通过这两组数据 ， 我们能看到RPA正在走进更多的组织 ， 并受到更多CIO与CTO的欢迎 。 RPA之所以快速被很多组织采纳 ， 是因为它替代了传统的技术复杂、开发难度高、实施周期长、投资回报低(ROI)的传统集成自动化技术 。
并且 ， RPA让组织避免在API上进行巨大投入 ， 使得集成RPA技术的BPA能够更加简单地实现预期效果 。 也因为RPA充当了新老信息系统的“粘合剂” ， 很多组织投资多年的企业管理软件再度发挥作用 ， 进一步提升了ROI 。

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RPA可以被整合进入BPA解决方案 ， BPA通过封装RPA制定改进核心流程的综合计划 ， 进而管控整个业务流程 。
BPA将RPA的任务连接在一起 ， 形成一个整体战略 ， 实现性能、成本效益和安全性的最佳状态 ， 以促进核心业务的改进 。 RPA可满足特定任务的自动化 ， BPA则帮助企业从自动化中获得更大的战略利益 。
当一项技术能够更简单地应用时 ， 自然会受到广大组织的青睐 。 现在 ， RPA已经被更多组织集成到BPA、BPM、低代码平台、业务中台、Workflow、ERP、CRM等系统中 ， 将更多的人力操作流程转变为自动化流程 。
这即是Gartner在报告中所提到的“大型组织以某种形式应用RPA” ， 且更多组织正在尝试将RPA集成到更多管理系统之中 。 当然 ， RPA厂商也正在基于RPA集成更多的企业管理软件 ， 以为广大组织提供一站式的全生命周期解决方案 。
不管这些集成朝着什么方向发展 ， 最终的结果势必会让RPA所代表的自动化技术成为BPA及BPM不可或缺的一部分 ， RPA赫然成为一把数字化转型利器 。
RPA以自动化方法论助力数字化转型
前文说到 ， RPA正在集成更多工具与技术以为广大组织提供一站式自动化解决方案 。 事实上 ， RPA发展到现在 ， 随着其与云计算、AI、低代码、流程挖掘等技术的融合 ， 它早已不能算是一个业务流程自动化工具 ， 而是早已成为一套基于RPA的流程自动化方法论 。
这一点 ， 我们从各RPA厂商的产品矩阵就能看出端倪 。 从海外三大RPA厂商到国内头部RPA厂商 ， 目前的产品矩阵都在表明 ， 他们有志于将RPA发展成为广大组织不可或缺的企业级应用 。
其实从2019年Gartner将超自动化（Hyperautomation）列入《2020十大战略科技发展趋势》开始 ， RPA就已经成为自动化策略的一部分 ， 超自动化也成为了组织实施自动化的一种方法论 。
超自动化是指用于交付工作的机器学习(ML)、软件工具包以及自动化工具的总和 ， 其中RPA和iBPMS是超级自动化的关键组成部分 。 超自动化不仅涉及工具平台的广度 ， 还涉及自动化本身的所有步骤 ， 包括发现、分析、设计、实施、执行、监控和持续优化等 。

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▲ 华为WeAutomate超自动化架构
这意味着 ， 采用超自动化架构的组织 ， 将能够更好地实现业务流程自动化 ， 进而助力数字化转型取得更佳成果 。
现在很多厂商推出的RPA产品不只基于超级自动化架构 ， 也更注重端到端与全生命周期 。 端到端的RPA平台可以将面向各领域与场景的RPA解决方案与全套功能相结合 ， 便于组织以更快的速度扩展数字化业务运营 。

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▲ UiPath端到端流程架构
支持全生命周期的RPA ， 则可以在发现、设计、发展、UAT(用户接受测试)、部署、执行等多个阶段加强与监控RPA的运行 ， 以确保其在业务流程自动化中运行的健壮性 。