- RPA 通过模仿人类的点击和打字来自动执行重复性的、基于规则的任务,但它与人工智能不同,人工智能是对数据进行分析和调整。
- 传统的 RPA 不会学习或推理,但它通常与人工智能相结合,以处理非结构化输入,实现更复杂的自动化。
- 在没有应用程序接口的环境中,RPA 尤其有用,它允许企业在不对基础设施进行重大改动的情况下,跨遗留系统实现自动化。
- 常见的 RPA 用例包括系统间的数据传输、常规管理任务、事件触发的工作流以及后台支持操作。
机器人流程自动化(RPA)已经存在多年。它旨在自动执行重复性的、基于规则的任务,如处理发票、在系统间移动数据或更新客户关系管理(CRM)中的记录。
但是,随着自动化工具变得越来越智能,RPA 和人工智能之间的界限也越来越模糊。很多团队都在问同样的问题:
RPA 是人工智能的一种形式吗?它使用人工智能吗?它与大家突然在stack中加入的人工智能代理相比如何?
人们经常将 RPA 与人工智能对立起来,似乎两者非此即彼。但实际上,它们解决的是不同的问题,而且往往能更好地协同工作,尤其是在企业自动化领域。
什么是机器人流程自动化 (RPA)?
机器人流程自动化(RPA)是一种软件,它通过与数字系统进行交互,自动执行重复性的、基于规则的任务,就像人类一样--点击、键入、复制和触发跨应用程序的操作。
大多数 RPA 机器人都是按照一套固定的指令设计的。它们不分析数据,也不做决策,只是快速准确地重复执行相同的流程。
由于 RPA 机器人是在用户界面层面上运行的,因此可以在没有应用程序接口或集成的工具中工作。这就是为什么它们经常被用于传统系统或企业工作流程,在这些系统或流程中,结构化任务需要自动化,而无需从头开始重建一切。
人工智能和 RPA 有什么不同?
RPA 和人工智能都是自动化技术,但它们的运作方式却有着本质的不同。RPA 的功能是遵循指令。人工智能则是用来解释、预测和适应的。虽然它们经常被整合到企业自动化战略中,但重要的是要了解每种技术的实际作用,以及它们的能力止于何处。

RPA 是人工智能的一种形式吗?
不--RPA 不是一种人工智能。
RPA 通过在用户界面上模仿人类操作来实现任务自动化。它完全按照指令点击、键入、复制和移动数据。除了明确定义的操作之外,它没有学习、推理和灵活性。
相比之下,人工智能是以数据和概率为基础运行的。它能识别模式、推断意义,并在动态环境中做出决策。
RPA 执行指令。人工智能根据上下文生成输出。
之所以会产生这样的误解,是因为这两种技术都能减少人工操作。但自动化并不等于智能化。
RPA 使用人工智能吗?
传统的 RPA 系统是基于规则和确定性的。它们需要结构化的输入和固定的工作流程。但是,RPA 可以通过人工智能组件进行增强,以处理非结构化数据、语言和可变性。
- 人工智能解释原始输入(如文件、电子邮件、信息等)
- RPA 对结构化输出(如数据录入、任务路由)采取行动
这种搭配在智能聊天机器人中很常见,尤其是那些处理支持请求或内部查询的聊天机器人。如果您正在构建人工智能驱动的常见问题聊天机器人,人工智能会处理问题解释,而 RPA 可用于检索或更新后台系统中的相关数据。
RPA 与人工智能的主要区别
虽然 RPA 和人工智能经常被一起部署,但它们的技术基础和操作角色却截然不同。RPA 的设计目的是遵循准确的指令。人工智能则是为处理复杂性、模糊性和变化而设计的。
如果您正在决定在哪里使用这两种软件,本比较将突出它们在输入、逻辑、适应性等方面的核心区别:
这种区别很重要。在流程从未改变的环境中,RPA 是可靠的。当输入不可预测或任务需要解释时,人工智能就变得很有必要。在大多数现代系统中,真正的威力来自于两者的并用--各尽其能。
RPA 的主要优势
RPA 的价值不在于它的智能,而在于它的精确。在逻辑固定、界面杂乱、规模重要的系统中,RPA 可以在不中断的情况下实现一致性。
它提供了大多数企业软件堆栈所缺乏的执行层:无需更换工具即可跨工具运行。

