RPA的发展背景机器人流程自动化(Roboticprocessautomation，以下简称RPA)以机器人作为虚拟劳动力，按照预先设定的程序与现有用户系统及界面进行交互并完成预期的任务。最早的RPA可以追溯到1994年Microsoft发布的Excel5.0，其中的数据宏(macro)功能就是RPA的雏形；业界中诸多企业所开展的商业流程委外业务(BusinessProcessOutsourcing，BPO)也是RPA的一种表现形式。但不可否认的一点是，早期RPA本质上更倾向于工作流引擎，借助自动执行脚本语言以减少人工业务。随后完全集成自动化的广泛应用与定制化服务需求的上升对早期RPA发展产生了较大的制约与替代作用。
随着人工智能的不断发展与广泛部署，与人工智能相结合已成为RPA当下发展的趋势之一。结合RPA以流程为中心、重复性地自动执行简单化命令的特点以及AI以数据为中心帮助RPA进行运行流程改善与决策优化的特点，能有效地优化RPA运行流程并提升其容错率；此外，进一步结合机器学习将进一步优化RPA的决策与执行过程。
根据亚伯丁集团(AberdeenGroup)的行业分析报告，借助RPA将极大地提升日常常规任务的执行效率，可以轻松集成到更为广泛和普适的自动化用途中，比如，流程和决策自动化的实现、数据的收集分析等，进而扩展自动化项目的实际价值，而不仅仅限于原先较为基础的脚本执行和流程实现。相较于传统RPA单纯执行大量且重复的任务，与人工智能结合后，RPA将实现通过自动执行端到端工作流中的每个步骤，进而提升任务处理中每个流程的敏捷性、可视性以及一致性；从多种格式的文件中进行信息提取并实现信息的快速自动交付并根据现有的公共信息进行自动化决策。综上，RPA与AI的紧密结合将帮助RPA实现效率的进一步提升、应用范围的广化以及应用程度的深化。在此基础上，RPA加快价值实现速度、减少人为错误并提升项目容错率、提升原有项目的吞吐量及项目容量等固有优势将进一步得以彰显。
在RPA产品提供方面，市场上存在三种形态的RPA产品：基于客户需求的定制化RPA软件、满足特定情境下特定需求的RPA平台以及支持开发者和客户进行二次开发的RPA平台。上述三种产品需要严格以客户业务需求为其架构的基本导向，以需求为中心的定制化服务也可以有效降低产生非法盗版平台的风险；基于此，咨询公司及科技公司在提供定制化RPA产品方面有着得天独厚的优势，其所熟悉的企业多层级管理架构以及实际业务流程中复杂繁琐的合规化需求将是RPA进行底层架构时不可回避的问题；美国科技/咨询巨头IBM，中国科技公司阿里云以及印度软件公司MarutiTechlabs均已为市场提供了较为完备的RPA产品体系。在产品需求端，RPA在政务处理、医疗教育、社会公共服务、金融服务、制造业以及服务业等领域均有广泛的实际应用；伴随着“RPA+AI”两者融合程度的加深以及市场定位的明确，其应用场景以及市场需求也会不断扩大，进而为产业发展与社会进步提质增效。
