

从单个工具到更多的模块

在部署RPA机器人后加购Automation Cloud, Automation Hub,Process Mining等模块

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

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其三、联合生态伙伴,合力输出服务。UiPath 客户价值量提升的背后是从工具到服务的 升级。单个工具类产品的价值量通常是有限的,因此 UiPath 会联合伙伴为客户提供涵盖 软件系统以及配套咨询的一站式服务,使得其单个客户的价值量再上台阶。截至 2020 年, UiPath 的生态体系中已经集结了超过 3,700 名伙伴,其中包括在能够在产品及技术层面产 生协同的技术类伙伴,以及在能够在客户支持上实现合作的服务类伙伴。 ►

技术类伙伴:UiPath 的技术伙伴主要包括提供底层基础设施的服务商(AWS、Google Cloud、Citrix)以及上层应用提供商(Salesforce、Adobe、Workday)。在底层方面, UiPath 支持多云部署以及混合架构;在应用方面,UiPath 的产品也能够以非侵入式 的形式和各种 ERP、CRM、HR 系统对接,并和应用厂商合作开发联合解决方案,共 同向客户输出服务,提升综合价值。

服务类伙伴:UiPath 的服务类伙伴则是以实施服务商以及咨询公司为主,包括四大 会计事务所、埃森哲、高知特等。这些服务类伙伴一方面能够帮助 UiPath 分担大部 分的实施服务工作,另一方面也是作为公司重要的销售通路,尤其是能够帮助 UiPath 实现对全球多个地区市场的覆盖。

图表 27: UiPath 的联合技术类伙伴以及服务类伙伴,合力向客户输出服务

技术类伙伴 服务类伙伴

资料来源:UiPath 招股书,市场研究部

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UiPath 如何后来居上成为行业龙头?

UiPath 并非 RPA 概念的首创者,却后发先至拔得头筹。Blue Prism 是全球第一家实际意 义上的 RPA 公司,公司成立于 2001 年,早期业务为企业流程自动化咨询和软件开发,后 于 2008 年推出第一款“数字劳动力”软件 Blue Prism 3.0,并在 2012 年首次提出 RPA 这 一概念。UiPath 在 RPA 领域起步晚于 Blue Prism 四年,但目前在营收规模、产品体系、 生态建设等多个维度均超越了 Blue Prism。总结其中的原因,我们认为 UiPath 在产品、 体验、销售等方面均采取了更优的策略,实现了后来居上。 ►

产品功能角度:UiPath 与 Blue Prism 的产品在基本功能上面并无显著差异,但是 Blue Prism 只为用户提供无人值守机器人,而 UiPath 则提供了有人值守和无人值守两种 选择。虽然理论上无人值守机器人具有更高的自动化程度,但在某些特定场景,有 人值守机器人的确具有更高的使用灵活度以及性价比。

用户体验角度:UiPath 在易用性方面相比 Blue Prism 具有明显的优势,同时也优于 另一竞争对手 Automation Anywhere。UiPath 的 RPA 设计工具高度注重“亲民易用”, 流程编辑界面高度可视化,支持无代码、低代码开发,同时具有宏录制器便利用户 生成 RPA 流程;而 Blue Prism 的产品没有配备宏录制器,同时也需要用户具备一定 的编程基础。

商业策略角度:UiPath 在市场及销售策略上相比 Blue Prism 更为积极,一方面为企 业用户提供免费的试用版本,另一方面也为开发者开放了社区版本。前者能够使得 UiPath 的产品迅速接触到更大规模的使用群体,而后者则是为 UiPath 这一全球最大 的 RPA 开发者生态打下了基础。

图表 28: UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere 多维度对比

UiPath

Blue Prism

Automation Anywhere

产 品 功 能 RPA机器人 管理平台 设计器 用 户 体 验 用户入口 宏录制器 编程要求 商 业 策 略 试用版 社区版 定价方式

有 有

按应用模块计价

无 无

按部署机器人数量定价

有 有

按部署机器人数量定价

网页端

&移动端

有人值守&无人值守

有 可视化设计器

无人值守

有 可视化设计器

有人值守&无人值守

Script编程设计器

桌面端 无

具备一定编程能力要求

桌面端 有

较低,支持可视化低代码

低,支持无代码、低代码

资料来源:Intellipaat,市场研究部

综合上述三点,我们认为更丰富的产品功能使得 UiPath 具备了服务更多样的工作场景的 能力;更易用的用户体验使得 UiPath 能够下沉到更为广泛的企业用户群体,使得虽作为 后来者却能相比 Blue Prism 抓到更多用户的需求与痛点;最后更积极的商业与生态策略 也筑就了 UiPath 全球领先的 RPA 生态,进一步增强其用户粘性,巩固领先地位。

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中国的 RPA 行业发展到了什么阶段?

