RPA被认为是处理重复性、规则性业务的前沿技术。目前RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级，助力政企提质降本增效，但是在不同的行业场景中，RPA的应用形态往往有所差异，以实在智能RPA数字员工为例，已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型（智能化+自动化）解决方案。大家也可以通过以下文章更好地了解到RPA的真正用处
想知道RPA是干什么的，首先需要对RPA的发展历程有清晰的了解，接下来，我们为大家梳理一下不同阶段的RPA应用的状态。
一、RPA刚出现时：
RPA一词出现在2000年。此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同，“取其精华，去其槽粕，推陈出新，革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。
它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合，其中应用最多的还是OCR技术，这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取，而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能，建立流程管理工作流，并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛，无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程，也是RPA的价值所在。
但是这个阶段的RPA在落地过程中难以被市场所接受，好比如数字化积累，企业生产力的选择，企业增长桎梏的主要矛盾等等这些因素，还有技术手段无法解决厂家的自动化问题，部分的自动化看起来就像时鸡肋，因为人工成本较低的情况下，往往考虑的是加人数。
二、RPA出现后：
随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务，并且操作容易上手，越来越多的行业大规模投入使用。例如：BPO（Business process outsourcing ，业务流程外包）。
BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成，借助RPA，BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时，RPA也得以在外包领域落地。
接着在2010年后，随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程，RPA这项技术在各行各业实现了快速增长，特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。
RPA的实施大幅降低了人力成本，提高了生产力，同时减少了错误。
三、2020艾瑞报告一叶知秋-《2020中国RPA报告》
近两年，RPA厂商如雨后春笋般大量涌现，如何在竞争中形成自己的优势？实在智能的做法是：凭借先天AI优势，不断提升AI竞争力的同时，深入更多业务场景，赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，打造最准确、最高效、最懂用户的智能自动化产品，即章鱼数字员工。
实在智能在传统“三件套“架构的基础上，独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。
文章节选：“在AI技术层面，「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法，可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练，从而达到最符合用户业务需求的数据模型；通常数据训练周期在1——30天左右，训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。简单来说，「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，RPA只是一个载体。所以，未来RPA的发展一定是以AI为主，通过AI来打造产品差异化和竞争力……”
“由上而下的应用策略，说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用，可有效地通过RPA实现数字化转型；由下而上则说明实际需求是存在的，这两者需求普遍是共同存在的。因此，只有刚需自动化的存在，才会进一步激发RPA市场的发展，并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用，但随着AI技术不断迭代变得越来越智能，将会在更多的业务场景看到RPA的身影。”
RPA的全称为机器人流程自动化(Robotic Process Automation)，主要的功能就是将工作信息与业务交互通过机器人来按照自先设计的流程去执行。这样如果当工作信息与业务交互过多时，RPA就可以高效解决这些固定流程的、重复的、复杂的流程，节约人工成本。如今，RPA已成为当今应用最为广泛、效果最为显著、成熟度较高的智能化软件，能为企业大幅度降本增效，越来越多的企业正在部署适合自己的RPA。
