2023爱分析·超自动化厂商全景报告｜爱分析报告

关键发现

当前的超自动化定义主要从技术组合角度阐述超自动化内涵，较难和业务价值建立链接。爱分析对超自动化作如下新定义：超自动化指利用RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等自动化技术，实现组织端到端流程自动化以及新业务流程快速编排，帮助组织提升效率、创新能力和客户体验的平台产品或解决方案。

超自动化具有两项业务价值：端到端流程自动化、新业务流程快速编排。端到端流程自动化，即打破企业自动化孤岛；新业务流程快速编排，即构建可组装的工作流，甲方可以敏捷地跨业务/部门/系统/平台，实现新业务快速编排。

超自动化实现的三个阶段：任务自动化、流程自动化和运营自动化，打造企业级神经网络。任务自动化主要解决开发、审批、集成等单点型问题，为甲方运营赋予“神经元”；流程自动化通过跨业务/部门/系统/平台解决企业线条型问题，为甲方运营赋予 “局部神经”；运营自动化构建可组装的工作流，帮助甲方实现新业务快速编排，为甲方运营赋予的“神经系统”。

2023年中国超自动化市场规模为848.3亿元人民币，年增速为31.5%，预计2026年达到1952.9亿元人民币，2022-2026年均复合增长率为31.9%。

超自动化厂商有三条可参考的发展路径：自研输出解决方案/平台产品、并购输出解决方案/平台产品、专精工具。自研输出解决方案/平台产品，即厂商根据自身禀赋，从某个产品切入超自动化市场，然后通过自研的方式扩大产品边界，打造超自动化解决方案或平台产品；并购输出解决方案/平台产品，常见于互联网大厂或头部软件厂商，且在欧美厂商间更为常见；专精工具，即通过厂商间能力互补形成超自动化解决方案。

大模型或将带动超自动化进入第四阶段——运营自主化。在该阶段，AI由工具升级为超自动化的“大脑”，用来控制运营自动化阶段的“神经系统”，推动企业运营方式变革。

01 研究范围定义

研究范围

随着外部市场环境快速变化、客户需求愈发多样，企业逐渐意识到，自身业务需要更加敏捷、高效，具备根据市场需求快速迭代的能力。业务流程的自动化能够帮助企业实现业务的敏捷高效，因此受到越来越多企业的关注。

企业的“自动化武器库”品类丰富，包括RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等。企业可以使用多项自动化工具，但结果往往是各项自动化工具处于各自的“自动化烟囱”之中，仅能实现碎片式自动化。例如，某企业的IT团队可能在使用低代码开发平台、财务团队可能在使用RPA、呼叫中心则可能在使用智能机器人。自动化烟囱抹杀了多项自动化工具之间的协同性。并且，企业对少量自动化工具的使用可能造成短视行为，进而难以获得最优的自动化解决方案。例如，企业在财务自动化场景引入RPA，容易导致其在后续的其他场景中仍优先甚至强行使用RPA，而不去考虑它是否为最佳解决方案。

上述问题可以通过自动化整体解决方案来应对。自动化整体解决方案是指将各项自动化工具融为一体，充分释放协同价值，通过组合创新为企业寻找一条自动化水平提升和运营方式变革之路。

Gartner于2019年提出超自动化（Hyperautomation）概念，主要从技术组合角度阐述超自动化内涵，较难和业务价值建立链接，导致甲方兴味索然。因此，亟需重新定义超自动化，推动市场发展。爱分析对超自动化作如下新定义：超自动化指利用RPA、iPaaS、AI、低代码、BPM、流程挖掘等自动化技术，实现组织端到端流程自动化以及新业务流程快速编排，帮助组织提升效率、创新能力和客户体验的平台产品或解决方案。

爱分析从技术架构角度将超自动化市场划分为平台层和应用层。平台层包括自动、集成、AI相关的一系列工具所属的特定市场，例如智能决策、RPA、BPM等，也包括由这些工具融合而形成的新市场，例如RPA与iPaaS融合形成AutoPaaS。应用层包括垂直行业场景应用和通用场景应用两部分，每部分包含若干特定市场。超自动化市场划分详见下图。

本报告重点选取低代码开发平台、iPaaS、流程挖掘、RPA和流程中台五个市场作为重点研究对象，对超自动化进行研究。

图片厂商入选标准：

本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：

厂商的产品服务满足各市场分析的厂商能力要求；

近一年厂商具备一定数量以上的企业付费客户（参考第4章各市场分析部分）；

近一年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求（参考第4章各市场分析部分）。

（注：“近一年”指2022年Q2至2023年Q1）

02 市场洞察

2.1 超自动化助力企业实现端到端流程自动化和新业务流程快速编排

自动化技术可以有效解决甲方的单点问题，例如应用RPA解决桌面级任务自动化问题、应用iPaaS解决集成问题、应用BPM解决流程管理问题等。自动化技术的应用，如同赋予甲方“神经元”，由于缺乏统一规划，因此未能形成“神经系统”。碎片式自动化让企业形成大量自动化孤岛，需要整合孤岛建立端到端流程自动化。

RPA在证券行业已得到广泛应用，主要用于解决对账、流水查询等环节，可实现任务级或“短流程”级自动化。端到端流程则比较长，跨越多个系统且场景复杂，RPA较难胜任。以券商零售柜台交易业务为例，将交易柜台交易操视为流程起始，后续流程需要遍历柜台系统、营业网点系统、券商后台系统、交易所平台、券商内部结算平台和券商内部分析平台等多个系统。

图1：券商零售柜台交易业务流程（简化示意图）

实现某个端到端流程自动化只是超自动化业务价值初步体现，更重要的是构建可组装的工作流，甲方可以敏捷地跨业务/部门/系统/平台，实现新业务快速编排，有利于甲方提升效率、创新能力和客户体验。

以城市租房信息数字化转型为例，通过超自动化可以实现快速、低成本、灵活的工作流编排。当租户信息上传至社区系统时，社区系统利用RPA迅速查询屋主信息，通过智能呼叫与屋主确认租户及房屋信息，通过iPaaS将核实后的租房信息同步到公安系统、住建系统和社区系统。若通过定制化开发方式实现城市租房信息数字化转型需求，存在周期长、投入高和灵活性较弱的短板，“重复造轮子”现象难以避免。

图2：城市租房信息数字化转型（简化示意图）

2.2 超自动化实现的三个阶段：任务自动化、流程自动化、运营自动化

甲方的超自动化实现之路并非一蹴而就，需要经历由浅入深的三个阶段：任务自动化、流程自动化和运营自动化。

图3：超自动化实现之路的三个阶段

1) 第一阶段：任务自动化。主要解决开发、审批、集成等单点型问题。任务自动化为甲方运营赋予“神经元”。

2) 第二阶段：流程自动化。通过跨业务/部门/系统/平台，解决企业线条型问题。流程自动化为甲方运营赋予 “局部神经”。

3) 第三阶段：运营自动化。构建可组装的工作流，甲方实现新业务快速编排。运营自动化为甲方运营赋予完整、灵动的“神经系统”。

2.3 2023年中国超自动化市场规模超800亿元人民币

爱分析测算，2023年中国超自动化市场规模为848.3亿元人民币，年增速为31.5%，预计2026年达到1952.9亿元人民币，2022-2026年均复合增长率为31.9%。

超自动化市场口径为RPA、BPM、低代码、iPaaS、流程挖掘、人工智能软件以及衍生的相关新市场（如超自动化平台、流程中台、AutoPaaS等），且主要根据厂商侧收入数据进行测算。市场保持较高增速主要得益于甲方对自动化的持续性需求、利好政策以及由ChatGPT引发的大语言模型热潮等三方面因素。

图4：中国超自动化市场规模预测

2.4 超自动化厂商有三条可参考的发展路径：自研、并购、专精

超自动化厂商必须具备多项自动化技术和产品的供给能力，这是帮助甲方实现超自动化的前提条件。存在多条发展路径来丰富超自动化厂商的技术与产品供给能力。

1) 厂商通过自研方式输出超自动化解决方案或平台产品。厂商根据自身禀赋，从某个产品切入超自动化市场，然后通过自研的方式扩大产品边界，打造超自动化解决方案或平台产品。这是超自动化厂商比较主流的发展路径，甚至发展为群体属性，例如RPA厂商正在整体向“RPA+AI”方向发展，BPM厂商们多在积极探索与流程挖掘的结合方式。

2) 厂商通过并购方式输出超自动化解决方案或平台产品。常见于互联网大厂或头部软件厂商，且在欧美厂商间更为常见。

图5：欧美厂商并购情况（部分）

3) 厂商专精超自动化工具，通过厂商间能力互补形成超自动化解决方案。超自动化解决方案需要深度整合多项自动化技术/工具/平台，厂商可以提供自研或并购获得，也可以通过跨厂商合作获得。厂商深需要耕超自动化工具，明确自身的能力与业务边界，积极融入头部厂商生态，协同合作，输出超自动化解决方案。该路径不需要厂商做较多的市场教育投入，可以快速进入商业化阶段。

