下一次成本优化浪潮正加速到来，如何真正做到降本增效，是当前全球企业亟待解决的问题。
为此，人们将目光放在了能够替代人工的自动化、智能化科技上，从桌面自动化发展到机器人流程自动化（RPA），最终将实现智能自动化（RPA+AI）。
从RPA到AI、再到RPA
从能完成重复性强、规则清晰的工作的传统RPA支持人类使用、提高人类效率，到像人类一样识别、学习、思考和感知（人工智能的结合），最终能做到数据分析、洞察力报告和决策支持，未来，RPA将朝着更加智能化的方向发展。
RPA和AI有两个共通性：一是都跟大量的数据打交道，二是它们都能非常深入到业务场景中。
传统的IT部门一般很少跟业务部门直接打交道，但在RPA+AI的发展模式中，如何让现有的IT技术人员去实现和支持RPA+AI在业务场景里落地的结合是一个特别大的考量点。
为此，组织需要从以下三点出发：
1、数据的流通。在做RPA流程时哪些数据是可以给上游或者下游的AI应用上的，这些数据需要到什么程度能适合AI应用。在设计AI流程时，数据需要用哪个或哪几个RPA流程中获得，对数据流通的设计把控是第一步。
2、技术评估。对AI技术的能力和进化路径需要有客观全面理解、合理的RPA+AI流程设计需要具备跨技术、跨业务领域综合知识。
3、整体系统性的设计。如何设计RPA技术平台上的工具来打通数据管道，如何把AI运营能力嵌入RPA平台，如何设计整体方案对AI输出的容错度，如何打包基础AI能力成场景模板去真正地服务业务场景等等。
重新思考RPA：RPA+AI
数字化业务的成熟，离不开新技术的迭代与发展。而在这些新技术当中，人工智能和机器人流程自动化对于企业的长远发展，意义重大。
RPA是一个平台，我们可以利用其开发出各种各样的工具，最终帮助企业释放人力价值、提高生产效率。
人工智能（AI）对RPA的赋能不仅突破自动化的场景壁垒，有力促进了RPA场景的延伸，实现对业务场景更广范围的支持。另外，AI对RPA产品自身的能力提升也是非常显著且未来可期（如智能决策和自学习），有利于打通产业价值链各个环节，形成产业流程闭环优化，为整体产业变革带来更深远的意义。
RPA+AI要让AI在RPA技术中从扮演“眼睛”、“耳朵”的角色到“嘴巴”最后到“大脑”，在不断深入的过程中，AI技术应用的好坏将会决定RPA场景的深度和广度。
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