尤其是现在的认知型RPA ， 可以完成更多业务场景的业务流程优化 ， 对中小企业非常友好 。 因此 ， RPA也成为了更流行的业务流程自动化工具 。
2、集成与被集成
在广大组织的应用中 ， RPA经常被集成于BPA、BPM或者业务、数据中台中 ， 用于解决业务流程自动化 。 我们也能看到 ， 很多ERP、CRM、低代码厂商 ， 也集成了RPA作为流程自动化解决方案 ， 为企业提供更高效的自动化服务 。
一直以来 ， RPA的大部分应用都是被集成 。 包括现在很多RPA产品 ， 也有被集成的属性 。 但在近些年的发展中 ， 可以明显地感觉到RPA正在集成更多的应用 。 这种集成不是单纯的指融合其他技术 ， 而是RPA正在集成更多的应用 。

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RPA是非常灵活的流程自动化工具 ， 但它也会受到业务流程频繁变动的牵制 ， 进而影响程序运行的健壮性 。 为了让RPA能够运行的更加彻底与稳定 ， 厂商们开始通过集成流程挖掘等工具探寻更多的可优化流程 ， 通过人工智能组件让程序开发更加容易 ， 通过数据管理组件让数据更容易流转 。
RPA正在集成更多的应用与组件 ， 并形成了端到端的全生命周期软件架构 ， 帮助广大组织更好地基于流程自动化实现数字化转型 。 按照现在的发展趋势 ， 未来它也很有可能通过自动化路径去集成BPM、CRM、ERP等企业管理软件 。
3、超自动化架构
超(级)自动化是一种技术合集 ， 由RPA、LCAP、AI、iBPMS(智能业务流程管理)等创新技术组成 。 作为多元化的技术与工具集 ， 它能够帮助用户将流程中更加复杂的非结构化数据业务实现自动化 。
Gartner发布的《2022年十大技术趋势》中 ， 超自动化仍然名列榜首 。 超自动化不仅为政府等机构提供了有效、无缝连接公共服务的机会 ， 同时更专注于跨领域实现端到端业务流程自动化 ， 以大幅度提升组织的工作效率 。

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超自动化是一种技术架构 ， 也是一种自动化方法论 。 在这种方法中 ， 组织能够通过严格的方法快速识别、审查和尽可能多地自动化已批准的业务和IT流程 。
超自动化涉及多种技术、工具或平台(包括但不限于人工智能、机器学习、事件驱动软件体系结构、RPA、低代平台、打包软件和其他类型的决策、过程和/或任务自动化工具)的协调使用 。
它能够帮助企业进行架构设计和技术创新 ， 从而根据战术和战略目标来扩展自动化 。 超级自动化可为组织提供完整的端到端的自动化解决方案 ， 进一步增强业务流程 。
4、数据“连通器”
RPA之所以被称为“数据搬运工” ， 是因为它能够模仿人类在不同的软件系统之间搬运数据 。 比如把ERP的数据录入到CRM ， 同步到OA ， 然后再导出到Excel 。 理论上 ， RPA可以将无限多种软件的数据进行同步与录入 。
哪怕大型组织有一百种以上的软件 ， 只需相应的业务流程基于规则 ， 就可以通过RPA以“外挂式”实现数据“搬运” 。 因此RPA还有一个江湖诨号：数据“连通器” 。

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模仿人力“搬运”数据 ， 解决了软件互联互通的难题 ， 降低了靠API接口获取数据的技术难度、操作难度以及高额预算 ， 并且能够实现对没有API接口软件的数据搬运 。
这个特点 ， 让RPA成为打通数据壁垒的“高效低廉”型解决方案 ， 同时那些长久搁置的软件系统不用API授权也能得到有效利用 。