在今年提起企业数字化转型，很难绕过一个词，那就是RPA。曾有机构预测，RPA技术会是今后企业数字化转型的大势趋。

特别是面对未来全球劳动力的迅速减少，企业内部存在大量重复、机械式的工作需要大批劳动力跟进，在这个气口上，RPA是一个非常适合的解决方案。

资本鼎力支持，行业关注度提升

当前，RPA深得资本喜爱。特别是软银（Softbank）三亿美金的重金押注，使得RPA一跃成为创投新风口。

不仅仅是软银，对RPA同样持如此乐观态度的还包括美国知名信息技术研究公司Gartner。据Gartner近日的一份研究报告显示，RPA行业在2019年将达到13亿美元的规模。

眼下RPA的增长态势遍布全球，也遍布各行各业，包括银行、金融、保险、零售、制造、旅游、电信、教育、公用事业、医疗保健等。

据Gartner的研究称，到2022年底，85％的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA机器人。与此同时，全球60%的职业至少有30%的工作可以被完全自动化。

克服传统行业痛点，提升运作效率

RPA在各行业之所以拥有如此夸张的增长，得益于其本身就是一个多用途的工具，能够用到财务税务管理、制造物料管理、物流管理、信息技术、人力资源、客户服务、供应链等在内的诸多领域。

实际上，在企业应用的各项管理系统中，都会包含大量的业务流程管理工作。从全球范围内以及应用RPA技术的业务领域来看，其通常适合应用到如下方面：一是需借助计算机来完成的结构化、数量大、易出错、可重复的手工密集型工作任务及流程；二是基于规则预定义、逻辑性强、很少需要决策判断的任务及流程；三是需要跨平台、跨系统进行的任务；四是后端办公、数据查询、收集和更新等任务。

RPA的出现，克服了传统行业手动密集流程中耗时、批量化操作、跨系统数据打通等痛点，能够替代重复的人工劳动，提高效率与准确率；打破数据交换的壁垒，有效优化业务流程，使企业全面提升竞争力。

RPA的未来：RPA+AI

RPA未来的发展，在于RPA和AI的完美结合。

RPA+AI的组合，可以使原先RPA没有办法处理的环节，由人工智能（AI）技术予以补充。以金融场景的应用为例，银行信贷流程中通常存有大量需要处理非结构化数据，如信贷文件。传统的RPA技术没有处理这些数据的能力，因此这部分业务范畴将很难通过RPA来实现。

如今，搭载光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）以及知识图谱（KG）等在内的人工智能底层技术的RPA，瞬间打开了一个新局面，解锁了智能审批、智能合规、智能信贷流程、智能风控等一系列需求。

其中，NLP主要进行从文本中进行表格识别、关键实体和关系抽取；KG主要建模业务知识（实例图谱和业务规则），如公司图谱、人物图谱、产业链图谱、风险传导关系、合规规则、信贷规则等。

新一轮人工智能技术和应用落地的热潮，在给传统RPA赋能的同时，也赋予了大众更大的想象空间。而RPA+AI这样的黄金组合，在今后的发展更是前途无量。