中国 RPA 行业主要有哪些参与者?

RPA 在中国的发展滞后于海外数年,2017 年左右 UiPath、Blue Prism 等海外厂商开始在中 国市场积极布局,在“四大”、IBM、埃森哲等咨询服务伙伴的帮助下先从外企入手,再 进而迅速向本土企业进行 RPA 的推广。而中国本土的 RPA 企业也在此期间快速起步,逐 渐形成了由”RPA+AI”创业公司、软件外包公司转型、管理软件厂商孵化、互联网巨头孵化、 等多个“阵营”。 ►

“RPA+AI”创业公司:来也科技、达观数据、云扩科技、弘玑 Cyclone 等企业是其 中的代表,这些公司的创始人大多具有海外技术背景,在 RPA 产品以及 AI 等相关技 术方面均有一定的积累,部分企业更是原生于 AI 技术,并进一步将领先的 AI 能力 落地到了 RPA 领域。近年来这些创业公司保持高速发展,在一级市场也取得了较高 的关注度。

软件外包公司转型:从软件外包型公司向机器人自动化的转型是海外 RPA 龙头厂商 的典型发展路径,包括 UiPath、Blue Prism 等公司均是起家于软件服务外包。而在国 内,金证股份旗下的金智维则是其中的代表企业。

企业应用软件厂商孵化:从管理软件到 RPA 自动化工具是一种天然的延伸,因此无 论是用友、金蝶这样的通用 ERP 厂商,还是明源云、光云科技这些垂直行业的 SaaS 厂商均在 RPA 领域有所布局,起初是在现有软件内部配备 RPA 模块,之后再是独立 而出,成为单独的商业化 RPA 工具。

互联网巨头孵化:科技巨头为了解决自身内部流程及效率的问题,也会自主开发 RPA 工具,并在产品成熟后进一步对外开放。阿里云、腾讯云、华为云均有内置的 RPA 点工具,其中阿里云 RPA 在电商领域已实现了广泛应用。

区别于海外,国内 RPA 行业的发展与 AI 齐头并进。从海外来看,RPA 的发展先于 AI,因 此 UiPath、Blue Prism 等龙头公司大多是起步于外包,再自主开发 RPA 产品,并在发展的 过程中逐步融合 AI 技术;但从国内看,由于 RPA 行业发展的相对“滞后”,其与 AI 技术 在国内的发展是齐同并进的,因此我们也发现在国内市场活跃的主要参与者大多是具备 “RPA+AI”双重基因的创业公司,而从外包公司向 RPA 转型的企业相对较少。

图表 29: 中国 RPA 行业竞争格局全景图

海外龙头企业 “AI+RPA”创业公司 企业应用软件厂商孵化

互联网巨头孵化

软件外包公司转型

资料来源:UiPath 官网,市场研究部

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聚焦国内市场,什么是 RPA 厂商走出来的关键?

与 AI 能力的结合?是,我们认为这将成为区分产品力的决定要素

通过与 AI 技术的融合,RPA 能够具有一定的感知和认知能力,从简单的流程处理上升至 智能化办公的阶段,拓宽 RPA 的应用场景,延展 RPA 的应用深度。由于 RPA 已经是一种 较为成熟的技术,基础的功能已经趋向于同质化;而 AI 技术仍处于快速发展阶段,更易 于拉开差距,因此我们认为当前胜负手已经变成了 AI 技术的成熟程度,将优秀的 AI 技 术与 RPA 结合,进行转化、落地的能力。

“AI 基因”或将帮助国内厂商反超国外竞争对手。UiPath、Blue Prism 等海外龙头企业实 际上是在发展的过程中逐步融合 AI 技术,并且很大程度上依赖于 Google、AWS 等伙伴的 AI 能力支撑;但从国内看,RPA 与 AI 的发展却是齐头并进的,RPA 实际上已经是现阶段 AI 能力能够找到的一个重要落地方式,包括达观、来也等公司都是先从 AI 技术起家,再 将 AI 能力在 RPA 领域进行落地,因此国内厂商在 RPA 与 AI 技术的融合方面甚至是局部 领先海外竞争对手的,我们认为这也将在未来帮助国内公司加速实现对海外竞争对手的 “弯道超车”。这也是一些在 AI 领域积累深厚的厂商切入 RPA 领域,并在资本市场受到 广泛关注的原因之一。