2.5 大模型或将带动超自动化进入第四阶段——运营自主化

当前大模型推理能力还比较弱，尤其在复杂的垂直场景中，应用能力处于待验证阶段，但想象空间非常广阔。

在大模型出现之前，AI在超自动化属于解决单点问题的工具之一。大模型出现后，AI在超自动化中的地位发生重大变化。大模型不是基于既定规则，而是基于主动思考，具备推理和决策能力。大模型与超自动化结合，超自动化向大模型输送数据，大模型生成分析结论与决策指令，通过超自动化实现。大模型的出现是一场对超越自动化的革命性升级。

大模型或将带动超自动化进入第四阶段——运营自主化。在该阶段，AI由工具升级为超自动化“大脑”，用来控制运营自动化阶段的“神经系统”。软件工程师们的大部分职责由AI担任，AI决定选择哪些自动化工具以及如何组装流程。用户直接把新流程甚至新业务诉求传递给超自动化智能交互机器人，机器人自动把业务流程按照推理得到的规则进行快速编排，成为CXO的高效助手。并且，超自动化可自行对各个业务流程进行运行管理和优化改进，不依赖人工设定规则细节。届时，企业将同人类一样灵动，运营方式变革发展，人效颠覆性提升。

图6：超自动化4.0阶段——运营自主化

在该阶段，可能由于大模型性能、法律、伦理等因素，甲方不想或不能实现完全的运营自主化，可以采用较缓和的人机协同方式，届时或将出现与自动驾驶分级类似的运营自主化分级。

03 厂商全景地图

爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在超自动化市场中具备成熟解决方案和落地能力的入选厂商。

04 市场分析与厂商评估

爱分析对本次超自动化项目重点研究的特定市场定义如下。同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。

低代码开发平台

市场定义：

低代码开发平台是基于可视化和模块化思想，通过将业务组件封装为可复用模块，结合脚本语言等扩展能力，以尽量减少编写代码或不编写代码的方式完成应用快速开发的开发平台，主要面向具备软件思维的开发者。

甲方终端用户：

IT部门开发工程师、产品经理、运维人员等；ITBP

甲方核心需求：

低代码开发平台不仅能将代码封装为应用组件，可视化搭建系统和流程，还能扩展开发者范围，使产品经理等角色参与系统开发，有效解决IT人才短缺问题。

近年来，随着低代码开发平台产品逐渐成熟，企业基于自身IT能力和业务情况，对低代码开发平台提出了新需求。低代码开发平台作为超自动化解决方案的核心工具之一，与RPA、AI、iPaaS等其他自动化工具结合使用时，具备1+1＞2的能力。企业需要将低代码开发平台与其他自动化技术结合，提高自动化水平。此外，企业还需要开发具有行业属性的应用，满足企业级复杂系统开发需求，并以大模型赋能低代码开发。

企业需要将低代码开发平台与其他自动化技术结合，提高自动化水平。企业采购低代码开发平台的核心目的是实现敏捷开发，缩短应用开发和流程建设周期，需要与RPA、AI、iPaaS等其他自动化工具结合提升自动化水平。例如，将低代码开发能力集成到AI中台，开发者可将NLP、OCR等AI能力封装为组件，高效搭建企业AI应用；将低代码开发平台与iPaaS平台集成，开发者可快速设计、开发和调用API接口，提高集成效率。

企业需要使用低代码开发平台开发具有行业业务属性的系统。与财务、HR等跨行业应用相比，由于各企业的行业系统差异较大、需要行业Know-how支持等原因，低代码开发平台通常不具备标准化系统和组件。以能源行业油价管理系统为例，系统中的“油价”组件由燃油类别、时价、日期等要素构成，能源企业在开发油价管理系统过程中，需要通过定制化开发的方式获取该组件，为企业带来额外成本和研发周期。为此，企业需要低代码开发平台具备行业系统开发所需组件和模型，支持企业开发具有行业属性的系统。

企业需要使用低代码开发平台开发“企业级”复杂应用。央国企和行业头部企业是低代码开发平台的先行者和主要用户群体。这类企业的应用开发需求不局限于表单和自动化办公程序等轻量级应用，还包括ERP、WMS等复杂系统。但这类系统的底层架构更复杂，涉及到微服务架构、高并发处理能力等后台功能和布局，以代码方式开发成本高、周期长。因此，企业需要使用低代码开发平台开发“企业级”复杂应用。

企业需要结合生成式AI和大模型技术，赋能低代码应用开发。大模型使生成式AI更智能，从而与低代码开发平台能形成良好的互补关系，提升低代码开发的体验。例如，自然语言开发填补了低代码开发方式与传统代码开发的思维差异。低代码开发平台表单“拖拉拽”的开发方式改变了开发流程，不符合自然表达习惯。生成式AI带来的自然语言交互方式，更适合此类用户的开发思维。再比如，生成式AI具备规则执行能力。企业应用构建需要完成许多配置类工作，如配置编码规则、单据上下游推送等。生成式AI能减少配置类工作所需工作量，并提高准确率。企业希望充分利用大模型支持下生成式AI的价值，赋能低代码应用开发。此外，生成式AI还能为低代码开发平台提供代码生成、开发建议等功能。为此，企业需要结合生成式AI和大模型技术，赋能低代码应用开发。

图7：大模型赋能低代码应用开发

厂商能力需求：

企业对低代码开发平台的需求对低代码厂商提出多项能力要求，包括以行业组件和拓展ISV伙伴的方式沉淀行业能力、具备复杂企业级系统开发能力等。此外，低代码厂商需要积极探索大模型与低代码开发平台融合路径，赋能企业应用开发。

低代码厂商需要有丰富的行业积累，并以提供行业组件和拓展ISV伙伴的方式沉淀行业能力。为满足企业开发行业应用需求，低代码厂商及其ISV伙伴需要在过往项目中积累行业经验，如行业规范、行业逻辑、行业特有的业务流程等。在此基础上，厂商需要将行业Know-how转化为低代码开发平台的特征体系，并以组件的形式存放在行业组件库中，供企业调用。

由于低代码厂商难以针对每个行业沉淀足够的组件，厂商应积极拓展不同行业的ISV生态伙伴。ISV伙伴基于低代码开发平台开发的标准化行业应用，应与厂商自研应用共同在云应用为企业提供SaaS服务。

低代码开发平台需要具备企业级复杂业务系统开发能力，并通过技术服务体系降低产品学习成本。为解决企业整合低代码能力、开发复杂业务系统的需求，低代码开发平台需要具备企业级复杂业务系统开发能力。为此，低代码开发平台首先应具备企业级PaaS底座，提供企业级应用开发所需的分布式架构、流程一致性、高性能、高并发、运维期间可观测性等技术支持。其次，低代码开发平台各个模块之间应具备低耦合的特点，能够灵活拆分，并与企业技术底座的中间件、元数据和缓存打通，从而与企业原有低代码/零代码技术平台分层融合、实现能力互补。此外，低代码厂商应具备由专业IT人员组成的服务团队，或通过客开伙伴，在复杂系统搭建全程提供技术支持。

考虑到企业引入新的低代码产品会带来额外学习成本，低代码开发平台需要具备通畅的技术服务体系，为企业开发者团队学习、适应新平台开发提供保障。当开发者对产品提出需求和反馈时，厂商应敏捷响应、快速解决。

低代码厂商需要探索生成式AI与低代码开发平台互补的融合路径，赋能企业应用开发。为满足企业对大模型赋能的生成式AI需求，低代码厂商应积极探索基于大模型的生成式AI与低代码开发平台融合路径，赋能企业应用开发。例如，厂商可在自研或接入大模型后，基于自有项目需求文档训练其自然语言模型设计能力，并通过提高模型丰富度，降低对自然语言描述的精确性要求。

入选标准说明：

1. 符合低代码开发平台市场分析的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场的营收不低于1000万元；
3. 近一年厂商在该市场的付费客户不低于10个。

代表厂商评估：

金智维

厂商介绍：

珠海金智维信息科技有限公司（以下简称：金智维）是一家专注于提供企业级RPA平台的人工智能公司，以“RPA+AI+大数据”为核心技术，打造“RPA+X”产品矩阵与能力平台，为政企提供一站式数字员工整体解决方案。金智维以RPA为核心技术，融合AI 、大数据、低代码、云原生等创新技术，探索和实现端到端的超自动化，致力于用科技创新手段推动企业的数字化转型。

产品服务介绍：

青松K-Pine是金智维新一代企业级低代码开发平台，最初是为了解决金智RPA和运维自动化业务需求而开发。青松通过对编程模型的抽象与功能组件的封装，让软件开发变得更加高效化，通常服务于技术人员，降低程序员工作量。青松适用于相对复杂的各类应用于系统，并广泛适用于金融、政务与公共事业、制造业、电商与零售、通信运营、房地产、建筑业等行业。

厂商评估：

金智维青松低代码开发平台在落地场景多样性、企业级复杂系统开发方面具备优势。落地场景多样性方面，作为超自动化理念的践行者，金智维自研的青松低代码开发平台深度融合金智维RPA和AI产品功能，具备自动化流程引擎开发和智能化项目快速落地能力。在系统开发方面，青松低代码集成企业级复杂系统开发能力，借助低代码拖拉拽的开发方式实现轻量级开发。此外，金智维在金融领域具备丰富项目经验，并沉淀为青松低代码开发平台的金融行业特征组件，能有效提高金融企业的应用开发效率。

