自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是研究如何讓計算機理解并生成人類自然語言的一種技術。在RPA的應用過程中，NLP的應用場景主要有以下幾種情況。

當機器人接收到的要處理的信息不是結構化字段，也不是待OCR處理的掃描圖像，而是一段人類自然語言表達的文字時，這就需要 NLP 從中提取出關鍵的字段信息，然后自動錄入系統(tǒng)或者與系統(tǒng)中的信息做比對。

在OCR技術識別完信息之后，NLP技術可用來做優(yōu)化處理，在識別完的文字中找出最合乎邏輯的詞，做出文字修正。

當需要處理大量信息時，RPA可以利用NLP進行檢索或分類處理。

NLP技術可以在 RPA 處理完成以后以自然語言的方式反饋給用戶。

NLP由兩項主要技術完成，包括自然語言理解和自然語言生成。

自然語言理解：自然語言理解的主要目標是幫助機器更好地理解人的語言。

自然語言生成：自然語言生成的主要目標是幫助機器生成人類能夠理解的語言。

NLP是典型受制于語言特性的一項技術，如由于中文和英文在用詞和語法的差異，造成 NLP 所使用的算法技術具有很大差異。

在自動化應用領域，NLP一方面配RPA來使用，另一方面也可以配合OCR來使用，協(xié)助提高文字識別率。例如，銀行信用卡中心的 RPA客服機器人收到這樣的一份客戶請求，“明天，請將我的個人信用卡額度多調整1萬元”，這句話是不能被機器人所理解的，需要借助NLP。

機器人結合領域知識將句子轉換為業(yè)務信息，時間(Daytime)是“明天”，即“計算機獲取的今天日期 +1”，假設得到明天的日期是“2022-1-202”；主語是“信用卡”；定語是“我的”，依據(jù)客戶的請求來源可以得到 Customer ID，再依據(jù) Customer ID 查詢該客戶名下?lián)碛械男庞每?Card No)；動作(Action)是“額度調整”；金額(Amount)是“1萬元”。

目前，很多企業(yè)都已嘗試在RPA部署中使用AI的OCR技術，而下一個風口將是NLP技術的應用。用NLP搭建起人與機器之間溝通的橋梁，實現(xiàn)人機交流交互，對于NLP技術的掌控將成為RPA廠商差異化競爭的重中之重。

目前，RPA技術大行其道，例如實在智能擁有國產(chǎn)全自研的RPA產(chǎn)品包含AI底層能力（NLP、CV/OCR、智能決策等），通過“無感知的流程修復、無錨點的元素拾取、業(yè)務操作視頻自動生成流程機器人……”等行業(yè)領先的技術亮點極大地提升了RPA的穩(wěn)定性和易用性。

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