眼下，AI技术在企业中的应用仍处于初步探索阶段。而RPA则更加务实，被视为企业提升效率和生产力的驱动力，也因此成为AI落地的前沿阵地和融合器。
RPA与AI相结合，可通过NLP（自然语言学习）、OCR（光学字符识别）、ML（机器学习）等技术，拓展软件机器人的工作范围，进一步释放自动化的潜力与价值。
越来越多的企业已清楚认识到，如同多年前的ERP、CRM、WorkFlow一样，RPA+AI正在被纳入到企业自动化策略之中，优化业务流程。
身处数字化时代，企业处理数据的速度、准确度正影响着其业绩和成果。RPA+AI释放自动化潜能，帮助企业降低成本、提高效率，最终提升企业在行业内外的竞争力。
RPA+AI赋能6大应用场景
随着机器人流程自动化在各行各业的落地，RPA覆盖的场景也从基于规则的、简单任务自动化，扩展到需要AI能力的、复杂流程自动化。
相较于传统的RPA，经过AI加持的RPA在读取非结构化数据、助力决策、保障执行任务准确率、衔接人机交互任务上更具优势。
财务场景：票据处理
门店销售的商品需要客户在商场付款台进行支付，完成支付后把第二联交回门店。商场和门店会定期通过POS机的刷卡记录进行结算。该流程中，门店要对系统里的销售记录和实际支付金额（即小票金额）进行对账，数据繁多，人工核对工作量大。
RPA+AI可实现财务票据自动处理。通过UiBot Mage识别电子版小票，抽取日期、销售金额等关键信息，并将识别好的信息与系统里的销售记录进行对账。
即使一张小票内含有多件商品的销售记录（如6张小票对应10条销售记录），RPA+AI机器人也能准确进行对账。
人工只需处理极少数没有对齐的账目即可，极大减少了人工核对的工作量。
法务场景：合同信息抽取
合同文本是一种典型的非结构化数据，一般需要人工将结构化信息录入到合同管理系统中。即使用传统的“OCR识别+信息提取”，也只有约75%的平均识别准确率，而且需要编写大量规则来进行信息抽取。
通过RPA+AI，能够智能抽取合同名称、甲方乙方、标的、金额等关键信息。
某公司法务部门要处理3份模板和内容完全不同的合同（纯文本、文本+表格、文本+图片、横版、竖版），人工处理耗时费力。
UiBot Mage通过文档识别和表格识别来分析图片内容，自动提取合同中的要素信息，为合同管理流程提供开箱即用的解决方案，不仅可节省企业人工成本，也能降低人工操作失误带来的风险。
银行场景：开户表格处理
某银行每天要处理3000张用户手工填写的开户表格，需要员工手工输入3000次表格数据。
随着RPA在银行业的普及，通过RPA机器人可自动处理500张表格。但由于用户手动填写不够规范，还有2500张表格需要人工处理。
加入AI能力后，RPA机器人可大幅度提高理解能力，3000张开户表格中，能够自动处理2800多张，不但精度高，而且更高效。余下需要人工处理的表格不足十分之一。
金融场景：KYC流程
KYC（Know Your Customer）即“核实客户信息”，是金融行业重要的合规流程。银行、保险、证券等机构需要通过收集客户数据，核实客户身份背景，验证客户信息来全面了解自己的客户。
这些客户信息大多来自不同文档，不同系统平台。员工手动处理数据进行验证需要花费至少一周的时间。
RPA+AI可自动识别读取数据，跨系统收集客户信息，并通过预先设定的参数对客户信息进行验证、审核，过滤可疑的欺诈者。员工只需花费几分钟就能完成核实验证工作，不仅提高处理效率，还能节省大量时间。
政务场景：综合窗口高频事项受理
RPA+AI是助力一网通办快速连接的重要技术手段，帮助连通不同政务部门的系统平台，打通数据共享，让业务流程变得更便捷更高效，赋能政府数字化转型。
以“污水排入排水管网许可证核发备案”服务事项为例：整个业务流程需要处理的信息量大且容错率低，每天需要重复操作60多遍，耗时费力。
在RPA+AI的帮助下，窗口工作人员只需要输入申请单位的信用代码，机器人则自动查找所需信息完成录入后进行打印，并在工作人员核定盖章后自动扫描和分类归档，整个流程2分钟即可完成，且速度恒定，出错率低。
电力场景：智能用电流程
在各电网公司大力建设智能用电流程规划中，RPA+AI适用于用电报装资料审核和录入，用电数据监控、电费催收，对用电投诉进行自动处理，用电智能客服等流程环节，实现对整个用电过程的科学统计，让终端用户能够方便快捷地用电。
