RPA與AI結合是RPA發展的趨勢。RPA需要AI的技術能力拓展功能服務，AI需要RPA的應用場景落地。

RPA和人工智能AI結合后的應用范圍超級廣泛，一方面可以處理：登發郵件、Excel計算、整理文件這類簡單重復性工作外；另外還能完成：身份信息智能審核、文本OCR智能分析、客服場景輔助決策與自動推薦等復雜決策類工作。

RPA會經歷四個階段的發展，前三代RPA不涉及到決策層，只是幫助人執行預先定義好的流程。需要人在初始化和運行的過程中參與監控，確保實施的準確性。而隨著人工智能技術的日益成熟，便產生了第四代RPA發展階段，即：AI+RPA。人工智能與機器人流程自動化有效結合，進行復雜場景的智能決策，其功能更加完善，應用場景更加廣泛，適用范圍更廣，RPA機器人更加智能，我們具體展開來看這4個發展階段。

四個發展階段

個階段 RPA1.0

RPA1.0可以理解為輔助人工，既簡單的輔助人完成一些基礎數據錄入、文件打開類的標準化桌面工作，整個工作過程離不開人工干預，無法自動執行，效果往往是輔助單個員工提升較小幅度的工作效率。

第二個階段 RPA2.0

RPA2.0，這個階段的rpa可以部分解放人工，可以自動完成整個業務流程中部分（某個環節）的工作流程，機器人永遠不會對這些重復性工作感到無聊，他們會完全按照預定的指示和規則，以的效率來完成這些任務，無需人工干預。

第三個階段 RPA3.0

RPA3.0可以理解為增強智能RPA，3.0階段的RPA可以簡單融合感知技術，嘗試部分獲取相關的外部知識，自動化處理目標文檔中的非結構化數據，例如發票信息（圖像）和來自客戶的郵件（文字）。但是本階段的RPA每次執行的動作都是一致的，他們并不會從每次的重復執行中進行“學習”，也不會在每天的程序化工作中進行自我改進和尋求更優的解決策略。

第四個階段 RPA4.0

RPA4.0概念，即通過感知技術(語音、人機交互、視覺)、認知技術(智能決策)、RPA技術相結合， 打造出能夠模擬人類進行業務決策和業務處理的智能助理機器人。

智能助理機器人可以學習人的業務處理經驗(數據)， 在復雜的業務場景下，達到接近人或超過人的決策準確率，打破傳統RPA技術只能按照特定規則處理業務的局限，實現深度的業務場景覆蓋。

例如：「實在智能」開發的“實在RPA”開啟了RPA4.0時代，不僅從AI組件層面進一步完善和豐富了機器人功能，可以適應更加多樣的應用環境，完成更多復雜任務。同時將機器人管理控制臺從簡單的指令、規則下發升級為智能決策中心，實現基于歷史數據和經驗積累的模型訓練加載、運籌調度和一鍵部署。實在終端機器人在完成各項任務之后，也會采集相關數據閉環反饋至智能決策中心實現模型算法的高頻迭代，不斷升級優化，提升準確性、可用性和魯棒性。

「實在智能」“實在RPA”由四部分構成：

· 機器人工廠（Z-Factory，即任務組件編輯器），豐富完善的Win組件庫、AI組件庫、行業模板庫，清晰易用的拖拽式交互體驗及一鍵生成代碼的貼心設計，讓零基礎用戶開發機器人的過程行云流水；

· AI云腦（Z-Brain，提供復雜場景智能決策解決方案）；

· 中樞控制臺（Z-Commander，綜合管理臺，全面管理部署、實時監控、任務管理、運籌調度、機器人運行情況數據化展示）；

· 終端機器人（Z-Bot，虛擬員工端，支持無人值守、人機協同等多種交互形式）。

四者相互配合，方便開發者快速、便捷拓展應用場景，實現“生產-分配-管理-執行”的流程閉環。

一方面，RPA技術可以極大的降低用戶的系統改造成本，完成數據獲取與復雜的系統操作，另外一方面，RPA搭載AI技術后能讓每一家企業擁有自己的數字員工，進入企業智能化時代。

一個令人驚訝的RPA4.0機器人的例子（實際案例）

在我們政策匹配場景的RPA實施過程中，我們成功的完成了一個RPA4.0的成功案例：政策計算器。

它是AI+RPA的典型應用，通過人工智能語義分析，構建政策要求與企業條件之間的匹配算法，實現企業與政策雙向智能匹配。我們激動的發現，政策計算器可以有效的解決政府與企業信息不對稱、政策自動化錄入、自動化解析、自動化校驗、企業政策推送、申請信息及時自動提醒等問題。

讓人驚喜的是，政策計算器可以智能評估企業多維度發展指數，量化評估企業自身條件與激勵政策之間的距離，并綜合政策解讀經驗提供專屬行動建議，達到了在政策發布與匹配場景下RPA4.0所具備的效果，為各級政府和企業的政策相關工作帶來顯著的提質降本增效！