RPA（機械人流程自動化）將原本需要人工重複執行的計算機操作交給機械人執行，幫助企業降低成本、提升效率，成為推動企業數字化轉型的利器。
然而，傳統RPA只能實現基於規則的流程自動化，應用場景相對受限。伴隨人工智能、雲計算、區塊鏈等技術的不斷發展，市場、用戶對於RPA的預期也越來越高。
如何將RPA同AI等技術深度融合，為企業帶來更大的價值，改變人機協作的工作方式？
AI嵌入RPA,變身"超級機械人"
各行各業對大幅爆發的數據愈發重視。谷歌、微軟、臉書等巨頭每年都會花費數十億美元用於抓取和存儲數據的開發工作。
而RPA+AI的組合，將會進一步打通企業數據的難題。
通常企業的數據主要分為兩大類：結構化數據與非結構化數據。
結構化數據。存儲在數據庫里可用二維表結構來邏輯表達實現的數據。很多公司都在使用機械人理解並查詢結構化數據。
RPA天生就是處理結構化數據的能手。RPA通過記錄人工操作的行為、依據人工操作規則，模擬人類員工自動執行一系列特定的工作流程。具有出錯率低、效率高等特點。
非結構化數據。包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻、視頻信息等。
非結構化數據很難甚至不能通過算法解釋。大多數公司目前仍處於從非結構化數據中提取信息的階段。
數據的二八法則
不同業務系統之間的數據，通常只有20%是可以直接利用的結構化數據（例如表格數據庫等），剩下80%都是非結構化數據。
如何解決80%的非結構化數據處理問題？
AI則具備這樣的能力。RPA本身能力有限，需要用AI增強。具備"頭腦能力"的AI,可以把非結構化數據（如圖片、聲音、文字等）轉換成結構化數據，然後交給具備"手腳能力"的RPA去操作。
搭載OCR、NLP等AI技術的RPA,可以處理大量非結構化數據，應用於文檔、表格、票據、卡證識別等垂直場景，幫助企業節省成本、提高工作效率。
票據識別場景
在票據識別場景，UiBot Mage提供開箱即用的模型覆蓋了增值稅專用發票、增值稅普通發票、行程單、火車票等20多種票據類型，在卡證識別場景則包括了銀行卡、身份證、護照、營業執照等20多種模型。
文本理解方面
在文本理解方面，UiBot Mage也提供一系列開箱即用的模型。以信息抽取為例，Mage提供的模型支持幾十種常見的實體抽取，包括企業名稱、日期、時間、金額、地址、電話等，能夠應對大多數業務中的信息抽取需求。
企業數字化重塑的粘合劑
今後一段時間內，企業將會面臨從數字化轉型向數字化重塑這一過程的轉變。
數字化轉型與數字化重塑的區別在於，數字化重塑受到企業內部各種IT系統通過恢復、打散、聚合的方式，快速響應客戶敏捷高速變化的業務需求。
而這一過程中，RPA將起到至關重要的作用。目前，很多企業已經度過了RPA前期的嘗試階段，準備通過其建立一套全新的服務體系。
當企業需要與多個系統進行通信，而系統之間的數據又錯綜複雜。要想讓RPA在不中斷企業現有應用程序的情況下，快速推動業務流程的數字化和自動化升級，其中AI技術的應用則是非常重要的一環。
藉助AI,RPA機械人則具備感知和認知能力，將自動化拓展到更複雜的業務流程，產生更大的價值。應用RPA+AI在服務底層建立全新的自動化流程，使得整個業務效率得到質的提升。
廣泛應用RPA只是企業邁向智能化的第一步。隨着AI的持續接入，RPA能夠解鎖更多的應用場景，RPA+AI的互補效應將無限放大。
有研究表明，到2022年，業務流程的整體市場將會重構，主要涵蓋了圍繞RPA和AI技術的服務改造，總價值將超過80億美元。據麥肯錫預測，到2025年，全球人工智能應用市場規模總值將達到1270億美元，並將成為智能產業領域發展的新突破點。在這樣的發展中，RPA+AI將大有可為。
未來RPA+AI這樣的"世紀組合",將會在更多行業掀起變革的潮流。