青松低代码开发平台融合金智维RPA和AI产品功能，具备自动化流程引擎开发和智能化项目快速落地能力。作为超自动化理念的践行者，金智维擅长将各类自动化工具组合使用，产生“1+1＞2”的效果。得益于金智维成熟的RPA技术和AI产品矩阵，青松低代码开发平台既能延展RPA领域，开发自动化流程引擎，也能持续集成各项AI能力，实现智能化项目快速落地，赋能企业业务与生产。

图8：青松低代码开发平台融合RPA和AI能力

RPA和AI能力使青松低代码开发平台的落地场景更加丰富。例如，青松低代码开发平台能服务于企业IT智能化改造，帮助企业快速搭建或改造具备智能化能力的工业应用，实现业务升级，满足工业质检、智慧巡检、生产管理、产能分析等场景的需求。此外，青松低代码开发平台还能够开发具备AI特性的SaaS应用，如表单智能填写、流程自动审批等RPA机器人，并与数据中台、AI 中台和微服务产品深度融合，联合构建企业数字化中台，帮助企业实现应用开发/管理中台、信息化管理中心落地。

以低代码智能审核系统开发为例，低代码开发能够快速扩展各类业务的自动化审核规则和审核指标，RPA技术帮助企业实现开户、集中运营等远程鉴权业务7*24小时自动审核。在AI能力的加持下，企业通过持续机器学习样本训练和参数调整，能够大幅提高人脸、OCR、视频和语音识别模块的识别准确率，单项识别准确率达到95%，整体识别率超90%。

青松低代码开发平台能支持企业级复杂应用轻量级开发。企业级复杂应用开发对厂商底层架构提出很高要求，考验厂商的技术底蕴和综合实力。金智维十余年来坚持自研并不断打磨底层架构，具备微服务架构等面向企业级应用的能力，能保障高并发、系统安全性、界面响应速度等复杂企业级应用需求。高并发方面，青松开发的应用支持500个以上用户同时在线、200个以上流程同时运行。对于用户规模庞大、并发量高的企业核心业务应用，青松能在部署层面支持负载均衡，让系统处理能力倍增。系统安全方面，青松在代码、数据和应用三个层面提供完备保障，还具备权限管理、内网部署等多种安全保障方式；响应速度方面，青松的流程发布同步和流程响应能在2秒完成，页面平均响应时间小于3秒。

图9：青松低代码开发平台产品功能

在此基础上，金智维通过编程模型抽象与功能组件封装，将企业级复杂系统开发能力集成到青松低代码开发平台上，借助低代码拖拉拽的开发方式，使开发者实现轻量级开发。青松低代码开发平台在轻量级开发能力上具备以下四方面技术优势：

1) 全栈式端到端的可视化能力：通过点选拖拽和配置等操作即可完成程序的开发工作，一次开发、多端适配；

2) 全生命周期管理能力：在应用设计、开发、测试、部署等各个环节实施系统性监控管理；

3) 优良的扩展能力：通过新建或导入功能组件即可快速开发；

4) 高效的复用能力：已开发实现的功能组件或应用可以随时迁移到新的开发需求中，快捷重组既有能力以服务新生需求。

基于以上企业级复杂系统开发能力和轻量级开发优势，青松低代码开发平台适用于相对复杂的各类系统开发，如智能管理系统、客户订单系统、OA、CRM等。

青松低代码开发平台具备丰富的金融行业特征组件，能有效提高金融企业的应用开发效率。金智维十余年来深耕金融领域，深悉银行、证券、基金、期货等领域的业务需求，并将行业Know-how沉淀为适合金融企业的行业组件，如多维度日志查询等。

在企业实际研发环节，这些金融行业组件能有效解决金融企业的业务难题。以配置管理系统CMDB开发为例，为解决金融行业IT运维管理人员“各自为政”、维管对象关系复杂抽象等难题，青松低代码开发平台通过建模工具将企业IT运维架构的所有组成部分数字化，多维展示其属性、关系和变更轨迹。在此过程中，青松提供大量配置模型，支持开发者灵活添加配置项、属性及关系，并可在线自定义多配置关联查询。青松还提供管理界面，支持多维度数据变迁历史查询，满足数据合规性需求。截至目前，已有广发证券、信达证券等多家券商使用基于青松开发的CMDB系统，有效提升维管人员工作效率，降低运营成本。

典型客户：

建设银行湖南长沙分行、工商银行广西分行、邮储银行天津分行、海通证券、安信证券

iPaaS

市场定义：

iPaaS平台（集成平台即服务）亦可简称为iPaaS，是一套支持应用程序、数据、流程和服务的集成，涵盖开发、执行和治理等环节的解决方案。

甲方终端用户：

IT部门、业务部门ITBP

甲方核心需求：

随着外部市场环境迅速变化，企业需要根据市场需求开发相应的业务系统和引入云应用程序。这些系统和程序使企业部门间产生数据、系统和流程隔离，阻碍跨部门协作。此外，过往基于SOA架构的ESB系统处理高并发场景能力弱，逐渐难以满足企业南北流量开放要求。而iPaaS具备高并发处理能力，能通过API网关或开放门户，将企业数据和业务能力开放给上下游产业链。因此，企业愈发重视iPaaS这种新型业务自动化技术，旨在通过应用程序、数据、流程和服务的集成，解决开发、执行和治理等环节的难题。

iPaaS是超自动化重要组成部分，致力于实现企业内部的业务打通与数据打通目标。企业对iPaaS平台的需求体现在打通系统孤岛、提高集成效率、制定集成管理标准和集成流程监测四个方面。企业需要快速打通系统孤岛，实现业务系统和云应用程序信息共享，并缩短系统集成时间，提高系统集成效率。集成管理方面，企业需要制定系统集成管理标准，并建立权限管理体系，并掌握集成系统运行情况，及时发现并解决集成问题。

图10：企业对iPaaS平台的核心需求

企业需要快速打通系统孤岛，实现业务系统和云应用程序信息共享。企业信息化建设过程中会打造多个业务系统，并引入大量云应用程序。这些系统和程序在解决各部门业务需求的同时，但也使部门间产生数据隔离，阻碍跨部门协作。面对越来越多的系统和应用，传统点对点的集成因开发工作量大、集成灵活性等原因，逐渐难以胜任。企业需要新的集成解决方案，快速打通系统孤岛，实现信息共享，提高部门间协同性。

企业需要具备业务敏捷性，提高系统集成效率。随着外部市场环境迅速变化，企业需要根据市场需求及时调整业务流程。业务流程调整需要新的系统集成设计，但企业由于缺少系统和应用集成框架，IT工程师需要从零开始编写代码，导致系统集成周期长，业务敏捷性下降。此外，全代码开发方式难以应对复杂逻辑的数据集成，不能充分发挥企业数据价值。因此，企业需要在保证复杂集成开发能力的基础上，减少代码开发量，缩短系统集成周期，提高系统集成效率。

企业需要制定系统集成管理标准，并建立权限管理体系。传统集成应用的设计、创建和治理系统不统一，企业需要使用多个系统完成集成工作，导致集成流程复杂、效率低下。此外，由于企业缺乏集成系统管理标准，缺乏权限管理体系，数据安全性难以保证。因此，企业需要制定系统集成管理标准，降低系统集成复杂度，提高集成效率，并加强集成系统权限管理，保障数据安全性。

企业需要掌握集成系统运行情况，及时发现并解决集成问题。企业在集成系统和应用后，需要掌握集成流程的运行情况。但传统集成分析依赖研究人员手动收集集成运行数据，再将其转化为分析系统能够识别的数据，再统一进行分析。这一流程比较复杂，实施难度高、周期长，导致企业难以及时发现流程运行问题。因此，企业需要自动收集、分析流程数据，掌握集成系统的运行情况，及时发现并解决集成问题。

厂商能力要求：

甲方对iPaaS平台的需求为厂商提出多项能力要求。为打通系统孤岛，iPaaS平台需要具有完备的产品生态，支持自定义API开发，并统一管理企业API资产；为提高集成效率，厂商需要提供低代码或无代码集成工具；集成管理方面，iPaaS平台需要具备集成全生命周期管理能力，并搭载权限管理系统；集成流程监测方面，iPaaS平台需要厂商需要自动收集集成运行相关日志数据，实时监控集成流程运行，及时发现集成问题。

iPaaS平台需要具有完备的产品生态，支持自定义API开发，并统一管理企业API资产。为缩短系统集成项目周期，迅速将企业原有系统与新系统打通，厂商需要将HTTP、FTP、XML等通信协议封装成连接器，内置在iPaaS平台中。为满足企业对不同系统的集成需求，一方面，iPaaS平台应当具有完备的产品生态，连接器需覆盖主流第三方软件系统。另一方面，iPaaS平台还需支持企业自定义API开发，并将散落在各个业务系统和云应用程序处的API集成到iPaaS平台上，实现API统一管理。

iPaaS平台需要具备集成全生命周期管理能力，并搭载权限管理系统。iPaaS平台需要具备集成设计、创建、治理、销毁全生命周期管理能力，由单一系统承担所有集成工作，通过复用过往集成范例，帮助企业快速搭建系统集成模型，实现系统间资源整合、数据编排和业务衔接。在集成管理过程中，iPaaS平台还需实行权限管理，为每个用户分配独立账号，为每个账号单独设置操作权限。

iPaaS平台需要厂商需要自动收集集成运行相关日志数据，实时监控集成流程运行，及时发现集成问题。为满足企业分析、监控集成流程的需求，iPaaS平台需要将集成流程运行相关日志数据沉淀到平台上，实时监控集成流程运行，出现问题时及时预警至相关人员。在此基础上，平台还需具备可视化组件，将集成流程数据转化为可视化图表，帮助专业人员分析集成运行情况、解决集成问题。

