RPA(RoboticsProcessAutomation)机器人流程自动化，也被称为数字化劳动力，是基于一个预先定义的业务处理模型，在现有的信息技术系统中以计算机模拟人工，解决业务、完成预定目标的智能化软件。

任何可以执行程序的脚本工具皆可被命名为业务流程化机器人。RPA应用在金融业务方面可以被命名为金融机器人，应用在商业营销中可以被命名为营销机器人。

目前RPA国内深度集成领先技术可广泛用于财务、税务、金融、人力资源、信息技术、保险、客服、运营商、制造等多种行业自动化场景，支持客户私有化部署，具备定制化影像文件的扩展能力，可根据业务场景训练特定算法模型，快速响应针对特定场景的定制化需求。国外致力于RPA与AI技术的结合，将非数字化流程输入的转换、识别非结构化文档中目标数据字段和自动化流程中的事务性能数据生成及解释与理解活动上游指令集的能力作为未来突破方向。

机器人的流程自动化技术可以替代很多人工可以完成的工作，并且能更高效的处理信息。我们将所有技术融合为一种技术，通过这种技术让机器人阅读文件、实现文件信息的自动化处理。随着信息化、数字化、智能化的不断发展，RPA的国内商业化趋势日益显现。其应用贯通通讯、人力资源、制造、财务、金融行业，确已发展为数字化企业转换升级进程中的助推者。

技术发展RPA技术的开发大致分为四个阶段。在第一进程中RPA又可比作虚拟化助手，能够助力人力实施的基本数据导入，然而辅助作业时尚需人为操作。RPA将进驻于独立设施端，通常辅助个别人员及交易体系加快工作速率。

第一进程中RPA的短板也很显而易见，RPA并不能完成一方到另一方的自动化操作，很难实现广泛推行使用的目标。

第二阶段的技术开发包括所有流程自动化处理功能。在这一阶段，RPA技术得到了初步的推广，并且可以在第一阶段的基础上实现自动化模拟操作，其缺点是RPA在这个阶段需要手动管理。

第三阶段具有自动处理能力、机器人的调度能力，甚至一些先进的分析能力。可与ERP、BPM和其他业务应用系统合并，甚至可以在云中发布。但它无法处理非结构化的数据。

第四阶段的技术开发，RPA将与人工智能和其他技术相结合，包括通过机器人的深度学习、图像识别、语音识别、大数据分析、云计算等多项技术。利用数字化劳动力来增加生产力，通过RPA减少繁琐工作量，能有减少员工的负面情绪，从而提高工作效率。同时，流程自动化的推广应用并不意味着对人类工作能力的否定，而是将我们的工作方向转移到更加专业的业务。

从第一阶段到第二阶段，RPA在发展方面取得了飞跃提升。与第一阶段相同，RPA的发展由第二阶段开始，RPA机器人可以替代人工、模拟人工操作计算机桌面上的其他软件，完成高重复性、操作明确、工作量大的业务自动化操作。第三阶段能够实现人类对数据的规则化整理与融合，实现多个系统的连接。第四阶段RPA将逐步拥有人类面对复杂问题与情况下的智能处理能力。目前，很多单位都在积极研究与尝试融入AI技术，比如有些单位主要将NLP(naturallanguageprocessing)和OCR(opticalcharacterrecongnition)相结合，这些技术可以广泛用于金融、税收、财务、人力资源、信息技术、保险、客户和运营商服务、制造和其他行业的自动化，从而提升公司的自动化能力。例如，一些公司自行研发NLP和OCR支持客户私有化部署，具备定制化影像文件识别的扩展能力，可根据业务场景训练特定算法模型，并能针对特定的业务场景迅速的作出反应。其自然语言处理(NLP)编程能综合运用文字分类、文本摘要、文本审查、标签提取、意见提取、情感分析等智能算法，并支持对38类文件的智能处理，如财务报表、合同、公告、审计报告、法律文件、保密协议、债券发行、传记、广告等，并支持JPEG、PDF、Word和Excel等不同类型的文字提取。其光学字符识别（OCR）整合了各种复杂的算法，如文本的发现、模型的发现、扭曲和神秘文本的识别，并支持17种类型的文件识别，如验证码(字母、数字、幻灯片等)、发票、工作许可证、身份证、不动产卡、火车票、建筑等[5]