北京一家做代理记账的公司，去年用RPA自动抓取银行流水，跑了半年挺稳。今年1月银行改版了网页，RPA的选择器全失效，脚本报错，财务急得跳脚。运维花了一周重写选择器，刚修好银行又改了。
CTO跟我说：”RPA太脆了，页面一变就崩。”说白了，传统RPA就是个”录像回放”工具——你教它点哪里、填什么，它照着做，一步都不能变。2026年行业出了新东西：RPA平台开始内置AI能力，不再只会”照做”，还能”看懂”和”判断”。我盯了这个趋势大半年，挑3个已经落地的新能力说说。
能力一——智能元素定位，告别脆弱的选择器
传统RPA靠CSS选择器或XPath定位页面元素。页面一改版，选择器失效，脚本就崩。运维人员最头疼的就是这个——你控制不了别人家的网页什么时候改版。2026年主流RPA平台开始用AI做元素定位——不靠固定路径，靠语义理解。
它识别的是”这个按钮叫什么、在页面什么位置、长什么样”，而不是”这个按钮的CSS class叫submit-btn”。北京那家公司后来换了个带AI定位的RPA工具，银行改版之后脚本自动适应，没崩。原理不复杂：AI模型对页面做截图加DOM分析，用自然语言描述元素，比如”页面右上角的蓝色登录按钮”。就算页面改了class名、调了位置，只要视觉和语义还在，就能找到。
这个能力对经常对接外部系统的企业太重要了——银行流水抓取、税务系统对接、招投标平台监控，这些外部系统你管不了人家什么时候改版。以前改一次崩一次，现在AI定位能扛住大部分变化。北京有家财税服务公司上了这套方案后，RPA脚本维护频率从每月2次降到每季度1次，运维省了不少心。
能力二——非结构化数据处理，AI读懂发票和合同
传统RPA只能处理结构化数据——表格、固定格式的表单。碰到一张手写发票、一份扫描的合同、一封格式随意的邮件，它就傻了。2026年的新RPA平台集成了OCR和大模型，能”读”非结构化内容了。
举个场景：代理记账公司收到客户发来的发票照片，以前得人工录入金额、税号、品名。现在RPA调用AI，自动识别发票内容，提取关键字段，录入财务系统。北京有家财税服务公司上了这套流程，发票处理从人均每天200张提到800张，错误率还降了——AI识别的准确率比人肉眼看强多了，特别是那种模糊的扫描件。
不只是发票。合同关键条款提取、邮件意图判断、聊天记录摘要归档，这些以前必须人做的活儿，现在RPA加AI都能搭着干。你想想，一个客户发来一封长邮件问了一堆问题，以前客服得逐条读再逐条回。现在AI先读邮件，提取问题清单，RPA根据清单去知识库匹配答案，生成回复草稿，客服审核后发送。流程从”人干全部”变成”人干最后一道审核”。
能力三——自主决策，RPA不再只会”照做”
这个能力是我觉得最有想象力的。传统RPA是流程编排工具——你写好if-else规则，它照着走。遇到规则没覆盖的情况就卡住，等人来处理。2026年的新平台加了”AI决策节点”，用大模型做判断。
举个例子：采购审批流程里，RPA自动抓取请购单，按金额路由审批——1万以下直属领导批，1万到10万部门负责人批，10万以上总监批。传统RPA也能做。但如果请购单上写的是”办公用品”但金额50万呢？规则没覆盖这种情况。AI决策节点能判断”金额与品类严重不匹配，建议人工审核”，自动挂起流程并发通知。这种判断力以前只有人有。
北京的企业用上这个能力之后，异常处理的人力成本降了不少——以前得有人盯着每个异常，现在AI先过一遍，只有真正需要人判断的才推过来。不过得提醒一句：AI决策不是万能的，关键审批环节还是得人兜底。AI做初筛和预警没问题，最终拍板还是得人来。北京这边有几家企业把AI决策用在了发票审核和合同条款检查上，效果不错，但金额审批这种风险高的，还是人在走最后一步。
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