RPA为何非AI相互结合不可？我们该如何？

　　目前的RPA技术尚处于成长阶段，需要更多智能化属性，比如“思考、辨别”能力，需要根据业务场景在RPA底层技术基础上做个性化开发，然后测试、交付。

　　而AI则结合了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，更倾向于发出命令。

　　尤其借助AI的自然语言处理、计算机视觉能力，RPA能够实现有效自动化的可能性大大增加。

　　也就是说，增强和模仿人类判断和行为的AI技术恰好补充了基于规则的RPA技术。这两种技术紧密相连，就像传统的白领知识型员工和蓝领服务型员工一样，都是推动企业生产力的引擎，并且越来越多地共同发挥作用。

　　接下来，RPA需要自动执行更多完整的端到端流程。而AI可以从以下两方面完善RPA端到端的流程自动化：

　　认知捕获：认知捕获侧重于通过全渠道（即Web表单、纸质文档、电子邮件）提取数据，然后使用本地AI、认知算法将非结构化数据转换为结构化格式，以便RPA可以开始自动化工作任务。

　　流程编排：流程编排为自动化工作流增加了严谨性和纪律性。由于RPA自动化的工作任务通常是工作流程的一部分，这一点很有意义。同时，流程编排也有助于RPA处理所有异常情况，执行传统的动态案例管理。

　　借助AI智能识别技术，RPA可以轻松识别纸质发票中的编号、日期、金额，并自动输入到Excel表格中。RPA取代传统人工录入，以一种更准确、快捷、高效的方式，引领自动化处理的潮流，及时响应业务变化和拓展。