RPA会被AI取代吗？一篇文章说清RPA和AI区别、协同及落地路径

RPA 和 AI 区别是什么？在数字化转型的浪潮中，机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）成为企业竞相追逐的技术热点。

然而，不少人心中存在疑惑：RPA 会被 AI 取代吗？本文将深入剖析 RPA 与 AI 的区别与联系，阐述二者协同的潜力，并为企业提供切实可行的落地路径。

一、误解澄清：RPA 与 AI 并非竞争关系 RPA 的核心价值在于提升效率、降低错误率。

它通过模拟人类操作，自动执行重复性、规律性的任务。

以某银行的信用卡申请审核流程为例，在引入 RPA 之前，人工处理每笔申请平均耗时 30 分钟，且错误率高达 5%。

部署 RPA 后，处理效率提升了 300%，每笔申请处理时间缩短至 7.5 分钟，错误率也降至 0.5% 以下。

RPA 能够快速、准确地完成这类结构化、规则明确的任务，为企业节省大量人力和时间成本。

AI 的核心价值则是扩展人类能力边界，尤其是在处理模糊信息、进行复杂决策方面。

例如，医疗影像诊断领域，AI 可以通过深度学习分析 X 光、CT 等影像，帮助医生更精准地识别疾病特征，做出更准确的诊断。

AI 能够从海量数据中挖掘规律，理解自然语言、识别图像，解决传统方法难以处理的复杂问题。

所谓的 “替代论” 其实是一种误解。

AI 并非要取代 RPA，而是为其赋能。

RPA 擅长执行既定规则的任务，但面对非结构化数据和复杂决策时往往力不从心。

AI 的加入，使得 RPA 能够处理更广泛的任务类型。

例如，在客户服务中，RPA 可以自动回复常见问题，而对于复杂问题，借助 AI 的自然语言处理技术，RPA 能够理解客户意图并提供更智能的回答，二者相辅相成，共同提升业务流程的效率和质量。

二、技术架构差异图解 RPA 的技术架构主要由流程设计器、执行器和控制台三个组件构成。

流程设计器是 RPA 的 “大脑”，业务人员可以通过图形化界面，像搭积木一样轻松设计自动化流程，无需编写复杂代码。

执行器则是具体执行任务的 “手脚”，它模拟人类在计算机上的操作，如鼠标点击、键盘输入等，按照设计好的流程自动执行任务。

控制台用于管理和监控 RPA 机器人的运行状态，包括任务调度、资源分配、日志查看等，确保整个 RPA 系统稳定、高效运行。

AI 的技术架构包括数据模型、算法引擎和反馈系统。

数据模型就像是 AI 的 “知识库”，它收集、整理和存储大量的数据，这些数据是 AI 学习和训练的基础。

算法引擎是 AI 的 “智慧核心”，通过各种机器学习、深度学习算法对数据进行分析和建模，让 AI 能够从数据中发现规律、预测趋势并做出决策。

反馈系统则像一个 “调校师”，它根据 AI 在实际应用中的表现，将结果反馈给算法引擎，不断优化模型，提高 AI 的准确性和性能。

当 RPA 与 AI 融合时，形成了一种新的架构。

在这个架构中，AI 负责处理输入的非结构化数据，例如通过自然语言处理技术理解客户的邮件内容，通过图像识别技术分析图片中的信息等。

然后，将处理后的结果传递给 RPA，RPA 依据这些结果按照预设的流程执行相应的操作，如自动回复邮件、更新系统数据等，从而实现从数据处理到任务执行的完整闭环。

三、RPA Agent：AI 赋能的下一代自动化 下一代 RPA，即 RPA Agent，在 AI 的赋能下实现了关键进化。

它具备自主任务分解能力，能够将复杂任务拆分成多个子任务，并合理安排执行顺序。

例如，在处理一份复杂的采购订单时，RPA Agent 可以自动识别订单中的各个环节，如供应商信息核对、商品价格确认、库存查询等，并依次执行相应操作。

在异常处理方面，RPA Agent 也表现出色。

比如在处理财务报销单据时，如果遇到单据缺项的情况，它可以利用 AI 技术自动从相关系统中获取缺失信息进行补全，而无需人工干预。

实在智能在这方面进行了积极实践，通过塔斯大模型与 ISSUT 技术相结合，推出了全球首个企业级通用智能体“实在Agent”，实现了 “思考 - 执行” 闭环。

与传统 RPA 脚本相比，这种方式使 RPA Agent 能够更好地理解业务场景，做出更智能的决策。

某汽车保险公司采用实在智能的 RPA Agent 解决方案后，客户转化率提升了 22%，充分展现了其强大的优势。

四、落地三步走策略 对于企业而言，在落地 RPA 和 AI 技术时，可以采取三步走策略。

第一步，优先关注规则明确、流程固定的任务，这些任务非常适合 RPA 来处理。

例如企业的考勤统计工作，每月员工的考勤数据来源相对固定，处理流程遵循既定规则。

通过部署 RPA，它可以自动从考勤系统中提取数据，按照预设的规则进行统计和分析，生成考勤报表，大大提高了工作效率，减少了人工统计可能出现的错误。

第二步，针对非结构化任务，引入 AI 技术。

以合同审核为例，合同通常包含大量非结构化文本，传统 RPA 难以处理。

AI 的自然语言处理技术可以对合同条款进行分析，识别关键信息，如合同金额、有效期、违约责任等，并自动标记潜在风险点，辅助法务人员进行审核，显著提高审核效率和准确性。

第三步，对于复杂场景，部署智能流程自动化（IPA），即融合 RPA 与 AI 的解决方案。

以实在 Agent 全流程财税管理为例，它整合了 RPA 的流程执行能力和 AI 的智能分析能力。

在发票处理环节，AI 可以自动识别发票中的各类信息，包括发票代码、金额、商品明细等，RPA 则负责将这些信息准确录入财务系统，并完成后续的报销、记账等流程。

在税务申报时，它能根据企业的财务数据和税收政策，自动计算应纳税额，生成申报报表并完成在线申报，实现财税管理的全流程自动化和智能化。

RPA 与 AI 并非相互取代的关系，而是协同共进，共同推动企业数字化转型。

RPA 专注于高效执行重复性任务，AI 则赋予系统智能决策和处理复杂问题的能力。

通过理解二者的差异与融合潜力，企业可以采取合理的落地策略，先从 RPA 解决规则流程问题，再借助 AI 攻克非结构化任务难题，最后部署 IPA 应对复杂场景，从而逐步构建智能化的业务运营体系，在激烈的市场竞争中赢得优势。