报告概述

到 2033 年，全球人工智能 RPA 市场规模预计将从 2023 年的33 亿美元增长到118 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 32.5% 的速度增长2024 年至 2033 年。

机器人流程自动化 (RPA) 中的人工智能正在改变企业流程自动化和简化运营的方式。 RPA 涉及使用软件机器人执行重复性、基于规则的任务，从而使人类员工能够专注于更复杂和增值的活动。

近年来，在多种因素的推动下，机器人流程自动化 (RPA) 市场中的人工智能出现了显着增长。 RPA 是指使用软件机器人在组织内自动执行重复性和基于规则的任务。人工智能（AI）技术与RPA的融合进一步增强了组织的能力和潜力。

RPA 市场中人工智能的关键增长因素之一是各行业对流程自动化的需求不断增长。许多组织正在认识到自动化日常和重复性任务（例如数据输入、发票处理和客户支持）的好处。通过将人工智能与 RPA 相结合，可以更高效、更准确、更快地执行这些任务，从而提高生产力并节省成本。

此外，人工智能为 RPA 系统提供先进的认知能力，使其能够处理涉及非结构化数据、自然语言处理和决策的复杂流程。这为组织提供了自动化更广泛任务的机会，包括内容分析、情绪分析和预测分析。

然而，除了增长机会之外，RPA 市场中的人工智能也面临着一些挑战。主要挑战之一是将人工智能技术与现有 RPA 系统集成。奥加尼在将人工智能算法与其业务流程保持一致并确保无缝互操作性方面，企业可能会遇到困难。此外，人工智能人才的短缺和人工智能实施的复杂性可能会给希望在 RPA 计划中采用人工智能的组织带来挑战。

随着机器人流程自动化 (RPA) 的采用规模扩大，组织越来越多地通过人工智能和分析来增强 RPA。据 Deloitte 称，实施 RPA 的组织中， 27% 还采用计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和机器学习等认知自动化技术。

此外，根据IBM的数据，超过 90% 的高管表示在某些方面使用了智能自动化。此外，超过 50% 的高管已经确定了可以通过人工智能和机器学习功能增强的特定流程。

关键要点

• 全球 RPA 人工智能市场规模预计将在 2033 年达到118 亿美元，预测期内复合年增长率为 32.5%，到 2023 年估值将达到33 亿美元。
• 2023 年，软件细分市场占据主导市场地位，在 RPA 市场中占据了超过 68% 的人工智能份额。
• 2023 年，本地部署细分市场占据了主导市场地位，在 RPA 市场中占据了超过 78% 的人工智能份额。
• 2023 年，大型企业细分市场占据了主导市场占据 RPA 市场人工智能66%份额。
• 2023 年，BFSI 细分市场占据主导市场地位，占据 RPA 市场人工智能29%份额。
• 2023 年，北美占据主导地位在 RPA（机器人流程自动化）市场的人工智能领域中，占据了超过28%的市场地位，占据了超过28%份额，收入达9亿美元。

类型分析

2023年，软件细分市场在 RPA（机器人流程自动化）人工智能领域占据主导地位。过程自动化）市场，占据了超过 68% 的份额。该细分市场的领先地位主要归功于 RPA 软件中越来越多地采用人工智能功能，以提高各行业的决策流程和运营效率。

人工智能注入的软件解决方案提供更复杂的数据分析功能，使企业能够自动执行超越传统 RPA 功能的复杂且基于决策的任务。这种转变是由对更先进、智能的自动化工具的需求推动的，这些工具可以随着时间的推移进行学习和适应，从而减少对人工干预的依赖并提高自动化计划的可扩展性。

此外，软件部门从人工智能技术的持续创新和投资中受益匪浅，这增强了 RPA 解决方案的功能。公司越来越多地将机器学习、自然语言处理和光学字符识别等认知技术与 RPA 集成，使企业能够处理非结构化数据并执行更复杂的任务。