图表 30: 与 AI 的结合已经成为 RPA 技术下一步发展的确定性方向

通过OCR、NLP、语音识别等技术,

让RPA拥有认知能力

RPA

工作数据反馈,增进算法训练

资料来源:市场研究部

AI

自主开发的底层框架?是,我们认为这对于国产厂商更具价值

为了便利基于Windows系统的工作流开发,微软已经为全球开发者提供了.NET Framework 平台和 WWF 工作流引擎框架,目前绝大多数的海外 RPA 厂商也都是基于这一框架进行 产品的开发,因此底层框架的自主性对于海外 RPA 厂商的竞争并无太大意义。但在国内 市场,仅有具备自主框架的厂商才能够完全掌握底层架构,具备原生跨平台的支持能力。 这一方面能够使其具备对于底层框架的修改能力,无需“受制于人”,提升其产品力的上 限;另一方面这是在未来要进入基于 Linux 系统的国产化市场的必备要素。

软件集成与适配的能力?否,我们认为这并非胜负手

RPA 虽然是非侵入式的,但要适配各种常见的应用仍需要一定的时间,因此对于常见应 用的适配也是一项重要的积累。UiPath 也和 AWS、Adobe、Oracle、Salesforce、SAP、 ServiceNow、Workday 等厂商形成科技伙伴关系,以实现更深度的集成,加速自动化的落 地。尽管如此,我们主张各个软件的适配所需要的工作量并非艰巨,因此这一壁垒并不 够深刻,也很难成为 RPA 厂商竞争中的胜负手。

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刚需场景的挖掘与产品定位?是,我们认为这是取得商业成功的先决要素

我们在 SaaS 行业深度报告《云兴霞蔚系列之 SaaS 篇:云程发韧,风禾尽起》中提出, 成功的产品型软件公司往往崛起于“三好”:好场景、好行业、好客群。我们认为挖掘痛 点场景是帮助 RPA 厂商攻略客户的重要抓手,以达观数据和交易所合作的债券募集说明 书审查产品为例,一旦厂商的方案落地产业链的核心环节,则上下游的采用只是时间问 题。实际上,当前达观数据的这套方案已经落地过国内券商龙头“三中一华”(中金公司、 中信证券、中信建投证券、华泰证券)中的三家。

与产业伙伴的协同?是,我们认为这是实现规模化扩张的关键

包括集成商、实施服务商在内的等等产业伙伴对于 RPA 厂商而言尤为重要,一方面在于 对头部大客户的服务,由于大型企业较强的付费能力以及数字化需求,其在 RPA 市场中 占据了较高的份额。在服务大客户的过程中,RPA 厂商需要依赖外部的咨询合作伙伴才 能快速、规模化的满足大客户的实施和外包需求,减少理解客户需求中的摩擦。另一方 面在于行业规模化的推广,产业伙伴往往掌握着可观的行业客户资源,一旦挖掘出可规 模化复制、直击客户痛点的场景,其可以快速在其现有客群中扩展,并和 RPA 厂商分享 收益,形成产业协同的互利共赢的局面。

以来也科技和明源云的合作为例:来也所提供的“AI+RPA”方案能够很好地解决中小房 地产企业在流程处理上的痛点,而借助明源云在地产行业积累的深厚客户基础以及完善 的销售渠道,来也的产品得以广泛地触达客户,实现在地产行业的规模化落地。

图表 31: 头部本土 RPA 厂商也与诸多产业伙伴建立了深入的合作关系

达观数据 来也科技

弘玑Cyclone

资料来源:各公司官网,市场研究部

云扩科技

大客户层面的“跑马圈地”?否,我们认为这并非胜负手

实际上,我们发现如华泰证券这类典型的大客户,存在多服务商的现象。考虑到不同的 RPA 厂家对不同的场景有不同的解决方案,对于有一定 IT 能力的大客户,是完全有能力 同时管理 2-3 家服务商的。因此,我们认可抢占大客户,打造样板工程的战略意义,但 考虑到大客户多服务商的趋势,我们认为这并非厂商竞争中的胜负手。

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我们对于中国 RPA 行业的发展趋势判断

其一,资本关注提升,竞争愈加激烈。近年来随着 AI 技术的发展,国内涌现出了一批优 秀的 RPA 初创企业,包括来也科技、达观数据、云扩科技等。资本市场对于这类公司也 赋予了较高的关注度,RPA 行业投融资热度持续提升。目前各大头部创业公司背后都已 有较为充足的资金支持,而管理软件巨头以及互联网巨头在 RPA 领域同样动作频频,我 们判断未来行业内部的竞争将会更加激烈。同时短时间来看,我们认为各大厂商之间在 客户的认知和品牌效应上也并未拉开质的差异,未来的激烈竞争态势预计仍将延续,行 业中可能仍将会出现“价格战”的情况。