入选标准说明：

1. 符合iPaaS市场分析的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场的营收不低于500万元；
3. 近一年厂商在该市场的付费客户不低于3个。

代表厂商评估：

谷云科技

厂商介绍：

谷云科技（广州）有限责任公司（简称谷云科技）成立于2017年，是企业级集成平台(iPaaS)软件产品提供商，专注于服务集成、数据集成、消息集成领域的研究与软件研发。谷云科技的RestCloud iPaaS产品广泛应用于零售业、制造业、金融业、教育及政府机构等行业。

产品服务介绍：

谷云科技RestCloud iPaaS集成平台由API低代码开发平台、企业级API网关、API可视化编排平台、ETL数据集成平台、应用链接器等部分组成，专注系统集成、数据融合、SaaS集成、MQ消息集成和API生命周期管理。RestCloud iPaaS集成平台能够解决企业系统及数据复杂集成场景，覆盖API开发、测试、编排、管理全产品线，是以企业API为中心的集成平台，可快速集成企业ERP、MES、WMS、OA、BPM、HR等业务系统。

图11：谷云科技RestCloud iPaaS集成平台架构图

厂商评估：

谷云科技RestCloud iPaaS平台具备优良的并发性能，单用户最大管理量近3万个API，每秒并发超 5万QPS。iPaaS产品功能与行业和项目经验结合，为谷云科技打造多行业最佳实践，积累多方位咨询能力和独到的项目推进方法论，推进项目成功落地。项目落地过程中，谷云科技重视改进用户体验，致力于打造贴近用户需求的产品矩阵，并不断丰富iPaaS产品生态。此外，谷云科技坚持产品自研，适应信创环境，国产替代项目经验丰富。

谷云科技深耕网络层及数据传输算法技术，RestCloud iPaaS平台兼具复杂协议处理能力和高并发性能。企业往往会遗留众多业务系统，导致不同协议之间的转换非常复杂，如Web Socket透明传输，TCP/IP链接复用、跨区域网络延时等难题，对厂商网络层技术能力提出很高要求。谷云科技研发人员平均工作经验超过10年，深耕网络层技术。研发人员的技术能力沉淀到RestCloud iPaaS平台中，使产品能覆盖协议转换的多处常见难题。

此外，企业内外部系统API全部接入iPaaS平台后，还会面临高并发的情况。一旦短时间内请求数量激增，极易使iPaas平台发生故障，业务系统之间的交换也会全部停止。谷云科技采用微服务架构，以水平扩展方式解决高并发需求带来的中间件、底层Java框架、TCP连接复用等技术难题，并通过自定义注解优化微服务架构，单用户最大管理量近3万个API，每秒并发超 5万QPS，进一步保障高并发性能。

谷云科技具有深厚的行业和项目经验，具备多行业最佳实践、多方位咨询服务和独到的项目推进方法论，保障项目成功落地。谷云科技在制造、零售、教育、政府和金融等行业经验丰富，积累了大量标杆案例，可根据甲方具体情况为其出具API治理分析报告，帮助企业定位自身所处的行业发展阶段，从而准确定位对标企业，复用过往项目中经过验证的系统集成解决方案。以制造业为例，谷云科技曾协助某大型制造业甲方定位对标企业，参考过往项目经验中API质量优化经验，根据制造业甲方常见需求整改订单管理系统API。

甲方由于缺乏系统集成经验，还需要iPaaS厂商提供咨询服务。谷云科技有大量项目实施经验，从中沉淀出行之有效的系统集成方法论，可应用到咨询项目中，帮助甲方梳理企业API资产，包括现有API能力、API接口数量、API问题率、安全性等。在此基础上，谷云科技可为甲方建立API规划，如待开发API数量、API开发规范、节约规范、管理制度等。

iPaaS平台落地过程中，会面临来自企业内外的多重困难，如整合甲方原有的ESB系统以及已存在的微服务API网关等、同时还需要协助甲方推动第三方厂商开放其系统API等。针对iPaaS平台在甲方企业落地全流程，谷云科技总结出一套业务系统集成推进方案和项目管理方法论，详细规划iPaaS平台落地步骤，与甲方共同制定项目规划，包括上线流程、系统切换策略等，有效推动业务系统集成。

谷云科技具备贴近用户需求的产品矩阵和产品生态，能灵活满足不同IT能力企业的需求。谷云科技综合考量甲方IT能力，有针对性地设计私有化部署的低代码集成平台和无代码集成平台SaaS软件。针对IT能力强劲、体量较大的甲方，谷云科技可提供低代码集成平台产品，支持60%的API无代码发布和复杂API开发，并可基于Spring Cloud架构，将开发的API独立部署成微服务运行。针对系统复杂程度较低，IT能力薄弱的中小企业，谷云科技在保证集成数量的条件下，打造无代码集成平台，为甲方业务人员赋能IT能力。

此外，谷云科技构建了完备的产品生态。截至目前，谷云科技已经打造超过200个连接器，包括金蝶、用友等财务系统以及钉钉、企业微信、飞书等常用办公软件，能与主流系统自动打通，有效加快iPaaS项目交付速度。

谷云科技iPaaS平台适应信创环境，国产替代项目经验丰富。谷云科技成立伊始，便将自身定位为全球化企业，瞄准国内外企业系统集成市场。为使产品具备国际竞争力，谷云科技未使用开源框架，坚持底层框架100%自研，打造有差异化的集成平台产品，技术自主可控。此外，RestCloud iPaaS已适配鲲鹏、龙芯等国产CPU，南大通用、人大金仓等国产数据库，以及东方通、中创等国产中间件，适应国内主流信创运行环境。自主可控的底层框架和信创运行环境适应性为谷云科技提供了国产化替代项目入场券，迄今谷云科技已经与多家银行、券商、政府部门、军工企业开展国产化替代合作，项目经验丰富。

典型客户：

伊利、无限极、长安汽车、亿纬锂能、生益科技

流程挖掘

市场定义：

流程挖掘通过采集、转换和分析企业业务数据，可视化还原企业实际发生的业务流程，进而评估流程运行状况、诊断流程运行问题、发现流程改进机会，实现流程的持续优化和监控。

甲方终端用户：

企业管理层；销售等业务部门；财务、人力、风险管理等职能部门

甲方核心需求：

企业面对数字化转型的迫切需求，需要准确把握自身业务流程运行情况，从而进行针对性的业务自动化调整，提高业务敏捷性。流程挖掘能够从业务数据中获取流程量化数据，相比于传统流程分析手段，具有科学、准确、便捷等特性。近年来，企业逐渐认识到流程挖掘为企业流程带来的价值，转而拥抱这项新技术。

企业对流程挖掘的需求是渐进式的。在使用流程挖掘解决方案初期，企业的核心需求是流程透明化，即以可视化方式呈现业务流程，发挥业务数据价值。流程透明化是流程挖掘的基础，企业还需要获取标准流程的执行信息，及时发现并制止流程违规操作行为，实现流程标准化、规范化执行。在此基础上，企业需要提高流程执行效率，从流程设计和人工节点优化两方面打通流程堵点。此外，还有一部分企业积极探索流程挖掘为业务提质增效的可能性，希望提高流程执行效果，达成业务目标。

企业需要打破流程“黑箱”，实现流程透明化。流程不透明是长期困扰企业的难题。大多数企业缺乏合适的流程分析工具，上至企业管理者，下到部门一线员工，都不清楚企业流程运行情况，导致流程“黑箱”出现。与此同时，企业运行过程中会产生大量业务数据，其中包含企业流程相关信息，具有重要分析价值。但企业缺乏利用数据资产分析流程的能力，使得业务数据囤积在数据库中，缺乏用武之地。因此，企业需要借助流程挖掘技术分析业务数据，发挥数据资产价值，实现流程透明化。

企业需要流程执行标准化，及时纠正不合规操作。单次流程挖掘只能实现流程透明，但实际业务流程比可视化流程图展示的版本更复杂，存在许多流程变体。以企业常见的采购流程为例，寻源、招标、验收和付款环节存在数百个流程变体，如突发状况、市场价格波动等。此外，部分关键流程节点依赖人工操作，不当操作也会生成新流程变体，如操作员违规解除已冻结的付款流程，增加企业交易风险。这类不合规操作可能导致企业利益受损，却难以被发现并制止。因此，企业需要确保流程执行标准化，及时纠正违规操作。

