01 第一阶段：初级助手与UI测试

阶段简介：
RPA开始于简单的数据导入和用户界面测试
在最早期的阶段中，RPA又可比作虚拟化助手，能够助力人力实施的基本数据导入，然而辅助作业时尚需人为操作。RPA 的故事始于用户界面 (UI) 测试的自动化。它通常意味着测试界面的视觉元素以确保它们正常工作，并且用户在使用应用程序时不会遇到任何问题。
在 20 世纪 90 年代末 - 2000 年代初，欧美的公司提出了敏捷开发概念，其关键价值观之一是优先考虑人员而不是流程和工具。组织还认识到需要加快运营速度以保持竞争力。因此，各种 UI 测试和质量保证 (QA) 自动化脚本应运而生。RPA将进驻于独立设施端，通常辅助个别人员及交易体系加快工作速率。大然，这个阶段的RPA的短板也很显而易见，RPA并不能完成一方到另一方的自动化操作，很难实现广泛推行使用的目标。

02 第二阶段：流程自动化与屏幕抓取

阶段简介：
这个阶段见证了RPA在数据抓取和流程自动化方面的初步推广
在这一阶段，RPA技术得到了初步的推广，并且可以在第一阶段的基础上实现自动化模拟操作，其中很大一部分是屏幕抓取技术，它是从应用程序中提取数据以用于其他目的的自动化。它显着提高了必须处理大量数据的企业的效率和效益。银行和保险公司成为RPA自动化先驱的另一个原因也正是因为它们拥有可大量的需要被处理的屏幕数据。
然而，这时候的RPA自动化技术仍然有其缺点。其中之一就是准入门槛高。如果当时一家公司想要实现流程自动化，很可能会构建一个复杂的 IT 环境。后者需要昂贵的工程技能和耗时的集成。同时，RPA在这个阶段需要手动管理。

03 第三阶段：业务集成与先进调度

阶段简介：
在这个阶段，RPA不仅能自动处理任务，还能进行任务调度和与其他企业应用（如ERP和BPM）的集成
RPA技术真正的关键点发生在2012年左右，由于这个时期金融危机的爆发，企业开始更多领域地寻求减少开支的方法。
因此，从这时候开始企业意识到数字化转型的必要性，RPA 被认为是一种简单且负担得起（当然是企业价格）的数字化解决方案。自此，随着越来越多的企业开始采用 RPA 来完成关键任务，这些因素导致 RPA 席卷全球。第三阶段的RPA具有自动处理能力、机器人的调度能力，甚至一些先进的分析能力。可与ERP、BPM和其他业务应用系统合并，甚至可以在云Cloud中发布。但在另一方面，这个阶段的它依然完全无法处理非结构化的数据。

04 第四阶段：数字化转型与AI融合

阶段简介：
当前阶段的RPA不仅仅是一个自动化工具，而是一个全面的解决方案，包括先进的数据分析、机器学习和人工智能功能。它不仅提供操作层面的效率，还能在战略层面带来价值
在如今，我们可以认为已经进入到了RPA的第四阶段。在第四阶段，RPA正经历着一场融合和拓展的变革。这一阶段的RPA不再是孤立的自动化工具，而是成为企业数字化转型战略的一部分。利用先进的算法和人工智能（AI）模型，如自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）
、图像识别、语音识别、大数据分析、云计算等多项技术，RPA现在能够处理复杂的非结构化数据，这是前几个阶段难以触及的。更重要的是，它不仅能自动化任务，还能优化整个业务流程。
在这一阶段，RPA与先进的数据分析工具、API接口和其他前沿技术相结合，为企业提供了一个全方位的解决方案。这意味着RPA现在不仅能帮助企业在操作层面上实现效率，还能在战略层面上为企业带来价值。通过深度学习和数据分析，RPA可以预测市场趋势、客户行为等，从而帮助企业做出更明智的商业决策。
同时，在这一阶段，RPA的应用范围也明显扩大，不再局限于金融和保险等传统行业。制造业、医疗健康、零售和供应链管理等多个行业也开始大规模部署RPA，甚至在政府和非营利组织中也有应用案例。例如，通过NLP和OCR支持RPA客户私有化部署，具备定制化影像文件识别的扩展能力，根据业务场景训练特定算法模型，并能针对特定的业务场景迅速的作出反应"。
RPA自然语言处理（NLP）编程能综合运用文字分类、文本摘要、文本审查、标签提取、意见提取、情感分析等智能算法，并支持对不同类型文件的智能处理，如财务报表、合同、公告、审计报告、法律文件、保密协议、债券发行、传记、广告等，并支持JPEG、PDF、Word和Excel 等不同类型的文字提取；其光学字符识别（OCR）整合了各种复杂的算法，如文本的发现、模型的发现、扭曲和神秘文本的识别，并支持多种类型的文件识别，如验证码（字母、数字、幻灯片等）、发票、工作许可证、身份证、不动产卡、火车票、建筑等。
从成本上来看，如今RPA的成本问题呈现出相对复杂的画面。随着RPA技术的不断成熟和市场竞争的加剧，基础RPA解决方案的价格有所下降。开源和低代码平台的兴起也使得小型和中型企业更容易负担得起RPA技术，降低了进入门槛。但在另一个角度，如今的RPA通常与人工智能、机器学习、大数据分析等先进技术集成在一起，这些技术自身的开发和应用成本相对较高。这意味着，如果企业想充分利用第四阶段RPA的高级功能，可能需要更多的投资。此外，这一阶段的RPA解决方案通常需要与现有的IT基础设施和业务流程进行更深度的集成，这可能会涉及到额外的定制开发和维护成本。因此，现在的RPA在提供更多高级功能和灵活性的同时，其成本结构也变得更加复杂。对于那些寻求全面数字化转型和高度自动化的大型企业来说，这些高级功能可能是值得额外投资的。
展望未来
总结而言，从最初的用户界面测试到现在全面的数字化转型工具，RPA技术经历了多个发展阶段，每个阶段都有其独特的应用场景和局限性。随着技术的日趋成熟和不断创新，RPA已从一个简单的自动化助手逐渐演变成一个能够跨越多个业务领域和集成多种先进技术的综合性平台。我们将预期其将为企业数字化转型提供了更为全面和灵活的选择，预示着RPA的未来将更加广阔和多元。