很多企业在RPA项目调研阶段发出这样的疑问：“我们的流程不够标准，RPA是不是用不上？”但事实上，在AI技术不断融合的今天，RPA的边界早已不止于“复制粘贴”那么简单，它正从单纯的“流程执行器”进化为企业的“流程智能助手”，不仅能做重复性高的工作，也正在逐步掌握更多灵活性强的场景。
根据艾瑞咨询《2023年中国RPA行业研究报告》，近几年由于各行业企业新旧系统迭代、非结构化数据爆发等原因，RPA的需求锚点增多，RPA应用的场景数量也不断上涨，RPA与AI融合，能够解决更多业务问题，于是新一代RPA来了。
传统的RPA VS 新一代RPA产品
传统RPA确实更擅长处理财务录入、报销审核、报表生成这类规则清晰、结构化数据丰富的流程，但随着自然语言处理（NLP）、文档识别（OCR）、大语言模型（LLM）等AI能力的融入，新一代RPA产品正在逐步打破“只能应对重复任务”的技术限制。
对新一代RPA来说，读取PDF、邮件正文、扫描图片等非结构化文件已是小菜一碟，它还能根据流程上下文，进行条件判断与多分支处理。能调用企业知识库，实现流程内嵌决策。甚至还可以通过自我学习能力不断优化流程路径。
这也意味着，RPA不再只是简单的替代重复劳动，而是成为企业数字化的灵活执行端和智能连接器。
在一些行业和企业，一些业务流程不是高度重复的，但也能使用RPA进行自动化落地。
在银行，要处理基金交易指令就意味着要面对大量格式各异、内容复杂的PDF文件，传统的工作方式需要业务员人工阅读、提取、核对后录入系统，效率低而且容易出错，引入具备AI能力的RPA后，可以自动识别文档内容、提取关键字段、生成业务指令，整个流程可实现高度的自动化。
在政务服务平台，不同的事项审批节点和规则都不统一，通过RPA结合业务规则引擎和知识图谱，流程可以自动分发到相应的审批路径，再触发不同动作，极大缓解了基层人工压力。
还有制造企业，RPA可以全天候监测和整合设备异常信息，自动触发维修工单，或者将部分问题推送到预测维护系统，以此来提升响应效率。
这些流程都不属于“高度重复”的，但是因为具备相对明确的规则和数据入口，且可以通过AI能力进行结构化、识别与判断，因此同样具备极高的自动化可行性。
因此，自动化的本质不是“重复性”，而是“规则可量化”。 基本上你的业务流程满足三大要求，就基本适合部署RPA了，一是规则可定义，即流程存在明确步骤或确定的逻辑路径；二是输入可识别，也就是流程涉及的文本、数据或文档可以被机器读取；三是结果可执行，即流程操作能通过系统执行或系统间协作完成。
现在随着AI技术的融合，越来越多业务流程都被纳入RPA的能力边界，显然，RPA的能力边界正在不断扩大，未来还将继续扩大。 因此，自动化目前也不再局限于单调重复，而是延展至更多 “轻判断+弱结构+多系统” 的复杂业务链路。
现在国内RPA也是越来越卷，阿里云、金智维、来也科技、影刀、实在智能、八爪鱼等国产代表性厂商在多个行业争相追逐，加速落地，以下是艾瑞咨询总结的这些RPA厂商的竞争格局：
从总体技术演进方向来看，这些国产RPA厂商目前都已经逐步从传统RPA平台向“RPA+AI融合”转型升级了。
在底层架构上，影刀与来也科技早期主打“极简开发”与“低门槛上手”，在中小企业市场积累了广泛用户，适合对流程复杂性要求不高、部署周期短的企业场景。
阿里云则依托其云生态优势，将RPA能力嵌入多款云产品中，适用于需要快速在IaaS/PaaS基础上扩展自动化能力的企业，特别在数字政务与零售领域拓展迅速。
实在智能、八爪鱼等厂商也在持续丰富自身的“数据处理能力”与“跨平台整合能力”，尤其在数据抓取、网页自动化方向形成一定壁垒。
值得注意的是，一些厂商已开始尝试构建具备智能感知和任务自主决策能力的新一代“AI Agent”产品形态。金智维在这方面相对比较领先，探索如何将RPA与知识图谱、自然语言理解、大语言模型等技术深度融合，推动从流程自动化向流程智能化演进。在高复杂度的业务流程中，这一点优势就比较突出了，比如政务审批路径编排、金融报表智能生成、制造工单预测分发，在这类场景中，金智维的产品能更灵活地应对跨系统的复杂需求，也更贴合当前RPA“走向智能化”的技术发展方向。
整体来看，在这场崭新的角逐中，国产RPA厂商谁能率先在安全、灵活、智能、行业适配之间找到平衡点，谁就有可能在下一阶段的国产RPA竞争中脱颖而出。
RPA早已不是只能处理重复点击的工具，它正在与AI结合成为企业的智能基础设施。对于想要启动流程自动化智能化的企业而言，判断是否能用RPA的关键，不是“是否重复”，而是“是否能规则化、是否有价值”。相信未来的RPA既能执行，也能理解，将真正推动企业走向深层次数字化。