企业需要打通流程堵点，提高流程执行效率。上述流程透明和流程监控不能解决流程本身存在的问题，如流程吞吐时间长、关键节点错误率高等。这类流程问题通常由流程设计和流程节点人工操作不当导致，会延长流程运行周期，降低流程效率。以制造业采购流程为例，企业二次采购节点执行错误率高，通常需要2-3次重复劳动，流程返工率过高是采购效率低下的主要原因之一。为此，企业需要借助流程挖掘打通流程堵点，提高流程执行效率。

企业需要提高流程执行效果，满足业务需求。打通流程堵点只能提高流程执行效率，但流程效果未必符合要求。而相比于流程效率，企业更关注流程能否实现业务目标。以银行个人贷款为例，客户转化率是该业务核心指标。现有客户旅程的效率虽高，但转化率可能不尽如人意。为此，企业需要使用流程挖掘提高流程执行效果，达成业务目标。

厂商能力要求：

企业对流程挖掘的渐进式需求为流程挖掘厂商提出分层能力要求。首先，流程挖掘系统必须具备大规模数据处理能力，可视化呈现企业数据。其次，针对流程标准化需求，流程挖掘系统需具备数据快速更新和违规操作预警能力。再次，流程挖掘解决方案应具备流程仿真技术，在不影响业务运行的前提下打通流程堵点。最后，流程挖掘厂商需要具备丰富的业务经验，将其沉淀为流程挖掘系统前台功能，并以最佳实践等方式帮助企业判断流程挖掘解决方案如何实现提质增效。

流程挖掘系统需要具备大规模数据处理能力，可视化呈现企业流程。针对企业流程可视化需求，流程挖掘系统需要将业务数据转化为可视化流程图。考虑到有流程挖掘需求企业的业务数据规模普遍较大，流程挖掘系统需具备大规模数据处理能力。在项目中，流程挖掘系统需对企业原始业务数据进行数据清洗和建模，再将处理后的数据转化为流程模型，从中提取出人物、时间和事件三要素，最后通过流程挖掘的图表、时间序列等前台功能进行可视化展示。

流程挖掘系统需要具备数据快速更新能力和自动预警能力，及时呈现流程最新运行状态、提示违规操作。为满足企业流程标准化需求，流程挖掘系统需要及时呈现流程最新运行情况。在此过程中，数据清洗和转化环节耗时最长，是制约流程挖掘速度的关键因素。为此，流程挖掘系统需具备快速更新业务数据能力，通过提高数据处理效率，及时将业务数据转化为可视化流程，使企业获取流程最新运行状态。

此外，流程挖掘系统需要具备自动预警能力，企业流程监控过程中一旦出现违规操作，流程挖掘系统应及时向相关人员发送提醒，方便企业及时采取行动，减少不合规操作带来的利益损失。

流程挖掘系统需要找到企业流程堵点，并借助流程仿真技术打通堵点。为打通流程堵点，企业可使用流程挖掘系统分析流程各阶段执行时间，从而判断流程堵点位置。找到流程堵点后，企业可在流程挖掘系统上设计新流程，用其替换原有流程。部分流程挖掘解决方案还提供流程仿真功能，允许企业模拟新流程执行情况。企业可将模拟数据与现实流程相关数据对比，加深对流程本身的理解，也可为新流程进的优化提供数据支持，提前发现新流程可能存在的问题。当流程仿真结果符合企业要求后，企业再使用新流程替换原有流程，减少打通流程堵点对业务运行产生的影响。

厂商需要具备丰富的流程挖掘项目落地经验，与企业共同优化流程。为使流程为企业提质增效，流程挖掘厂商需深入了解企业流程，分析现有流程与企业需求的偏差。这要求厂商从过往项目中积累案例和经验，判断流程挖掘能为企业带来的价值，以最佳实践等方式与企业交流。此外，厂商还应将流程挖掘项目经验沉淀、转化为流程挖掘系统的前台功能，使其更贴合企业需求。例如，针对银行提高个人贷款业务客户转化率需求，流程挖掘系统的某前台功能可呈现客户旅程各阶段的客户流失率，帮助企业判断、优化流程中间步骤。

入选标准说明：

1. 符合流程挖掘市场分析的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场的付费客户不低于1个。

代表厂商评估：

熵评科技

厂商介绍：

上海熵评科技有限公司（简称熵评科技）成立于2021年，总部位于上海市，是一家致力于基于新一代大数据和人工智能技术，打造完全自主可控，并面向全球的企业智能流程管理平台（PROXVERSE Studio）的科创企业。熵评科技拥有中欧两地团队，核心成员拥有德勤、阿里、微软、华为等知名企业从业经验，团队拥有全球上百个项目的成功交付经验，产品已为国内外的金融、先进制造、医药、物流等行业的多家头部企业提供流程挖掘服务。

产品服务介绍：

熵评科技的PROXVERSE STUDIO企业实时流程智能平台，是一款覆盖流程智能管理全生命周期的综合型平台，包括数据融合模块、流程设计与仿真模块、流程分析核心模块、执行优化模块和权限管理模块。其中数据融合模块负责数据导入、转换和计算，搭建流程挖掘数据模型；流程设计与仿真模块提供流程规划与仿真服务，方便用户规划业务流程并模拟其结果；流程分析核心模块包含流程探索、自动化流程瓶颈分析、一致性检查和自定义二次开发等核心流程分析功能；执行优化模块提供与外部工具的连接服务；权限管理模块则在数据模型层面对用户权限进行管理。

厂商评估：

熵评科技在项目经验和产品性能上具有优势。项目经验方面，熵评科技不仅有丰富的流程挖掘项目落地经验，能在项目全程为企业提供方向和技术支持，而且具备全球交付能力，能服务于中国企业出海和外资企业以及跨国企业本地化。产品性能方面，PROXVERSE STUDIO具备大数据处理能力，拥有自研的支持百亿行以上数据分析能力的流程分析引擎、支持混合流程分析语言HPQL（支持SQL/PQL混写和UDF），并基于多年的流程挖掘建模经验打造了业内领先的流程建模框架，在整个数据处理流水线具有全栈优势。此外，PROXVERSE STUDIO是覆盖流程设计、仿真、挖掘和预测的平台型产品，能一站式管理企业流程资产。产品的前台功能丰富，且具备低代码平台，支持客户自定义二次开发。

图12：熵评科技PROXVERSE STUDIO低代码功能模块架构图

熵评科技具备丰富的流程挖掘项目落地经验，能在项目全程为企业提供业务咨询和技术支持。熵评科技擅长服务行业头部企业，这类企业有相对完备的数据和IT基础，且更愿意拥抱新技术、新理念。目前国内流程挖掘市场处在初级阶段，多数企业和厂商对流程挖掘认知相对有限，不了解流程挖掘如何与业务结合。熵评科技虽然是一家初创公司，但具备丰富的项目落地经验，产品团队成员在过去七年为全球范围内汽车，医药，工业制造，物流，食品加工等行业近50家企业及政府组织的上百个流程挖掘项目提供过咨询和技术实施服务。熵评科技将成员过往项目经验总结为流程挖掘项目实施方法论，用于指导国内企业流程挖掘项目落地。一方面，熵评科技可以帮助企业梳理业务流程，找到流程挖掘与企业业务结合点，进而确定流程分析重点、流程挖掘使用方式等。另一方面，熵评科技能帮助企业解决流程挖掘落地过程中的问题，如在数据提取、清洗和建模过程中，针对数据质量低、节点数据缺失等问题，熵评科技都具备处理经验，能充分发挥企业数据价值。

以某央企为例，该企业面对数据冗余的痛点，希望建立数据共享中心，发挥数据价值。但该企业数据治理经验不足，不清楚从何处着手。熵评科技参考过往项目中不同类型客户的共同痛点和易错环节，以及共享中心需要关注的问题，为该企业打造共享中心模型，并完成初步流程分析。在此过程中，熵评科技不仅将流程挖掘与企业业务结合，而且帮助企业建立从数据中发现问题的认知，得到了企业管理者的认可。

PROXVERSE STUDIO前台功能丰富，支持客户基于低代码平台进行自定义二次开发。作为数据挖掘的一项新兴应用，流程挖掘发展时间较短，产品前台功能相对欠缺，厂商经常会面对“客户有需求，产品没办法”的场景。为更好地解决客户定制化要求，熵评科技系统总结了企业流程挖掘项目落地时的诉求，提炼共性部分，将其转化为PROXVERSE STUDIO的前台功能，如可直观展示团队效率和流程标准度的图表等。这些独创的前台功能紧贴企业需求，有效提升了产品的易用性。

此外，考虑到预置的前台功能可能难以覆盖企业全部个性化需求，PROXVERSE STUDIO还打造了低代码开发平台，为企业提供自定义二次开发能力。以自定义页面功能为例，用户可以用拖拽方式自主添加各种流程分析和KPI相关组件，组件细节灵活可配置，帮助用户快速创建符合定制化需求的流程分析报表。

