盡管沒有廢話全色肉的黃文:RPA的編程和應用相對來說對用戶更友善，目前的沒有廢話全色肉的黃文:RPA技術尚處于成長階段，需要更多智能化屬性，比如“思考、辨別”能力，需要根據業務場景在RPA底層技術基礎上做個性化開發，然后測試、交付。

　　而AI則結合了機器學習和深度學習，具有自主學習能力，通過計算機視覺、語音識別、自然語言處理等技術擁有認知能力，更傾向于發出命令。尤其借助AI的自然語言處理、計算機視覺能力，RPA能夠實現有效自動化的可能性大大增加。

　　也就是說，增強和模仿人類判斷和行為的AI技術恰好補充了基于規則的RPA技術。

　　接下來，RPA需要自動執行更多完整的端到端流程。而AI可以從以下兩方面完善RPA端到端的流程自動化：

　　認知捕獲：認知捕獲側重于通過全渠道（即Web表單、紙質文檔、電子郵件）提取數據，然后使用本地AI、認知算法將非結構化數據轉換為結構化格式，以便RPA可以開始自動化工作任務。

　　流程編排：流程編排為自動化工作流增加了嚴謹性和紀律性。由于RPA自動化的工作任務通常是工作流程的一部分，這一點很有意義。同時，流程編排也有助于RPA處理所有異常情況，執行傳統的動態案例管理。

　　借助AI智能識別技術，RPA可以輕松識別紙質發票中的編號、日期、金額，并自動輸入到Excel表格中。RPA取代傳統人工錄入，以一種更準確、快捷、高效的方式，引領自動化處理的潮流，及時響應業務變化和拓展。