RPA技术起源于1990年代初期，RPA的应用在过去几年取得爆发式增长，许多大型金融服务机构都在运行RPA程序.AI赋能拒绝空谈，RPA与AI深度结合案例场景通过RPA，企业可以用软件机器人代替以往需要人工操作的计算机活动。RPA可以打开电子表格和数据库、在程序之间复制数据、比较信息以及执行其他日常任务。与人类相比，RPA可以24/7全天候运行，犯错更少，接受新任务，更容易监控，运行速度是人类的五倍。然而，与此同时，RPA也有局限性。RPA的缺陷在于软件机器人只会遵守规则，不会学习或改进。当规则与现实发生冲突或发生异常事件时，就需要人为干预。AI+RPA=大脑+肌肉（黄金组合）1AI赋能拒绝空谈，RPA与AI深度结合案例场景随着技术的发展，在21世纪的今天，AI技术有了一系列的突破，AI+RPA的模式也注定会成为未来RPA工具的发展方向。人工智能技术的优势在于经过一整套算法和大量样本数据的训练后，可以完成需要人类智能的任务，如视觉感知、语义识别、智能翻译、智能对话、语音识别等。因此，将人工智能技术融入现有的RPA工具，将RPA与人工智能等数字自动化工具相结合，可以克服现有的局限性。RPA和AI技术具有很强的互补性，相当于大脑和肌肉的关系。RPA将简单和重复的任务自动化，并为AI提供大量数据。AI根据RPA提供的数据进行深度学习，改进RPA流程。AI技术为RPA插上了翅膀，两者的结合必将创造更广阔的应用空间。RPA软件机器人要求流程有明确的规则和预先设定的规则，按照规则执行任务。举个例子：假设汽车在无人驾驶时，如果你想从家里开车到公司，你需要设置一条行驶路线，然后汽车就会按照规划的路线行驶。一旦途中出现道路拥堵，汽车需要具备AI能力，智能计算路线避开拥堵，从其他路线开往公司。所以，RPA和AI结合起来，会更加智能，也可以完成认知解决方案。案例场景2AI赋能，拒绝空谈。RPA和AI在案例场景中深度结合。NLP自然语言处理是人工智能(AI)的一个子类别。域使计算机具有处理人类语言的能力，使计算机能够理解和使用人类语言。当RPA与NLP结合时，可以获得大文本的文本摘要，然后填充到系统中。某保险公司业务老师每天需要登录发布保险相关法律法规的网站，打开法律法规页面，点击每条更新的文章，提取文章中的关键信息，填写在sortedform，然后发邮件给业务老师，提取文章中的关键信息摘要，就是利用NLP来理解文章的语义。在使用RPA之前，商科老师每天都会花半天时间仔细阅读每篇文章，对照之前整理的法律规则，提炼出需要收集的信息。采用RPA+AI技术组合后，机器人仅需10分钟即可完成所有工作，且机器人每天可多次登录网站提取信息，结果反馈更加及时高效。
