作为全球企业软件市场中增长最快的细分领域之一，RPA（机器人流程自动化）于近两年可谓是赚足了风头。

据全球知名IT研究与顾问咨询公司Gartner预计，到2022年，全球90%的大型组织将以某种形式应用RPA；到2024年，RPA市场继续保持两位数高速增长模式。

市场的火热，资本的升温，RPA不免会被扣上“炒作”“过度宣传”的帽子。

这种情况的出现也很正常，毕竟大多数人对于RPA机器人在公司里到底能实现什么，仍然不甚了解。

他们所知道的也许是一条关于RPA厂商高估值的科技新闻，一篇机器人将要取代人工的营销文章，一段过度“神化”软件机器人的未来想象。

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并非万能的RPA

虽然通过RPA实现业务自动化正在受到越来越多企业的追捧，但RPA远没有达到“万事自动化”的程度，也并非所有的业务流程都能适用。在某些情况下，RPA也不是唯一的解决方案。

例如，在智能自动化中，有比RPA更好的技术手段：编排和低代码组合，可以促进替换过时的流程和废除执行不适宜流程的遗留应用程序。为消除麻烦的电子表格，可用支持集中式控制规则的低代码设计；集中电子邮件管理，可用具有读取和响应电子邮件的自然语言处理功能，而不是在Outlook中使用RPA；企业部署RPA前，不仅要考虑RPA应该用于哪些场景，也要探讨哪些场景不宜使用RPA。因为有些业务流程天生对RPA“不友好”，比如程序复杂且多变的流程。

传统RPA技术的核心是通过用户界面（UI）实现屏幕自动化。换言之，机器人从屏幕上读取信息内容，并对数据进行处理，再将数据发送回屏幕。RPA会受限于操作系统以及系统上运行的众多复杂的应用程序。

所以，嵌入了复杂应用程序和图形用户界面（GUI）的流程并不适合RPA。这样的流程不稳定、支持成本高，且不能频繁运行。

虽然有些RPA内置AI-OCR识别功能，但在这种情况下，应用程序的自动化比一些RPA产品中基于对象的自动化速度慢且不稳定。

企业不应该使用RPA来实现所有业务的自动化，而是用RPA自动化来优化复杂流程中的简单任务。毕竟，与100％自动化20名员工的业务相比，将1000名员工的业务自动化50％更为有效。

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传统RPA“已死”？如何持续扩大RPA应用

不可否认，RPA在提升组织业务流程效率、质量和生产力以及降低成本上发挥了积极作用，但现阶段的RPA产品仍有待进化。究其根本，则是流程和应用程序的复杂性将会阻碍RPA机器人持续扩大化应用。多年来，企业一直奔波在业务流程持续优化的路上，虽然RPA解决了一部分简单重复的工作，但还有很多复杂的、碎片化的业务尚未优化。这将影响RPA应用规模的扩大。RPA不是自动化的“王牌”，只是推动数字化转型的方式之一。

企业数字化转型的目标在于变革业务，而RPA承担的只是部分业务的优化，想进一步优化业务流程，需要其他技术的加持，比如AI（人工智能）。

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新出路

如果说RPA是智能化时代的“敲门砖”，那么AI+RPA则是一块“试金石”。

不同业务系统之间的数据，通常只有20%是可以直接利用的结构化数据（例如表格数据库等），剩下80%均为非结构化数据。

目前，大多数公司仍处于从非结构化数据中提取信息的阶段。由于非结构化数据很难甚至不能通过算法解释，对于这一部分，现在仍缺少较好的解决方案。

RPA本身能力有限，但AI则具备这样的能力。通过AI，可把非结构化数据（如图片、声音、文字等）转化为结构化数据，这样RPA就能处理余下80%的数据。

将AI一些智能化的功能，分装到连接器里能解决很多问题。有的是标准AI场景，比如扫描发票、身份证等非常标准的文档，直接调用相关插件即可实现。

伴随RPA和AI的不断发展，二者的结合将水到渠成。RPA构建了流程自动化的基础设施，让AI能力可以在各种业务场景中落地。通过图像识别、语音识别、自然语言处理等AI能力的加持，RPA可具备认知和决策能力，使用边界也得以拓展，进一步实现更复杂的业务流程自动化，为企业带来更大的价值。

调查显示，到2022年，业务流程的整体市场将会重构，主要涵盖了围绕RPA和AI技术的服务改造，总价值将超过80亿美元。

而麦肯锡也预测，到2025年，全球人工智能应用市场规模总值将达到1270亿美元，并将成为智能产业领域发展的新突破点。在这样的发展中，AI+RPA将大有可为。

火的RPA智能流程机器人——实在智能RPA