RPA与大模型结合的智能流程自动化

RPA与大模型结合的智能流程自动化，为企业提供了更智能、更高效的自动化解决方案，以下从结合方式、优势、应用场景、挑战与应对几个方面展开介绍： 结合方式 智能交互与决策：RPA与大模型结合，大模型提供自然语言理解和生成能力，使软件机器人能够与客户进行更加流畅、自然的对话，提高客户满意度和忠诚度。

同时，大模型可以分析业务数据并根据预设的条件进行逻辑判断，RPA根据这些判断自动执行相应的操作。

例如在客户服务领域，RPA自动化处理客户的咨询和投诉，大模型提供自然语言理解和生成能力；在IT运维中，大模型分析服务器日志文件，识别潜在问题，RPA根据判断自动执行维护操作。

内容创造与处理：在营销领域，RPA自动化收集和整理客户数据，大模型提供文本生成、校对和优化等功能，帮助创作有价值的内容。

在文档处理方面，大模型理解和提取文档中的关键信息，RPA自动执行文档的归档、分类和数据提取等任务。

优势 提升自动化程度和智能水平：RPA主要依赖预设规则和流程，面对复杂多变任务时灵活性和智能性受限。

大模型能理解和生成自然语言，处理复杂语言逻辑和上下文关系。

二者结合，RPA系统能更好理解任务上下文，进行复杂决策，甚至自主完成任务。

例如实在智能推出的实在Agent，基于自研TARS大模型，融合RPA执行能力与自然语言交互，实现“所说即所得”的体验，其类人推理能力可精准拆解用户指令，规划步骤并执行，准确率超越GPT - 4。

扩展应用边界：大模型赋能RPA厂商成为扩展自动化应用边界的方法之一。

实在智能借助自研垂直领域TARS大模型，对对话式文档审阅产品Chat - IDP进行更新和升级，精准了解用户意图，有针对性地开展对话，提供更精准的文档审阅服务。

应用场景 智能客户服务：大型电商企业中，RPA自动接收客户咨询，将信息传递给基于大模型的智能客服系统。

大模型快速分析问题并给出精准回复，RPA再把回复发给客户，还能根据情况更新服务记录，分配复杂问题给人工客服，减少客户等待时间，提高满意度，让人工客服专注攻克难题。

财务流程自动化：企业财务部门面对海量发票和报销单据时，RPA先收集票据，用OCR技术提取文字信息，接着交给大模型审核。

大模型依据规则和历史数据判断合规性与合理性，最后RPA按审核结果完成报销后续操作。

人力管理：招聘时，RPA从各渠道收集简历，送到大模型筛选系统。

大模型按岗位要求选出合适候选人，RPA接着自动发面试邀请，更新招聘系统。

员工入职和离职流程中，RPA结合大模型，把信息录入、权限设置等工作安排得井井有条。

市场营销：RPA整合多渠道客户数据，大模型分析后精准分类客户，了解不同群体需求。

RPA根据结果生成个性化营销内容，如邮件、短信等，精准推送给目标客户。

同时，RPA持续收集市场动态等数据，大模型学习分析，预测市场趋势和消费者行为。

供应链管理：RPA收集销售、生产等数据给大模型，大模型分析预测未来需求，RPA据此调整库存、生成采购订单或生产计划。

此外，RPA收集供应商信息，大模型综合评估后给出排名和推荐。

法务合规：RPA提取合同关键信息，大模型审查找出风险和合规问题，生成报告。

RPA定期收集法规文件，大模型分析识别对企业业务有影响的变化，并根据变化调整企业流程和规范，保障企业合规运营。

挑战与应对 技术兼容性：需要解决大模型与RPA平台之间的技术兼容问题。

可通过选择适合业务需求的大模型，并进行必要的适配和优化，实现大模型与RPA平台的紧密集成，确保数据和控制流的无缝对接。

性能稳定性：大模型对计算资源的高需求可能导致性能稳定性问题。

可持续优化系统性能，确保在实际应用中的高效运行。

成本与资源管理：大模型的部署和运维需要较高的成本和资源投入。

企业可合理规划资源，在保证效果的前提下控制成本。