RPA的早期成功源于其“快速见效”的特性。在银行、保险、能源等传统行业，它像流水线工人一样精准重复，不犯错、不抱怨。但这种极致效率也暴露了局限性：RPA擅长处理规则明确的任务，却难以适应业务频繁变化的复杂环境。随着企业数字化程度提升，RPA面临三大挑战：流程频繁变动、跨系统集成困难、维护成本高企。IDC《中国RPA+AI解决方案市场份额报告（2024）》显示，超60%的企业在RPA项目后期遭遇“维护负担过重”问题，迫使厂商寻找新的增长点。
大模型的崛起为RPA提供了转型突破口。通过融入AI的理解能力，RPA从“机械执行”迈向“智能协作”，“AI+RPA”“Agent+Automation”成为行业新共识。但不同厂商的转型路径差异显著：国际派以生态构建为主，平台派追求功能融合，场景派则聚焦痛点解决。
场景派厂商如金智维选择了更“工程化”的路线。它未追求万能智能体，而是聚焦具体场景，将AI嵌入流程自动化执行端。例如，在银行“黑屏系统”中，传统RPA因界面老旧无法识别操作对象，而金智维通过AI视觉和语义理解技术，使智能体能“看懂”界面并自动操作，显著缩短上线周期。IDC报告显示，金智维在2024年中国RPA+AI市场份额中位居第一，这与其在复杂行业场景的深耕密不可分。
转型并非简单“加模型”。RPA时代比拼执行速度，而智能体时代更看重“稳定性、可信度和治理能力”。企业不再仅关注“能节省多少人力”，而是追问“能否信任其决策”。许多厂商将RPA与大模型简单拼接，导致模型输出不稳定、流程易中断，陷入“看似智能，实则脆弱”的困境。Gartner 2024年报告指出，超40%的智能体实验项目因安全与合规风险不可控而被搁置，尤其在金融、能源、政务等强监管行业，智能体需面对算法准确性、访问权限、数据隔离、审计追踪等多重挑战。
长期服务高合规行业的厂商在此占据优势。例如，金智维兼容麒麟、统信操作系统及国产数据库，能在信创环境中安全落地；其“操作可追溯、任务可审计、执行可控”的设计更符合金融级标准。弘玑科技等厂商尝试通过知识图谱、AI解析等技术增强RPA认知能力，但大规模部署和安全治理仍需验证。
转型后，RPA厂商的最大挑战是证明“智能体比机器人更值钱”。传统RPA按“机器人数量”收费，而智能体能横跨多环节、多任务，传统“单点ROI”衡量方式失效，迫使厂商重构商业模型，从“工具销售”转向“价值共创”。Gartner与IDC调查显示，企业客户选择智能体平台时，最看重三大指标：可维护性（适应系统更新）、安全合规（满足审计与权限要求）、持续服务力（厂商长期运营能力）。这意味着“谁能陪企业长期跑下去”比“谁先推出AI原型”更重要。
RPA转向智能体，本质是行业结构重组。技术厂商分为两类：一类追求概念领先，拼功能和模型接入速度；另一类深耕场景，拼理解、拼交付、拼可信度。最终胜出的将是能让AI真正落地的厂商。在此过程中，RPA不再仅是自动化工具，而是连接AI认知与企业执行的桥梁。或许，智能体的真正定义应是：能理解业务、执行流程，并守住安全与合规底线的“数字同事”。
