RPA可以通过以下方式实现两个数据库表之间的数据同步：

数据抽取：RPA可以编写自动化脚本或使用数据库相关的API从源数据库中抽取需要同步的数据。这个过程可以包括对数据的过滤、转换和清洗，以确保数据符合目标数据库的要求。

数据加载：RPA将清洗和转换后的数据加载到目标数据库中。加载的方式可能包括插入新记录、更新现有记录或删除无效记录等。

数据同步监控和报告：RPA可以设置监控机制和报告机制，以跟踪数据同步任务的执行情况，并提供相应的报告和日志。

此外，RPA还可以进行异常处理。如果在数据抽取、转换、加载过程中出现任何异常，RPA可以设定异常处理机制，记录异常并采取相应的补救措施，保证数据同步的稳定性和可靠性。

总的来说，RPA通过自动化数据抽取、转换、加载以及监控和报告等过程，实现两个数据库表之间的数据同步。这种方法可以减少人工操作，提高工作效率。