与传统的自动化技术相比，RPA具有更高的灵活性和可扩展性，同时还能够大幅度提高企业效率和降低成本。
然而，很多人对RPA和人工智能（AI）产生了混淆。事实上，虽然两者都属于数字化技术范畴，但它们的本质是不同的。与AI不同，RPA是一种基于规则的机器人技术，需要事先编写规则来指导机器人执行任务。
那些你不想做的枯燥工作，也许真的可以不做。重复化、标准化的工作都可以让RPA机器人帮你完成。
RPA通过模拟工手动操作键鼠，自动处理规则清晰、批量化的高频业务。它适用于企业内具有明确业务规则、结构化输入和输出的操作流程，例如读取邮件、对账汇总、检查文件、生成文件和报告等枯燥、重复、标准化的工作，都可以让RPA机器人代为完成。RPA能够轻松集成在任何系统上，跨系统处理数据。不仅简化了操作流程，提高了数据处理效率和准确度，还可有效避免人为失误，规避业务流程中数据被人为篡改的风险。通过RPA可以减轻员工的工作量，将员工从枯燥、重复的数据搬运中释放出来，让他们专注于更具创造性的工作，成长为复合型人才，更好地利用数据，为企业创造更多价值。
RPA无需复杂的编程知识，只要按步骤创建流程图，即使不懂编程的普通员工也能使用RPA自动执行业务，大大降低了非技术人员的学习门槛。
RPA可根据预先设定的程序，由RPA软件机器人模拟人与计算机交互的过程，实现工作流程中的自动化，提高业务效率，减少人力成本和人为失误。
RPA有着灵活的扩展性和“无侵入性”，是推动企业数字化转型的中坚力量。企业无需改造现有系统，RPA便可集成在原先的遗留系统上，跨系统跨平台自动处理业务数据，有效避免人为的遗漏和错误。
RPA的工作原理基于图像识别、自然语言处理（NLP）、屏幕抓取等技术，它可以模拟人类在计算机上的操作，如打开应用程序、输入数据、点击按钮、复制粘贴、数据提取等，从而实现自动化执行特定的任务。
目前RPA最先开始在企业中发展的几个行业主要在于银行证券、政务部门、电商企业、电信通讯、IT保险、供应链等。按行业来说，金融行业RPA渗透率最高，按企业来说，靠近财务、客服及运营的部门RPA使用面最广。常见涉及的业务有：
1、财务税务：财务对账，发票报销，税务申报、发票开具等
2、人力资源：薪酬发放，入职离职，简历筛选等
3、电商企业：库存管理，订单汇总，价格监测、店铺数据等
4、供应链：订单采购，物流管理，售后服务等
5、自媒体：图文发布、视频发布、热点生成、素材创作等
7、运维管理：行业数据分析、网站数据分析、公司运营数据分析等
8、网站推广：内容批量更新、外链批量发布、链接批量检测、400批量提交等
9、教育行业：招生、出勤、会务、教务排课、成绩、人资及财务、查询考生信息并且自动批量汇总与整理等
当前RPA的开源市场中，备受推荐的框架有：RobotFramework、Taskt、UI.Vision、OpenRPA和TagUI。
以下是这5个开源框架在低代码、可读性、跨平台、开发语言、以及开源协议等方面的对比。
（3）UI.Vision
TagUI是一个跨平台的，支持命令行和可视化的RPA解决方案，用于自动执行键盘、鼠标操作。TagUI支持以类似自然语言的语法编写脚本，提升了无代码体验。