数字经济发展进入深水区：AI与RPA融合推动超级自动化新纪元

随着数字化潮流的涌动，RPA和隐私计算等领域的科技进步迅猛，得到了广泛的认可。特别是RPA与人工智能的结合，已经成为业界关注的焦点，预示着超自动化时代的到来。

技术发展趋势

现在，RPA、隐私计算等小领域技术如同春雨后的竹笋，迅速崭露头角。无论是资本市场还是行业客户，都对这样新兴技术表现出了极高的兴趣。以云原生技术为例，众多企业正加速迈向云端，积极推动相关技术的应用。到了2023年，金融行业大约有七成的公司开始尝试运用云原生技术来提升工作效率，预示着新技术的发展前景十分看好。

RPA技术能够模仿人的操作软件，自动完成那些重复性的工作，因此在各行各业得到了广泛的应用。根据数据，到2023年，全球RPA市场的规模已经超过了20亿美元，并且还在持续增长。然而，RPA技术也存在一些不足，比如它的数据提取能力有限。这就使得RPA与AI技术的结合成为了一种必然的趋势。

RPA与AI融合难题与突破

RPA现在遇到的问题在于其拾取能力有限，不能适用于所有软件，并且要让用户感觉不到智能化操作的难度较大。以某些特定软件为例，RPA经常出现识别错误和操作失误，这会导致业务流程的中断。因此，我们需要借助AI技术来提升其通用性和智能水平。

实在智能通过引入AI技术到RPA中，增强了其基本功能。该技术运用了融合拾取技术，从理论上讲，能够识别和操作各种软件，打破了传统RPA应用的限制。具体来说，一家制造业企业应用此技术后，其生产流程的自动化水平提高了30%，效率显著增强。

AI对RPA核心能力的重要性

RPA产品若想具备信息提取和软件操控的关键功能，人工智能技术是必不可少的。信息提取环节，需要借助深度学习等AI技术，来准确识别和提取不同格式的信息。例如，物流公司运用RPA与AI结合，可以迅速从快递单据中获取目的地、重量等关键数据。

在软件操作控制上，AI技术让RPA变得更加灵活和精确，能更好地遵循业务规则。在银行客户开户流程中，借助AI力量的RPA能够根据实时信息精确执行开户任务，提升了开户速度，减少了人为失误。

实在智能的创新举措

实在智能广泛运用AI技术，有效增强了业务人员的工作感受。在流程挖掘方面，AI能够自动解析企业的业务流程，识别出其中的问题和改进空间。例如，一家零售公司在采用该技术后，其库存管理流程得到改善，库存成本减少了15%。

为了使AI在企业中更容易实施，实在云脑应运而生。这种云脑依托多种学习框架，助力业务人员高效构建模型。比如，某教育机构利用云脑平台训练出了学生成绩预测模型，这对教学决策给予了强有力的支撑。

超自动化核心与目标

超自动化技术的核心在于将RPA与AI技术深度融合，并引入低代码等创新技术，以实现智能决策和数字化运营。这表明企业的业务流程不仅能实现自动化，还拥有了智能判断和优化功能，从而提升了运营效率和企业的竞争力。

我们的目标在于构建一个全民可用的超自动化平台。我们运用了全国产、全自主研发的技术栈，助力众多企业应用RPA和AI技术。与传统的RPA相比，我们的平台更贴合用户的业务需求，使用起来也更加便捷。

前沿技术融合与产品价值提升

实在智能在低代码和国内技术领域积极投入，并实现了技术的深度结合。低代码技术降低了编程的难度，使得非专业人员也能参与到流程自动化的改进中。在国产化适配上，我们坚持自主研究核心科技，保障了产品的安全与控制能力。

超自动化RPA平台，集成了多种技术，应用领域不断拓宽，价值也在不断提升。比如在电商评论管理方面，通过实在云脑与RPA的结合，能够轻松训练模型并监控商品评论。有电商企业采用此技术后，问题商品的处理效率提升了50%，从而有效提高了客户满意度。

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