其二,关键场景龙头涌现,竞争或将有所分化。虽然行业总体的竞争态势仍较为激烈, 但是在一些细分领域和细分行业,部分头部厂商已经展现出领先身位。例如达观数据凭 借在 NLP 领域的多年积累,在文本处理流程相关的场景已占据一定优势;而来也科技则 长于原生的 AI 能力,在人机交互、RPA 认知等方面占据领先位置。RPA 作为一种通用性 的工具,其下游的应用场景及行业具有较高的多样性,因此我们判断未来行业的竞争或 将出现一定分化,根据各家头部厂商 AI 能力的偏重不同,在各类不同的场景及行业中均 有可能出现细分的龙头。

其三,产品与实施逐渐脱钩,咨询伙伴成为重要力量。正如我们在上文中所提到,目前 国内 RPA 厂商收入中实施服务的占比相比海外企业仍然较高,我们认为标准化、产品化 将会是行业下一步发展的必然趋势。效仿 UiPath,我们认为未来国内的 RPA 企业也会将 越来越多的服务类工作交由咨询服务伙伴来完成,同时随着国内厂商市场份额与行业话 语权的提升,例如“四大”这类的顶尖服务商业会有更强的意愿来与国内厂商展开合作。 其四,产品打磨是致胜关键,AI 能力是拉开差距的关键点。正如 UiPath 凭借更完善的产 品功能以及更优质的用户体验“逆袭”Blue Prism,我们认为国内 RPA 行业的竞争最终还 是会落在产品力上。而在当前基础功能较为同质化的情形下,AI 能力已经成为了厂商之 间产品力竞争的决胜点,这点我们在前文也已作强调。事实上目前国内大部分领先的 RPA 厂商均有着深厚的 AI 能力积累,我们判断未来 RPA 与 AI 将会愈发的“不可分割”,缺乏 AI 能力的厂商将会在未来的竞争中掉队,而国内厂商甚至更能够凭借在 AI 能力上的优势 实现对海外竞争对手的超车。

图表 32: 国内本土 RPA 头部厂商近期投融资事件一览

融 资 时 间 融 资 轮 次 融 资 金 额 2016年 2017年

来 也 科 技

2019年 2020年 2021年 2017年

达 观 数 据

2018年 2020年 2019年

云 扩 科 技

2019年 2020年 2021年

弘 玑 Cyclone

2019年 2020年

A轮 B轮 B+轮 C轮 C+轮 A轮 B轮 B+轮 A轮 A+轮 B轮 B+轮 A轮 B轮

1,000万美元 数百万美元 数千万美元 3,500万美元 4,200万美元 5,000万美元 5,000万元 1.6亿元 2.7亿元 数千万美元 数千万元 3,000万美元

投 资 方

微软、光速中国、红杉中国 双湖资本、光速中国、红杉中国 凯辉基金、双湖资本、光速中国

光速全球、光速中国、凯辉基金、双湖资本 平安全球领航基金、上海人工智能产业基金、 光速中国、红杉中国、双湖资本

软银赛富、方广资本、真格基金、众麟资本 晨山资本、元禾重元、联想之星、钟鼎资本 深创投、软银赛富、晨山资本、众麟资本 金沙江创投、明势资本 红杉中国

深创投、金沙江创投、明势资本、红杉中国 Flaming Captial

DCM中国、源码资本、起源资本

近4,000万美元 经纬中国、DCM中国、联想创投

资料来源:彭博资讯,万得资讯,市场研究部

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海内外领先企业巡礼

Blue Prism:RPA 概念创始人

Blue Prism 成立于 2001 年,早期业务为企业流程自动化咨询(BPO)和软件开发。2008 年,Blue Prism(推出第一款“数字劳动力”软件 Blue Prism 3.0,并提出 RPA 的概念,公 司后于 2016 年在伦交所上市,成为 RPA 行业中的第一家上市公司。2019 年公司成立上 海分部,正式进入中国市场。2020 财年,Blue Prism 收入突破 1.4 亿欧元,当前市值接近 11 亿英镑。

Blue Prism 的产品定位于“企业级”数字化劳动力平台。公司帮助企业客户建立统一管 理的 RPA 数字化劳动力平台,在强调中央治理、中央管控的同时,也赋予业务部门独立 进行流程优化的能力,在业务和 IT 部门中间建立起数字化架构平台。 图表 33: Blue Prism 帮助客户建立“企业级”数字化劳动力平台

