RPA的早期成功源于其“快速見效”的特性。在銀行、保險(xiǎn)、能源等傳統(tǒng)行業(yè)，它像流水線工人一樣精準(zhǔn)重復(fù)，不犯錯(cuò)、不抱怨。但這種極致效率也暴露了局限性：RPA擅長(zhǎng)處理規(guī)則明確的任務(wù)，卻難以適應(yīng)業(yè)務(wù)頻繁變化的復(fù)雜環(huán)境。隨著企業(yè)數(shù)字化程度提升，RPA面臨三大挑戰(zhàn)：流程頻繁變動(dòng)、跨系統(tǒng)集成困難、維護(hù)成本高企。IDC《中國(guó)RPA+AI解決方案市場(chǎng)份額報(bào)告（2024）》顯示，超60%的企業(yè)在RPA項(xiàng)目后期遭遇“維護(hù)負(fù)擔(dān)過重”問題，迫使廠商尋找新的增長(zhǎng)點(diǎn)。
大模型的崛起為RPA提供了轉(zhuǎn)型突破口。通過融入AI的理解能力，RPA從“機(jī)械執(zhí)行”邁向“智能協(xié)作”，“AI+RPA”“Agent+Automation”成為行業(yè)新共識(shí)。但不同廠商的轉(zhuǎn)型路徑差異顯著：國(guó)際派以生態(tài)構(gòu)建為主，平臺(tái)派追求功能融合，場(chǎng)景派則聚焦痛點(diǎn)解決。
場(chǎng)景派廠商如金智維選擇了更“工程化”的路線。它未追求萬能智能體，而是聚焦具體場(chǎng)景，將AI嵌入流程自動(dòng)化執(zhí)行端。例如，在銀行“黑屏系統(tǒng)”中，傳統(tǒng)RPA因界面老舊無法識(shí)別操作對(duì)象，而金智維通過AI視覺和語義理解技術(shù)，使智能體能“看懂”界面并自動(dòng)操作，顯著縮短上線周期。IDC報(bào)告顯示，金智維在2024年中國(guó)RPA+AI市場(chǎng)份額中位居第一，這與其在復(fù)雜行業(yè)場(chǎng)景的深耕密不可分。
轉(zhuǎn)型并非簡(jiǎn)單“加模型”。RPA時(shí)代比拼執(zhí)行速度，而智能體時(shí)代更看重“穩(wěn)定性、可信度和治理能力”。企業(yè)不再僅關(guān)注“能節(jié)省多少人力”，而是追問“能否信任其決策”。許多廠商將RPA與大模型簡(jiǎn)單拼接，導(dǎo)致模型輸出不穩(wěn)定、流程易中斷，陷入“看似智能，實(shí)則脆弱”的困境。Gartner 2024年報(bào)告指出，超40%的智能體實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目因安全與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)不可控而被擱置，尤其在金融、能源、政務(wù)等強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，智能體需面對(duì)算法準(zhǔn)確性、訪問權(quán)限、數(shù)據(jù)隔離、審計(jì)追蹤等多重挑戰(zhàn)。
長(zhǎng)期服務(wù)高合規(guī)行業(yè)的廠商在此占據(jù)優(yōu)勢(shì)。例如，金智維兼容麒麟、統(tǒng)信操作系統(tǒng)及國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，能在信創(chuàng)環(huán)境中安全落地；其“操作可追溯、任務(wù)可審計(jì)、執(zhí)行可控”的設(shè)計(jì)更符合金融級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。弘璣科技等廠商嘗試通過知識(shí)圖譜、AI解析等技術(shù)增強(qiáng)RPA認(rèn)知能力，但大規(guī)模部署和安全治理仍需驗(yàn)證。
轉(zhuǎn)型后，RPA廠商的最大挑戰(zhàn)是證明“智能體比機(jī)器人更值錢”。傳統(tǒng)RPA按“機(jī)器人數(shù)量”收費(fèi)，而智能體能橫跨多環(huán)節(jié)、多任務(wù)，傳統(tǒng)“單點(diǎn)ROI”衡量方式失效，迫使廠商重構(gòu)商業(yè)模型，從“工具銷售”轉(zhuǎn)向“價(jià)值共創(chuàng)”。Gartner與IDC調(diào)查顯示，企業(yè)客戶選擇智能體平臺(tái)時(shí)，最看重三大指標(biāo)：可維護(hù)性（適應(yīng)系統(tǒng)更新）、安全合規(guī)（滿足審計(jì)與權(quán)限要求）、持續(xù)服務(wù)力（廠商長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)能力）。這意味著“誰能陪企業(yè)長(zhǎng)期跑下去”比“誰先推出AI原型”更重要。
RPA轉(zhuǎn)向智能體，本質(zhì)是行業(yè)結(jié)構(gòu)重組。技術(shù)廠商分為兩類：一類追求概念領(lǐng)先，拼功能和模型接入速度；另一類深耕場(chǎng)景，拼理解、拼交付、拼可信度。最終勝出的將是能讓AI真正落地的廠商。在此過程中，RPA不再僅是自動(dòng)化工具，而是連接AI認(rèn)知與企業(yè)執(zhí)行的橋梁。或許，智能體的真正定義應(yīng)是：能理解業(yè)務(wù)、執(zhí)行流程，并守住安全與合規(guī)底線的“數(shù)字同事”。
