这份由安永（EY）与 Automation Anywhere 联合发布的 2026 年金融服务领域战略指南，核心围绕从机器人流程自动化（RPA）向代理过程自动化（APA）的转型展开，指出 APA 是金融服务自动化的下一个进化阶段，并非取代 RPA 而是对其的扩展与升级，为企业高管提供了从转型必要性到落地实施的完整战略框架，核心总结如下：

转型背景与必要性

过去十年 RPA 为金融机构带来了效率提升、错误减少等切实价值，但其受限于预定义逻辑和结构化数据，无法处理非结构化输入、动态工作流及需要人类判断的复杂场景。而当前金融行业面临客户期望提升、监管复杂性加剧、非结构化数据激增的现状，要求自动化系统具备推理、适应和自主协调能力，APA 的出现成为解决这一痛点的商业必要选择。

APA 的核心价值与特性

APA 将 RPA 的成熟执行能力与 AI 驱动的推理、上下文意识和自主协调结合，能自动化决策、管理例外并持续优化流程。与 RPA 相比，APA 具备动态决策、实时适应、个性化服务、端到端流程协调等能力，还能降低总拥有成本，将自动化从单纯的效率工具转变为企业战略差异化的核心因素。预计到 2029 年，代理 AI 能自主解决 80% 的常见客户服务问题，全球自动化市场也将从 2025 年 283.1 亿美元增至 2034 年 2110.6 亿美元，年均增速超 25%。

企业自动化的进化连续体

企业自动化经历了三个阶段：2018 年的RPA，聚焦基于规则的结构化重复任务自动化；2020-2021 年的智能流程自动化（IPA），整合 AI、机器学习等技术，实现非结构化数据处理和人机协作；2024-2025 年的APA，由大语言模型驱动智能代理，实现动态决策、复杂任务自主编排，三者协同形成统一自动化生态系统，RPA 执行确定性任务，IPA 提供智能理解，APA 负责跨系统流程协调。

务实的 APA 采纳方法

成功采纳 APA 是渐进式旅程，核心建立在人员、流程、技术、数据四大支柱上：人员层面重构人机协作模式，培养新技能并设计新职业路径；流程层面建立强健的治理框架，明确决策边界、保证可审计性和合规性；技术层面打造连接的自动化生态系统，将 APA 智能层叠加在现有 RPA 等基础设施上，而非全面替换，实现无缝集成；数据层面依托现有数据基础设施启动部署，逐步构建统一数据访问框架，支撑智能推理和持续学习。

人机协作的新劳动力模式

APA 并非取代人类，而是重新分配认知劳动：常规案例完全自动化，人类角色转变为例外处理者、质量保证专家、判断专家，同时催生出代理设计师、培训师等新岗位。企业需明确职业发展路径、加大技能培训投入，通过 “主 - 子代理” 层级结构实现数字劳动力的可扩展性，让员工从流程操作员向数字劳动力监督者转型。

BFSI 行业的核心用例与价值

APA 在金融服务、银行、保险（BFSI）领域的发票处理、欺诈检测、索赔处理、客户尽职调查、客户支持、对账处理、法规报告等场景中具备显著优势，能解决传统 RPA 在非结构化数据处理、动态规则应用、上下文推理等方面的局限性，实现端到端的智能自动化。

构建智能自主企业的关键举措

企业需打破当前自动化工具碎片化的现状，通过战略整合实现 RPA、IPA、APA 的统一编排，打造企业级自动化平台，减少集成工作、标准化治理并简化人才发展；同时做好战略平台选择，以平台为导向替代孤立的点解决方案，实现多智能能力的无缝协作，支撑端到端的复杂流程自动化。

行业现状与未来趋势

目前企业对 APA 的投资意愿强烈，78% 的组织计划明年投资 APA，75% 计划一年内试点 AI 代理用于客户支持，90% 的 C 级高管已使用 APA 报告进行关键决策。企业采纳 APA 主要有从零构建 AI 原生生态和叠加智能层在现有 RPA 上两种思路，实践中多采取混合路径，先快速捕获收益，再逐步过渡到代理驱动的运营模型。延迟采纳 APA 的企业将面临竞争落后的风险，而遵循结构化路线图的机构将在成本效率、服务质量和合规性上获得持久优势。