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AI与RPA的深度融合正驱动自动化技术从基础规则执行向智能决策跃迁，其核心路径与场景价值主要体现在以下方面：
* 技术融合层级演进
交互智能化（感知层）
生成式AI赋能：90%的RPA厂商集成NLP、CV技术，实现非结构化数据处理（如合同解析、票据识别），银行合规审查效率提升5倍，制造业数据录入错误率降至0.1%。
对话式交互：RPA+聊天机器人构建智能客服系统，自动响应订单查询、退款拦截等场景（如影刀AI通过自然语音指令生成工作流）。
决策自主化（认知层）
AI Agent驱动：清华ProAgent实现工作流自动生成，通过目标拆解动态创建RPA流程，替代人工设计环节。
实时优化能力：机器学习算法动态调整流程参数，电商促销配置周期从3周缩短至3天。
执行协同化（操作层）
低代码+多模态操作：可视化交互设计支持拖拽生成自动化流程（如坐标点击、随机延迟设置），降低开发门槛。
跨系统联邦协同：如金智维“机器人联邦”技术实现ERP、CRM等异构系统无缝协作。
* 行业场景深度应用
| 领域 | 融合价值 | 典型案例 |
| 财税 | 100%自动化票据处理、税务合规 | 智能报账系统月处理200万张票据，错误率趋近0 |
| 金融 | 实时风控审计、合同智能审查 | NLP技术实现贷款合同关键条款秒级提取 |
| 制造 | 供应链动态调度、质检自动化 | RPA+CV识别产品缺陷，质检效率提升300% |
| 政务 | 多部门数据互通、审批流程加速 | 来也科技IA套件实现跨部门文件自动流转 |
* 关键挑战与突破方向
动态适配瓶颈：系统界面变更易导致传统RPA失效，第二代AI-RPA通过图像语义理解实现动态元素定位。
决策可靠性：复杂场景需强化AI模型训练（如医疗诊断辅助），当前仍需人工校验关键结果。
生态整合：头部厂商构建“RPA+AI+低代码”平台矩阵（如来也科技IDP、实在智能TARS），但中小厂商工具链割裂。
未来融合焦点将转向目标驱动型Agent：用户下达业务目标（如“处理本月退款”），AI自动分解任务、调度RPA执行并反馈结果，实现“所想即所得”的智能化跃迁。