RPA被视为处理重复性和规律性业务的前沿技术。目前， RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级，为政企提质增效，但 RPA的应用形态往往有所差异，以实在智能 RPA数字员工为例，已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型（智能化+自动化）解决方案。大家也可以通过下面的文章更好的了解 RPA的真正用途~
想要了解 RPA的作用，首先要了解 RPA的发展历史，接下来，我们将介绍 RPA在不同阶段的应用状况。

一、 RPA刚出现的时候。
RPA这个术语出现于2000年。此时的 RPA与之前“类 RPA”已经有了很大的不同，“取其精华，去其糟粕，推陈出新”是对这个阶段发展的一个很好的总结。
它能有效地将人工智能与自动化技术结合在一起，其中 OCR技术是目前应用最广泛的一种，它使 RPA软件不再依赖代码抓取屏幕，而是允许用户可视化地使用拖拽功能，建立流程管理流程，实现重复劳动的自动化。这就是 RPA的价值所在，不需要专业的编码知识就能快速获取数据和构建流程。
但是到了这个阶段， RPA还很难被市场接受，比如数字化的积累，企业的生产力选择，企业发展的瓶颈等等，再加上技术无法解决自动化的问题，部分自动化看起来很鸡肋，因为人工成本低，更多的是考虑到人数。
二、 RPA出现后：
随着 RPA开始通过简单的操作系统来解决复杂的任务，并且操作简单易用，越来越多的行业开始大规模应用。例如：业务流程外包（业务流程外包）。
BPO认为 RPA是提高效率和生产率的关键驱动因素。两者相辅相成，在 RPA的帮助下， BPO能更快地实现办公自动化，成本低、响应速度快。与此同时， RPA也得以在外包领域落地。
在2010年之后，随着“互联网+”、“智能+”等技术被提上日程， RPA技术在各个行业得到了快速的发展。
RPA的实施大大降低了人力成本，提高了生产率，同时减少了错误率。
三、艾瑞2020年度报告——《2020中国 RPA报告》
近两年来， RPA厂商如雨后春笋般涌现，如何形成竞争优势？而真正智能的做法，则是利用自身的 AI优势，不断提升 AI的竞争力，深入到更多的业务场景中，让用户可以实现不同的非结构化数据业务场景，比如提取发票、语音文本等，从而打造出最精准、最高效、最懂用户的智能自动化产品。
在传统的“三件套”架构之上，实在智能独创了“智能云脑”Z-Brain的自主 AI能力平台。智能云脑集成了查特宝、数据平台、算法平台等多种 AI能力。其中，Z-Brain在自然语言处理方面覆盖了最新的算法，如 BERT、 ALBERT、 RoBERTa等；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了最新的算法，如 DB, PMTD, RARE。该系统具有自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合等特点，能够输出智能部件，实现大规模复杂场景智能决策。
文章节选：在 AI技术层面，“实在智能”核心技术“云脑”采用业界最佳算法，针对不同业务场景，对数据进行个性化训练，以达到最适合用户业务需求的数据模型；通常数据训练周期约为1~30天，训练时间取决于数据和业务的复杂程度。简而言之，「实在智能」就是将 AI能力赋予使用者在不同非结构化的数据业务场景中，例如发票提取、语音文字转换等。所以， RPA未来的发展方向，就是 AI，通过 AI来提升产品的竞争力……”
“自上而下的应用策略表明，组织管理者已经意识到 RPA对企业数字化转型的关键作用；由下而上则表示实际需求存在，两者普遍存在。因此，只有刚需自动化的出现，才能进一步推动 RPA市场的发展，市场会以更快的速度苏醒。刚开始的时候，只是在金融、银行等数据量比较大的行业中应用，但随着 AI技术的不断完善，它的应用范围也会越来越广。”