历史上，任何一次新技术的爆发，都将带来超乎想象的新商业与新经济模式。同样的事情也将发生在人工智能（AI）时代。AI的出现，可以使人类比现在创造更多价值。
人工智能“落地难”？RPA给出解决方案绕不开的人工智能
AI是一系列运用感知、理解、行动和学习等技能，拓展丰富人类能力的技术。AI能帮助盲人感知到彩虹，又或者在短时间内攻克人类的重大疾病；它能使病人医学报告无差错成为现实，也能让失踪儿童早日与家人团聚；无人驾驶一键畅达，抑或是独居老人得到全天候的照顾……
AI不仅是一种技术，更是每一个个体通达梦想的可能。
随着消费者个性化需求日渐突出，企业想要了解用户变得越来越难。但AI可帮助企业洞察用户所需所想，及时反应，获得用户的信任和依赖。此时此刻，AI将改变企业与顾客互动，以及获取信息的方式。
如何更紧密地拥抱AI，释放被禁锢的价值，从新技术趋势中获益，无论对大型公司、还是创新型初创企业来说，都是绕不开的问题。
AI的困境：落地难
第一轮AI浪潮，把智能引入业务流程，并提高了工作效率，未来的AI发展势必会进一步产生更深远的影响，甚至有望实现自第二次工业革命以来最重大的创新发展。
眼下，当全球各经济体努力追求更高的经济增长和生产力之时，很多商业领袖纷纷将目光转向AI，希望从中寻找出路。然而，AI在具体业务场景的落地，还和想象的有一段距离。
技术实力并不等于变现能力，技术领先也不一定就具有商业价值。虽然AI的未来必然很美好，但没有适合的具体应用场景的人工智能更像是“屠龙之术”。
AI主要以数据为中心。由于数据需要标注整理，所以目前阶段的人工智能实现的前提，是以大量人为标注的数据为基础。这就需要耗费大量的人力和时间。实际上，有关数据处理的相关工作完全可以交由RPA机器人流程自动化来处理。
RPA结合AI，优势互补
RPA结合AI，既能增强RPA的能力，又能快速将AI落地。
一方面，增强RPA能力。如果说AI技术是机器人的大脑，那RPA就是机器人的四肢。AI可以让RPA处理一些流程相对灵活的业务。AI技术的特征之一，是令程序具有一定认知、学习、推理的能力，通过输出一些决策，让过去单一化、机械化的软件流程自动化技术变得更为灵活。
传统的RPA更为擅长处理结构化数据。在非结构化数据上，则表现欠佳。搭载光学字符识别（OCR）、自然语义理解（NLP）、智能图谱等AI技术的RPA对于非结构化数据的识别能力将大为增强。
非结构化数据通常包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等等。非结构化数据很难甚至不可能通过算法解释。
大多数公司目前仍处于从非结构化数据中提取信息的阶段，在RPA中结合OCR、NLP等技术，让以往需要工作人员对照纸质文件录入、核对的信息实现了自动录入，并能根据字段特征，自动填写到相应系统的相应位置。
另一方面，加速AI落地。逻辑上，RPA和AI是两个非常互补的概念。承袭了流程自动化的RPA技术对应着现成的需求、多样的场景，较为务实，但缺少了一些想象力。反观暂时进入低谷期的AI，虽然对应着长远趋势，但缺少落地支撑。RPA AI则构成了当前智能化解决方案的黄金组合。未来RPA AI将会在更多的行业掀起变革的潮流。
