RPA可以执行规则明晰、流程固定的重复性工作，但企业往往存在大量的非结构化数据。
因此，RPA需要AI技术配合，才能应用于更多的业务流程自动化场景。
RPA主要做的是基于规则、大量重复的自动化任务，用于各种自动化执行。
AI结合机器学习和深度学习，具有自主学习能力，通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术拥有认知能力，倾向于发出命令。
融合AI的RPA，通过OCR、NLP等技术，解决了RPA无法妥善处理非机构化数据的难题，同时RPA处理机构化数据的能力与准确率也大幅提升。由此，RPA的有效自动化可能性大大增加，能够使RPA的应用场景更加多元与丰富。同时，AI也使得RPA的主动流程挖掘成为现实。
当今RPA在应用市场与资本市场的双重爆发，主要是因为融合的人工智能技术。可以说是人工智能成就了RPA，当然这句话反过来说一样成立，因为RPA也一直被视为
AI 落地的最好承载之一，能够快速部署及见效。
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RPA上云，是整个行业公认的趋势。
上云后的PRA形态，主要表现为SaaS和PaaS。
现在，几乎所有RPA平台都以云的形式存在。由云服务商、大数据厂商以及AI厂商推出的云原生RPA平台，具备天然的SaaS及PaaS属性。近来上线的RPA，很多也是基于云服务的SaaS类产品。
Gartner
在其报告《新技术：RPA增强功能》中预测，到2024 年将超过20%的RPA 部署将基于云，“云交付”将是 RPA 发展的主要技术趋势指引。
云化的R
PA优点很多，对于RPA厂商而言，可以放大部署规模，并且降低了开发费用。
同时平台也可以集中收集需求、升级维护，并能够跨行业为用户提供服务。
对用户而言，云化RPA复制成本低，可摊平初次部署成本。标准化程度更高，可有效降低流程开发成本。用户可以在任何地方被访问，使用更加方便;按需计费，显著节约用户成本。公有云的大量技术资源，也可以直接利用。
简而言之，云化RPA能够节省软件初步投入，降低购买软件带来的风险，并能够快速的应用新功能。
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RPA全称机器人流程自动化，与业务流程自动化极为相近。
事实上，RPA的本意就是用机器人(软件)去自动化处理各项业务流程。
不得不说，当初Blue
Prism创造的“RPA”这个词非常的精准且饱含憧憬。
业务流程自动化(BPA)是指利用技术，对完成一种特别功能或工作流的活动或服务进行自动化。业务流程可以根据公司活动的很多不同的部分确定，包括销售、管理、运营、供应链、人力资源和信息技术等。
提到BPA，一般都会涉及BPM(业务流程管理)。在BPM中，业务流程自动化可以协作管理来改善机构整体的工作流，以实现更高的效率，进而改变业务需要，减少人为错误并明晰工作角色和责任。
RPA与BPA不只是一个字母之差。
现在，RPA是业务流程自动化解决方案的主流自动化工具，甚至大有取代BPM套件(BPMS)之势，成为各大企业CIO的首选。
包括workflow、低代码等平台，也都在积极引入RPA作为自动化实现路径。
基于RPA的业务流程管理解决方案，正在强烈冲击传统BPM。当然，BPM平台也正在积极构建RPA解决方案。而像微软、谷歌、IBM等巨头，正在整合包括RPA、低代码、workflow等在内的各项资产，通过各种开发平台来主导新型的业务流程管理。
RPA、BPA、BPM、低代码、workflow正在从多元发展走向趋同发展，未来必会出现增效更明显同时成本更低的平台，以助力企业更好的进行数字化转型。
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超自动化即Hyperautomation，是多种机器学习(ML)、打包软件和交付工作的自动化工具的组合。
超自动化不但包含丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤(发现、分析、自动化、监控和再评估等)。
超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用。
超自动化结合了 RPA、AI、机器学习、自然语言处理、流程挖掘等各项技术与工具，目标是增强由 AI
驱动的智能决策和数字化运营。对超自动化而言，RPA和iBPMS是超级自动化的关键组成部分。
超自动化，可以帮助企业增强个体能力并结合数据做出智能决策，快速响应市场变化，进而赋能整个运营体系。
Gartner预测，到2024年，通过将超自动化技术与重新设计的操作流程相结合，企业将降低30%的运营成本。
