RPA是什麼？RPA發展極簡史

眼下，RPA（機器人流程自動化）技術爆火于科技圈與投資界，并持續引發新一輪的數字化變革。

與過去幾年間的很多技術投資熱點不同，如今RPA技術被資本方和市場方廣為看好，原因有二：一是RPA經過産品形态的疊代，目前可以解決很多市場急迫待解決的需求；二是AI風口過後急需證明應用價值，RPA和AI天然的契合屬性給AI擴充了更多應用方向。

将AI更深入地應用于RPA，将會是今後一段時間内，RPA廠商都希望做到的事。而RPA+AI這樣的技術組合，必将是未來企業競相追逐的發展利器。

談起RPA，其實并不是個新鮮的事物，其已經曆了十餘年的發展。我們可從Excel裡的宏，甚至是一些能夠自動執行電腦操作的插件中找尋到RPA的最初形态。

RPA是Robotic Process Automation三個英文單詞的首字母縮寫而成的，中文翻譯為機器人流程自動化。從字面來解釋，RPA（機器人流程自動化）就是“利用機器人技術來實作流程的自動化處理”。

具體在傳統的工作流程自動化工具中，軟體開發人員一般是使用内部應用程式程式設計接口（API）或專用腳本語言生成一系列操作，以自動執行任務和與後端系統的接口。

相比之下，如今的RPA系統可以通過觀察使用者在應用程式的圖形使用者界面（GUI）中執行該任務來開發動作清單，然後通過直接在GUI中重複這些任務來執行自動化。這大大降低了在可能無法為此目的使用API的産品中使用自動化的障礙。

故此，RPA的主要功能主要分為以下幾方面：一是實作桌面系統的內建化，将來自多個源頭的資料整合到同一視圖當中。二是流程自動化，應用技術來操作現有的應用軟體。三是數字化虛拟助手，模拟對話以回答問題或查詢，并且提供指導。

實際上，具備以上功能的RPA其實仍有很多限制，比如必須要有非常明确、固定可重複的操作流程與步驟；流程的任務設定不能過于負責；與其他業務或操作相結合也略為困難。

RPA+AI的組合，則順利的解決了以上問題。

結合機器學習和深度學習的AI，具有自主學習能力，通過計算機視覺、語音識别、自然語言處理等技術擁有認知能力，更傾向于發出指令。借助AI，RPA能夠實作有效自動化的可能性大大增加。

首先，RPA與AI的結合，可讓RPA流程處理起來更加靈活。在AI技術的加持下，RPA将具有一定的認知、推導能力，産生一部分自主決策，來優化業務流程。

其次，AI中的OCR、NLP等技術能夠賦予RPA機器人識别圖像、語義分析等能力，進而拓寬RPA機器人的應用緯度，連接配接資訊世界與實體世界。

第三，随着AI的持續接入，RPA能夠解鎖更多的應用場景，RPA+AI的互補效應将無限放大。

例如，将RPA+AI應用于銀行客戶部署的開戶上，能夠實作信用卡開戶的自動稽核。其中傳統RPA的部分，主要負責按照辦卡流程，在IT系統的表格上錄入資訊；AI部分則負責從工作證等客戶自主上傳的證件中提取關鍵資訊，并轉化為規範化的數字語言。

有研究表明，到2022年，業務流程的整體市場将會“重構”，主要涵蓋了圍繞RPA和AI技術的服務改造，總價值将超過80億美元。

RPA+AI将更進一步續寫着RPA的未來。

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