AI技能的长处是，经过一整套算法，加上很多的样本数据的练习后，能够履行需求人类才智完结的使命，如视觉感知、语义辨认、智能翻译、智能对话、语音辨认等。因而，在现有的RPA东西中融入AI技能，将RPA与AI和其它数字主动化东西结合，就能够战胜现有的局限性。
RPA与AI技能高度互补。假如将RPA比作人的双手，那么AI就等于人的大脑。RPA将简略重复的作业主动化，而且为AI供给很多的数据，AI则依据RPA供给的数据来进行深度学习而且改进RPA流程。RPA与AI相结合，即形成了智能流程主动化（IPA）。
机器人进程主动化（RPA）：经过记载现有运用者的界面操作，将例行使命主动化，如数据抓取与整理等。
机器学习：经过“监督”式和“无监督”式学习，从数据中找出固定剖析形式，主动生成数据洞见。
智能作业流：将人工团队与机器一起履行的使命整合起来，经过简化固定流程，提高端到端全流程功率。智能作业流一般应用于企业内部行政批阅、事务批阅和月末财政流程等。
自然语言处理（NLP）：让人与计算机之间经过自然语言完成有用交流，到达人与机器的无缝式互动。因为公司能够获取的客户信息大部分都对错结构化数据，NLP能够剖析和运用这些非结构化数据，了解和生成自然语言。
智能感知主体：是指将实在行为如语音、视频等，经过摄像头、麦克风或其他传感器的硬件设备做搜集，再借助语音辨认、图像辨认等前沿技能转化为数字信息，最终将这些数字信息逐渐提高至可认知的层次，比方了解、规划、决议计划等。人机界面的交互在智能感知进程中尤为重要。
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