PROXVERSE STUDIO具备大数据处理能力，数据技术核心团队源自阿里、微软、Kyligence，自研了流程分析引擎和混合式流程分析语言HPQL，以及流程挖掘建模技术框架，在整个数据处理流水线具有全栈优势。企业数据量日益增大，对流程挖掘的数据模型容量提出了很高的要求，PROXVERSE STUDIO基于多年积累的大数据处理技术，自研流程挖掘分析引擎，能够支持数据量的水平扩容，支持单个数据模型的数据行数至百亿行以上，且具备动态容量管理能力。同时大型企业往往对业务合规性有很高要求，需要缩短流程挖掘周期，提高流程监测频率。但企业每次使用流程挖掘，都需要进行模型更新，以往全量数据更新的方式需要完成大量数据转化工作，难以达到企业对流程挖掘时间的要求。为此，熵评科技自研流程挖掘技术框架，以模块化思想定义数据清理的步骤，同时使用可配置参数，使复杂的流程逻辑变得灵活可控，且方便后期维护和修改。熵评科技还在框架中内置不同的计算逻辑和算法，处理增量数据和实时数据的流程模型更新问题，能实现数据近实时更新，企业可按照自身需求设定流程检测频率。

PROXVERSE STUDIO将覆盖流程设计、仿真、挖掘和预测的平台型产品，能一站式管理企业流程资产。随着企业迈向深度数字化转型，对流程挖掘的需求也开始向上下游延伸，希望在同一平台上实现流程设计、仿真、挖掘和预测等应用，并基于流程挖掘，部署流程自动化。PROXVERSE STUDIO涵盖了流程挖掘上下游的功能，能一站式完成流程设计到预测全流程。各环节在同一平台上可以互相协同，减少数据和应用的沟通成本，提高流程管理效率。例如，流程设计与仿真模块兼容BPMN2.0标准，能帮助用户快速规划符合实际的业务流程，并模拟结果，还能与流程分析核心模块协同合作，帮用户找到流程设计和现实流程的区别，提前发判断流程中可能发生的问题。

图13：企业流程资产一站式管理

熵评科技具备全球交付能力，能服务于中国企业出海和海外企业。随着国内市场逐渐饱和，竞争压力加大，越来越多的中国企业选择拓展海外业务。海外和国内市场的差异性对流程挖掘产品提出了不同要求。熵评科技产品和交付团队主要成员曾就职于德勤全球流程仿生中心，曾为全球范围内汽车，医药，工业制造等行业近50家企业及政府组织提供流程挖掘咨询和技术实施服务，具备全球交付经验，了解欧洲、中东、东南亚等国际市场的流程挖掘要点，符合出海企业的需要。熵评也将自身规划为国际化流程挖掘厂商，积极拓展海外市场，已落地数个海外客户POC或POV项目。

典型客户：

某国内头部综合金融集团、某一线城商行、某一线汽车电子跨国企业、某全球制药集团

RPA

市场定义：

RPA即机器人流程自动化，是一种通过模拟人与软件系统的交互过程，实现由软件机器人自动化执行工作流程的技术应用，RPA软件包含设计平台、机器人、控制平台三个基本组成部分，结合其他功能性组件共同实现企业流程自动化执行，提升企业运营效率。

甲方终端用户：

IT部门、业务部门

甲方核心需求：

为支持业务发展和内部协同需求，企业需要打通内外部系统的数据孤岛。但在代码层面通常难以解决异构问题，RPA为企业提供了新选择。企业早期布局RPA时，需求主要集中在打通数据孤岛、节约人力等方面，侧重于RPA的功能和性价比，希望使用RPA解决某项单点业务。近两年来，企业逐渐开始以全局视角思考RPA布局，从企业级系统落地的维度，对RPA提出了新要求，如更强的兼容性、保障数据安全和合规性、集成行业组件、与AI等自动化技术结合进行定制化开发等。

图14：企业对RPA的需求变化

未来，RPA将与更多自动化技术结合，形成企业级自动化整体解决方案。在甲方侧，RPA机器人具备更高的智能化水平、更广泛的应用场景是企业的主要诉求。例如，RPA与AI的结合能够拓展RPA的能力边界，完成更多原本需要人工执行的工作。大模型赋能的AIGC也为RPA带来了新的发展方向，下一代结合AI能力的RPA机器人或将能与人类通过自然语言交流，并具备更高的智慧，主动发现工作中的问题并自动调整工作流程。

企业需要RPA兼容不同架构和版本的系统。企业部分IT系统，如ERP、OA等，搭建时间较早，因为系统功能的局限性，难以针对业务需求变化进行修改。由于数据迁移成本高，许多企业选择短期内继续使用此类系统。但遗留系统二次开发难度大，难以从代码层面实现与新系统的数据对接。为此，企业需要使用RPA打通遗留系统和新系统之间的数据孤岛。

企业需要RPA在信创系统上具备运行能力。在国产化替代加速发展的背景下，信创要求已经从央国企和金融等领域逐渐向其他行业扩散。为满足在国产信创环境中运行的要求，RPA必须适配国内主流信创中间件、服务器等信创系统。

企业希望在提高RPA性能的前提下，降低RPA运维成本。企业布局RPA的核心驱动因素之一是降本，企业希望在这条路上走得更远，达到持续降本的目的。目前，企业希望从RPA性能和运维两方面实现降本。一方面，企业对RPA性能要求提高，如希望RPA控制平台具备流程编排能力，使用更少的RPA机器人完成更多工作。另一方面，企业希望RPA运维简单、便利，如实现快速更新、更长的运行时间等，从而减少对企业内部IT人员的数量和技术要求，降低运维成本。

在金融、政务等RPA主要应用领域，企业重视RPA机器人的安全性。在金融、政务等RPA的主要应用领域，安全性是企业关注的核心问题。例如，金融领域的银行、证券和保险企业，对业务合规性有明确规定，包括行为可追溯、业务可审计等。为此，这些领域的企业重视RPA机器人安全性，并希望RPA满足企业合规要求。

企业需要RPA厂商具备成熟的业务组件，并允许企业使用底层开发平台进行定制化开发。各行业、领域的业务差异较大，对RPA的要求也不尽相同。例如，财务审计需要RPA具备单据识别组件，能自动识别车票、行程单等单据上的信息；业务部门登录系统需要二维码识别，要求RPA机器人自动识别二维码信息。不同的应用场景需要特殊的RPA组件，如果厂商从零开始自研，会严重影响项目落地进度。为此，企业需要RPA厂商具备成熟的业务组件。

此外，企业未来可能选择在更多场景推广RPA机器人，或由于业务变更，对RPA机器人的使用场景和能力要求发生变化，需要集成AI、低代码等自动化能力，研发新的业务组件。但企业不希望被第三方厂商绑定，希望自行使用底层开发平台进行定制化开发。

厂商能力要求：

企业对RPA的需求为厂商提出多项能力要求，包要打造兼容性良好的RPA机器人，能在包括信创环境在内的不同系统和环境中运行；专注流程编排和底层架构研发，使RPA兼具高性能和低运维成本；通过权限管理、通讯加密等方式，保障RPA机器人运行安全；以及将项目经验转化为组件，并允许企业使用RPA底层平台自行研发等。

RPA厂商需要打造兼容性良好的RPA机器人，能在不同系统和环境中运行。为满足企业打通新老系统数据的需求，RPA机器人需要具备良好的兼容性，具体要求如下：

图15：RPA机器人兼容性要求

RPA厂商需要打造能在信创环境下运行的RPA机器人。为满足企业信创系统兼容性要求，RPA机器人应具备在信创环境下运行的能力：

图16：RPA运行的信创环境

RPA厂商要专注流程编排和底层架构研发，使RPA兼具高性能和低运维成本。为充分发挥RPA机器人价值，厂商应将超自动化的流程编排能力与RPA产品结合，使用有限的RPA机器人完成更多工作。

图17：RPA流程编排步骤

同时，RPA厂商要重视设计器、执行器等底层架构研发，包括机器人脚本引擎、RPA核心架构、记录仪和插件等，并在以下几方面降低RPA运维成本：

图18：降低RPA运维成本方法（部分）

RPA厂商需要通过权限管理、通讯加密等方式，保障RPA机器人运行安全。RPA对企业关键业务系统有持续访问需求，其访问许可通常编码在脚本中。为满足企业安全和合规考量，RPA厂商需要通过以下方式保障RPA机器人运行安全：

1) 用户权限：具备完善的权限管理系统，遵照最小权限原则（PoLP）为使用者提供其工作职责所需的最小权限，以保护高价值数据和资产；

2) 访问许可：将关键系统的访问许可从脚本中删除，并集中加密存储；

3) 操作日志：由RPA管理员保护控制台访问安全，确保管理人员可以监控和追踪RPA机器人所有的活动，如果跟踪进程失败，使用实时错误报告进行故障排除；

4) 其他：用户名和密码存储安全、通讯过程加密等。

RPA厂商需要将项目经验转化为组件，并允许企业使用RPA底层平台自研。为满足RPA项目快速落地需求，厂商需要在过往项目中充分积累项目经验，并将企业的常见或共性需求转化为RPA组件。当RPA应用场景受限时，厂商应及时引入NLP、OCR等AI能力，拓展RPA机器人应用范围。

同时，为满足企业自行开发需求，厂商应开放RPA底层开发平台接口，并简化开发过程，降低RPA开发成本。此外，厂商应对企业未来的需求变化做出预测，并据此提高RPA设计平台的可扩展性。

入选标准说明：

1. 符合RPA市场分析的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场的营收不低于500万元；
3. 近一年厂商在该市场的付费客户不低于3个。

