RPA（机器人流程自动化）与其他技术，如AI（人工智能）和机器学习，结合后可以显著提升自动化效果。

以下是如何结合的几个关键点： 增强决策能力： 通过结合AI和机器学习，RPA可以获得更智能的决策支持。

例如，机器学习算法可以帮助RPA学习和优化流程，从而提高自动化效率。

这意味着，随着时间的推移，RPA可以变得更加精准和高效，因为它能够从历史数据中学习并改进其操作。

改进交互能力： AI的语音识别和自然语言处理（NLP）技术可以赋予RPA更强大的用户交互功能。

这使得RPA能够理解和处理人类语言，从而更自然地与用户进行沟通。

这种交互性的提升不仅提高了用户体验，还使得RPA能够更灵活地响应用户需求。

自动化数据处理： OCR（光学字符识别）技术与RPA的结合使得自动化处理扫描文档或图像中的文本信息成为可能。

这在处理大量纸质文档或图像数据的场景中极为有用，如银行、保险和医疗服务等行业。

通过这种结合，RPA可以自动提取和分析这些文档中的关键信息，大大提高了数据处理的效率。

支持大数据分析： RPA能够自动化收集、整理和清洗数据，为大数据分析提供干净、一致的数据源。

结合大数据分析技术后，企业可以更快地发现数据中的模式、趋势和关联，从而为决策提供更有力的支持。

这种结合使得数据分析过程更加高效和准确。

实现弹性扩展： 通过云计算，RPA可以根据需求快速增加或减少处理能力，实现弹性扩展。

这意味着，在业务高峰期，RPA可以迅速调配更多资源以应对处理需求的增加，而在业务低谷期则可以减少资源消耗，从而降低成本。

跨系统、跨平台集成： RPA通过API与其他系统进行集成，实现了跨系统、跨平台的自动化。

这使得不同系统之间的数据交换和流程衔接更加顺畅，提高了整体业务流程的效率和准确性。

综上所述，RPA与AI、机器学习等技术的结合，可以从多个方面提升自动化的效果，包括增强决策能力、改进交互能力、自动化数据处理、支持大数据分析、实现弹性扩展以及跨系统、跨平台集成等。

这些结合使得RPA在提升企业效率、降低成本和增强竞争力方面发挥出更大的作用。