资料来源:公司官网,市场研究部

收入持续高速增长,新增获取与老客增购共同驱动。Blue Prism 在 2020 财年实现收入 1.4 亿欧元,对应 FY16-FY20 CAGR 为 96%。收入高速增长的一方面是来源于新增客户,公司 2020 财年客户数已经达到了 2,031 家,FY16-FY20 CAGR 为 90%;另一方面也得到了存量 客户高粘性与持续增购的支撑,2020 财年公司仅仅流失了 117 家客户(其中有 103 家都 是部署 5 个 RPA 机器人以下的轻量客户),毛收入留存率为 98%;而 2020 财年共有 647 家客户(占总客户 39%)实现了增购,净收入留存率达到 113%。可以看到 UiPath 和 Blue Prism 这两大 RPA 龙头均是通过新客获取和老客增购的双端发力实现收入高速增长的。

图表 34: Blue Prism 营业收入保持高速增长,FY16-FY20

(百万欧元) 160.0 140.0 120.0 100.0 80.0 60.0 40.0 20.0 0.0

FY2016

FY2017

FY2018

FY2019

FY2020

9.6

24.5

55.2

96.8

营业收入

同比增长

141.4

180% 160% 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%

图表 35: Blue Prism 的总客户数及增购客户数持续攀升

2,500 2,000 1,500 1,000 500 0

473

153

47 FY2016

131 FY2017

971

536

310

647

(个)

总客户数

增购客户数

2,031

1,677

FY2018 FY2019 FY2020

资料来源:公司公告,市场研究部 资料来源:公司公告,市场研究部

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金融行业为基本盘,头部客户为收入主力军。行业方面,Blue Prism 最初是通过服务英国 银行业的客户起家,金融行业至今也仍是公司收入的基本盘,2020 财年贡献了近半的营 收(相比之下 UiPath 的行业覆盖则更为分散多样);地域方面,欧美等发达地区是公司收 入的主要来源地。大客户化的趋势同样明显,2020 财年公司前 50 大客户平均客单价为 130 万美元(相当于合计贡献了 6,500 万美元收入),Blue Prism 对于头部客户的依赖程度 明显更甚于 UiPath。

图表 36: Blue Prism 营业收入按下游行业拆分,FY20

图表 37: Blue Prism 营业收入按地域拆分,FY20

13%

24%

金融 科技

5% 6%

49%

能源 医疗健康 其他

40%

47%

欧洲及中东地区 美洲地区 亚太地区

16%

资料来源:公司公告,市场研究部 资料来源:公司公告,市场研究部

提出互联-RPA 概念,云+AI 是 Blue Prism 未来的两大发力点。2019 年,Blue Prism 宣布了 其互联-RPA( Connected-RPA)的概念,目标为客户提供一个内置 AI 和认知功能的自动 化平台,平台基于云端部署,囊括 AI 能力、RPA 工具以及数字交易所的功能。为了实现 这一目标,2019 年 7 月 Blue Prism 以 1 亿美元的价格收购了云技术服务商 Thoughtonomy (后更名为 Blue Prism Cloud),使得其具备以 SaaS 的方式交付其 RPA 服务的能力;公司 同时也在进一步完善 Blue Prism AI 引擎,支持与亚马逊、谷歌、IBM 和其他 AI 平台的互 联,以在未来充实其互联-RPA 平台的 AI 能力。 图表 38: Blue Prism 聚焦于头部企业,标杆客户遍布全球

资料来源:公司官网,市场研究部

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Automation Anywhere:创新驱动的 RPA 巨头

Automation Anywhere 成立于 2003 年(原名为 Tethy Solutions),四位创始人均来自印度, 在硅谷有多年的工作经验。公司同样起家于软件服务外包,后在 2010 年正式更名为 Automaiton Anywhere 并开始专注于 RPA 机器人自动化领域。根据公司官网数据,截至 2019 年,公司在全球已积累了 3,500 家客户,员工人数达到 2,400 人,过去数年营业收 入复合增长率超过 100%。

公司于 2019 年 11 月完成 2.9 亿美元的 B 轮融资,由 Salesforce 领投,软银、高盛跟投, 投后估值达到 68 亿美元。其中 Salesforce 投资 Automation Anywhere 也是为了进一步强 化其在 RPA 领域的布局,目前 Automation Anywhere 的智能 RPA 套件已经可以作为插件 无缝嵌入 Salesforce 的产品,并可通过 Salesforce 的渠道和平台直接进行购买,Automation Anywhere 已经完成了对于 Salesforce 生态的融入。 图表 39: Automation Anywhere 融资历史 融 资 时 间 2018年7月

