當前，RPA 正邁向 3.0 時代 ——RPA 與 AI Agent 深度融合的新階段。這一融合賦予機器人動態決策能力，使其在復雜業務場景中展現出更強的適應性。以電商運營為例，面對多變的市場環境與客戶需求，RPA+AI Agent 能實時分析海量市場數據、銷售數據及客戶反饋，基于預設業務規則與機器學習模型，自動完成商品定價調整、庫存策略優化及營銷方案迭代。

例如，若某款商品在特定地區銷量驟增且庫存偏低，RPA+AI Agent 可迅速決策：自動向供應商下單補貨，同步調整該地區促銷策略，既精準響應市場需求，又實現銷售利潤最大化。這種動態決策能力，讓 RPA 從單純的流程執行工具，升級為能適應復雜業務環境的智能助手。

RPA 的 AI 能力實踐：從智能審批到跨系統協同

智能審批：AI 驅動的精準核驗，錯誤率低至 0.1%

RPA 在智能審批領域的 AI 能力尤為突出。在金融機構信貸審批場景中，傳統人工核驗需逐一處理客戶身份信息、財務狀況、信用記錄等海量數據，不僅審批周期長，還易因人為疏忽導致失誤。

而集成 AI 技術的 RPA，能自動抓取客戶在多系統中的相關信息，通過智能算法實時完成核驗與風險評估。比如，它可快速分析客戶銀行流水，識別異常交易；同時聯動外部信用評級數據，精準評估客戶信用風險，可降低錯誤率。

跨系統協同：打破數據孤島，實現全流程自動化

企業數字化運營中，ERP、OA、Excel 等系統間的數據孤島，常導致業務流程卡頓。而 RPA 憑借強大的跨系統協同能力，可無縫整合這些工具，實現數據實時流轉。

以制造業為例：銷售部門在 OA 系統提交訂單后，RPA 能自動將數據同步至 ERP 系統，觸發生產計劃排程，并推送信息至采購部門以保障原材料供應；同時，它可根據生產進度從 ERP 提取數據，自動生成 Excel 格式的生產報表，供管理層決策。

這種跨系統協同，讓企業實現了業務數據實時共享與流程自動化流轉，不僅打破了數據孤島，更提升了整體運營效率，降低了溝通成本與數據錯誤率。