idc|从数字产业化到数据价值化，数字经济发展为RPA带来哪些机会?( 五 )

数据价值化形成体系，对于企业尤其是中小企业经营有着巨大的影响。以后的高质量数据是可以用来融资与贷款的，并且精确数据可以助力企业更好的进行战略与经营决策。
数据价值化的重点在于如何更好的使用数据，前提则是如何获取精准、有效的高价值数据。数据资源化阶段就是做这个事的，通过数据采集、挖掘、清洗、标注、分析等，形成可采、可见、标准、互通、可信的高质量数据资源。
从数据生产与流通角度而言，中国企业的数字化进程之所以缓慢，基本受制于两点：
一是管理系统种类繁杂，异构架构多，导致不同组织、部门的数据孤岛非常严重，数据流通难度大，无法快速形成高质量数据；
二是数字化程度不够高，无法将生产中的业务流程转化成数据，或者只有销售、设计等部分业务流程实现了数字化，但这些局部数据并不能指导企业运营，更不用说形成高价值数据。
想要解决这些问题，就需要投资引入更先进、更完整的解决方案，但面对动辄数百上千万元的投资以及十数个月的实施周期，有钱的大企业，往往因战略决策等因素导致在时间上等不起而不用，没钱的中小企业几年的营收可能都达不到这些数字，更不会考虑这些方案。不管是何原因，最终结果是这些企业没有高质量数据可用。

这种情况下，RPA就解决的了大问题。在各种企业管理软件之间的数据堵塞业务流程部分，加上几个RPA机器人，就能在异构系统之间搬运数据，并且融合AI技术的RPA极大地提高了数据准确度。重点在于，RPA的投入成本更少，实施周期短，无论是大型企业还是中小型企业，都能快速应用，能够起到立竿见影的效果。
理论上，只要你的企业存在业务流程冗余、臃肿的情况，不管有多少，都可以应用RPA实现业务流程自动化，进而打破不同系统、部门、组织之间的数据孤岛，使得数据更好的在业务运营中流转，助力整个企业乃至整个打造生成高质量数据源。
后记：数字经济与RPA联系的更多解读
以上，王吉伟频道站在生产力与生产关系角度，分别从数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化等数字经济的四大构成上，阐述了RPA与数字经济的关系。
事实上，我们还可以从更多角度总结RPA与数字经济的关联。
比如人工智能与RPA。当代RPA实际上都是融合AI技术的IPA，RPA已经从3.0时代进入4.0时代，没有AI的RPA是不完整的。作为AI落地的载体，涉及到RPA的经济产值都可以算作数字经济的一部分。IDC预计到2023年，全球RPA软件市场规模将达到39亿美元，中国RPA市场规模也将达到10.2亿美元，2018-2023年复合增长率为64%。

事实上，未来如果算上关联价值链与生态效益，RPA的市场规模就要大得多，即便在万亿数字经济体量中的占比也很可观。
再如数字化转型与RPA。数字化转型的主体主要是传统企业，这些企业要进行转型升级必然会采用合适的解决方案与工具载体。方案很多，工具也不少，但现在的中小企业都愿意先看看包含RPA的解决方案，至于原因前面我讲过，总结起来就是花钱少见效快。RPA已经成为强大的数字化转型推进器，当然算是数字经济的一部分。
而从功能上，RPA最擅长就是把非标数据转化成标准化数据。比如将纸质发票信息转化成数字信息，这样的应用场景正在越来越多的企业财务部门上演。甚至，它还可以将听到的信息转化为数字信息存储，极大的提高了人机交互体验。从这个角度，RPA是个不折不扣的数字转化工具，自然要归属到数字经济领域。