如何正确理解AI人工智能和RPA机器人流程自动化？

随着人工智能技术的快速发展，各类术语和概念层出不穷，对于非技术人员而言，非常容易造成混淆。RPA和AI之间的关系，从本质上说，他们两者并不相同，但却存在相关性。

RPA的主旨是解放劳动力，让员工从单调重复、枯燥乏味的操作型工作中得到解放。它可以完美地处理需要反复重复的工作，但这仅限于按照预先设定好的业务规则和逻辑去完成相应的动作，包括鼠标点击、键盘录入等。也就是说，我们需要RPA做什么，它就会做什么。

RPA要落地，就要理解它所解决的根本问题是什么，答案是：效率问题。理论上，只要是规则统一、附加值低、重复性高的工作，都可以使用RPA来解决。可是，在我们日常工作的场景当中，很多业务场景并不单单是由这种简单的步骤组合而成的，而是夹杂着很多需要人工处理的步骤。RPA并不会像人工智能中的深度学习网络那样，不断地自我学习和进步。举个简单的例子，如果在自动化流程中，某一个步骤发生了变化，如字段的位置突然移动了，又比如，突然出现了一个没有碰见过的弹窗，这时候，RPA是无法自行解决当前问题的，流程就不能再继续走下去了。

不仅如此，RPA还无法解决图像识别与转换的问题，而且在很多财务场景中，都涉及从各类单据、票据中识别和提取相关的业务数据，以供后续运营系统时使用。

传统RPA无法解决图像识别与转换的问题

RPA无法解决非结构化文本抽取的问题而在我们的办公场景中，打交道最多的便是各种类型的文本和文档文件，如财务报告、合同、PDF文件、邮件，等等。

传统RPA无法解决非结构化文本抽取的问题

因此，很多人认为，RPA并不是真正的AI。尽管如此，随着RPA的不断成长和进化，它与AI之间的联系正变得越来越紧密。

现在有一个很流行的说法是，AI就好比是人类的大脑，能够模仿人类做出判断和总结等思考行为，而RPA则是我们的双手，听从于大脑的命令并完成指令。这两种技术的紧密结合，相当于是在基于规则的自动化基础（RPA）之上增加了基于深度学习和认知技术的推理、判断和决策能力，实现了真正的智能流程自动化，就像传统的“白领”知识型员工和“蓝领”服务型员工相互配合一样，成为新型的推动组织生产力的引擎。

RPA也被一些人认为是通往人工智能的第一步，因为它有望彻底改善企业的工作方式，以提高企业对新兴业务趋势的反应能力，在人工智能时代抢占关键先机。算法及人工智能工具的进步，可以为企业带来全新的机遇。与大多数技术的成长轨迹一样，人工智能的产业化应用虽然仍处于早期阶段，但其还将继续向前发展。目前，人工智能技术的应用（图像识别、自然语言处理、推荐引擎等）主要是在技术驱动型的企业中有实施，其他组织的业务缺乏接触并应用新技术的机会。RPA证实了自动化科技的价值，使企业人员能够更好地适应与数字化劳动力一起工作的环境，进而为全面运用各种性质的人工智能做好准备。

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