无需应用程序接口或基础设施即可运行
RPA 不需要结构化集成。它直接与用户界面交互--就像人类操作员一样模仿点击、输入和导航。这就使它在没有应用程序接口、供应商支持有限或工具从未建立互操作性的环境中变得可行。
这也是人工智能聊天机器人平台仍在使用它的原因之一,因为在这些平台中,后台访问受限,而机器人需要跨工具自动执行工作流程,这些工具之间并没有天然的联系。
将控制权交到操作人员手中
与完全由工程部门负责的大多数自动化方法不同,RPA 通常由运营团队负责配置。这些人每天都在定义、运行和更新工作流程,这意味着逻辑更接近于最了解它的人。
这种团队驱动的方法符合更广泛的人工智能项目管理战略,其中非技术利益相关者需要在工具决策和自动化更新方面拥有更多自主权。
确保规模精度
一旦部署完毕,RPA 就会完全按照指令进行操作。没有即兴发挥,没有捷径,也没有因用户而异的变化。每项任务每次都以相同的方式执行。
这种精确性对于财务、合规性和报告等职能至关重要,在这些领域,哪怕是很小的偏差都可能造成风险。它是业务流程自动化战略的基础组成部分,该战略优先考虑可重复性而非适应性。
与人工智能一起处理执行问题
RPA 并不智能,但很可靠,这正是它与人工智能系统完美结合的原因。模型可以分类、生成或推断。然后,RPA 可以执行由此产生的操作。
在使用垂直人工智能代理构建的系统中,你会越来越多地看到这种模式,即由LLM 处理逻辑和决策,RPA 通过后台更新和系统级触发器进行跟进。
RPA 可以自动完成哪些工作
RPA 是为执行定义明确的数字任务而设计的,在适当的情况下,它可以悄无声息地消除每周数小时的人工工作。它的优势在于一致性。工作流程一旦确定,每次都会以同样的方式运行,不会出现错误、疲劳或犹豫。
当它被用来为日常业务运营中的隐形骨干提供动力时,它就会发挥最大的作用--跨越互不相通的系统,或者在过于繁琐的工作流程中,让人无法长期掌控。

跨系统数据传输
RPA 通常用于在互不关联的工具间传输结构化数据,尤其是当这些工具之间无法原生对话时。它可以提取表单提交信息,在仪表盘之间迁移记录,或根据导出日志更新内部电子表格。
这是LLM 代理框架中经常在幕后处理的工作流程类型,由模型决定更新内容,RPA 处理数据传输。
重复性管理任务
发票生成、文档记录、退款处理和状态同步等流程通常由遵循逐步逻辑的机器人进行管理。这些都是大容量、基于规则的任务,存在于每个企业的后台。
其中许多属于更广泛的 BPA 计划--在这些计划中,RPA 不是用来取代系统,而是用来在系统之间实现一致性。
基于触发器的工作流程执行
RPA 可在特定事件发生时自动触发,如提交表单、触发webhook 或在团队频道中发出命令。这些流程减少了跨工具的人工协调。
你经常会在内部ChatOps 工具中看到这种模式,机器人会根据简单的提示启动流程,而不需要工程人员的参与。
支持流程的后台协调
在客户支持环境中,RPA 可确保在一个系统中进行的更新反映到其他任何地方,例如同步票单状态、记录升级原因或跨团队路由请求。
这种协调在工作流程自动化设置中尤为常见,在这种设置中,智能系统负责处理查询,而 RPA 则负责后续工作。
客户聊天机器人的后续行动
当用户通过聊天机器人预约、更新请求或获得交易确认时,RPA 通常是执行这些操作的层。它可以执行实际更新、同步后台系统并确认交互--所有这些都是无形的。
这种模式出现在许多前端实现中,如WordPress 聊天机器人或Telegram助手。
RPA 在大型代理中的地位
RPA 专为重复性、结构化任务而量身定制。然而,在一个客户期望快速响应、内部团队依赖众多工具的世界里,自动化必须进一步发展。
这就是人工智能的用武之地。通过将基于规则的流程与自然语言理解和 API 逻辑相结合,您可以超越传统的 RPA,开始开发能够适应、响应和采取行动的助手。
平台,如 Botpress等平台提供了一种通过聊天触发操作、查询数据和自动执行实际工作流程的方法,从而实现了这一转变。
您可以创建一个机器人,它可以
- 读取Telegram上的用户请求
- 检查后台系统中的状态
- 更新记录或启动后台工作流程--就像 RPA 一样
- 并在人工智能的支持下实时响应
它是 RPA 的所有功能,但更智能,更面向用户。
今天就开始构建- 免费。
常见问题
如何决定在自动化项目中使用 RPA、人工智能,还是两者兼用?
如果您的任务是重复性的,并且遵循明确的规则,那么 RPA 就是您的理想选择。但如果涉及杂乱无章的数据或决策,人工智能就会大显身手,而将它们结合起来,往往能让您两全其美。
哪些行业从 RPA 与人工智能的结合中获益最多?
金融、医疗保健、保险和客户服务部门都喜欢这种组合。想想看:大量的文书工作、严格的规定、需要快速处理的大量请求。
将 RPA 集成到现有技术stack 中而不破坏其功能的最佳方法是什么?
从小处着手,使用范围明确的用例,使用能模仿人类操作的工具(这样就不需要使用应用程序接口了),并尽早让运营或 IT 团队参与进来,以确保一切顺利。
实施 RPA 需要开发人员吗?
不一定。许多 RPA 工具都是低代码或无代码的,因此运营团队可以自己构建机器人,尽管开发人员可以帮助处理更复杂的逻辑或集成。
在处理敏感客户数据时,RPA 的安全性如何?
如果设置得当,相当安全。你只需遵循加密和访问控制等最佳实践,尤其是在处理个人或财务信息时。