目前，大部分的RPA工具都是基于微软.NET Framework的WorkflowFoundation开发，整合OCR、NLP等AI技术，能够以弱耦合，即不改变现有软件系统部署的形式跨系统执行，且实现零出错率。在技术上，RPA早已不是单个企业的定制化功能，事实上已经生长成融合AI技术、系统级的跨软硬件、多账户的服务。
在NLP的产品体系中，OCR是关于文档、文件处理的基础步骤，是无法回避和绕开的。
对任何一个业务流程自动化而言，都需要串接许多技术模块。RPA+OCR+NLP的融合，减少了业务流程中人机交互、人工复核的环节，可以更全面的满足企业自动化的需求。
RPA与NLP结合的业务场景还处在探索阶段，以处理采购合同为例，利用RPA想要把甲乙方、标题等元素提取出来，因其元素每次都有变化而不是在一个固定的位置，所以通过基于规则的方式处理数据会非常难，需要深度去理解里面内容包含的语义及格式的位置。这里就需要用到NLP强大的文本分析能力帮我们把里面的一些模型训练出来，再做一些提取和录入。
以NLP+RPA在人力资源领域的应用为例：
地产行业的人员流通非常频繁，当业务人员离职之后，HR可以通过NLP技术把一些符合岗位要求的候选人筛选出来，再通过NLP技术把用户画像（姓名、入职、经历）提取出来，还可以通过不同的标签和维度，定义人才能力属于哪个范围。
在输出简历报告时也有两种处理方式：1、如果是初级岗位就可以直接让机器人处理；2、如果是部门经理等中高级的岗位，便需要人工介入进行做最后的评估。
后续的面试安排，包括时间、地址、会议室预定等，同样可以由RPA进行处理，机器人会自动向应聘人员发送详细信息。对于那些无法录取的人才，RPA可以发送感谢信。
总体来说，RPA在这一业务流程中充当“苦力”角色，进行数据的自动搬运；而OCR、NLP技术则充当RPA的“大脑”，帮助它实现看、读、写的能力。
目前全球的RPA厂商正在通过与不同的人工智能技术相结合，来提升竞争力赢得市场。而OCR在频率、业务范围、以及对业务影响上都领先于其他技术。通过OCR来处理那些非结构化业务，也使得RPA的自动化范围可以扩展到更多的领域中。