这种集成不仅提高了效率和成本节约，而且还提供了更高的准确性和更快的处理时间，使得人工智能驱动的 RPA 软件对于旨在保持竞争优势的企业不可或缺。 AI RPA 软件的这些技术进步正在通过自动化更广泛的业务流程（从客户服务和财务到人力资源和供应链管理）来改变行业。

这些工具能够在最少的人工监督下学习和发展，从而使组织能够组织不断完善和优化其工作流程，从而显着提高生产力和运营弹性。随着技术不断成熟，软件细分市场预计将在 RPA 市场的人工智能中保持领先地位，进一步推动不同行业的创新和采用。

部署模式分析

2023 年，本地部署细分市场在 RPA（机器人流程自动化）市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过 78% 的份额。这种优势很大程度上是由于本地解决方案提供的高度控制和安全性，这尤其受到银行、政府和医疗保健等行业的重视。

这些行业经常处理敏感信息和严格的监管要求，这使得本地部署模型更具吸引力。本地 AI RPA 系统安装在本地计算机上任何硬件并由自己的 IT 员工管理，使组织能够完全控制其基础设施、安全性和数据。

此外，本地部署部分受益于其在市场上的长期存在，这使其成为许多尚未愿意或无法将其关键系统迁移到云的企业的值得信赖的解决方案。对数据隐私、潜在停机时间以及与云服务相关的持续成本的担忧促使人们偏爱本地解决方案。此外，本地部署允许公司利用现有基础设施，这对于那些希望最大化当前投资的人来说是一种经济高效的解决方案。

尽管云解决方案的趋势不断增长，但本地部署的稳健性、增强的安全性和可靠性仍然使其成为许多大型组织的有利选择。这些因素有助于推动本地 AI RPA 的采用解决方案，确保其在市场上的主导地位。随着企业越来越认识到需要符合特定运营要求的定制自动化解决方案，本地部署模型提供此类定制的能力对其持续的市场领导地位发挥着至关重要的作用。

组织规模分析

2023 年，大型企业细分市场占据了主导市场地位，占据了超过人工智能在 RPA 市场中的份额为 66%。这一巨大的市场份额可归因于寻求通过自动化提高运营效率和降低成本的大型企业广泛采用 RPA 解决方案。

大型企业通常管理复杂且大规模的运营，这些运营从人工智能驱动的 RPA 技术的实施中受益匪浅。这些组织有资源投资先进的 RPA 系统，该系统可以处理大量数据大量的重复性任务，简化工作流程，并提供显着的投资回报。

此外，大型企业通常在竞争激烈的行业中运营，效率、准确性和合规性至关重要。将 AI 集成到 RPA 中，这些公司不仅可以自动化简单、重复性的任务，还可以自动化需要自然语言处理和机器学习等认知能力的更复杂的流程。

这可以改善决策、加快处理时间并提高客户满意度。此外，大型企业更有可能拥有必要的 IT 基础设施和熟练的劳动力来支持复杂的 RPA 解决方案的部署和管理，确保与现有系统和流程无缝集成。

应用分析

2023 年，BFSI（银行、金融服务和保险）细分市场占据主导地位在 RPA（机器人流程自动化）市场的 AI 领域占据领先地位，占据超过 29% 的份额。该细分市场的领先地位可归因于以复杂、大量交易和严格监管要求为特征的行业对自动化和数据管理解决方案的迫切需求。

BFSI 组织越来越依赖人工智能驱动的 RPA 来简化运营、提高准确性并降低运营成本。这些解决方案自动执行该行业普遍存在的数据录入、合规报告和客户查询等重复性任务。

此外，人工智能与 BFSI 领域 RPA 的集成使机构能够提供更加个性化的客户服务并提高后台运营效率。金融机构正在利用这些技术来处理贷款申请、管理审计跟踪并确保快速可靠地遵守不断变化的法规。

