想知道RPA是什麽，就需要對RPA的發展過程有壹個清晰的認識。接下來，我們來梳理壹下RPA應用在不同階段的狀態。
首先，當愛國軍第壹次出現時:
RPA這個詞出現在2000年。此時的RPA與之前的“類RPA”不同。“取其精華，去其糟粕，推陳出新”可以很好地概括這壹階段的發展。
它已經能夠有效地將人工智能技術與自動化技術相結合，其中OCR技術是應用最廣泛的技術，這使得RPA軟件不再依賴代碼進行截屏，而是允許用戶以可視化的方式使用拖放功能，建立流程管理工作流程，並將重復性工作自動化。這種方式降低了用戶使用的門檻，不需要專業的編碼知識就可以快速獲取數據，構建流程，這也是RPA的價值所在。
但現階段的RPA在落地過程中很難被市場接受，比如數字積累、企業生產力的選擇、企業成長的主要矛盾等。，而技術手段並不能解決廠商的自動化問題。自動化部分看起來像雞肋，因為人力成本低的時候，往往會考慮人數。
二、RPA出現後:
隨著RPA開始通過簡單的操作系統和易於操作來解決更復雜的任務，越來越多的行業大規模投入使用。比如:BPO(業務流程外包)。
BPO將RPA視為提高效率和生產力的關鍵驅動因素。兩者相輔相成。借助RPA，BPO可以以更低的成本效率和更快的響應能力優勢，快速實現辦公自動化。同時，RPA也已經能夠在外包領域落地。
然後2010之後，隨著“互聯網+”和“智能+”提上發展日程，RPA技術在各行各業都取得了快速增長，尤其是在保險、醫療、銀行、新零售等行業。
RPA的實施大大降低了人工成本，提高了生產效率並減少了錯誤。
三。2020年艾瑞報告相當關鍵——2020年中國RPA報告
這兩年RPA廠商如雨後春筍般大量湧現。如何在競爭中形成自己的優勢？真正智能的做法是:依托AI的先天優勢，在不斷提升AI競爭力的同時，深入到更多的業務場景中，賦予用戶不同非結構化數據業務場景的自動化(如發票提取、音文轉換等。)打造最精準、最高效、最人性化的智能自動化產品，即章魚數碼員工。
現實智能在傳統“三件套”架構的基礎上，打造了自主研發的AI能力平臺“智能雲腦”Z-Brain。智能雲大腦集成了包括聊天機器人、數據平臺、算法平臺在內的各種AI能力。其中，在自然語言處理領域，Z-Brain涵蓋了包括BERT、ALBERT、RoBERTa在內的最新算法。在計算機視覺領域，Z-Brain涵蓋了DB、PMTD、RARE等最新算法。具有自學習、高效叠代、參數自動調整和多場景融合技術，能夠輸出AI組件，完成大規模復雜場景下的智能決策。
文章節選:“在AI技術層面上，“真智能”的核心技術雲腦采用了業界最好的算法，可以根據不同用戶的業務場景進行個性化的數據訓練，從而實現最符合用戶業務需求的數據模型；通常數據訓練周期約為1-30天，訓練時間視數據和業務的復雜程度而定。簡單來說，“真正的智能”就是賦予用戶AI能力，實現不同非結構化數據業務場景的自動化(如發票提取、語音到文本轉換等。)，而RPA只是壹個載體。所以未來RPA的發展壹定是基於AI的，通過AI打造產品差異化和競爭力……”
“自上而下的應用策略表明，組織的管理者看到了RPA在開發中發揮的關鍵作用，並能通過RPA有效實現數字化轉型；自下而上說明實際需求是存在的，兩種需求壹般是壹起存在的。所以，只有自動化的存在，才會進壹步刺激RPA市場的發展，市場才會越來越快的蘇醒。剛開始只是在金融、銀行等大數據領域首先應用，但隨著AI技術的不斷叠代和越來越智能，RPA會在更多的業務場景中看到。”