RPA可以被赋能并转化为企业真正的数字化生产力。
随着RPA机器人不断地成长与进化，它与AI的关系将更加密切。把RPA和AI结合起来，会让RPA机器人变得更强。
RPA技术能和很多种AI技术互相结合，比如语音方面的四项：语音识别——它是把我们说的话变成文字;语音合成——它跟语音识别是反过来的，它是利用文字生成语音;以及自然语言理解和自然语言生成。
在具体的业务场景中，RPA机器人可以具有AI的视觉(OCR技术)，NLP语意解析的像人一样读取文字内容，进行逻辑思考，以及机器学习能力。这样的好处在于，在精准的商业场景当中，AI帮助RPA真正做到满足商用正确率的交付落地。那么AI加持的RPA机器人有哪些具体落地场景呢?
一、智能识别
RPA机器人可以重复地执行手和脚的动作，与此同时它要替代人的眼看功能，所以AI会为它设计非常强的捕捉功能，这个捕捉功能会用在哪些场景?
通常可以应用在例如单据识别：增值税票、费控报销发票、海关报关票据、合同、项目的验收单，还有供应链管理当中的入库单、提单、装箱单、运单等等，人员证件识别、公司执照等证件识别，甚至在公安系统、公检法系统的一些卷宗识别和语意解析等等。
二、数据存储
未来财税信息化、税务的改革会逐步将增值税发票变成一个电子化的数据。电子化的图像数据需要长期存、加密，要有颗粒度非常细的权限管理，要求安全合规。
而传统意义上的企业级IT系统，都是关系型数据库，并不能长期存储这些图片和内容。企业经营活动中，经常会有类似合规审计、内审、外审等工作，这些审计意味着CFO，财务管理中心的相关负责人、工作组会产生大量工作：需要配合审计等工作把之前所有历史数据逐一进检索、查询、筛选、打印、复印等工作。
但事实上，这些事情完全可以由统一由RPA平台管理，机器人的能力由此体现，客户也获得了真正想要的端到端业务闭环的解决方案应用。
三、数据洞察和预测
在很多的业务数据分析和决策中，往往需要从各业务系统导出的大量数据，客户最关心的是能不能把机器人抓到的维度数据进行实时、可视化的展现和分析。
RPA提供了数据洞察看板功能，客户可以自由的根据自己的业务场景需要打造实时、动态的多维图形化报表，为企业经营业务分析和决策提供第一手资料。
把RPA和AI结合起来，就能完成更多的高复杂度、高价值的工作。机器人不仅有双手，还能听说读写，识别机器能看到的东西。
