RPA（机器人流程自动化）与AI（人工智能）的结合，为企业带来了广泛的应用场景，显著提升了业务流程的自动化水平和智能化程度。

以下是RPA+AI的几个主要应用场景： 1. 财务与会计领域 自动化处理重复性任务：RPA可以自动处理发票、账单核对、数据录入、报表生成等重复性高、逻辑确定的任务，减少人工错误，提高工作效率。

智能分析：结合AI技术，如机器学习，RPA能够识别复杂模式，进行财务数据分析，发现潜在的风险和机会，提高决策的准确性。

2. 客户服务与支持 智能问答：通过自然语言处理（NLP）技术，RPA+AI系统能够理解和回应客户的查询，提供智能问答服务，提升客户满意度。

自动化订单处理与投诉解决：RPA可以自动处理订单、投诉等流程，减少人工干预，提高处理速度和效率。

3. 供应链管理 订单处理与物流跟踪：RPA能够自动执行订单处理、库存更新、物流跟踪等任务，确保供应链的顺畅运行。

预测分析：AI的预测分析能力可以帮助企业优化库存水平，减少缺货或过剩的风险，提高供应链的响应速度和效率。

4. 人力资源管理 自动化招聘流程：RPA可以自动筛选简历、安排面试等，减轻HR的工作负担。

结合AI技术，招聘过程可以更加智能，自动匹配岗位需求，提高招聘效率。

员工信息管理与薪资核算：RPA能够自动化处理员工信息更新、薪资核算等任务，确保数据的准确性和及时性。

5. 数据分析与报告 自动收集与整理数据：RPA可以自动从多个数据源收集数据，并进行初步整理和分析。

深度数据挖掘与预测分析：结合AI的数据挖掘和预测分析能力，企业可以发现业务中的隐藏模式和趋势，为决策提供有力支持。

6. 其他领域 制造业：RPA+AI可以用于自动化生产线上的装配、检测、包装等任务，提高生产效率和产品质量。

医疗保健：在医疗保健领域，RPA+AI可以自动化处理病历录入、药物分发等任务，提高医疗保健服务的效率和质量。

金融与保险：在风险管理、欺诈检测、个性化推荐等方面，RPA+AI的应用也极为广泛。

例如，银行可以使用ML增强的RPA进行信用评分和欺诈识别；保险公司可以使用CV+RPA自动化索赔表单上的照片分析。

综上所述，RPA+AI的应用场景非常广泛，几乎可以涵盖各个行业和领域。

随着技术的不断发展和普及，RPA+AI的应用前景也将越来越广阔。

企业应积极探索这些技术的结合点，以实现业务流程的优化和创新，从而在竞争激烈的市场中获得优势。