AI RPA 工具学习和适应新场景的能力还可以持续改进财务流程，而无需大量额外投资。行业内对数字化转型计划的日益关注进一步支持了 BFSI 细分市场在 AI RPA 市场中的主导地位。

随着银行和金融机构努力满足精通数字的客户的高期望，对 AI RPA 等先进技术解决方案的需求持续增长。随着越来越多的 BFSI 公司认识到人工智能驱动的自动化在实现卓越运营和在拥挤的市场中确保竞争优势方面的战略价值，这一趋势预计将持续下去。

主要细分市场

按类型

• 软件
• 服务

按部署模式

• 基于云
• 本地部署

按组织规模

• 大型企业
• 中小型企业收益

按应用划分

• BFSI
• 制药与医疗保健
• 零售与消费品
• 信息技术与电信
• 通信及媒体与教育
• 其他应用

驱动程序

对运营效率的需求不断增长

对运营效率的需求不断增长是 RPA 市场中人工智能的关键驱动力。在当今竞争激烈的商业环境中，组织不断寻求提高生产力、降低成本和简化运营的方法。

人工智能驱动的 RPA 解决方案通过自动化日常和重复性任务，为这些需求提供了令人信服的答案，从而使人类员工能够专注于更高价值的活动。这种自动化不仅可以加快任务完成速度，还可以显着降低出错的可能性，从而提高流程的准确性和一致性。

人工智能通过结合先进的技术来增强 RPA机器学习、自然语言处理和认知计算等技术。这些功能使 RPA 系统能够处理需要决策、模式识别和数据分析的复杂任务，而传统自动化无法做到这一点。例如，RPA 中的人工智能可以分析大量数据集，提供见解和预测分析，帮助组织更快地做出明智的决策。

此外，RPA 中人工智能的集成可以无缝处理非结构化数据，进一步扩大自动化范围。由于体力劳动和运营瓶颈被最小化，因此可以节省大量成本。通过人工智能驱动的 RPA 提高运营效率不仅可以提高生产力，还可以通过提供更快、更可靠的服务来提高客户满意度。因此，对运营效率的追求正在推动人工智能在各行业 RPA 解决方案中的广泛采用。

限制

高实施成本

高实施成本是人工智能在 RPA 市场中的一个重大限制。部署人工智能驱动的 RPA 解决方案所需的初始投资可能很大，包括与软件采购、基础设施升级以及与现有 IT 系统集成相关的费用。这些前期成本对于预算有限的中小型企业 (SME) 来说尤其沉重，使其难以证明和吸收除了初始设置之外，维护、软件更新和持续的系统优化对于确保 RPA 解决方案高效运行并适应不断变化的业务需求至关重要。此外，培训人员有效使用和管理这些先进系统会产生更多费用，以处理人工智能集成的复杂性。雇用或提高现有员工的技能。

此外，解决和减轻 RPA 中与 AI 相关的潜在风险（例如数据安全性和合规性）的成本可能会很高。这些额外的费用可能会阻碍组织充分采用人工智能驱动的 RPA 技术。虽然大型企业可能更容易吸收这些成本，但它们对中小企业构成了巨大的障碍，减缓了市场的整体增长并限制了这些变革性技术的广泛采用。

机遇

中小企业的扩张

中小企业 (SME) 的扩张为 RPA 市场中的人工智能提供了重大机遇。传统上，由于大型企业拥有更多的财力和技术资源，先进的自动化技术的采用在大型企业中更为普遍。然而，基于云的 RPA 解决方案不断发展的格局正在使这些强大工具的访问变得民主化。

基于云的平台提供经济高效、可扩展且灵活的定价模型，使预算有限的中小企业可以使用它们。这些解决方案减少了对基础设施和软件的大量前期投资的需求，使中小企业能够部署人工智能驱动的 RPA，而不会面临通常与本地系统相关的财务压力。