代表厂商评估：

金智维

厂商介绍：

珠海金智维信息科技有限公司（以下简称金智维）是一家专注于提供企业级RPA平台的人工智能公司，以“RPA+AI+大数据”为核心技术，打造“RPA+X”产品矩阵与能力平台，为政企提供一站式数字员工整体解决方案。金智维以RPA为核心技术，融合AI、大数据、低代码、云原生等技术，探索和实现端到端的超自动化，致力于用科技创新手段推动企业数字化转型。

产品服务介绍：

金智维以RPA+AI为核心，打造COE规划与咨询、RPA+B解决方案和RPA+X产品矩阵与能力平台三层产品矩阵。

图19：金智维产品矩阵

在基础产品服务上，金智维主要运用机器人流程自动化（RPA）、AI等多项数字技术研发了“RPA+X”产品矩阵与能力平台。目前金智维的“RPA+X”产品矩阵与能力平台已广泛应用于金融、政务等千行万业，助力政企实现端到端数字化流程重构，打通部门间业务阻隔与流程断点，实现跨角色、跨时序的业务灵活定制与编排，打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式，更好支撑数字化业务快速发展。

在业技融合领域，金智维深耕客户业务发展及创新，利用数字化技术打造各种自动运营平台，推出“RPA+B”解决方案。即结合各业务场景的应用和管理特性，在多个业务场景打造了完整的业务全流程自动化解决方案，不断推出技术先进、成效显著、可复制性强的标杆场景案例，助力政企客户快速落地、高效管理、灵活创新、柔性服务。

在顶层规划层面，金智维也设立了行业研究院和万里学习院，帮助甲方完成自身数字化规划、流程优化、场景挖掘、人才培养及成果宣导等综合服务。

厂商评估：

金智维深耕RPA底层研发和数据安全，提供了底层完全自研的解决方案，在机器人的性能、稳定性、安全性、跨平台兼容性、易维护性等方面形成技术壁垒，在服务器端的性能、连续性、可扩展性等也可以提供行业领先的解决方案，主打“安全稳定易扩展”的产品形象和咨询教练级的实施服务。

在保持RPA工具技术参数领先的同时，作为超自动化理念的践行者，金智维将RPA与低代码开发平台、AI、流程挖掘等自动化技术结合，为企业打造数字化底座，赋能企业数字化转型

金智维深耕RPA底层自研和数据安全，擅长“企业级”RPA项目。企业在布局“企业级”RPA项目时，更关注兼容性、稳定性、数据安全等方面。金智维长期专注于自动化运维，对自动化领域的安全性、稳定性和可维护性有深刻理解和积累，并深耕底层研发，具备完全自主研发的底层架构。

K-RPA软件管理系统还具备健全的安全保障机制，能满足企业数据安全和合规性要求。K-RPA具备机器人安全隔离管控机制，能够避免已有系统或机器上日常业务运行的影响，实现了部署隔离、运行隔离、管理隔离、监控隔离。此外，K-RPA还能提供执行截图、执行录像、执行日志等多手段，对机器人的所有执行过程提供了准确的过程审计。

金智维打造以RPA为核心的产品矩阵，实现自动化开发工具联动，赋能企业数字化转型。金智维积极融合低代码、AI、数字孪生、数字人、流程挖掘等工具，提供1+1>2的创新能力。以RPA和低代码开发平台的协同为例，二者协作实现了人机协同、业务管理、办公体验优化等方面的互相配合。

1) 首先，RPA软件机器人在实际应用于业务流程时，多需要进行人机交互，基于操作者的选择进行不同流程分支的自动化运行。在此过程中，低代码开发平台能为相关流程的用户对话框进行自定义开发，提高人机交互效率。

2) 其次，低代码开发平台能优化RPA自动化流程的业务管理。如银行对账RPA只能将财务系统数据导出为Excel表，不利于数据分享、查询和权限控制。低代码开发平台能开发结果查询风险应用，支持RPA在对账场景下把财务数据直接写入数据库，允许财务人员随时查询、检索和统计。

3) 再次，低代码开发平台能优化RPA运行场景下业务人员的办公体验。RPA运行时涉及到多个流程和组件信息，但业务人员更关心产品信息，如产品数量、状态、操作进度等。低代码开发平台可以将RPA的自动化视角包装成产品视角，将流程和调度任务以账号数量、日均余额等业务信息呈现给业务人员。

金智维积极拥抱AIGC，为深入服务引入创新发动机。金智维敏锐洞察到大模型加持的AIGC对RPA可能带来的变革，正与多家头部企业合作设立COE部门，开发新一代AI加持的RPA数字员工。RPA和AIGC的结合能赋予数字员工自然人的对话能力、界面的阅读理解以及识别和自动操作能力。

金智维立足金融行业，辐射政企，可为客户提供RPA项目全流程服务。随着RPA向细分行业渗透，企业更重视RPA厂商在相关行业的项目经验。金智维主攻“企业级”RPA项目，在金融、政务、制造业、房地产、医疗、运输、通信、能源、烟草等多个行业积累了大量的标杆客户及丰富的落地经验，包括且不限于六大国有银行总行、前20大证券公司、中国航空、安踏、德阳市政府、碧桂园、宇通客车、越秀集团、建发集团等。

在此基础上，金智维将项目经验沉淀为业务组件库，如果厂商需要对应的RPA业务组件，能够开箱即用，有效缩短项目落地周期和成本。此外，金智维还在相关行业打磨了一批标杆案例，并能为企业提供规划与咨询类服务，从RPA项目规划到落地，为企业提供全流程支持。

典型客户：

六大国有银行、中信证券、德阳市政府、建发集团、中国航空

流程中台

市场定义：

流程中台是指集成BPA、BPM、iPaaS、流程挖掘等工具，具备流程全生命周期管理能力的企业级流程能力共享与服务平台。

甲方终端用户：

流程管理部门、IT部门、风控合规等业务部门

甲方核心需求：

为适应瞬息万变的市场环境，企业需要及时调整业务，开发新流程。根据具体业务需求，企业会在流程生命周期每个阶段使用专门的开发和管理工具，但流程工具之间缺乏协同性，导致企业流程管理效率低下。此外，不同流程工具独立使用，会出现流程能力复用率低、流程开发能力浪费的情况。因此，企业逐渐转向流程中台，希望通过整合流程管理和自动化工具，实现流程能力复用，并提高流程全生命周期管理能力。流程中台是企业实现超自动化的重要支撑。

企业对流程中台的需求体现在流程全生命周期管理能力和流程能力复用两方面。一方面，流程中台将企业所有流程服务纳入能力复用平台统一管理，企业需要从流程治理、开发、自动化、集成和优化五个方面管理企业流程，并使用流程中台统筹各阶段所需流程工具，提供流程全生命周期一站式服务。另一方面，流程中台需要将常用流程组件、RPA等进行封装，允许企业用户以拖拉拽方式迅速构建或调整流程，实现流程能力复用。

企业需要科学规划设计企业流程，建设流程标准化体系。随着企业数字化转型推进，企业内部流程逐渐迟钝、低效，难以满足企业运转需求，需要重新规划、设计并验证企业流程。具体而言，企业首先需要分层、分级规划业务流程，优先规划核心流程，再依次规划支撑流程和操作流程。其次，企业需要按照流程规划去设计企业流程，明确流程输入和输出，清晰定义中间环节，规定相关责任人权责范围。最后，企业需要在流程投入运行前，对其进行小范围验证测试，保证流程质量。为此，企业需要依托流程中台，建立流程标准化体系，根据企业规模、发展现状、业务目标等情况，科学设计、规划企业流程。

图20：流程全生命周期甲方需求

企业需要提高流程开发和执行效率，为企业运作提供流程支持。为适应瞬息万变的市场环境，企业需要及时调整业务，开发新流程。在传统开发模式下，业务部门首先将需求传达给IT部门，IT人员开发流程后再由业务人员测试、反馈，如此迭代数轮后才正式上线。繁琐的开发模式会拖延流程上线时间，导致企业业务敏捷性降低，乃至错失市场机遇。因此，企业需要加快流程开发速度，及时为业务调整提供流程支持。

此外，企业传统业务流程中有很多节点需要人工处理，如财务管理流程中签字盖章和合同创建节点、销售流程中常见问题回复节点等。但多数人工节点具有操作频率高、重复性强的特点，需要大量重复性人工劳动，导致流程执行出错率居高不下，使得流程节点更容易变成“流程堵点”，影响流程运行效率。因此，企业需要减少流程人工节点，打通流程堵点。

企业需要快速打通流程孤岛，使用流程数据诊断并优化业务流程。业务流程在运行阶段，会受到很多不可预知因素影响，偏离流程设计的预期，企业需要对比预设流程和流程实际运行情况，做出针对性流程优化。但企业业务数据散落各个系统中，难以转化为流程数据，流程数据不可见、不可用成为企业流程优化痛点。为获取流程数据，企业需要打通各个业务系统，但传统系统打通方法是IT人员点对点完成系统API接口二次开发，工作量大、灵活性差。因此，企业需要借助流程中台快速打通流程孤岛，充分发挥流程数据价值，为流程优化设计服务。

