近日，全球RPA行业领导者UiPath（纽交所代码“PATH”）委托IDC对亚太地区的中国、澳大利亚、印度尼西亚、印度、日本、马来西亚、新加坡、韩国和泰国进行了深度调查，以查看9个国家对自动化（RPA、IPA）的应用成熟度、产品创新、场景落地、发展趋势等。

这是全球著名咨询调查机构IDC，首次对亚太地区及中国RPA、IPA市场发布的深度报告，无论是RPA厂商还是各行业用户，都能从这份报告中多维度了解RPA、IPA在数字化转型过程中起到的关键作用。

同时再一次证明了中国RPA、IPA市场大有可为，正在迅速崛起成为全球数字自动化焦点之一。
 

▶︎亚太及日本地区的自动化发展速度加快，预计未来三年将有更多的投资。

▶︎尽管目前中国在亚太地区的自动化应用水平较低，IDC预计未来三年内，组织将加速其自动化实施并增加对IPA的应用。

▶︎中国近3倍的组织将在未来三年内转向在企业范围内部署RPA。其中，93%的组织更加关注IPA超越RPA。

▶︎86%的组织同意自动化将成为未来三年内卓越业务、客户体验和竞争成功的关键因素。

▶︎到2022年，亚太及日本地区65%的GDP将实现数字化，到2023年将创造1.2万亿美元的直接DX（数字化转型）投资。

▶︎在亚太及日本地区IPA的收入将从2020年的23亿美元增长到2025年的55亿美元，复合年增长率为19%。

▶︎RPA的收入将从2021年的5.61亿美元增长到2026年的26亿美元，复合年增长率为36%。

▶︎  IDC估计，全球全职开发人员短缺将从2021年的140万增加到2025年的400万。支持无代码、低代码的自动化平台正在兴起。

▶︎到2023年，约有35%的亚太地区企业采用流程挖掘，作为端到端业务流程的控制层，其收益将至少比不采用流程挖掘的同行高20%。

▶︎  62%的组织对自动化的应用，将在2025年进入更高级阶段。

IDC估计，2022年，亚太和日本65%的GDP将实现数字化，到2023年将创造1.2万亿美元的直接数字化转型投资。86%的组织同意自动化将成为未来三年内卓越业务、客户体验和竞争成功的关键因素。在瞬息万变的世界中，自动化成功地推动了许多组织的数字化转型之旅。

在这个以远程工作、非接触式交付、远程医疗和远程学习需求飙升为标志的新时代，企业正在转向自动化，通过建立弹性和混合的“人+数字”劳动力来确保卓越业务、客户满意度和竞争护城河。

值得注意的是，自动化与其他技术的集成和融合，正在加速推动企业的自动化需求。此外，84%的亚太和日本组织认为，现在是应用智能流程自动化(IPA)，而不仅仅是机器人流程自动化(RPA)的时候了。

67%的组织在2020年—2021年期间增加了自动化的支出，IDC预计，在亚太及日本地区IPA的收入将从2020年的23亿美元增长到2025年的55亿美元，复合年增长率为19%。RPA的收入将从2021年的5.61亿美元增长到2026年的26亿美元，复合年增长率为36%。

更多有远见的企业正在加大投入转向自动化，从而战胜目前困境变得更加强大。62%的组织对自动化的应用，将在2025年进入更高级阶段。IDC预计，23%的亚太及日本地区组织，将在未来三年内在企业范围内部署 RPA。在行业采用方面，银行和保险在2022年继续领先，超过50%处于加速器和先驱阶段。到2025年，59%的组织将在超过20%的总部署中部署IPA。

企业领导者们正在推动整个组织对自动化的需求，以解决劳动力短缺问题并提高运营效率。如今，中国、澳大利亚、新加坡、日本和韩国超过90%的组织都专注于向IPA迈进，这凸显了超越 RPA 以大规模实现全面的端到端流程自动化的必要性。到2026年，除日本外，亚太地区 90% 的企业将把人类专业知识与人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和模式识别相结合以增强智能性，使员工的生产力和效率提高30%。

采用云、大数据和分析、自动化、人工智能和物联网在跨行业的能源转型或增强技术使用方面变得越来越普遍。此外，一些金融机构越来越多地采用云原生基础设施来应对网上银行服务的激增并促进“非接触式金融”。

中国近3倍的组织将在未来三年内转向在企业范围内部署RPA。其中，93%的组织更加关注IPA超越RPA。未来三年，46%的组织将在超过20%的全部自动化部署中使用IPA。

约20%的组织表示，到2025年，他们将实现企业级规模。随着“十四五”规划的推动下，在云计算、大数据、互联网（包括物联网和工业互联网）、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实将进一步增加。随着政府的数字化推动，以及更多企业意识到数字化转型对业务弹性和敏捷性的重要性，将加快对自动化项目的部署和投资。

尽管目前中国在亚太地区的自动化应用水平较低，但预计未来三年内组织将加速其自动化实施并增加对IPA的应用，促进自动化市场快速增长大有可为。

流程发现、流程挖掘和任务挖掘：到2023年，约有35%的亚太地区企业采用流程挖掘作为端到端业务流程中的控制层，其收益将至少比不采用流程挖掘的同行高20%。

部署模式选择：公有云已成为企业建立智能和数据驱动创新的主要途径。大约22%的亚太地区组织更喜欢公共云服务作为项目的实施模型。

可观察性：可观察性功能可查看外部输出以了解复杂流程的状态，例如，找到问题的根本原因。在自动化中，流程执行问题可能会导致下游工作流的级联问题。IDC预计，自动化供应商将在未来两年内更广泛地支持可观察性功能。

