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一、认知自动化升级
动态决策能力突破
RPA将深度整合大语言模型（LLM）与强化学习技术，实现从“规则执行”到“意图驱动”的跨越。例如，用户通过自然语言指令（如“处理未付款订单”）即可触发自动化流程，机器人自主调用数据、分析风险并生成解决方案。
自学习与持续优化
AI模型通过历史操作数据持续迭代，动态优化流程逻辑。典型案例包括金融场景中机器人预填充高频修改字段、制造业中预测性维护策略自适应调整。
二、多模态交互增强
全感知能力集成
融合OCR、计算机视觉（CV）与语音识别技术，RPA可解析扫描文档、生产线图像、电话录音等多模态数据，实现端到端闭环处理（如合同审查、设备报修）。
自然语言交互革新
用户通过对话式界面生成自动化流程，开发效率提升400%。例如，微软Power Automate支持自然语言生成海关申报流程，3天内部署200+复杂任务。
三、低门槛开发与规模化部署
模块化低代码平台
字节“扣子空间”、UiPath Clipboard AI等平台通过组件化设计，支持非技术人员快速搭建自动化流程，企业级部署周期缩短60%以上。
智能体生态协作
分布式多智能体系统通过博弈算法协同处理复杂任务（如供应链优化），降低单一节点故障风险，提升系统鲁棒性。
四、场景覆盖扩展与垂直深化
行业渗透加速
金融领域：智能体完成合规审查、反洗钱分析等高阶任务，某四大会计师事务所审计机器人可主动与人类审计师协作提问；
制造业：RPA+AI实现产线故障预测与动态调度，某车企供应链异常响应时间从48小时压缩至15分钟。
复杂决策场景突破
智能体支持政策模拟、客户风险画像生成等创造性任务，推动RPA从“后台工具”升级为“战略决策伙伴”。
五、人机协作范式革新
共生型工作模式
87%的财务人员认为智能体已成为“有价值的数字同事”，人类员工转型为流程优化师、智能训练师等新角色。
伦理与安全机制完善
强化数据隐私保护与操作日志审计功能，通过预设伦理规则规避AI决策偏差（如金融风控场景）。
演进趋势总结：RPA+AI正从“替代人力”向“增强智能”转变，未来将构建“感知-分析-决策-执行”全链路自动化闭环，推动企业运营从“效率优先”升级为“智能优先”。