融 资 轮 次 A轮

融 资 金 额 2.5亿美元 3亿美元 2.9亿美元

投 后 估 值 18亿美元 36亿美元 68亿美元

投 资 方

NEA、高盛、通用大西洋 软银

Salesforce、高盛、软银

2018年11月 A+轮 2019年11月 B轮

资料来源:Bloomberg,市场研究部

坚持技术创新,突破头部客户。Automation Anywhere 在技术路线的选择上更为激进,其 的主攻路线是通过自然语言处理技术与非结构化数据认知等技术,搭建自动化的商业流 程处理系统。在客户的选择上公司则更加聚焦于头部企业,Google、Linkedin、西门子、 戴尔、万事达等各大行业龙头均为公司的客户,公司的整体的客户留存率也高达 98%。 Automation 360 智能自动化平台为公司新一代拳头产品。2019 年公司发布 Enterprise A2019 平台(现已更名为 Automation 360),采用云原生架构,产品的交付和运维都基于 云完成,企业根据需求可进行本地+云的混合部署;支持桌面端/网页端/移动端多端访问 并进行 RPA 机器人的调用,实现“RPA-as-a-Service”。公司同时也推出了交互学习机器人 IQ Bot 和实时分析机器人 Bot Insight,加速推动 AI 与 RPA 技术的融合应用。 图表 40: Automation 360 数字化 RPA 平台

资料来源:公司官网,市场研究部

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达观数据(未上市):NLP 领先厂商以 RPA 加速技术落地

“NLP+OCR+RPA”三轮驱动,定位于文本智能处理专家。公司在文本智能处理领域积淀多 年,在 2018 年左右正式进军 RPA 领域。与国内其他竞争对手相比,达观的优势在于领先 的 NLP 与 OCR 技术,尤其是在非结构化文档处理、复杂表格解析等领域的具有明显优势。 因此在与文本处理相关的场景,达观的解决方案已经在市场上取得了一定的领先地位。 坚持核心技术自主研发,高筑竞争壁垒。AI 能力方面,达观数据在 NLP 以及 OCR 领域打 磨多年,持续迭代,打造出了行业领先的 IDPS 通用文本处理平台;在知识图谱的积累方 面达观同样冠绝行业,已在六大行业积累了 4,600 万张常识知识图谱。RPA 技术方面,公 司自主研发的 RPA 产品脱离了 Windows 的.NET 框架,支持跨平台部署、云端部署,并且 实现了和国产操作系统与数据库的全面适配。

图表 41: 达观数据在与文本处理相关的场景处于领先地位(图中为达观所提供的债券募 集说明书智能审核方案)

资料来源:公司官网,市场研究部

以 RPA 为落脚点,达观数据提供的是整体化的智能办公解决方案。通过将领先的 NLP 与 OCR 技术和 RPA 进行融合,达观 RPA 不仅仅是能够处理简单流程的机器人,而是具备文 档阅读理解以及写作能力的智能办公机器人,能够服务于更为广泛的智能化办公场景。 公司为客户提供的则是围绕着 AI+RPA 的整体智能化解决方案,客户在部署完成后可以按 照自身的需求自有进行增购,实现价值量的持续迭代。 图表 42: 达观数据为客户提供围绕 RPA 的一体化智能解决方案

资料来源:公司官网,市场研究部

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解决方案落地各大行业,收获多家头部客户认可。截至 2020 年,达观数据所提供的 AI+RPA 解决方案已经在金融、电商、运营商、科技、军工等多个行业实现落地,并收获了一批 头部优质客户,包括金融领域的中国银行、中国建设银行、中信建投证券,科技领域的 华为、中兴,运营商领域的中国移动、中国联通等。我们认为达观的大客化战略与海外 厂商的发展思路一致,在各大行业的规模化推广值得期待。 图表 43: 达观数据在各大行业均积累了一批头部优质客户

资料来源:公司官网,市场研究部

来也科技(未上市):从智能语音机器人到 RPA,全栈产品布局全面

兼具“AI+RPA”双重基因,领军中国 RPA 行业。来也成立于 2015 年,以 AI 技术起家,最 初的产品为智能对话机器人(2015 年发布陪伴式机器人“小来”,2017 年推出智能对话 机器人平台“吾来”)。2018 年,公司与奥森科技合并(按键精灵创始团队),携手机器 人流程自动化平台“UiBot”进军 RPA 市场。目前公司已经发展成为“AI+RPA”领域的国 产领军企业,以三大主力产品服务我国政企数字化: ►

