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都 AI 时代了 RPA 还活着——不是它聪明,是它靠谱

不是聪明,是靠谱——封面:AI 一千万条路,RPA 只走一条,次次走到 暖奶油纸上手绘:左 AI 聪明但路径发散,右 RPA 三步卡片「确定·可查·一模一样」


去年我给一家厂子做流程自动化。对方那套管订单、库存、财务的老软件,用了快二十年。我想让新程序跟它对接,翻遍文档,连个插头都没找到。

技术上管这个插头叫 API,就是让两个软件直接对话的接口。没有它,两边谁也别想跟谁说上话。

那这活儿怎么干?只剩一条路:让程序假装成一个人,去屏幕上一下一下点鼠标、敲键盘。这就是 RPA——那个被嫌弃了好多年的”模拟人点屏幕”的老自动化工具。

就是那回,我才算想明白一件事。RPA 被骂”低级”的那些毛病——只会照脚本点、不会随机应变、像机器人一样死板——恰恰是它在这种地方没人替得了的本事。

AI 都这么猛了,按理说这种笨东西早该进博物馆。可它没有。据机构估算,2026 年它还是个三百多亿美金的盘子,每年还在两位数往上长。AI 越强,它反而活得越好。

大模型的灵活,是它的天花板;RPA 的死板,是它的护城河。 企业流程要的根本不是聪明,是靠谱——能查到谁在什么时候干了什么,每一步退得回去,跑一百万次不出一次错。

满世界的老系统,根本没给 AI 留门

你可能觉得我那家客户是个例。不是。

全世界还在转的系统,一大半都这德行。银行后台还在用黑底绿字的老终端,行话叫绿屏,几十年前的东西,今天照样跑着核心账务。你上网银转账,得插 U 盾、点那个跳出来的小窗口。很多政务系统、医院系统,界面又丑又绕。

它们有个共同点:只认人的操作。鼠标点哪、键盘敲啥,它认;你想绕过界面直接把数据调出来,没门,真没那个门。

你跟它讲再高级的 AI 都白搭。它听不懂,它只认点击。

老系统没给任何人留后门,RPA 愿意走前门——装成一个人,一下一下点进去。 这种脏活,恰恰是没接口的地方唯一能用的解法。

老系统,没给 AI 留门——绿屏、U盾、只认点击,API 后门一个没有 绿屏终端的三层推演:没 API → 只能走近门 → 后门封死,RPA 走前门进去

跑一次不算钱,跑一百万次才见真章

再说钱。这是老板们最该算、却最少算的一笔账。

我帮一个朋友算过。他有个流程,每天要跑五千次,一年就是一百八十多万次。RPA 的成本得分两头看:每年一笔授权费,几十个脚本跑在那——这是固定成本。可一旦搭好,多跑一次几乎不花钱。摊到一百八十多万次里,每次的成本趋近于零。

换成大模型呢?大模型每干一次活都要”烧字”。你把它想成一个按字数走字的水电表,输进去多少、吐出来多少,都计费,行话叫烧 token。一次几分钱,听着不疼。乘以一百八十万次,账单能让财务来找你谈话。

AI 干一次很便宜,干一百万次很贵;RPA 正好反过来——头一回搭着麻烦,之后跑多少遍都是白菜价。差别不只是数字大小,是成本结构:RPA 的费用跑之前就算得清,跑越多单价越薄;大模型的成本跟用量线性走,跑再多单价也不降。

当然,要是业务流程三天两头变,RPA 脚本要跟着重写,那又是一笔账。可偏偏 RPA 最拿手的活——对账、录单、月报合并、绿屏终端——都是几年不怎么动的东西。变动越小,这笔账就越划算。

凡是几年不怎么变、天天高频跑的活——对账、录单、月报合并——这账一摆出来,RPA 赢得没悬念。

跑越多越划算,成本可算——RPA 固定授权费摊薄 vs LLM 按 token 线性烧 左右对比:左 RPA 固定成本均摊趋零,右 LLM 水表式线性烧钱,箭头指向「可预测 vs 不可预测」

同一件事问一百万次,它得给你一模一样的答案

光便宜还不够。关键流程更怕另一件事:今天这么干,明天换个结果。

大模型最大的本事是灵活,能随机应变。可这本事放到关键流程上,就成了毛病。同一笔数据,你让它处理两遍,它可能给你两个不太一样的答案。它不是按死规矩走,是按概率猜那个最像的。平时聊天无所谓。放到财务报表上、放到转账金额上,谁敢?

RPA 笨,可笨得让人踏实。它跑的是死脚本:第一步干啥、第二步干啥,全写死的,跑一百万次,一百万次都一样。

一百万次,都一模一样——三步脚本,第1次、第50万次、第100万次一模一样 三张并列卡片展示同一份三步清单重复三次,全勾 ✓,审计附言「可留痕·可回退」

更要紧的是它留痕。几点几分、哪个账号、改了哪个数、谁点的审批,每一步都记在日志里。出了事能一步步倒回去查,也能退回上一步重来。审计的人要的从来不是这活干得多聪明,是这步谁干的、错在哪、退不退得回去。 这几样,在关键流程上 RPA 是现成的、天生带的,大模型还得专门补课。

真要干掉 RPA,得等一个永远不会来的日子

那 AI 来了,RPA 到底成了啥?

它没死,是换了个位置——从台前的”自动化工具”退到后面,给 AI 当手脚。AI 负责动脑子:看懂这单该怎么处理、下一步该找谁。RPA 负责动手:照 AI 的指令,一步不差地把活干完。AI 决定干什么,RPA 保证干对。

类似的事我也见过——大型机被宣判死刑无数次,可银行的账务到今天还在上面跑。RPA 现在走的是同一条路。

我也听过相反的声音。有家专门做”用 AI 取代 RPA”的公司算过账,说用大模型的总成本只有老 RPA 的五分之一。这话你听个响就行——它卖的就是替代品,这账是它给自己算的。

RPA 真正的对手,从来不是 AI。是”哪天全世界的老系统都长出了接口”——可那天永远不会来。 只要还有绿屏、还有 U 盾、还有那些只认鼠标键盘的老家伙,RPA 那双”装成人去点屏幕”的手,就没人替得了。

AI 当脑,RPA 当手脚——AI 决定下一步,RPA 一步不差执行到底 跃迁构图:左「AI 脑」+ 决策气泡 → 箭头「决定→执行」→ 右「RPA 手脚」完成清单,全勾 ✓


引用出处

  1. RPA 2026 全球市场规模约 $35.27B、24.2% CAGR — Precedence Research / GlobeNewswire — 链接(对应:§ 开头市场数据)
  2. 45/50 顶级银行仍依赖大型机、绿屏/COBOL 跑核心账务 — DXC Technology — 链接(对应:§「满世界的老系统」- 银行绿屏)
  3. IBM 3270 绿屏为大型金融机构所需 — Leapwork — 链接(对应:§「满世界的老系统」- 绿屏场景)
  4. 70% 财富 500 用遗留软件、绿屏大型机无法 API 集成 — Skyvern — 链接(对应:§ 老系统无 API)
  5. 遗留系统几乎无 API,RPA 模拟 UI 是务实解法 — Automation Anywhere — 链接(对应:§ RPA 走前门)
  6. Kognitos 自称 LLM 自动化 TCO 是传统 RPA 的 1/5(利益相关方口径,已标注)— 链接(对应:§ 反方”五分之一成本”)

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DAVID YIN · 2026 · 06 · 09 · 杭州
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别给 Agent 立人设,给它立规矩