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眼下，AI 技术在企业中的利用仍处于初步摸索阶段。
而 RPA 则更加求实，被视为企业晋升效率和生产力的驱动力，也因而成为 AI 落地的前沿阵地和交融器。
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畴，进一步开释自动化的后劲与价值。
越来越多的企业已分明意识到，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，企业解决数据的速度、准确度正影响着其业绩和成绩。
RPA+AI 开释自动化潜能，帮忙企业降低成本、提高效率，最终晋升企业在行业内外的竞争力。
RPA+AI 赋能 6 大利用场景
随着机器人流程自动化在各行各业的落地，RPA 笼罩的场景也从基于规定的、简略工作自动化，扩大到须要 AI 能力的、简单流程自动化。
相较于传统的 RPA，通过 AI 加持的 RPA 在读取非结构化数据、助力决策、保障执行工作准确率、连接人机交互工作上更具劣势。
财务场景：票据解决
门店销售的商品须要客户在商场付款台进行领取，实现领取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理论领取金额（即小票金额）进行对账，数据繁多，人工核查工作量大。
RPA+AI 可实现财务票据主动解决。通过 UiBot Mage 辨认电子版小票，抽取日期、销售金额等要害信息，并将辨认好的信息与零碎里的销售记录进行对账。即便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 机器人也能精确进行对账。人工只需解决极少数没有对齐的账目即可，极大缩小了人工核查的工作量。
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，个别须要人工将结构化信息录入到合同管理系统中。即应用传统的“OCR 辨认 + 信息提取”，也只有约 75% 的均匀辨认准确率，而且须要编写大量规定来进行信息抽取。
通过 RPA+AI，可能智能抽取合同名称、甲方乙方、标的、金额等要害信息。某公司法务部门要解决 3 份模板和内容齐全不同的合同（纯文本、文本 + 表格、文本 + 图片、横版、竖版），人工解决耗时费劲。
UiBot Mage 通过文档辨认和表格辨认来剖析图片内容，主动提取合同中的因素信息，为合同治理流程提供开箱即用的解决方案，不仅可节俭企业人工成本，也能升高人工操作失误带来的危险。
银行场景：开户表格解决
某银行每天要解决 3000 张用户手工填写的开户表格，须要员工手工输出 3000 次表格数据。随着 RPA 在银行业的遍及，通过 RPA 机器人可主动解决 500 张表格。
但因为用户手动填写不够标准，还有 2500 张表格须要人工解决。退出 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，可能主动解决 2800 多张，岂但精度高，而且更高效。余下须要人工解决的表格有余十分之一。
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、证券等机构须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理解本人的客户。这些客户信息大多来自不同文档，不同零碎平台。
员工手动解决数据进行验证须要破费至多一周的工夫。RPA+AI 可自动识别读取数据，跨零碎收集客户信息，并通过事后设定的参数对客户信息进行验证、审核，过滤可疑的欺诈者。
员工只需破费几分钟就能实现核实验证工作，不仅进步解决效率，还能节俭大量工夫。
政务场景：综合窗口高频事项受理
RPA+AI 是助力一网通办疾速连贯的重要技术手段，帮忙连通不同政务部门的零碎平台，买通数据共享，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：整个业务流程须要解决的信息量大且容错率低，每天须要反复操作 60 多遍，耗时费劲。
在 RPA+AI 的帮忙下，窗口工作人员只须要输出申请单位的信用代码，机器人则主动查找所需信息实现录入后进行打印，并在工作人员核定盖章后主动扫描和分类归档，整个流程 2 分钟即可实现，且速度恒定，出错率低。
电力场景：智能用电流程
在各电网公司鼎力建设智能用电流程布局中，RPA+AI 实用于用电报装材料审核和录入，用电数据监控、电费催收，对用电投诉进行主动解决，用电智能客服等流程环节，实现对整个用电过程的迷信统计，让终端用户可能方便快捷地用电。
