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RPA 可以实现跨系统、跨平台的数据采集、处理和传输，能够大幅提高工作效率，降低人工错误率，节省人力成本。

例如，在财务领域，RPA 可以自动处理发票录入、对账、报表生成等工作；在人力资源方面，它能够完成员工信息录入、考勤数据统计等任务；在客户服务中，RPA 可以快速响应常见问题，自动发送通知邮件等。

RPA 具有以下几个显著特点：

1. 非侵入性：可以在不改变现有系统架构的情况下实现自动化。
2. 高准确性：避免了人为失误，保证数据和流程的准确性。
3. 快速部署：能够在较短时间内上线并产生效益。

RPA近十年发展趋势

1、市场规模增长

RPA 市场规模增长迅速，特别是在人口红利下降和用人成本变高的情况下，预计未来几年仍将保持高速增长。根据 Grand View Research 的一项研究报告，到2027年全球 RPA 市场规模预计将达到210.1亿美元，年复合增长率为31.1%。

从2019年到2023年，RPA 的市场规模呈现出逐年增长的趋势。根据 IDC 发布的中国 RPA+AI 市场份额报告显示，2022年中国 RPA+AI 的市场规模为3.1亿美元，相比上一年增长了19.2%。而2023年中国 RPA 行业市场规模达到约5.1亿美元。

在未来几年，RPA 市场规模的增长可能会受到多种因素的影响，如人工智能和机器学习技术的进步、企业数字化转型的加速、RPA 产品的SaaS 化与上云趋势等。

2、与人工智能融合

人工智能则是指通过模仿人类智能的方式，使计算机系统具备学习和推理能力。RPA 与人工智能的结合是未来的发展趋势，这种结合可以实现更复杂的业务流程自动化和智能化决策，以下是两者结合的一些应用实例：

• 自然语言处理：自然语言处理技术让 RPA 具备了理解和解释人类语言的能力，从而实现了客户服务和支持任务的自动化。

• 机器学习：机器学习技术让 RPA 系统能够从过往的操作中学习，不断提升其决策能力。

3、云化部署

RPA 云化部署具有多方面的优势，能为企业带来诸多好处。首先，云化部署降低了企业的部署和维护成本，企业无需投资昂贵的基础设施，也无需担心硬件设备的更新和维护问题。其次，它提高了 RPA 应用的灵活性和可扩展性，企业可以根据自身业务需求的变化，快速调整 RPA 服务的规模，实现资源的最优配置。

虽然目前 RPA 的云化部署已经取得了一定的进展，但仍面临一些挑战，例如数据安全和隐私保护等问题。然而，随着技术的不断进步和完善，这些问题将逐步得到解决。

从目前的发展态势来看，越来越多的 RPA 厂商正在加大在云化部署方面的投入和研发。例如，阿里云推出的 RPA 云电脑，将 RPA 直接集成到云桌面中，具备自动登录注册机器人、一键自动完成任务等特点，已在多个行业得到应用。

另外，市场需求也在推动 RPA 云化部署的发展。企业对于高效、灵活、低成本的业务流程自动化解决方案的需求不断增加，而云化部署正好满足了这些需求。

4、移动化支持

随着 5G 时代的发展和企业数字化进程的加快，移动端业务量激增，大量 PC 端业务向移动端转移。为了满足更便捷的管理与部署需求，RPA 也将顺应从互联网到移动互联网的发展路径，逐渐向移动端拓展。

一方面，移动端的 RPA 应用可以让用户通过手机端进行任务管理，在手机上就能管理与监控 RPA 机器人在云端及 PC 上的任务运行，大大增强 RPA 管理的便携能力，使端到端运营更加流畅。

另一方面，RPA 移动版也可能用于手机本身的各种自动化任务执行，例如自动处理工作与日常中的业务流程等。如果手机厂商与 RPA 厂商合作，打造更加智能的衣食住行自动化操作，手机将成为人机协同的必需型工具，进一步增强人们使用手机的人机协同能力。

5、数据隐私与安全

加密技术的强化：RPA 将采用更强大的加密协议来保护数据，无论是在数据传输过程中还是在数据存储时，以防止数据被窃取或篡改。

更严格的合规性要求：随着数据隐私法规的不断完善和加强，RPA 系统需要更好地满足各种合规标准，如 GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）等。厂商可能会加大在合规性方面的投入，以确保其产品符合不同地区和行业的法规要求。

零信任架构的应用：基于“默认不信任，始终验证”的原则，减少潜在的内部和外部威胁。在零信任架构下，即使是在企业内部网络中的操作，也需要进行持续的身份验证和授权。

增强的审计和监控功能：具备更完善的审计跟踪能力，详细记录 RPA 操作和数据访问的日志，以便进行事后审查和分析。同时，实时监控系统活动，及时发现并响应任何异常或可疑行为。

AI 与机器学习的助力：利用 AI 和机器学习技术进行风险预测和异常检测。例如，通过分析历史数据和行为模式，识别出可能的安全威胁，并自动采取相应的防范措施。

数据最小化原则：只收集和处理完成特定任务所需的最少数据，降低数据泄露的风险和潜在影响。

隐私保护计算技术的融入：例如同态加密、多方安全计算、联邦学习等隐私计算技术，实现在保护数据隐私的同时进行计算和分析。

员工培训与意识提升：企业会更加重视对员工进行数据隐私和安全方面的培训，提高员工对 RPA 安全风险的认识，以及正确处理和保护数据的能力。

安全开发生命周期的全面实施：从 RPA 项目的设计、开发、测试到部署和维护，全面融入安全考量和最佳实践，确保系统在整个生命周期中的安全性。

供应链安全的重视：不仅关注 RPA 自身的安全性，还会加强对其供应链中各环节的安全管理，包括第三方组件和服务提供商的安全评估。

6、低代码/无代码开发

随着企业数字化转型需求的增长，尤其是中小企业和非技术部门，对业务灵活性的追求会促使 RPA 低代码/无代码开发在更多行业和领域得到运用。它将与多种先进技术深度融合，如人工智能、流程挖掘和机器学习等，从而提升自动化流程的智能性和适应性。同时，其功能也会不断增强，提供更多预构建组件、模板和连接器，以应对复杂的业务逻辑和流程。

开发界面会更加友好直观，操作简便，学习成本降低，使非专业开发人员也能轻松上手。而且，它将与云服务紧密结合，支持云原生和移动化开发，让用户随时随地通过各种设备进行流程创建和管理。此外，还会形成更完善的生态系统，包括众多开发者、合作伙伴和用户社区，促进资源共享和技术创新。

RPA 低代码/无代码开发的行业标准和规范会逐渐建立，加强不同平台的兼容性和互操作性。它与现有系统的集成会更紧密，打破数据孤岛。同时，借助自动化测试等手段，能减少开发错误和漏洞，提升开发效率和流程稳定性。但实际发展仍受多种因素影响，企业选择时需综合考量。

7、RPA aaS

随着云计算技术的不断发展和普及，会有越来越多的组织，尤其是中小企业，倾向于采用 RPAaaS（机器人流程自动化即服务）模式。它是一种基于云计算的服务模式，将 RPA 技术以云服务的形式提供给用户。