企业需要实现流程全生命周期管理，提高流程效率。企业会根据业务需求，在流程生命周期每个阶段使用专门的开发和管理工具，如流程设计软件、开发软件、RPA、流程挖掘等。需求驱动的流程管理虽然能解决具体业务需求，但上述流程工具之间缺乏协同性，导致流程全生命周期管理效率低下。例如，使用流程挖掘工具得到的流程优化信息后，企业需要手动使用流程设计系统重新设计流程，再将新设计手动添加到流程开发软件中。因此，企业需要各流程工具能够基于流程全生命周期高效协作，全面提高流程各阶段效率。

厂商能力要求：

企业对流程中台的需求为流程中台产品提出多项能力要求，包括提供流程管理系统、封装流程组件和RPA工具、具备API资产管理能力和流程挖掘能力。此外，流程中台需要统筹流程工具，提供流程全生命周期一站式服务。

流程中台要具备完善的流程管理系统，支持企业流程规划、设计和验证。为建设标准化流程体系，流程中台需要具备流程管理系统，管理流程架构、流程视图和流程要素，为企业提供流程规划所需资源。在流程设计阶段，流程管理系统需要具备可视化设计界面，允许业务人员以拖拉拽方式设计流程，并明确责任人和权责范围。在流程验证阶段，流程管理系统需要具备业务流程仿真能力，支持模拟测试或关键用户小范围流程测试。

流程中台需要封装丰富的流程组件并支持复用，实现流程的快速开发，保证企业敏捷性。为缩短流程开发时间，流程中台需要具备流程组件复用能力，封装常用流程组件，如用户认证授权、规则判断等。当企业用户需要开发新流程时，可以迅速完成流程搭建。

流程中台需要集成iPaaS和流程挖掘能力，获取流程数据，并从中提炼流程优化方案。为打通企业流程孤岛，获取流程数量、运行情况、运行效率、人员投入等流程数据，流程中台需要具备iPaaS能力，支持本地到云、私有云到公有云以及公有云到公有云集成。流程中台需要为企业统一管理API接口，并提供开箱即用的连接器，覆盖各主流协议、企业应用和SaaS服务。此外，流程中台还需提供API接口监控调用和查看服务，协助企业管理企业API资产。

打通流程孤岛后，为发挥流程数据价值，流程中台需要集成流程挖掘能力，将企业业务流程数据沉淀到流程平台中，自动监控流程运行情况，或通过流程挖掘算法将其转化为可视化流程图，用以进行流程诊断，提出流程优化建议。

流程中台需要能统筹流程管理工具，提供流程全生命周期一站式服务。为解决流程工具之间的协同问题，实现流程全生命周期管理，厂商需要打通流程开发和管理工具全链路，将流程设计、开发、运行、维护等全阶段所需能力集成到流程中台上，打造集流程建模、开发测试、实施、运维管理、统计分析为一体的流程管理平台。例如，企业用户在使用流程中台完成流程设计后，能将流程设计软件成品一键导入开发软件，自动生成流程图。

入选标准说明：

1. 符合流程中台市场分析的厂商能力要求；
2. 近一年厂商在该市场的营收不低于500万元；
3. 近一年厂商在该市场的付费客户不低于3个。

代表厂商评估：

微宏科技

厂商介绍：

杭州微宏科技有限公司（简称微宏科技）成立于2012年，专注于新一代BPA业务流程管理和自动化软件的研发和解决方案。截至目前，微宏科技已为超过1000家国内外大中型企业和政府提供包括流程规划设计、流程运行、流程自动化、流程集成、流程挖掘在内的全生命周期流程软件产品解决方案，客户分布于制造业、金融、电器电子、医药、服务业、高科技和政府等多个行业。

产品服务介绍：

微宏科技的全流程产品体系包括BPA流程规划设计平台、BPMA流程管理和自动化平台、BPI流程分析挖掘平台等多款平台级产品。BPA流程规划设计平台可对流程架构和流程文件进行设计、管理、展现，将流程与制度、绩效考核、风险等全方位融合；BPMA流程管理和自动化平台可通过零代码实施流程落地，打通流程孤岛，提高流程的自动化和智能化水平；BPI流程分析挖掘平台可使用流程数据协助业务决策，持续优化流程。三款核心产品共同组成微宏科技的流程中台，提供流程全生命周期管理服务。

厂商评估：

微宏科技流程中台具备流程全生命周期完整产品线，能为甲方提供自动化、一站式服务，与甲方数据中台和业务中台共建企业内部IT生态，赋能企业流程数字化改革。另外，微宏科技在信创国产替代方面具备优势。

图21：微宏科技流程中台架构图

微宏科技流程中台具备流程全生命周期管理能力。微宏科技流程中台由流程全生命周期产品组成，包括BPA流程规划设计平台、BPMA流程管理和自动化平台、BPI流程分析挖掘平台等核心产品，能够为甲方提供自动化、一站式流程服务。与单独使用流程生命周期各阶段产品不同，微宏科技流程中台具备“融合贯通、相互协同”的能力，为甲方提供全方位服务，实现流程产品功能协同。具体而言：

1) 微宏科技流程中台具有专门流程图在线梳理、绘制工具，并可集中管理流程设计规划文件，为管理部门规划设计流程赋能；

2) 流程设计可一键导入流程中台的BPMA平台，以低代码拖拉拽方式上线；

3) 集成于BPMA平台上的iPaaS平台可解决流程运行期间的系统对接需求；

4) 集成于BPMA平台上的Alpha Bot流程机器人平台可提供流程节点自动化服务；

5) 流程和业务数据在流程中台上沉淀后，其上搭载的BPI流程分析挖掘平台可自动实现流程分析和流程优化。

此外，微宏科技的产品体系开发和产品迭代升级由甲方用户需求驱动，产品贴合用户需求。例如BPM产品落地时，微宏科技发现甲方企业有将其与异构系统进行数据对接的刚需，但传统点对点接口二次开发的方式耗时耗力、难以监控。为此，微宏科技的技术团队打造出一款专为BPM引擎服务的轻量级iPaaS平台，在其上完成与异构系统之间的标准API全生命周期管理，通过配置化方式实现数据打通。

微宏科技流程中台适用于为大型企业补足流程管理和资源利用短板，提高业务敏捷性。流程中台主要服务于业务复杂度高、IT能力成熟的大型企业，业务复杂导致系统整合困难、数据资源利用效率低下，内部相应速度和外部业务敏捷性欠佳。微宏科技流程中台能为大型企业补足流程管理和资源利用短板，与甲方数据中台和业务中台相互配合，共同构建企业内部IT生态，从而提高业务敏捷性。例如，当甲方销售人员上传客户名片后，希望OCR自动识别名片信息。业务中台设计出名片信息识别功能后，流程中台可以将此节点纳入销售部门流程中，及时构建客户画像；如果甲方已经搭建数据中台，统一管理业务系统数据，流程中台能为数据中台提供流程数据，充分发挥数据中台能力，实现多维度流程分析。

图22：流程中台与数据中台、业务中台共建企业内部IT生态

微宏科技流程中台服务方式多样，可以灵活地帮助企业实现流程数字化改革。微宏科技流程中台能灵活推进企业流程数字化改革，为甲方打造数字化流程。一方面，大型企业可以将微宏科技流程中台作为集团级管控工具，依托流程中台梳理集团子公司流程。以大型集团的集团化管控需求为例，集团旗下子公司通常具有复杂的异构系统，集团化管控需要在其上重新搭建新系统。微宏科技流程中台具备架构和服务支撑能力，其高性能和高并发场景处理能力能够支撑阶段化、复杂的IT环境，为全集团提供流程中台服务能力。集团可以依托流程中台制定计划，在流程中台上不断接入各个子公司的流程和系统，逐步实现内部流程数字化改造。

另一方面，微宏科技流程中台也能挂载于甲方现有业务系统上，作为隐形支撑，为系统运行提供流程服务。以银行系统为例，银行财务系统直接与用户对接，微宏科技流程中台能独立采集财务流程数据，分析并优化流程堵点，作为业务系统背后的“流程发动机”，为财务系统输出流程引擎服务，提升原系统流程能力。

微宏科技符合信创要求，且在政务领域具备丰富项目经验。近年来，CPU、操作系统等层面陆续有国产厂商出现，给国产化系统提供运行环境支撑。但在国产信创环境中运行的系统必须适配国内主流信创运行环境，且软件和产品端不能有任何国外第三方插件、控件。微宏科技流程中台的产品架构和具体应用，能够适配国内主流信创环境，且微宏科技旗下产品代码和核心引擎系原创开发，能够满足国产替代项目中甲方的技术投入要求。

此外，微宏科技与100多家政府机构展开国产替代合作。政府部门在国产替代领域有大量需求，但政府各部门业务系统复杂，国产替代项目难度也更高。微宏科技在系统梳理业务系统的基础上打造跨部门流程中台，集成内部流程和跨部门协作流程系统，围绕流程生命周期提供全站式服务。以公务员职业生涯全周期为例，微宏科技流程中台合并调转任、公开招聘、退休、离职等多个子流程，打通医保、社保、公积金、市民卡、机关后勤保障等业务系统，并使用RPA机器人替换流程中重复、繁琐的人工节点，为政府部门打造端到端的“一件事流程”。

典型客户：

招商局港口集团、京博控股集团、杭州银行

05 入选厂商列表