在自动化领域，RPA与生成式AI都是强大的技术，都可以用来实现自动执行重复耗时的任务。
主要区别是：传统RPA擅长处理结构化与规则明确简单的流程，而在非结构化数据处理、动态上下文适应、智能决策等能力上有欠缺；而基于LLM（大语言模型）的生成式AI则具备了强大的自然语言理解与推理能力。
因此如果将两者融合，则可以实现更加智能化、更具适应能力、更高效的自动化流程方案，更好地应对复杂的任务场景与数据，拓展RPA自动化的边界，实现增强的RPA机器人。
RPA就像“双手”，而AI技术则是“脑子”，两者结合起来，可以处理更为复杂的任务了。
这样说，大家可能概念还是很模糊。我们来看看具体的例子
——费用报销与合规审核
场景特点：高频、规则明确（如差旅标准、发票合规性），但人工审核耗时且易出错。
RPA：自动抓取报销单据（如发票、行程单）并录入系统。
AI：通过OCR识别发票信息，NLP审核报销理由的合理性，AI模型判断是否符合公司政策（如超标住宿费）。
结果：自动生成审核报告，仅需人工复核异常情况。
——客户信用评估与账期管理
场景特点： 需结合历史交易、外部征信数据评估客户信用，规则复杂但容错空间较大。
RPA：自动抓取客户交易记录、公开征信数据（如企查查）。
AI：通过机器学习模型预测客户违约概率，动态调整信用额度。
结果：自动生成信用评估报告，支持人工最终决策。
—— 税务申报与合规检查
场景特点：税务规则明确（如税率、抵扣项），但数据量大且政策变动频繁。
RPA：自动汇总进销项发票数据，生成申报表初稿。
AI：检查税务合规性（如发票红冲逻辑，预警政策变动影响（如新税收优惠）。
结果：申报准备时间缩短80%，减少人为疏漏风险。
通过上述几个场景，相信可以感知到RPA+AI技术好在哪里了。RPA+AI 技术能够——
效率提升：减少重复劳动，释放人力做更有价值、创造性的活动。
错误率降低：规则明确的场景可实现近零错误。
成本节约：初期投入回报周期通常为6-12个月。
扩展性：从单一场景（如费用报销）逐步扩展至全流程（如“从采购到付款”）。
而近期的Deepseek大火，也让大家再次关注起来RPA+AI技术，不少厂商都纷纷接入Deepseek，例如微软、英伟达、亚马逊、腾讯云、华为云、阿里云等，也有RPA厂商，金智维。
以金智维为例，接入的KI-Agent平台。Deepseek接入之后，能够实现大幅提升平台对复杂场景需求的推理和规划能力；更高开发效率、更低算力成本；加上本身本地知识库，更懂业务。这一次接入相信，让整个RPA+AI技术得到很大提升，“脑子更聪明”了。