基础的工具型RPA由控制器、编辑器及运行器组成。应用场景包括财务会计、人力资源、采购、供应链管理等等，如费用报销、单据审核、人员入职、开具证明、订单核对等等。
海量数据识别、录入、多系统操作等重复固定流程的、耗费大量人力却低价值的工作都可以交给RPA，让人去做更有价值，更具创造性的工作。
各类机构均根据RPA的特征及价值给予了不同的定义
电气与电子工程师协会（IEEE）：RPA是通过软件技术来预定业务规则以及活动编排过程，利用一个和多个互不相连的软件系统协作来完成一组流程活动、交易和任务，同时需要人工对异常情况进行一些管理来保证最后的交付结果和服务。
机器人过程自动化与人工智能研究所（IRPA AI）：RPA是一种技术应用模式，使机器人软件或机器人能够捕获并解释现有的应用的信息，从而能够处理事务、操作数据、触发响应，以及与其他数字化系统进行通讯。
Gartner：RPA整合了用户界面识别和工作流执行的能力，它能够模仿人工操作电脑的过程，利用模拟鼠标和键盘来驱动和执行应用系统。有时候它被设计成应用到应用之间的自动化处理。
IBM：RPA是利用软件来执行业务流程的一组技术，按照人类的执行规则和操作过程来执行同样的流程。RPA技术可以降低工作中的人力投入，避免人为的操作错误，处理时间将会大大降低，人类可以转换到更加高阶的工作环境中。
麦肯锡：RPA是一种可以在流程中模拟人类操作的软件类型，能够比人类更快捷、精准，不知疲倦的替代重复性工作，使人们投入到更加需要人类能力的工作中来。
随着AI技术应用，RPA成为企业流程梳理及治理的加速器。除了工具习惯，RPA在中国的发展必须依赖于AI技术，可以认为RPA正在成为AI技术最重要的应用场景；在RPA流程中，AI技术已经得到广泛应用。通过典型AI技术，如OCR、NLP及ML等技术，RPA平台的能力不断增强，正在帮助企业的流程治理逐步实现智能化、便捷化。
比如弘玑CycloneRPA能够为企业提供基于自动化需求的全生命周期管理能力，主要阶段包括：
发现：全生命周期管理自动化需求；自下而上挖掘自动化机会；快速生成需求说明文档；智能分析流程持续提升ROI。
设计：桌面端和移动端简单易用、快速上手；丰富的组件模板，开箱即用；自研AI技能，数智升级；公有云/私有云/IoT跨平台部署。
管理：全面管理、调度、监控不同岗位的机器人；洞案业务全景，提升运作效率；可追溯可审计权限隔高安全合规。
交互：一站式查看和处理自动化任务；有效提升人机交互效率和使用体验；网页/桌面APP/手机APP随时接入。
运行：7*24效率稳定运行；有人值守/无人值守/混合自动化全场景；Windows/Mac/Linux/国产操作系统。
作为国内最早将RPA提升到Hyper Automation（超自动化）的企业，弘玑Cyclone将机器学习、深度学习、数据处理与知识工程等多种技术相结合，帮助客户在复杂的业务中实现跨组织、跨业务，甚至跨产业链等各个维度的自动化。
RPA与AI就像是人的双手和大脑。RPA模拟人类行为，赋予AI强大的执行力；AI模拟人类大脑，赋予RPA强大的认知能力。RPA+AI所形成的智能自动化能力，又被亲切地称为“软件机器人”。它们有聪明的大脑和精准的双手，昼夜不停地驱动着业务流程的高效运转。
想要了解更多有关RPA的相关信息，推荐咨询来也科技。来也科技的产品是一套智能自动化平台，包含机器人流程自动化（RPA）、智能文档处理（IDP）、对话式AI（Conversational AI）等。基于这一平台，能够根据客户需要，构造各种不同类型的软件机器人，实现业务流程的自动化，全面提升业务效率。
RPA是自动化流程，低代码开发工具。
RPA主要通过各种封装好的控件，让用户能利用拖拉拽控件，简单的操作生成自动化流程，在电脑上实现浏览器、应用程序自动鼠标点击、键盘输入；excel操作；数据处理；数据库增删改查；定时执行；自动生成交互界面等等。
传统的RPA技术已出现多年，最早可追溯到1994年微软发布Excel 5.0中Macroinstruction（宏指令）功能，早期这类编程工具如批处理脚本和触发器等皆为RPA的雏形，微软孕育了大部分底层自动化框架和技术。
随着数据库和编程技术的成熟，专业的RPA工具从21世纪初开始不断建立发展，国内外诞生UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere、弘玑Cyclone等RPA企业。
从底层技术看，目前市场上的RPA厂商大部分建立于微软.net Framework框架，有的利用WorkflowFoundation（流程软件）开发，可调用Windows系统中office的原生API；有的基于.net Framework的框架，利用开源或其他自研技术从底层自建体系；还有一部分则是在.net Framework上利用现代编程如C++、python技术，实现RPA的自动化功能。此外，国内还有少部分厂商脱离了微软.net Framework框架，利用其他语言/框架自行研发，以实现与国产系统更好的兼容，比如弘玑Cyclone。
从业务层面，RPA的三个核心技术分别是屏幕抓取、业务流程自动化管理和人工智能。屏幕抓取主要用于选取指定对象后，模拟人的行为进行鼠标点击、键盘输入，而业务流程自动化管理可以将更多其他操作比如excel处理，逻辑判断等结合起来，形成可以稳定按照指定规则运行的自动化流程。AI能力则进一步扩展了RPA的能力边界，比如发票OCR识别、合同NLP语义分析，使得RPA变得更加智能，进一步处理一些漫长而复杂的任务。
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