如今，RPA已经不是一个新鲜词了，在数字化转型的浪潮中，很多企业已经悄悄地把关注点从自动化转移到了智能化，老板们已经不再单纯要求这些技术能帮人“动手”完成任务，还需要能帮人进行思考和决策。所以现阶段的选型标准，除了关注RPA能力，还得关注更智能化的技术加成，例如大火的AI、智能体、大模型还有低代码等等。
当前市场上的RPA软件选择不少，很多厂商都在宣传“更智能”的升级版产品，但是他们的软件在功能、应用领域、和易用性上都各有侧重，选择RPA软件时，最重要的是找到符合自己企业特定需求的解决方案，并且进行多维度的评估。
以下选择三个极具代表性的头部RPA厂商进行深度分析。
首先，作为个人用户和电商界的神级产品，影刀RPA历来都是以短平快著称，软件界面清爽，逻辑清晰，给人的第一印象就是很好用，很好学。分免费版和企业版，适合Windows、Mac和信创系统，很多场景模板可以直接套用，网上各个平台也有很详细的开发或使用教程，还提供AI辅助流程设计工具；除了个人用户，也比较适合中小型企业的弹性需求，收费比较灵活，产品相对标准化，同时聚合了很全面的开箱即用的AI业务工具，需单独进行升级与计费。
下面来说说缺点。
由于大部分客户积累全部是在电商，所以对非浏览器的系统的接管稳定性都很差。
另外，它的AI Power依赖外部大模型，在处理在复杂任务时表现一般，比如回答不够准确，这也是国内大模型的通病。另外，虽然它可以用AI辅助流程设计，但它缺乏类似AutoGPT的自主任务规划能力，难以实现真正的智能化，所以想要“智能体”自动化的企业要注意甄别了。由于AI模块作为独立模块接入，跟RPA并未进行深度结合，导致复杂场景需要用户多次切换工具才能实现，效率变相降低。最重要的是，企业版许可费其实不便宜，对中小团队来说还是有点负担的，容易形成简单功能不满足、高级功能付不起钱的尴尬局面。
其次，在国内RPA市场份额排名第二的艺赛旗，诞生于2011年，实实在在的RPA“老兵”，它使用原生python语言作为底层语言，使用拖拉拽的方式来进行低代码流程编排。内置有300+标准化组件，预置金融、制造、能源等12个行业的自动化模板（如薪酬核算、财务对账），缩短企业落地周期至行业平均的70%。近期，它们也发布了包括“自动化魔术师”在内的一整套“企业智能体”产品体系，用户可以用自然语言描述任务需求，AI会自动解析并且生成可执行流程，从而降低业务人员开发门槛。
但是，前面说了，由于它的底层基于python，启动运行等待的时间很长，而且RPA运行起来稳定性不够，很容易自我崩溃；另外因为底层非自研，所以对除很多C/S系统，比如SAP的接管稳定性都很一般。
在AI能力方面，除了依赖外部模型的通病之外，艺赛旗所宣传的多Agent任务调度仍然需要依赖于定制开发，而且在任务执行过程中如果遇到未预见的异常，比如系统界面变更，智能体不能主动调整策略，无法实现真正的“智能化”。
最后，作为连续三年（2021-2023）占据中国RPA+AI市场和软件服务份额首位的老大哥金智维，是企业级RPA的典型代表，以安全稳定合规著称。成立于2016年，与其他厂商相比，金智维更像一个传统科技老实人，早在2009年就开始RPA技术研发，沉淀基础技术，稳扎稳打，先是在金融这种高难度行业扎稳根基，再拓展业务范围，政务、制造业、物流等行业，财务人力等领域中，金智维的落地案例也越来越多，在近两年也往AI方向发力。它在AI大模型与RPA融合领域确实有自己的一套打法，尤其在企业级场景中的表现突出，但客观来看，它依然存在一些短板。
他们的Ki-AgentS已经率先在金融行业进行部署，原理是把大模型与RPA结合，组合成一种“认知+执行”的架构，相当于给“双手”加上了“大脑”，通过RPA的执行验证机制，也规避了大模型常见的“幻觉”问题，在金融合规等强规则场景下错误率低于0.05%；同时由于有深厚的行业服务经验，它沉淀了包括金融、制造、政务等多个行业的专业知识库，通过打造企业垂直大模型，使得实用性更强、专业度和准确性更高。
当然，金智维的短板也很明显，成本高就是最大的硬伤，作为企业级方案，定制开发和实施费用是省不了的，除非你会开发或者有懂开发的员工，可以只买他们的平台；另外，其AI能力同样建立在通义千问、DeepSeek等外部模型之上，在一些高度专业的场景如医疗中，如果企业没有自建术语库或规则库，模型表现可能不够精准，但是要建立企业内部知识库和垂直大模型搭配部署，实施成本又会大大增加。
综上所述，如果你是金融、政务、大型制造企业等，尤其看重安全稳定、流程闭环和国产适配，预算充足且想尝试多技术融合，实现更高级别的“智能化”，金智维是值得考虑的。
总的来说，选型首先还是要看自己的需求，根据预算和定位来挑选可进行初步交流的产品，进入到调研阶段，则需要了解更多信息，考虑的维度可以参考以下几点：
1. 技术成熟度：软件的稳定性、可靠性、易用性等
2. 定制化解决方案：是否可以根据特定需求提供定制化解决方案
3. 售后服务：能否提供及时有效的客户服务和技术支持
4. 市场口碑：了解客户案例和真实使用反馈
5. 权威背书：通过查看相关权威行业报告、榜单排名等信息，比如IDC《中国 RPA+AI 解决方案市场份额报告，2023》，《艾瑞咨询：腾挪：2023年中国RPA行业研究报告》等等，了解这些RPA厂商在行业内的排名
6. 警惕过度宣传，需严谨验证厂商的真实AI能力