公民开发人员是非IT领域的员工，他们可以通过短暂的培训便能独自构建自动化流程，可有效补充专业开发人员不足和节省运营成本。但是，组织必须为可扩展性、安全性和合规性制定流程标准。

组织必须在数字优先经济中促进人机协作，培养新技能，并支持不受时间或物理空间限制的智能动态工作环境。调查数据显示，44%组织表示非IT背景的员工已经直接参与到自动化流程构建，39%表示，非IT背景的员工将参与到其中。

大约四分之三的组织将提高生产力、工作效率和协作视为最大的自动化优势。但客户期望发生了明显的变化——成本节约曾经是最大的好处。现在更加重视提高生产力、效率和协作以及提高数据准确性。

公共部门通过自动化提供更好的数字服务，促进经济增长和提升公民生活质量。

随着数字化部署的迅速增加和企业对自动化使用的增多，政府公共部门必须与行业、教育机构和社会合作，鼓励数字化技能提升和再培训，以建立一支面向未来的劳动力队伍。

IDC预计，公共部门组织将重点关注数字弹性，这是区域和地方政府数字化转型的一个基本方面。自动化和人工智能将成为业务带来敏捷性、安全性和响应灵活性的重要组成部分。IDC 预计，全球政府将把可信数据共享和 IPA 结合起来，主动提供25%的政府服务，到 2024 年让民众得到更好的服务。

数字交易、新客户需求、不断提高的安全性和治理考虑以及提供可扩展服务的必要性的巨大增长，促使大小企业在其数字化转型旅程中大量投资并提升自动化水平。

未来三年内，超过2倍的组织将转向在企业范围内部署RPA；92%的组织更加关注IPA并超越RPA；未来三年，74%的组织将在超过20%的自动化部署中使用IPA。

IDC预计，将有更多零售业者为全渠道零售成功而进行重组，同时专注于提高客户生命周期价值和盈利能力，并投资于为自动化、非接触式、无摩擦、互联和个性化体验奠定基础的技术。到2026年，全球 50% 的零售商将解决数据可见性和集成挑战，以完全自动化智能任务，并在员工和数据流程之间建立开放式通信。

韩国农业协会（NAFC）为近1,400家农业合作社成员提供广泛的商业和金融服务。NACF 成员合作社的总存款超过1130亿美元，成为该国最大的金融机构。NACF正在通过 IPA 作为韩国“第四次工业革命”的一部分。

NACF的自动化门户为成员提供与自动化流程和功能相关的任务、开发和分发。NACF鼓励超过100,000名员工提出自动化案例建议、分享结果并下载RPA软件机器人。他们的自动化解决方案支持整个NACF自动化生命周期以及机器人与人之间的协作关系。

新西兰奥克兰大学有13,000名工作人员为 40,000多名学生提供服务。为了节省更多的成本和提升效率，开始将RPA应用在不同的业务场景。

例如，成绩单请求、财务团队的供应设置、采购订单设置、大学的合规检查、采购订单系统和新供应商请求等。在RPA助力下每年可节省23,000小时，所有流程的编排成功率为96%，财务自动化的客户满意度为98%。

在经济复苏期间，日本正在推动向数字化、企业绩效改善和业务自动化的转变，以解决经济增长、业务扩张和人才短缺等难题。

在正确的政策支持下，日本政府鼓励加快数字化转型以提高各行业的生产力和增长。日本在2021年9月成立了数字机构，该机构有三个重点领域：公共行政的数字化；整个行业的数字化，包括医疗、教育和防灾等，让所有公民都能享受到好处。

到2025年，26%的组织认为他们将实现企业级规模。企业需要改进数字化转型工作，加速向数字空间的转变，并提高整体业务绩效。因此，许多组织已转向自动化和人工智能来满足此类需求。

IDC预计，在跨企业和跨部门实现数字化转型和数据驱动业务方面，向自动化和人工智能的转变将是不可避免的。此外，人才短缺将推动日本政府和企业加大对自动化和人工智能的投资。

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）：是一种软件机器人，主要通过模拟、录屏、API等方式帮助员工将重复、繁琐的数字化业务流程实现端到端自动化。

IPA（Intelligent Process Automation，智能自动化）：IPA是RPA的增强技术，包含，RPA、流程自动化平台、捕获应用程序、集成和API管理软件、消息传递和事件流软件、基于规则的决策自动化、流决策自动化、流程挖掘以及建模和架构工具等。

流程挖掘（Process Mining）：流程挖掘主要通过从组织的系统日志数据中进行分析，以实时监控业务流程，并提供持续的性能统计分析。同时一些解决方案还提供模拟分析，以预测业务流程中可能出现的故障。

任务挖掘（Task Mining）：任务挖掘通过计算机视觉检测用户在电脑上的操作，例如，鼠标点击、键盘输入，生成一份用户操作报告，以帮助组织了解员工是如何完成工作。同时还可以与RPA、IPA相结合使用，降低自动化使用门槛。

报告来源IDC、UiPath，文章内容由RPA中国编译整理发布。

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