随着企业业务需求的不断变化，越来越多的组织开始把传统的自动化服务与人工智能技术相结合使用，如光学字符识别、计算机视觉、机器学习、自然语言处理和智能分析等，以处理文档分类、文档数据提取/验证、数据传输等业务。
在如此大潮下，“新RPA”顺势而生。
何为“新RPA”？其实，新RPA，关键在于AI人工智能和RPA机器人流程自动化的结合。
RPA+AI对IPA：原本同根
早在2017年，麦肯锡的一篇文章就详细介绍了一款名为IPA的技术。IPA是英文Intelligent Process Automation的缩写，常译为“智能流程自动化”。其实，一定程度上IPA等同于RPA+AI。
对此，麦肯锡认为IPA包含如下五项核心技术：
一是机器人流程自动化（RPA），这是IPA的基础。
二是智能工作流（Smart Workflow），流程管理软件工具，集成了由人和机器团队执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，用来管理不同组之间的切换，包括机器人和人类用户之间的切换，并提供瓶颈阶段的统计数据。
三是机器学习或高级分析，通过“监督”或者“无监督”学习来识别结构化数据中模式的算法。
四是自然语言生成（NLG），在人类和系统之间创建无缝交互的引擎，遵循规则将从数据中观察到地信息转换成文字，结构化的性能数据可以通过管道传输到自然语言引擎中，并自动编写成内部和外部的管理报告。
五是认知智能体（Cognitive Agents），一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，它可以作为一个完全虚拟的劳动力，并有能力完成工作，交流，从数据集中学习，甚至基于“情感检测”做出判断等任务，认知智能体可以通过电话或者交谈来帮助员工和客户。
IPA强势来袭，任重而道远
如今，IPA正强势来袭。据全球著名信息技术、电信行业和消费科技咨询公司IDC日前发布的《未来智能自动化》的白皮书显示，在那些已经部署IPA的企业中，40%认为IPA增强了员工工作效率，30%认为增加了客户服务的效率。
IDC研究表明，企业通过部署智能自动化将企业成本降低了35%以上，处理非结构化文档时间缩减了17%，数据错误降低了52%。
当受访者被问到，IPA主要应用在哪些领域时：60%的受访者认为是文档信息提取，53%的受访者则认为是特定句子提取，49%的受访者认为是实体提取，44%的受访者认为是情绪分析。
不可否认，企业部署IPA可以带来明显的收益，但具体的部署任然任重而道远。据IDC研究表明，超过一半的企业表示在部署智能自动化时将遭遇诸多困难，20%的受访者表示缺少IPA方面的人才。
不过IPA的前景依然广阔，IDC预测，2019年智能自动化软件（IPA）市场的规模为131亿美元，到2023年将达到207亿美元，复合年增长率（GAGR）达到12.3%。