此外，现代 RPA 平台越来越用户友好，只需很少的技术专业知识即可实施和操作。这种易用性使中小企业能够快速有效地将自动化集成到其工作流程中，从而提高生产力和运营效率。中小企业越来越意识到自动化的好处，例如提高准确性、缩短处理时间以及将人力资源重新分配给更高价值任务的能力，推动了这一领域的需求。

随着中小企业在 RPA 中采用人工智能，他们可以更好地与较大的同行竞争、优化运营并扩大规模。他们的业务更有效。进军中小企业市场不仅扩大了RPA厂商的客户群，也推动了RPA市场中人工智能的整体增长，促进了跨行业的创新和扩张。

挑战

数据安全和隐私问题

数据安全和隐私问题对RPA市场中的人工智能构成了重大挑战。随着组织越来越多地采用人工智能驱动的 RPA 解决方案，敏感和机密信息的处理成为一个关键问题。金融、医疗保健和政府等处理大量个人和敏感数据的行业特别容易受到泄露和未经授权的访问。

将人工智能集成到 RPA 中会增加数据安全的复杂性，因为这些系统通常需要访问大量数据才能有效运行。确保强大的数据安全性涉及实施严格的措施，例如加密、安全e 访问控制和定期安全审核。遵守欧洲的 GDPR 或美国的 HIPAA 等监管标准，会为 RPA 解决方案中的 AI 部署增加另一层复杂性和成本。

未能满足这些标准可能会导致严重的经济处罚和声誉损害，从而阻止一些组织完全采用这些技术。此外，人工智能算法本身很容易受到漏洞的影响，例如对抗性攻击，其中恶意输入旨在欺骗人工智能模型。

解决这些问题需要对人工智能系统进行持续监控和更新，这进一步增加了运营负担。平衡人工智能驱动的 RPA 的优势与严格的数据安全和隐私措施的需求仍然是组织必须应对的一项关键挑战，以保护其数据并维持与利益相关者的信任。

增长因素

• O操作效率：人工智能驱动的 RPA 解决方案简化了重复性和日常性任务，提高了整体生产力并降低了运营成本。
• 先进功能：机器学习和自然语言处理等人工智能技术的集成可以处理复杂的流程和智能决策。
• 数字化转型：跨行业数字化转型计划的采用增加推动了对自动化解决方案的需求，以支持大规模数字化
• 可扩展性：基于云的 RPA 解决方案提供可扩展且灵活的自动化选项，使各种规模的企业都能更轻松地实施 RPA。
• 成本节省：自动化通过减少体力劳动、最大限度地减少错误和提高流程效率，显着节省成本。
• 监管合规性：RPA 中的人工智能可帮助组织竞争通过自动化合规报告、数据验证和审计跟踪来满足监管要求。

最新趋势

• 超级自动化：集成人工智能、机器学习和其他先进技术，实现端到端业务流程自动化，超越传统 RPA。
• 认知 RPA：采用自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等认知技术，使 RPA 系统能够解释非结构化数据并执行更复杂的任务。
• 人工智能驱动的分析：利用人工智能在 RPA 流程中进行高级分析，提供可行的见解和预测能力，以改进决策。
• 流程发现和挖掘：自动发现和分析业务流程，以识别自动化机会并进行优化工作流程。
• 基于云的 RPA： 增加偏好基于云的 RPA 解决方案具有可扩展性、灵活性，并且与本地部署相比前期成本更低。
• 机器人流程智能 (RPI)：实施结合 AI 和 RPA 的 RPI 平台，以实时监控、分析和优化自动化性能。
• 安全性和合规性：像 RPA 中的 AI 一样，更加注重集成强大的安全措施并确保遵守数据保护法规

