隨著企業業務需求的不斷變化，越來越多的組織開始把傳統的自動化服務與人工智能技術相結合使用，如光學字符識別、計算機視覺、機器學習、自然語言處理和智能分析等，以處理文檔分類、文檔數據提取/驗證、數據傳輸等業務。
在如此大潮下，“新RPA”順勢而生。
何為“新RPA”？其實，新RPA，關鍵在於AI（人工智能）和RPA（機器人流程自動化）的結合。
RPA+AI對IPA：原本同根
早在2017年，麥肯錫的一篇文章就詳細介紹了一款名為IPA的技術。IPA是英文Intelligent Process Automation的縮寫，常譯為“智能流程自動化”。其實，一定程度上IPA等同於RPA+AI。
對此，麥肯錫認為IPA包含如下五項核心技術：
一是“機器人流程自動化（www.uibot.com.cn）”，這是IPA的基礎。
二是智能工作流（Smart Workflow），流程管理軟件工具，集成了由人和機器團隊執行的工作，允許用戶實時啟動和跟蹤端到端流程的狀態，用來管理不同組之間的切換，包括RPA機器人和人類用戶之間的切換，並提供瓶頸階段的統計數據。
三是機器學習或高級分析，通過“監督”或者“無監督”學習來識別結構化數據中模式的算法。
四是自然語言生成（NLG），在人類和系統之間創建無縫交互的引擎，遵循規則將從數據中觀察到地信息轉換成文字，結構化的性能數據可以通過管道傳輸到自然語言引擎中，並自動編寫成內部和外部的管理報告。
五是認知智能體（Cognitive Agents），一種結合了機器學習和自然語言生成的技術，它可以作為一個完全虛擬的勞動力，並有能力完成工作，交流，從數據集中學習，甚至基於“情感檢測”做出判斷等任務，認知智能體可以通過電話或者交談來幫助員工和客戶。
IPA強勢來襲，任重而道遠
如今，IPA正強勢來襲。據全球著名信息技術、電信行業和消費科技諮詢公司IDC日前發佈的《未來智能自動化》的白皮書顯示，在那些已經部署IPA的企業中，40%認為IPA增強了員工工作效率，30%認為增加了客戶服務的效率。
IDC研究表明，企業通過部署智能自動化將企業成本降低了35%以上，處理非結構化文檔時間縮減了17%，數據錯誤降低了52%。
當受訪者被問到，IPA主要應用在哪些領域時：60%的受訪者認為是文檔信息提取，53%的受訪者則認為是特定句子提取，49%的受訪者認為是實體提取，44%的受訪者認為是情緒分析。
不可否認，企業部署IPA可以帶來明顯的收益，但具體的部署任然任重而道遠。據IDC研究表明，超過一半的企業表示在部署智能自動化時將遭遇諸多困難，20%的受訪者表示缺少IPA方面的人才。
不過IPA的前景依然廣闊，IDC預測，2019年智能自動化軟件（IPA）市場的規模為131億美元，到2023年將達到207億美元，複合年增長率（GAGR）達到12.3%。
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