RPA，即 Robotic Process Automation，通过模拟人与计算机的交互，实现工作流程的自动化。这种技术解决了企业信息化进程中产生的重复人工操作问题，减少了数据孤岛的形成。传统的解决方案如业务流程外包、IT 系统重构等面临着高成本和长周期等挑战。而 RPA 从 UI 层面进行非侵入式连接系统，基于图形化界面设计，低门槛且无需大量 IT 介入，可快速灵活地部署。
随着技术的不断发展，早期的简单 RPA 已结合 OCR、NLP 等 AI 技术，处理非结构化数据。其应用场景已从简单的桌面任务扩展到复杂的业务流程，并在各行业中广泛渗透。Gartner 预测，RPA 将在大型中迅速普及。
技术架构与核心优势：典型的企业级 RPA 软件平台由设计平台、机器人、控制平台三部分构成。设计平台负责脚本开发，机器人依流程需求执行任务，而控制平台则管理机器人的全生命周期。
RPA 的核心在于业务流程的自动化与智能化。它通过模拟人的操作执行任务，融合 AI 技术后能处理复杂数据与决策。其显著优势包括快速部署、不影响 IT 架构、理想状态下可实现 7×24 小时工作、错误率近乎零以及操作全程留痕确保合规。RPA 的应用场景需明确且大量重复，如财务、人力、供应链等多领域典型场景，为企业降本增效提供支持。
业务流程优化与 RPA 实施
- 企业应优先选择能快速获得收益的场景进行试点，明确需求并聚焦影响 ROI、耗时重复、容错率低等流程。
- 在评估阶段，依据规则明确、流程固化且系统稳定的筛选标准，使用如 UiPath 的复杂性评分系统辅助确定优先级。
- 选型时，需考虑 RPA 产品的组件功能、设计器的灵活性、执行器的跨平台集成能力以及控制器的全生命周期管理能力。
厂商评估与项目实施的关键要素
- 企业需综合考量厂商的综合实力、服务记录、产品服务及定价等度因素。
- 明确流程范围后，进行深入调研分析以生成需求和方案文档。试点开发并通过 UAT 测试确保符合业务需求。
运营与扩展的基石
- 项目上线后，企业需持续评估收益、维护机器人并优化流程。
- 建立 RPA 卓越中心（CoE）至关重要，它整合资源并提供全方位支持。
行业应用案例
- 金融行业通过 RPA 解决系统割裂和自动化覆盖不足等问题，实现多业务领域的覆盖和大量执行。
- 制造行业通过与科技公司合作，解决数据问题并提高能效比，为制造业提供经验。
- 地产行业通过引入 RPA 提高财务部门的效率，并推动行业数字化转型。
- 物流行业通过与 RPA 公司的合作，优化流程与服务，降低成本并提升服务水平。
技术融合与部署方式升级
- RPA 与 AI 的深度融合将进一步突破应用限制，拓展复杂业务场景。
- 企业 RPA 部署从桌面转向一体机和云端，以满足规模化发展需求。