RPA的早期成功源于其“快速見效”的特性。在銀行、保險、能源等傳統行業，它像流水線工人一樣精準重復，不犯錯、不抱怨。但這種極致效率也暴露了局限性：RPA擅長處理規則明確的任務，卻難以適應業務頻繁變化的復雜環境。隨著企業數字化程度提升，RPA面臨三大挑戰：流程頻繁變動、跨系統集成困難、維護成本高企。IDC《中國RPA+AI解決方案市場份額報告（2024）》顯示，超60%的企業在RPA項目后期遭遇“維護負擔過重”問題，迫使廠商尋找新的增長點。
大模型的崛起為RPA提供了轉型突破口。通過融入AI的理解能力，RPA從“機械執行”邁向“智能協作”，“AI+RPA”“Agent+Automation”成為行業新共識。但不同廠商的轉型路徑差異顯著：國際派以生態構建為主，平臺派追求功能融合，場景派則聚焦痛點解決。
場景派廠商如金智維選擇了更“工程化”的路線。它未追求萬能智能體，而是聚焦具體場景，將AI嵌入流程自動化執行端。例如，在銀行“黑屏系統”中，傳統RPA因界面老舊無法識別操作對象，而金智維通過AI視覺和語義理解技術，使智能體能“看懂”界面并自動操作，顯著縮短上線周期。IDC報告顯示，金智維在2024年中國RPA+AI市場份額中位居第一，這與其在復雜行業場景的深耕密不可分。
轉型并非簡單“加模型”。RPA時代比拼執行速度，而智能體時代更看重“穩定性、可信度和治理能力”。企業不再僅關注“能節省多少人力”，而是追問“能否信任其決策”。許多廠商將RPA與大模型簡單拼接，導致模型輸出不穩定、流程易中斷，陷入“看似智能，實則脆弱”的困境。Gartner 2024年報告指出，超40%的智能體實驗項目因安全與合規風險不可控而被擱置，尤其在金融、能源、政務等強監管行業，智能體需面對算法準確性、訪問權限、數據隔離、審計追蹤等多重挑戰。
長期服務高合規行業的廠商在此占據優勢。例如，金智維兼容麒麟、統信操作系統及國產數據庫，能在信創環境中安全落地；其“操作可追溯、任務可審計、執行可控”的設計更符合金融級標準。弘璣科技等廠商嘗試通過知識圖譜、AI解析等技術增強RPA認知能力，但大規模部署和安全治理仍需驗證。
轉型后，RPA廠商的最大挑戰是證明“智能體比機器人更值錢”。傳統RPA按“機器人數量”收費，而智能體能橫跨多環節、多任務，傳統“單點ROI”衡量方式失效，迫使廠商重構商業模型，從“工具銷售”轉向“價值共創”。Gartner與IDC調查顯示，企業客戶選擇智能體平臺時，最看重三大指標：可維護性（適應系統更新）、安全合規（滿足審計與權限要求）、持續服務力（廠商長期運營能力）。這意味著“誰能陪企業長期跑下去”比“誰先推出AI原型”更重要。
RPA轉向智能體，本質是行業結構重組。技術廠商分為兩類：一類追求概念領先，拼功能和模型接入速度；另一類深耕場景，拼理解、拼交付、拼可信度。最終勝出的將是能讓AI真正落地的廠商。在此過程中，RPA不再僅是自動化工具，而是連接AI認知與企業執行的橋梁。或許，智能體的真正定義應是：能理解業務、執行流程，并守住安全與合規底線的“數字同事”。
