随着人工智能（AI）和机器人流程自动化（RPA）的快速发展，两者的结合正在成为企业数字化转型的关键推动力。AI为企业提供了前所未有的数据处理能力和智能决策能力，而RPA则专注于流程自动化，通过模拟人类的操作来完成重复性任务。那么，当AI和RPA结合在一起时，能为企业带来什么样的变革？在这篇博客中，我们将探讨如何通过AI+RPA技术真正实现AI的落地应用，推动企业向智能化迈进。
1. 什么是RPA？为什么与AI结合？
RPA是一种通过模拟人类操作软件系统，完成大量重复性、规则化任务的技术。常见的RPA应用包括财务报表处理、数据迁移、订单处理和客户服务等。RPA的核心优势在于自动化、减少错误和提高效率。
但RPA传统上处理的是结构化数据和固定规则流程，对于需要判断或预测的复杂场景力有不逮。这时，AI的引入便能弥补其短板，AI擅长处理非结构化数据、自然语言理解（NLP）、图像识别等复杂任务。这种AI与RPA的结合，将原本的“固定流程自动化”转变为“智能流程自动化”。
2. AI+RPA的关键应用场景
a. 智能客服系统
AI结合RPA后，可以为客服系统带来革命性的改变。AI智能客服能够通过自然语言处理技术，自动识别和理解客户的需求，提供实时的反馈与解答。而RPA则在后台执行一些标准化操作，如订单查询、退换货处理等。AI+RPA的结合可以大幅减少人工干预，提升客户服务的响应速度与质量。
b. 财务自动化
财务部门通常处理大量重复性工作，如报表生成、账单核对、费用报销等。RPA能够自动化这些任务，而AI则能帮助处理复杂的账目分析与预测。通过AI+RPA，企业可以自动处理发票、财务审计以及税务申报，减少人为错误的同时，大幅提高工作效率。
c. 供应链管理
在供应链管理中，AI可帮助企业预测需求、优化库存和生产计划。而RPA则可以自动化处理订单、发货单生成、供应商沟通等流程。通过AI分析历史数据和市场趋势，RPA可以根据AI的预测自动调整供应链流程，确保企业运作高效、成本降低。
3. AI+RPA如何解决企业痛点？
痛点一：重复性工作多，效率低
在传统企业中，重复性工作的比例高，员工需要大量时间处理低效的任务。通过RPA自动化常规流程，结合AI智能处理决策性任务，企业可以显著提高整体工作效率。
痛点二：人工错误率高，运营成本高
人类在进行大量重复性任务时，难免会出现操作失误。AI+RPA不仅能减少错误率，还能通过数据分析进一步优化流程，从而降低运营成本。
痛点三：复杂数据难处理，难以做出精准预测
AI拥有强大的数据处理和分析能力，尤其是在处理非结构化数据（如图像、文本等）方面。结合RPA，AI能帮助企业轻松应对复杂数据处理需求，同时通过预测模型给出更精准的决策建议。
4. AI+RPA的技术落地路径
a. 评估业务需求
企业应首先分析业务中的痛点与机会，评估哪些流程适合自动化，哪些需要AI的智能化处理。例如，客户服务中的常规问题适合用RPA处理，而复杂问题则需AI介入。
b. 选择合适的技术栈
在实施过程中，选择合适的AI和RPA平台至关重要。对于AI，常见的技术包括自然语言处理、机器学习和图像识别等。RPA工具如UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism等，已被广泛应用于自动化流程中。
c. 持续优化与迭代
AI+RPA的实施不是一蹴而就的。在项目上线后，企业应通过监控实际运行情况，持续优化模型和流程，确保系统稳定运行并随业务需求不断进化。
5. 以电商平台的AI+RPA应用为例
以知名电商平台为例，借助AI+RPA技术，该公司大大提升了订单处理效率。爱嘉客服AI智能客服能够快速识别客户需求，RPA则自动处理客户查询订单状态、物流信息等。除此之外，通过AI预测市场需求，平台的库存管理也变得更加智能化，避免了库存积压和断货的情况。爱嘉客服当AI遇到解决不了问题的时候将会自动进行转人工，实现人机协同的智能未来。
6. 未来展望
随着AI技术的进一步成熟，AI+RPA的应用范围将会不断扩大。未来的智能企业将不仅依赖于简单的流程自动化，还会在智能化决策、个性化服务等领域展现更大的潜力。通过AI+RPA的结合，企业能够实现从“效率提升”到“智能决策”的转型，真正让AI技术从理论走向实践，助力企业实现数字化转型的最终目标。