智能自动化是一系列从流程自动化到人工智能的策略技术概括，将机器人流程自动化（RPA）与光学字符识别（OCR）、智能字符识别（ICR）、流程挖掘、深度学习、机器学习、认知技术、自然语言处理、语音识别合成、机器视觉等多种人工智能（AI）相结合，以创建能够思考、学习及自适应的端到端的业务流程，涵盖从流程发现、流程自动化，到通过自动而持续的数据收集、理解数据的含义，使用数据来管理和优化业务流程的整个历程。

智能自动化的主要目标一方面是提升政企工作效率，节约时间和成本，大大减少了流程周期中的人为干预，另一方面是提升了员工的技能和幸福感，运用智能自动化，使员工有更多的时间专注于创新改进，策略，决策等。

另一个目标是减少流程中的错误，并减少纸张使用，因为这种趋势完全面向纯数字管理。

智能自动化结合了几种关键技术，例如机器人流程自动化，机器学习，业务流程自动化和自然语言处理等。这些技术是相互关联的，都是广泛而且庞大的数字化转型计划的一部分。

智能捕获（Intelligent Capture）可以自动识别并提取文档中的信息，无论是纸质还是数字格式。它结合了光学字符识别（OCR），智能字符识别（intelligent character recognition），光学标记识别(optical mark recognition)和条形码识别(barcode recognition)的组合，以捕获结构化或非结构化数据。

工作流自动化(Workflow automation)是一种软件，它根据流程定义一系列任务，并自动执行这些任务，而无需人工干预或手动步骤。它是大型业务流程管理解决方案的一部分，该解决方案可优化业务流程并提供实时可见性，以进行明智的决策并提供更好的业务见解。

机器学习(Machine Learning)是人工智能的一个分支，其中系统从数据，模式和推理中学习，以最少的人工干预就可应对意外。这些机器学习系统能够随着时间的推移自主地继续学习。一些示例是银行中的欺诈检测，医疗保健中的疾病诊断以及应付账款中的发票处理。

机器人流程自动化(Robotic Process Automation)使组织可以自动执行在重复性很多的应用程序和系统上执行任务。它可以相对快速便捷地集成到现有的IT体系结构中，有直接的好处，例如减少了手动任务，消除了数据输入错误并缩短了周转时间。