RPA概念是什么？和AI有哪些区别？
一、RPA（机器人流程自动化）概念
1. 核心定义：
RPA的全称是机器人流程自动化。它本质上是一种“数字化劳动力”或“软件机器人”，通过模拟人类在计算机上的操作，来自动执行大量、重复、基于规则的任务。
2. 关键特征：
模拟人工操作：RPA机器人就像一个“看不见的员工”，它通过操作用户界面（UI）来工作，比如点击鼠标、键盘输入、复制粘贴、打开/关闭应用、读写数据库等。它“看到”的界面和人类员工看到的完全一样。
基于规则：RPA最适合处理那些有明确、结构化逻辑和规则的任务。例如，“如果收到A类型的邮件，就将其附件下载到B文件夹，然后在C系统中创建一条记录”。
非侵入性：RPA通常不需要修改现有的底层IT系统（如ERP、CRM等）。它在系统“表面”工作，因此部署速度快，对现有系统影响小。
处理结构化数据：RPA擅长处理来自数据库、Excel表格、ERP系统等来源的标准化、结构化数据。
3. 典型应用场景：
财务与会计：自动对账、发票处理、费用报销。
人力资源：员工入职/离职流程、薪资核算、简历筛选。
供应链管理：订单处理、库存数据更新、物流跟踪。
客户服务：从多个系统提取客户信息，生成统一视图。
简单比喻：RPA就像一个“不知疲倦的办公室文员”，能够非常准确、高速地完成那些你手把手教过它的、重复性的文书工作。
二、RPA与AI的核心区别
虽然RPA和AI都是前沿技术，且经常被一起提及，但它们的核心原理和目标截然不同。可以用一个简单的比喻来理解：
RPA是人的“手和脚”：负责执行具体的、重复的体力劳动。
AI是人的“大脑”：负责思考、判断、学习和决策。
下面的表格清晰地展示了两者的区别：
| 特性 | RPA（机器人流程自动化） | AI（人工智能） |
|---|---|---|
| 核心功能 | 执行 | 认知 |
| 工作方式 | 基于预设规则，严格按流程执行 | 基于算法模型，通过学习数据来做出推断和预测 |
| 处理数据 | 主要处理结构化数据（如数据库、Excel） | 擅长处理非结构化数据（如图片、语音、自然语言、视频） |
| 目标 | 自动化重复性任务，提升效率与准确性 | 模拟人类智能，解决复杂问题，实现自主决策 |
| 灵活性 | 低。流程一旦改变，就需要重新配置或编程 | 高。具备自学习和自适应能力，能处理未知情况 |
| “智能”程度 | 规则驱动，不智能。它只会做你让它做的事 | 数据驱动，智能化。它能从数据中学习并优化自己的行为 |
| 典型任务 | 数据录入、跨系统数据迁移、报表生成 | 人脸识别、智能客服聊天、信用风险评估、自动驾驶 |
三、RPA与AI的联系：协同增效（RPA + AI = IPA）
尽管有区别，但RPA和AI的结合才是未来自动化的方向，这种结合被称为智能流程自动化 或超自动化。
它们是如何协作的？
举个例子：处理发票报销
纯RPA的局限：RPA可以自动从邮箱下载发票附件，然后打开财务系统，将发票上的信息（如金额、日期、供应商）录入系统。但前提是，发票必须是标准格式的电子版（如PDF），并且RPA需要知道数据在PDF的哪个固定位置。
当遇到非结构化数据时：如果收到的是一张用手机拍摄的、角度歪斜的纸质发票照片，纯RPA就无能为力了，因为它看不懂图片。
AI + RPA 的解决方案：
第一步（AI处理）：先将这张发票图片交给一个AI组件（如计算机视觉或OCR智能识别）。AI会识别出图片中的文字，并理解这些文字的含义（比如哪个是总金额、哪个是税号、哪个是公司名称），将其转化为结构化的数据。
第二步（RPA处理）：AI将处理好的结构化数据（如
{金额: 500元, 公司: XX有限公司, 日期: 2023-10-27}）传递给RPA机器人。第三步（RPA处理）：RPA机器人再像往常一样，将这些准确的数据录入到财务系统中，完成报销流程。
在这个例子里，AI充当了“眼睛和大脑”，负责“看”和“理解”非结构化的复杂信息；而RPA则充当了“手”，负责将理解后的结果执行到业务系统中。
RPA 是自动化任务的“执行者”，擅长处理规则明确、重复性高的工作。
AI 是增强能力的“思考者”，擅长处理需要认知、判断、学习的复杂问题。
RPA + AI 将执行能力与认知能力结合，可以处理端到端的、更复杂的业务流程，实现真正意义上的智能自动化，为企业创造更大的价值。