在讨论之前，先梳理几个核心判断：

• RPA虽然已经存在几十年，但AI的最新进展让两者产生了奇妙的化学反应，效率提升的幅度远超想象。
• AI与RPA的结合，本质上是让自动化从处理简单重复任务，升级为能搞定更复杂、数据驱动的流程。
• 而将AI融入RPA的真正挑战，其实不在于技术本身，更多是卡在组织层面——比如如何说服管理层、如何规模化推广。
• 对组织来说，第一步往往是投资扎实的数据管理，包括数据清理、规范化和治理，确保AI模型能接触到高质量、一致的数据。
• 更重要的是，AI和RPA的部署必须紧扣长期业务目标，同时持续提升员工技能、与技术伙伴保持紧密合作。

这样下来，企业才能在行业里拥有更强的韧性、敏捷性和竞争优势。

企业为什么越来越需要自动化

现代商业对速度和效率的渴求，已经到了无以复加的地步。企业总在寻找更快、更好的做事方式。

但很多时间都耗在了那些琐碎却必要的任务上——比如填写订单，不算复杂，但缺了它企业就转不起来。

让员工来做当然可以，但成本往往配不上产出。业务一增长，这些耗时的工作量也会随之增加。

从数据录入、发片处理，到客户服务咨询、合规报告，这些日常活动常常卡住流程，拖累生产力和创新。想扩张的企业，很容易陷入这种两难境地。

RPA是什么

机器人流程自动化，也就是RPA，就是为了解决这类问题而生的。

它用能模仿人类操作的软件机器人，把重复性任务和复杂流程自动化，提供了一个相当有效的方案。

RPA与AI的协同演进

现在RPA和AI经常被放在一起谈，但其实RPA在AI大规模商用之前就已经存在了。

它最早在21世纪初出现，核心是自动执行那些基于规则的重复任务，不需要复杂编程。

早期的RPA系统，说白了就是模仿人操作电脑的动作——比如填表格、录数据、做基本的数据处理。直到这一波AI浪潮兴起，企业才开始重新审视这个已经用了二十多年的技术。

AI和RPA的协同，不只是改了企业的运作方式，它还在重塑整个行业，重新定义工作的模样。

AI加持下的RPA，从单纯的日常任务自动化工具，进化成了能处理复杂操作的智能系统，这标志着业务流程管理的一次重大转向。

典型行业应用

金融业是吃螃蟹的那一批，用得最快。它用AI增强的RPA来提高准确性、保证合规，在欺诈检测和理赔处理这些关键环节提速。

医疗行业也没落下，用这项技术管理病历、简化计费流程、自动化诊断程序，既提高了效率，也减少了差错。

现在，RPA和AI的组合拳已经不止于后台流程了，它开始走向前台，直接面向客户。

集成之路：从数据到组织

不过，要实现AI和RPA的全面融合，路上坑不少。

其他AI应用里常见的那些问题，在这儿同样存在，比如组织内部对变革的抵触、技能上的短板。

数据质量是关键前提

AI系统要靠海量数据才能做出准确判断。如果输给RPA的数据本身就不一致、质量差，那自动化出来的结果很可能出错，反而削弱了效果。

尤其在医疗领域，这种错误可能是灾难性的。

安全与系统衔接压力并存

安全问题也没那么轻松。AI和RPA集成得越深、功能越强，接触到的敏感数据就越多，一旦数据泄露，后果不堪设想。

再加上老旧的遗留系统和新技术之间的衔接，很多企业觉得改造过时的基础设施压力山大，索性觉得数字化转型这事儿太难了。

如何推进更稳妥

但这些障碍并非不可克服。关键要从数据管理抓起——做好数据清理、规范化和治理，让AI模型能用到干净、靠谱的数据。

然后，采用分阶段推进的方式，先从针对某个具体流程的小范围试点开始，再逐步扩大。

这样既能设定清晰的目标，又能尽量减少对现有业务的冲击，确保在铺开之前地基已经打牢。

最后，和有经验、能提供全套支持服务的供应商合作，也能帮企业省不少心。

下一站：智能自动化

企业在应对这些挑战的同时，智能自动化这个领域也在冒出新的趋势。

AI、RPA和其他先进技术继续融合，目标是实现复杂端到端业务流程的全自动化。

展望未来，RPA和AI的深度融合愿景相当宏大。

一个完全自动化的企业，人工干预降到最低，流程不断被AI驱动的洞察力优化——这是两者协同效应真正兑现后的画面。

但想抵达这一步，组织必须投资可扩展的技术，死磕数据质量，还要培养起创新的文化。

无论是优化客户体验，还是让内部流程更高效，这些技术的整合都在重新定义企业在数字化时代如何运转。

挑战当然还在——数据质量、安全问题、组织适应能力——但潜在的收益远比这些障碍大得多。

在今天的商业环境里，不去拥抱变化的企业，很可能会被甩在后面。

引申阅读

【引申阅读】
君联投资企业实在智能认为：“RPA是数字员工的初级形态，Agent将会是数字员工的终极形态。”从2023年Agent元年到2024年Agent商业化元年，实在智能致力于将Agent智能体应用于政务、金融、电商、制造、电力、能源、运营商等多个场景。

实在智能创始人孙林君形象地比喻：在实在Agent智能体中，TARS大模型相当于“脑”，ISSUT相当于“眼”，RPA/IPA则是“手和脚”。

TARS是垂直领域的大语言模型，能完整完成预训练、监督微调和强化学习三个阶段；ISSUT是智能屏幕语义理解模型，可以自动识别上千款常见软件的UI界面，用大模型自主学习完成操作。

基于此，实在Agent智能体能理解用户意图，把口语化的任务描述拆解成具体步骤，无需API接口，就能像人一样操作电脑、手机或车机上的各种软件。

孙林君认为，软件上积累的数据越多，任务完成得就越顺畅。未来键盘和鼠标都可能消失，就像《星际穿越》里的塔斯，只需要说话就能完成很多事情。

目前，实在智能已经服务超过2500家行业头部客户，帮助他们用人工智能提质降本增效、加快数字化升级。