UiBot 机器人流程自动化平台:来也帮助客户快速创建符合业务需求的流程自动化机 器人,产品包括 UiBot Creator 设计器、UiBot Worker 机器人、UiBot Commander 管理 平台等,支持低代码开发,具有较低的使用门槛。

吾来智能对话机器人平台:公司打磨多年的老牌产品,简单易用、开放灵活,支持 无代码平台搭建和快速优化,推出四年多来已服务近千家政企客户。

Mage 机器人 AI 能力平台:平台低代码无缝连接 OCR、NLP、TTS 等多种 AI 能力,协 助 RPA 开发者将政企非结构化数据转变为结构化数据,以 AI 能力赋能 RPA,帮助企 业用户实现真正的智能化自动流程处理。

图表 44: 来也科技的三大主力产品

资料来源:公司官网,市场研究部

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产品体系高度整合,打造联通企业全应用场景的平台级软件。来也的 RPA 产品与 AI 能力 产品深度融合,彼此可自由进行功能调研、参数/结果互传,仅可独立部署、交叉销售, 也可整体作为平台型产品向企业客户进行赋能。来也的 RPA 平台也具备高度兼容性,能 够与邮件、ERP、CRM、Office 等各类系统深度集成,作为联通企业全应用场景的平台级 软件;同时也支持 Windows、Linux、Andriod 等多种操作系统,融入国产化生态。 渠道战略逐步推进,商业化落地步步为营。来也在销售端同样采用了直销+渠道的策略, 其中渠道伙伴主要包括四大会计事务所等咨询机构、神州数码等头部分销商、以及海联 讯、中移在线等行业集成商。近年来公司渠道销售的占比稳步提升,加速在各大行业的 规模化落地,在各行各业均收获了一批头部企业客户。

图表 45: 来也客户的头部客户及主要合作伙伴

资料来源:公司官网,市场研究部

国内最大的 RPA 开发者生态构建良性循环。来也旗下的 UiBot 社区是国内规模最大,全 球第二大的 RPA 开发者社区,截至 2020 年已集结了超过 40 万名注册用户、10 万多个 UB Store 用户、4,000 多个认证工程师。公司同时也创立了来也学院,为 UiBot 社区中的 开发者提供培训及认证服务。UiBot 社区一方面能够发挥市场教育与底层营销的作用,另 一方面也能够赋能渠道伙伴,提升其产品与服务交付能力。 图表 46: UiBot 社区是国内规模最大,全球第二大的 RPA 开发者社区

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云扩科技(未上市):致力于打造企业级智能流程自动化平台

云扩科技成立于 2017 年,是中国 RPA 行业的中坚力量,公司以自研的云扩 RPA 平台为 核心,致力于为各行业客户提供智能的 RPA 机器人产品与解决方案,通过 RPA 赋能,持 续为客户创造价值,助力企业推进数字化转型。

技术基因根植于微软,打造智能流程自动化平台。公司核心创始团队主要来自微软、阿 里云、腾讯、浪潮、IBM 等企业高级商务与研发岗位,拥有超过 10 年的桌面自动化、企 业级软件产品和云服务的研发、商业化实践经验。公司的主要产品包括云扩 Spark 流程 发现工具、云扩 RPA 编辑器、云扩 RPA 控制台、云扩 RPA 机器人、云扩 DocReader 智能 文档阅读器等,帮助企业加速构建智能生产力。 图表 47: 云扩科技的产品矩阵

资料来源:公司官网,市场研究部

提供通用型及行业型解决方案,赋能企业数字化升级。云扩为客户提供通用型解决方案 (财务、人事、供应链、IT)以及行业型解决方案(银行、能源、制造、零售)。其中云 扩银行业解决方案已在中国银行、交通银行、民生银行、华夏银行等头部机构落地;能 源解决方案也已服务了国家电网、中广核等头部企业,云扩在各大重点行业已经树立起 一定的口碑与品牌竞争力。

弘玑 Cyclone(未上市): 数字员工赋能企业,财务应用为一大亮点

弘玑信息 Cyclone 成立于 2016 年,核心产品为 Cyclone 数字员工(人工智能融合 RPA 智 能解决方案),主要可应用于逻辑性较高的商业流程,例如财务、人事、供应链、IT 等, 目前已在业务流程外包(BPO)、金融、医疗、电信、制造等行业实现落地。

财务领域应用为 Cyclone 数字员工的一大亮点。根据公司官网,Cyclone 数字员工目前在 财务相关领域的应用已颇为成熟,公司为企业提供包括个人所得税专项扣除机器人套装、 上市公司财报自动化套装、自动化发票套装等财务领域解决方案产品,收获了包括中国 农业银行、中国邮政储蓄银行、海尔集团等头部企业客户。

