如今，越来越多企业正在投资CRM，以便顺利运营并“取悦”自己的客户。但是，有效地管理任何CRM软件目前都可谓是一项艰巨的任务。组织必须调用大量资源，特别是像Salesforce、微软、Oracle等这样几家拥有庞大CRM平台的企业。

最近几年提高CRM效率的技术和应用逐渐增多，其中机器人流程自动化（RPA）首当其冲，随后人工智能、机器学习、智能自动化（IA）、业务流程管理（BPM）、低代码流程自动化等纷纷融入，构建起超级自动化的庞大“帝国”。

Salesforce就是一个多种技术融合发展的先行者。6月29日，全球CRM领导者Salesforce推出了全新的RPA产品MuleSoftRPA，可帮助企业跨任何系统（如Slack、Stripe、Workday等）和工作流程，实现端到端自动化，提升工作效率、节省时间和优化运营成本，堪称行业的“方向标”。

Fortune Business Insights认为，RPA软件市场在2020年上升了惊人的38.9%，达到19亿美元，并保持了其作为企业软件市场增长最快的细分市场的地位。

Statista的研究表明，到2022年，超自动化使能技术市场规模将达到5960亿美元，比2020年的4816亿美元增长约24%。

那么，在未来的几年，RPA与这些热点技术而言，是相互竞争，还是融合发展呢？用户又该如何选择呢？

图片来源：Salesforce

RPA+AI就是RPA技术和AI技术的结合。很早就有专家预言，RPA与AI的关系，就好比人类的手脚和大脑的关系，RPA是与“动手”有关的手脚，AI是与“思考”和“学习”有关的大脑。

现在，这一愿景正在逐渐变成现实。

无论是否位于智能自动化大旗下，2022年RPA和AI/ ML之间将出现更多交点。其中最显著的一个表现是RPA中AI用例不断增加。

首先，AI扩展了RPA工具处理的数据。如利用AI-OCR和智能音响（AI扬声器）等技术，将纸张、图像和音频等非结构化数据，转换为RPA可以处理的格式化数据，从而扩大自动化范围。

这样利用AI，让RPA机器人可以处理任何形式的数据，以执行发牌信息提取、电子邮件分法、语音转文本等任务，进一步丰富了RPA的工具。如AI-OCR为自动化机器人RPA增加了一双“眼睛”，AI扬声器为RPA增加了一对的“耳朵”。

其次，AI让RPA可以扩展到在业务上可以做出相关判断。RPA能否做出像AI一样的高级决策？这是一个经常被问到的问题。业内的企业产品表明，RPA与专门的AI相结合，可以做出高级决策。

例如，金融机构信用审查RPA应用，就是很好地利用AI技术，实现对业务的判断能力。流程包括：RPA将收入等信息传递给信用审查AI，并询问是否可以向此人借钱；信用审查AI根据收到的信息审查和判断贷款是否可行；RPA根据从信用审查AI返回的审查决策进行处理，如果允许，则自动执行借出业务。

预计未来将有更多的人工智能产品与RPA应用结合，为用户更多业务发展提供便利，从代替员工完成重复性任务，上升到代替人工完成重复性的复杂性工作，而且效率大幅度提高。

将专业化AI与RPA相结合，实现AI增强的RPA，已进入实际使用阶段并商业化。

Salesforce于2021年在其AI平台中增加了EinsteinAutomate——RPA工具，帮助组织实现自动化流程、构建工作流程和连接数据。

新工具包括MuleSoft RPA、Einstein Document Reader和Digital Process Automation。Mulesoft RPA功能允许用户用机器人替换重复性任务。Einstein Document Reader可扫描驾驶执照和I-9等文档，用户只需在Salesforce Flow中单击几下即可对这些数据执行操作。Digital Process Automation允许用户使用拖放工具构建品牌化的数字体验。

在财务部发票报销流程中，财务人员在收到报销单据后，首先需要完成发票的真伪查验，再进行发票信息的录入核对，在财务系统中制作税务凭证，这些操作耗时枯燥并且容易出错。

金智维科技RPA+AI财务机器人没有改变现有系统，调用OCR技术自动完成发票信息的识别，并自动查验发票真伪，核对报销单与发票信息一致后，自动进行费用核算制作凭证，完成发票抵扣。

据介绍，财务机器人接管人工操作后，平均每笔业务的处理时间由10分钟降至1分钟，财务机器人自动完成95%的操作，人工只需要做职业判断即可。每年约5万笔报销单据，预计可节约工作量50人年。

根据中智观察以往的报道，日本政府总务省发布的报告认为，财务、会计、金融成为AI+RPA应用最多的场景。AI主要应用于文字识别、语音识别、图片识别、数值判断等业务。例如，通过OCR识别图片上的信息。调查发现，用于声音识别的案例23个，用于文字识别案例275个。

由于RPA与AI拥有很好的技术互补性，AI可以赋予RPA实现看、听、说等拟人化能力，因此多数应用RPA的业务流程，也离不开AI能力加持。

企业正在关注工作流程自动化，以用数字劳动者替代人工手动任务。机器人流程自动化（RPA）是企业中自动化实现简单重复性任务的常用工具。使用低代码平台实现流程自动化也正在成为企业另一项选择。尽管这两种技术之间存在相似之处，但其功能、用例和长期价值却大相径庭。

RPA与低代码互有优缺点。

RPA的最大优势也是其最大的缺点，仅限于单个任务，无法自动化企业范围的端到端流程。

RPA无法适应变化。由于机器人被训练为遵循简单的特定操作，因此即使对UI进行了微小的更新，也可能导致进程失败或返回不正确的数据。

另外RPA还需要日常维护和安全性，这使其成为IT部门需要监控的另一个过程。

Gartner报告就认为：“组织缺乏将机器人流程自动化（RPA）与其他工具组装在一起的指导，阻碍了端到端流程的自动化，导致这些组织错失了战略业务价值。”

低代码是一种直观、可视化的软件开发方法，还可用于自动执行任务、端到端流程和复杂的工作流。低代码流程自动化不是在遗留系统中自动执行重复性任务，而是让用户在当今技术能力的背景下重新构想流程，并灵活地实施现代数字化。

低代码的最大优点之一是应用程序可以随着业务需求的变化而更新。尽管它是一种比RPA更复杂的过程自动化类型，但低代码使技术和非技术用户能够在过程自动化计划上进行协作，从而大放异彩。

许多低代码应用程序平台利用简化的开发环境，具有拖放式直观界面，所有业务部门的公民开发人员都可以轻松导航。

应该使用RPA还是低代码？

虽然RPA和低代码都有自己的一套用例，并有自己的优点和缺点，但随着企业对快速创新需求的不断增加，RPA对变革的脆弱性对大多数组织来说都是一个重大挑战。

据Gartner称，到2024年，超过65%的应用程序开发将由低代码平台执行。通过推动创新并最大限度地减少创建和自定义应用程序所需的时间，低代码继续成为业务自动化和转型的新标准。

虽然RPA是健壮的软件，但它不具有适应性。业务流程或正在使用的底层系统中的微小变化可能会使整个自动化过程变得脆弱，需要完全重新调整。另一方面，低代码为业务带来了巨大的潜力和投资回报率，简化了工程流程并简化了系统的重组。

了解需求后，企业就可以为业务自动化选择合适的方法。对于遵循常规流程的公司，无需任何微小的更改并具有稳定的数据格式，RPA非常适合。但是，对于寻求频繁创新或需要业务敏捷性的企业来说，低代码被证明是一种更好、更可持续的方法。