1.1　RPA的基本概念

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

RPA也被形象地称为数字化劳动力（Digital Labor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。与人类相比，机器人有着无与伦比的记忆力和永不中断的持续工作能力，因此面对大量单一、重复、烦琐的工作任务时，有着巨大的能力优势，能极为显著地提升这类工作的处理准确度和效率。随着近年来计算机硬件成本的迅速降低，企业数字化程度越来越高，互联网的渗透也越来越深入，以RPA为代表的自动化办公技术迅速得到市场的认可，成为进入各行各业为人类分担工作的重要补充力量。图1-1是机器人流程自动化的示意图。

根据知名市场研究公司Gartner的报告，其官方调研的软件细分市场里，RPA的增长是最快的，同比增长了63%。机器人流程自动化能够快速增长，成为当前的行业热点，关键原因是RPA能够非常快速地产生价值，迅速体现出数字化转型的好处，采购方可以方便地计算出投入产出比（ROI）。相比于传统软件需要等待漫长的开发或升级之后才能体现价值，RPA可以快速减少基于人工的重复性工作，降低企业的人力负担，提升企业的运营效率。Gartner在其2019年6月发布的关于RPA供应商和系统的第一份魔力象限报告中宣称：“RPA的很多工具都能为企业创造重要的价值，其核心是帮助企业解锁与其历史技术文档相关的数据和价值。”

图1-1　RPA是未来办公创新和发展的趋势

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，计算机在一些更复杂的任务处理能力上有了进一步的突破，其中，计算机视觉（Computer Vision，CV）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）等技术的准确率相比传统方法有了大幅度的提升。这些技术正在渗透进各行各业，并发挥越来越重要的作用。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（Intelligent Processing Automation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。人们往往会认为传统的RPA技术只能从事步骤明确、规则固定、重复且简单的工作，应用场景通常只能局限于很狭小的领域，例如财务中的对账、核算等重复性的工作，或者一些批量进行而且烦琐的上传下载、简单的数据填写转录等工作。这些工作所需要的人工经验和智慧很少，在传统企业中，一般是由初级员工、实习生甚至外包岗位来承担。

图1-2　智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

上述情况正在发生转变，有了AI加持，将大量智能化模块和RPA组合在一起后，能够发挥出非常大的潜力。国际知名战略咨询机构Forrester Wave在报告中指出：“随着RPA技术的日渐成熟，分析类型将决定哪些供应商将会引领行业潮流。提供文本分析、人工智能组件集成、流程分析和基于计算机视觉的表面自动化的供应商将定位于成功交付。”RPA软件可用于实现任意数量任务的自动化。

例如，RPA可将数据移入或移出第三方应用程序系统，解决企业各独立系统间的数据共享问题。RPA还能从文档或系统中提取信息，并为有需要的工作人员自动进行填写或核对。随着人工智能、知识图谱等技术与RPA的结合逐步深入，IPA将有望在未来的十年里探索出更多的应用场景，使更多规则不明确、判断过程复杂、需要深度行业经验才能从事的业务都实现自动化。

诸如复杂的财务核算、供应链自动调度、合同和报告审阅、法律文书起草、智慧化行政审批等原先需要很多领域知识、专家经验才能进行的工作，也可以通过智能RPA技术逐步发展起来。本书后续的部分将从实战的角度为大家剖析智能RPA的功能构成和产品应用。