用友网络、金蝶国际、畅捷通、明源云、光云科技、恒生电子:挟场景完成 RPA 落地 这些企业应用软件厂商通常是将 RPA 作为现有产品体系中的一个模块进行销售,对原有 软件产品在功能上进行补充的同时,也能够以 RPA 作为切入点,实现业务版图的进一步 扩展。

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用友网络:小友 RPA 是用友所提供的一款企业流程自动化工具,由设计器、控制台、 客户端三部分组成。小友 RPA 是基于插件的自动化工具,拥有 9 大类共 26 种插件, 能够与用友 ERP 产品(NC6、NC Cloud 等)深度集成, ERP 输入、导入导出、表格 等多种操作,自动化处理财务会计、供应链管理、财资管理等流程工作。

产品进一步整合,用友发布智多星 RPA 平台。2020 年,用友整合了小友 RPA、数据 中台、报表分析、金服桥、搜索引擎、领域智能等用友智能化应用,重新打造了一 个数据智能开放创新平台——智多星。智多星 RPA 基于 iUAP 平台,是一个集开发、

部署、发布、调度、监控、管理于一体,面向企业的 RPA 平台产品,是小友 RPA 的智能化、平台化的升级形态。

金蝶国际:金蝶小 K-RPA 机器人金蝶自主研发的一款独立 RPA 产品,聚焦 ERP 客户 的业务流程应用。小 K-RPA 采用非侵入式设计,既可集成于金蝶的 ERP 产品中,也 能够适用于其他厂商的 ERP 产品,代替人工处理与 ERP 系统相关的重复性、事务性 工作。

金蝶投资艺赛旗,加码在 RPA 领域的布局。2021 年 5 月,金蝶宣布以超亿元战略投 资国内 RPA 企业艺赛旗,艺赛旗是国内 RPA 行业的头部厂商之一,金蝶与艺赛旗双 方也共同推出了“苍穹+RPA”融合产品及智能自动化解决方案,致力于为 680 万企 业用户缔造数字化虚拟员工生产力。 ►

明源云:mRPA 是明源云将 RPA 技术在地产行业中应用,基于明源天际云 PaaS 平台, 聚焦客户的场景化连接流程,助力地产行业客户实现人机协同。mRPA 具备 OCR、 NLP、人机对外等数十种 AI 能力,支持无代码开发,公有云或私有云灵活部署。mRPA 与明源云 ERP 深度融合,在财务管理、人力资源管理、网签认购等场景帮助客户优 化工作流程,提升 ERP 的使用效率。同时明源云与来也科技在 RPA 领域也建立了合 作,帮助其地产产业客户加速实现流程自动化。

光云科技: 2020 年 11 月,光云科技以 7,000 万元战略投资实在智能(投后估值 6 亿元),启动在 RPA 领域的布局。实在智能的主要产品为章鱼数字员工,聚焦在金融、 政务、运营商、电商等几大核心市场。通过与实在智能的产品、技术、资源进行整 合,光云能够为其电商客户提供基于 SaaS 的 RPA+AI 解决方案,助力客户数智化升 级,同时也提升其现有电商 SaaS 解决方案的整体价值量。

恒生电子:金融领域是 RPA 应用的核心行业,作为金融 IT 龙头,恒生在 RPA 领域也 已有了多年的产品及技术积累。恒生“RPA 数字助理”目前已经在信托、证券、基 金、三方财富等机构有诸多案例和实践,在余额查询、流水查询、回单查询等业务 场景实现了深度应用。同时目前恒生 RPA 也已集成了图像识别、OCR 等多种 AI 能力, 正在进一步向认知智能化的机器人进发。

金证股份:旗下金智维在金融领域积累深厚

金智维是金证股份旗下从事于 RPA 机器人自动化软件开发的子公司,公司成立于 2016 年, K-RPA 是公司推出的核心产品,目前已经在金融、电信、医疗、制造等场景成功落地使用, 其中金融行业是公司的重点优势领域,公司在银行、证券、基金、期货、保险等金融细 分领域的市占率居于领先位置。

金智维在金融 RPA 领域已初步确定领先地位。根据公司官网数据,截至 2020 年,金智维 RPA 软件机器人已被 300+企业客户采用,其中 243 家为金融行业客户,其中包括工商银 行、建设银行、进出口银行、平安金融壹账通、中信证券、国泰君安证券、海通证券、 华泰证券、招商证券、南方基金、博时基金、嘉实基金、华夏基金等国内知名金融机构。

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