随着数字化转型加速，RPA已成为银行降本增效的标配工具。实在智能RPA不仅解决当下的效率痛点，更为银行构建了弹性扩展的自动化底座——从账户管理到风险控制，从客户服务到监管合规，数字员工将渗透至每一个业务环节。

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，OCR技术将能够更好地处理复杂背景、模糊图像和多种字体的文字识别问题，进一步提高识别的准确率和鲁棒性。同时，深度学习技术也将赋予RPA技术更强大的智能决策和学习能力，使其能够自动适应不断变化的业务流程和规则，实现更加灵活和高效的自动化操作。例如，通过深度学习算法，RPA机器人可以自动学习和识别新的业务模式和流程，自动调整和优化自身的操作策略，提高自动化水平和效 ...

当前，RPA已经呈现出明显的智能化升级趋势。据Gartner2024年发布的RPA相关全球报告预计，到2025年，90%的RPA供应商将整合生成式AI技术，进一步提升自动化的智能化水平。这也表明，未来传统RPA厂商将会面临严峻的处境。

RPA高速迭代，融合流程挖掘、CV、OCR、NLP、低代码等技术，已经能够针对性、高效化解决企业在业务流程中面临的“操作简单，但流程化、规则清晰 ...

近年来，RPA技术不断迭代，融合了流程挖掘、CV、OCR、NLP、低代码等多项技术，有效解决了企业在业务流程中面临的“操作简单但流程化、规则清晰 ...