机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI) 的融合正在从根本上改变企业自动化的边界。过去，机器人只能执行简单重复的任务，而现在它们正逐渐获得认知能力，能够解读非结构化文档、做出智能决策，并处理关键流程（例如业务流程管理 (BPM) 流程）中的复杂异常情况。这带来了效率和创新能力的飞跃，拓展了数字化转型的视野。
过去十年，传统RPA通过自动化重复性的、基于规则的任务，高效且完美地执行结构化流程，在自动化项目中占据主导地位。然而，RPA本身也存在局限性——这项技术依赖于定义明确的输入，无法“理解”半格式化或上下文相关的信息。
人工智能的出现改变了这一格局。认知型RPA（或智能流程自动化，IPA）是RPA的必然演进：通过集成人工智能和机器学习算法，机器人变得更加智能、适应性更强，并且具备学习能力。它们不再仅仅遵循固定的规则，而是开始解读数据、识别模式并做出基本决策。
这使得在不断变化的场景中能够实现更动态的自动化。然而，需要强调的是，人工智能本身并不能解决所有异常情况，因为可能会出现误判。对于这些情况，至关重要的是整合结构化规则并使用业务流程管理 (BPM) 等工具，以有条不紊的方式指导人工干预活动，从而确保流程的全面管理，即使面对人工智能故障或不一致的情况也是如此。
非结构化数据：从挑战到机遇
大约 80% 的企业数据是非结构化的——这包括纯文本、图像、PDF 文档、录音、电子邮件等等。
这类内容一直以来都是个难题：传统计算机难以解读。RPA 与 AI 的结合正在解决这一难题。通过自然语言处理 (NLP) 技术，机器人现在可以理解并提取文本和电子邮件中的信息；借助计算机视觉和 OCR 算法，它们可以“读取”扫描文档、PDF 甚至图像，并将它们转换为可用的数据。
此外，预测模型和机器学习模型使自动化系统能够做出数据驱动的决策——例如，对电子邮件的主题进行分类并将其转发到正确的目的地，或根据智能规则批准交易。
实际影响巨大。过去需要人工操作且耗时的流程现在可以实现端到端自动化。一个常见的例子是从表单和发票中提取信息：智能文档处理工具利用人工智能读取PDF或图像中的字段，然后RPA（机器人流程自动化）将这些数据自动导入内部系统，无需人工干预。同样，人工智能可以读取电子邮件，识别意图、语言或情感，并通过RPA触发自动化操作。这种协同作用消除了返工，减少了错误，并加快了运营周期。事实上，通过结合RPA和人工智能，企业报告称某些流程的处理时间最多可缩短85%，在不增加团队的情况下，运营能力提高了四倍。非结构化数据不再是自动化的禁区——如今，它被视为一座宝库，只要拥有合适的工具即可加以利用。
技术趋势
RPA与AI的融合是被称为“超自动化”这一更大趋势的一部分。Gartner将这种方法列为近年来最重要的技术趋势之一，其目标是实现组织内所有环节的自动化。
为了实现这一目标，RPA、AI/ML、流程挖掘、智能工作流平台以及其他各种工具被整合到一个集成的自动化管道中。超自动化旨在快速识别并自动化端到端流程，超越孤立任务的自动化。
因此，一些先行企业已经开始投资构建完整的自动化生态系统，其中智能机制能够从文档或大数据中提取信息，并触发机器人以协调一致的方式执行后续操作。据业内人士估计，这一举措已在降低成本和提高生产力方面取得了显著成效。
另一个趋势是将生成式人工智能融入自动化平台。诸如高级语言模型之类的技术使机器人能够处理更复杂的任务——生成文本、总结长文档、从对话中提取上下文，甚至编写代码来自动化执行新任务。
RPA与生成式AI的这种共生关系预示着未来企业的大部分工作流程将由智能系统自主管理，运营活动中人为干预将降至最低。从市场和投资角度来看，各项指标都反映了这种融合的规模。全球预测显示，认知自动化市场到2032年将达到530亿美元。此前仅限于基于固定规则流程的RPA市场正在转型，预计到2029年左右将达到150亿美元，这主要得益于机器人智能的融合。
战略、挑战和后续步骤
这些技术的结合带来了机遇，但也需要清晰的战略眼光。其中最大的挑战之一是确保训练智能模型所需数据的质量。
由于这些模型直接依赖于训练数据的质量，任何不一致或不正确的数据都可能严重影响自动化结果。企业不仅需要投资先进技术，还需要投资严格的数据管理和验证策略，以确保数据的准确性、一致性和持续更新。
另一个挑战在于如何将新的自动化解决方案与现有技术架构相协调，而现有技术架构通常是异构的，并且由难以集成的遗留系统构成。这种情况增加了复杂性，要求技术团队进行详细规划，以避免不兼容或运行故障。
此外，准确衡量这些认知举措的投资回报率 (ROI) 也十分复杂，因为其带来的益处往往不仅限于简单的资源节约，还会影响客户满意度、运营效率以及公司自身的创新能力等战略领域。
对领导者而言，时不我待：评估流程，投资试点项目，从结果中吸取经验，并方式扩展智能自动化。认知自动化已经拉开帷幕，不断拓展着可能性边界——而那些抢占先机者必将收获这一全新技术现实带来的丰厚回报。