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增效降本，是企业经营的永恒追求。
想要持续的解决增效降本，无非就是需要做到两点：
一是合理优化人力资源，做到投入与产出的最大化；二是将自动化发挥到极致，能用自动化的业务部分尽量用自动化。
第二个逻辑，即是自动化优先。
随着自动化技术的逐步普及，现在自动化优先已经成为一种思维。自动化思维要求企业各级组织在做某个项目及业务时，优先考虑自动化模式，尽量用自动化代替人力。尽力提升业务流程中自动化的占比，以保障业务效率。
自动化优先思维可以让企业能够更快、更有效地发展，
提高运营效率
，帮助企业更好地服务客户。同时，自动化优先思维能够把员工从简单重复的工作中解放出来，让员工专注于解决问题及创造价值。
自动化优先也可以作为企业战略，人手一个机器人、开放与自由合作、机器人学习技能是该战略的主要内容。
“自动化优先”也是美股RPA第一股UiPath的企业愿景，他们认为更快、更有效率、更具适应性的自动化，将在未来竞争中决定企业的市场地位。
现在而言，企业想要快速实现自动化优先，RPA是最简单也是最廉价的自动化工具。而未来“人手一个机器人”的愿景，也最有可能由软件机器人RPA来实现。
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提到人机协同，大家第一时间会想到工厂车间的机器人。
事实上，当今数字社会人机协同已经相当普遍。
企业员工与PC交互完成某项工作，就是最简单的人机协同。
外卖小哥通过外卖平台接单与送单，也属于人机协同。
现在人们的工作大多都基于数字化工具，这些工作都属于广义上的人机协同。
而在各种组织的运营中，最高频同时也最需要的是业务流程自动化。
人机协同的目的是增加业务流程运作效率，自动化能力越强效率也就越高。而要突破自动化极限，就需要融入AI技术，实现认知自动化。
以此，智能业务流程自动化是人机协同的最佳方式。现在，RPA已是很多企业实现业务流程自动化的首选。RPA+AI的人机协同方案，也正在助力越来越多的企业实现增效降本。
RPA+AI可以应用于更多业务场景，进而助力企业完成大部分业务流程管理中所需要的自动化。AI赋予RPA的学习与认知能力，也会让RPA在更多应用中大展拳脚，以人机协同的方式助力企业快速完成数字化转型。
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数字员工即Digital Labor，也被称作数字劳动力。
多年前，数字劳工一般是指融合AI技术的智能软件应用，并且一般出现于大型科技公司。现在，随着AI技术的成熟与RPA的普及应用，人们所说的数字员工一般就是指RPA。一些RPA厂商，也直接将其产品命名为数字员工。
现在的数字员工一般是指基于NLP，并融合RPA等技术的虚拟助理，它具有认知、理解、分析、对话能力，拥有一定“智商”，可以自主或协助员工处理业务。
随着IT、财务、运营、HR等应用场景的不断丰富，以RPA机器人为代表的数字员工，已普遍活跃在银行、保险、制造、零售、医疗、物流、电商甚至政府、公共机构等在内的众多行业中，为其业务流程优化提供了良好的解决思路与方案。
数字员工可以全天工作，零出错率，速度更快，效率更高，且更易于维护，因此能够为企业带来明显的增效降本，全球采用率正在大幅激增。
很多组织正在采用更多的数字员工，以降低不断攀升的人力成本。
在
国外，有些
大型企业所
“雇佣”的数字员工数量已经上千。而
在日本等老龄化严重的国家，数字员工正在代替人力解决劳动力短缺的危机。
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数字化催生新职业数字员工兴起，RPA拉开人机协同时代序幕
网络化、信息化和智能化水平不断提高，各类平台系统每天生成海量的数据。
数据的来源、结构、存储模式和平台等的多样性，带来了诸多数据多源异构的问题。
这对数据的挖掘、采集、存储、共享，以及数据安全管理都带来了更多的挑战。
大数据时代，异构数据源的复杂性要比之前高数倍。数据运营的业务流程，如果依赖人力，不只是复杂、繁重耗时耗力，还容易产生错误，甚至会造成人员流失。像某些证券企业的结算岗位，需要工作人员在几十套异构系统和网银之间搬运数据，工作量与复杂度可想而知。
而缺乏统一数据
管理平台所造成的“信息孤岛”难题，也往往会为企业的信息整合和数据系统建设造成极大困扰。
有没有一种方式，不用重投入，无需长周期，并能保证更高ROI，来解决
“信息孤岛”难题
呢？有，RPA算得上是最佳选择之一。
RPA的非侵入性、部署周期短、成本低、见效快等特点，可以让企业基于现有异构数据系统，无需斥巨资搭建统一数据平台，从而代替人力实现不同系统间的数据搬运。
