RPA除了和OCR、NLP技术结合，还可以融合AIGC、GPT、低代码、大数据等技术。

RPA+OCR文字识别

利用光学字符识别技术，从纸质文档和图像中提取文本并将其转换为计算机可处理的形式，自动进行验证和匹配。这项技术可用于无人值守的自动审批流程，以及人工或混合模式下的各种项目的引导检查。

RPA+语音识别

语音识别技术，也称为自动语音识别，使计算机能够识别并转换人类口语中的词汇为文字，从而减轻了人们手动输入键盘的负担。智能扬声器如Siri等应用了这项技术。此外，结合语音识别与RPA的应用，可以实现呼叫中心业务的自动化和语音输入功能等。

RPA+数据分析

通过数据分析技术，可以对大数据进行解析，以获得精确的分析结果。由于人类能够分析的数据量有限，而计算机能够更好地处理这些数据并发现更多人类无法获取的信息。目前，数据分析与RPA的结合已在Google Analytics等营销工具和大数据分析工具中得到应用。

RPA+计算机视觉

计算机视觉是指计算机对图像和视频进行识别的技术，就像人们观看图像和视频一样。例如，医疗机构可以通过X光和超声图像来诊断疾病。将计算机视觉与RPA相结合，产生了一种将传统手写材料和数据转换为数字信息的服务。如今，无需键盘输入且不会产生拼写错误的RPA正在被广泛应用于需要处理大量纸本材料的行业。

在这里展开说说RPA+AI的结合

在今日的数字经济领域，RPA+AI可视为一种全新的生产力，具有高度的灵活性和可扩展性，能够快速适应企业的不同需求和业务场景，企业可以提高工作效率、降低人力成本，提升发展过程中的竞争优势。

RPA虽然可以提升业务效率，但只能处理基于规则的、机械性、重复性的任务。与之相比，AI能够自动执行非定型业务，实现更高级的自动化。通过将RPA与AI结合，我们可以充分利用其优势。

首先，RPA+AI的组合可以实现更复杂的判断和处理任务。由于RPA的判断虽然严密但缺乏灵活性，而AI具备智能决策的能力，因此两者结合可以实现更高级的自动化。这样，员工可以更加专注于更具创造性的工作，从而提高工作效率。

其次，导入AI的成本和难度相对较高，而部署RPA的门槛相对较低。通过将RPA作为切入点，企业可以更容易地引入AI技术，实现更快的回报。这样不仅能够降低成本，还能够避免额外构建AI系统的复杂性。

最后，RPA+AI的结合可以释放自动化的潜能。尽管RPA已经提升了效率和生产力，但它缺乏思考能力，只适用于具有一定标准化、规则化的流程。而与AI结合后，RPA可以通过自然语言学习、光学字符识别、机器学习等技术拓展工作范围。这使得机器人能够读取非结构化数据、做出决策、保障任务准确率，并在人机交互中发挥更好的效果。

综上所述，将RPA与AI相结合可以大大提高日常业务的执行效率。通过充分利用RPA的灵活性和AI的智能决策能力，我们能够实现更高级别的自动化，降低成本并提高生产效率。