区域分析

2023年，北美在RPA（机器人流程自动化）市场的人工智能中占据主导地位，占据超过28%份额，收入达9亿美元。该地区的领先地位主要得益于高度发达的 IT 基础设施以及采用创新技术来改善业务的强烈倾向北美公司，特别是美国和加拿大的公司，是自动化技术的早期采用者，这为人工智能驱动的 RPA 解决方案在各行业的广泛实施做出了重大贡献。北美稳健的金融业、先进的医疗保健系统和蓬勃发展的零售环境为采用 AI RPA 技术提供了肥沃的土壤。

这些行业越来越多地利用 AI RPA 来增强数据管理、客户服务和法规遵从性。此外，该地区主要行业参与者和初创公司的存在推动了 AI RPA 解决方案的创新和持续发展，从而保持了市场的增长势头。

此外，北美的市场主导地位得到了私营和公共部门旨在数字化转型和劳动力优化的人工智能和 RPA 大量投资的支持。政府举措宣传人工智能技术和自动化在促进市场增长和跨垂直领域的采用方面也发挥着至关重要的作用。凭借持续的进步和支持性的生态系统，北美有望在全球 RPA 市场人工智能领域保持领先地位，不断推动自动化技术的前沿发展。

重点地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

在快速发展的机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI) 集成的市场中，一些主要参与者正在通过创新解决方案和战略扩张来塑造行业格局。 

Automation Anywhere 作为先驱脱颖而出，提供了一整套人工智能增强型自动化工具，满足寻求自动化复杂业务流程的企业的需求。同样，Blue Prism 的独特之处在于提供由 AI 驱动的数字化劳动力，使公司能够以更高的效率和可靠性实现各种运营的自动化。

EdgeVerve Systems Ltd. 是 Infosys 的子公司，提供注入 AI 的 RPA 解决方案，该解决方案特别擅长处理跨行业的可扩展运营，增强生产效率通过先进的决策能力提高生产力。 FPT Software 利用 AI 增强其 RPA 产品，专注于通过自动化和高级数据分析转变业务流程。

KOFAX, Inc. 将 AI 与其 RPA 解决方案集成，创建更智能的自动化工作流程，能够适应数据模式并从中学习，从而显着提高运营效率。 NICE 因其用户友好的 RPA 工具而受到认可，这些工具结合了人工智能，可提供增强的分析和实时决策支持。

NTT Advanced Technology Corp. 通过将网络和安全功能集成到其 RPA 解决方案中，带来了独特的创新，确保自动化流程受益于高水平的保护和数据完整性。 OnviSource, Inc. 提供一系列通过人工智能增强的自动化产品，专注于为小型和大型企业提供经济高效且灵活的解决方案中型企业。

市场中的主要参与者

• Automation Anywhere
• Blue Prism
• EdgeVerve Systems Ltd.
• FPT Software
• KOFAX, Inc.
• NICE
• NTT Advanced Technology Corp.
• OnviSource, Inc.
• Pegasystems
• UiPath
• 其他主要参与者

近期进展

• 2024 年 3 月：Automation Anywhere 报告了创纪录的第四季度业绩，这得益于其基于人工智能的自动化解决方案。该公司第三季度同比增长 50%，大宗交易同比增长14%。他们还推出了业界首个专门的生成式 AI 自动化模型，并扩展了 Automators 解决方案的 Automation Co-Pilot。
• 2024 年 5 月：Blue Prism 推出了新版本的智能自动化平台，集成了先进的 AI 功能以增强流程自动化离子效率和可扩展性。
• 2024 年 2 月：Infosys 子公司 EdgeVerve Systems 为其 AssistEdge RPA 平台引入了人工智能增强功能，旨在通过先进的机器学习算法改善用户体验和自动化准确性。
• 2024 年 1 月：Pegasystems 推出了人工智能驱动的 Pega Infinity 平台的最新更新，专注于改进决策和流程通过增强的人工智能功能和预测分析实现自动化。
• 2024 年 6 月：UiPath 推出了新的人工智能驱动的自动化工具，旨在简化复杂的业务流程并提高各行业的效率。这些更新包括对平台机器学习和自然语言处理功能的改进​