RPA与AI融合推动智能自动化发展。传统RPA主要处理结构化任务，而AI技术的引入使其能够处理非结构化数据，通过机器学习、NLP和OCR等技术实现智能分类、预测决策等功能。AI赋能的RPA可应用于客户服务、文档处理等领域，实现自动化工作流优化。未来趋势包括系统自学习、跨领域融合和全自动化工作流，推动企业数字化转型。RPA与AI的深度结合将显著提升企业运营效率，实现从基础自动化到智能自动化的跨越。

RPA与AI融合推动智能自动化发展。传统RPA主要处理结构化任务，而AI技术的引入使其能够处理非结构化数据，通过机器学习、NLP和OCR等技术实现智能分类、预测决策等功能。AI赋能的RPA可应用于客户服务、文档处理等领域，实现自动化工作流优化。未来趋势包括系统自学习、跨领域融合和全自动化工作流，推动企业数字化转型。RPA与AI的深度结合将显著提升企业运营效率，实现从基础自动化到智能自动化的跨越。

RPA与AI融合推动智能自动化发展。传统RPA主要处理结构化任务，而AI技术的引入使其能够处理非结构化数据，通过机器学习、NLP和OCR等技术实现智能分类、预测决策等功能。AI赋能的RPA可应用于客户服务、文档处理等领域，实现自动化工作流优化。未来趋势包括系统自学习、跨领域融合和全自动化工作流，推动企业数字化转型。RPA与AI的深度结合将显著提升企业运营效率，实现从基础自动化到智能自动化的跨越。

随着技术的不断发展，RPA与AI、大数据等先进技术的结合，将进一步推动企业实现智能化自动化，开创全新的业务运作模式。然而，RPA的核心并非是简单的替代工作，而是通过模拟人类的操作行为，自动化那些重复、规则性的任务。与传统的集成方法不同，RPA不依赖于修改现有系统的代码，而是通过模拟用户的操作来与应用程序交互，因此不需要对现有IT基础设施进行复杂的修改。在未来，RPA将不仅仅是一个工具，而是企业数字