"人工智能驱动的流程自动化究竟有多普及？企业用它来做什么？"这个问题摆在许多正在规划自动化预算的管理团队面前。答案可以从官方统计数据而非供应商的演示中找到。Eurostat于2026年3月26日发布的报告《欧盟人工智能（AI）技术的使用情况——2026》，将借助基于人工智能的软件机器人（RPA）实现的流程自动化作为单独类别进行统计。报告显示，使用这项技术的欧盟企业比例从2024年的4.2%升至2025年的5.4%；在大型企业中，这一比例为24.4%。
土耳其的发展势头同样明显。根据TÜİK（土耳其统计局）2026年10月2日发布的公报，使用任何一种人工智能技术的企业比例从2025年的7.5%升至2026年的14.0%。本文专门从RPA的角度解读欧洲数据，并提出选择首个流程的实用框架。
首先明确定义：Eurostat统计的是什么？
Eurostat调查的类别比狭义的"屏幕机器人"更宽泛。报告将这项技术定义为借助基于人工智能的软件机器人实现的流程自动化，归入自动化不同工作流或辅助决策的技术类别。由于该类别名称强调基于人工智能的软件，这一数字不应被理解为不含人工智能的传统规则型机器人的总体普及率；所统计的是带有人工智能组件、能够运行工作流或支持决策的自动化。
数据的基础同样重要。该调查涵盖员工10人及以上的企业，于2025年在全欧盟157,000家企业中开展。因此，这些数据所呈现的图景远比个别案例更为广泛。
数据：采用率随规模急剧上升
RPA在欧洲尚未成为主流。2025年，20.0%的欧盟企业至少使用了一种人工智能技术，这一比例较2024年上升了6.5个百分点。按技术类型看，文本分析最为常见，占11.8%，而工作流自动化和决策支持以5.4%居于中间位置。
最突出的是规模差异。2025年，工作流自动化的使用率在小型企业中为4.1%，在中型企业中为4.8%，在大型企业中为24.4%。在大型企业中，这一比例在一年内从20.4%升至24.4%。报告将大公司更多使用人工智能归因于其管理复杂性、实现规模经济、承担成本和提供必要专业知识的能力。这一图景表明，RPA在交易量大、流程重复的组织中会更早得到推广。
按行业的细分遵循类似的逻辑。2025年，工作流自动化的使用率在信息和通信业为23.7%，在电力、燃气和蒸汽业为14.9%，在专业、科学和技术活动中为12.8%，而在制造业为3.9%，在建筑业为2.0%。
规模效应在土耳其同样明显。根据TÜİK数据，2026年员工10-49人的企业中人工智能使用率为12.8%，员工250人及以上的企业中为37.1%。由于TÜİK公报未单独给出RPA数据，因此无法比较欧盟与土耳其的RPA比率；此处应将欧洲数据视为方向性参考。
用于哪些流程？
Eurostat还询问使用人工智能的企业将其用于何种目的。2025年，使用人工智能的欧盟企业中，31.1%将其用于业务管理和行政流程组织，23.1%用于会计、控制和财务管理。最常见的用途是营销和销售，占34.7%；物流占6.1%，是最不常见的领域。在示例用途中，报告还列出了发票处理。
这些比例适用于所有人工智能技术，而不仅仅是RPA。即便如此，行政和财务流程排名如此靠前，表明自动化的第一站大多是后台。我们在关于财务自动化的文章中介绍了哪些财务流程能更快带来回报。
实用路径：如何选择首个RPA流程
以下步骤是根据来源中的发现得出的一般框架；各组织需要根据自身的流程结构和系统加以调整。
- 从后台建立候选清单。 行政工作、会计和财务流程在欧洲数据中较为突出。列出发票录入、对账、报表汇编和文件分类等重复性任务。
- 衡量业务量和规则。 为每个候选流程记录每月交易笔数、耗费时间以及错误率和返工率。大型组织的高使用率表明，业务量是决定性因素。
- 将"规则"部分与"判断"部分分开。 完全基于规则的步骤可以用传统自动化解决。而需要阅读自由文本、识别文件或进行分类的步骤则需要人工智能组件；Eurostat统计的正是这种组合。
- 事先确定人工审批点。 事先以书面形式规定超过哪个阈值的金额或哪些类型的例外须提交人工审批。提供决策支持的自动化，其责任仍由流程负责人承担。
- 在试点之前设定成功标准。 记录时间、错误率和例外率等指标的当前值，并在试点结束时用相同指标进行比较。
- 为系统变更规划维护。 当机器人所依赖的界面、文件格式或法规发生变化时，必须更新机器人。应明确规定流程负责人、技术负责人和变更时间表。
- 在团队内部培养能力。 Eurostat的报告显示，考虑过人工智能但未使用的企业最常给出的原因是缺乏专业知识（70.3%）。培训将要运行试点的团队，是扩大规模的前提。
- 看功能，而不是看"智能体"标签。 自动化产品越来越多地以智能体的名义进行营销。评估时，与其关注产品名称，不如关注它实际自主运行的是哪个步骤；我们在关于智能体项目的文章中详细讨论了这一话题。
结论
欧洲数据同时说明了两点：人工智能驱动的RPA在企业总体中仍然有限，但在大公司中迅速普及，并在行政和财务流程中得到最多应用。土耳其的人工智能使用率在一年内几乎翻了一番，表明土耳其的组织也面临同样的问题。
因此，起点应当是流程的选择，而不是技术的选择。在业务量大、可衡量且负责人明确的后台流程上开展小规模试点，能以最低的风险提供决定是否扩大规模所需的数据。
物流经验的用武之地。 在上述Eurostat的用途细分中，物流以6.1%排名最后，然而物流运营所依靠的习惯（经过衡量的基线、少数几个KPI、书面的例外规则）正是第2、4和5步所要求的。我们的一位顾问拥有30多年运营、物流和供应链经验：在一家大型科技分销企业，他全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导100多人的团队，并通过KPI驱动的项目实现了运营绩效的持久提升。他还曾管理全国性仓储和运输业务。作为一名工业工程师，他如今通过人工智能和自动化将这种供应链管理纪律带给中小企业。认识我们的顾问。
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