基于大模型语义理解的RPA智能表单自动填报工具方案 一、方案背景与核心价值 背景 在金融、政务、医疗、财务等行业中，表单填报是高频且重复性高的任务，涉及大量结构化与非结构化数据（如合同、票据、申请单、报销单等）。

传统RPA工具依赖固定规则和界面元素定位，难以处理语义复杂、格式多变的表单内容，且无法理解上下文逻辑。

例如，当表单字段名称或布局发生变化时，传统RPA需要重新配置流程，导致维护成本高昂。

核心价值 基于大模型语义理解的RPA智能表单自动填报工具，通过结合大模型的自然语言处理能力与RPA的自动化操作能力，实现从语义解析→逻辑推理→自动填报的全流程智能化。

该工具能够动态理解表单字段的含义、上下文关系及业务规则，显著提升表单处理的效率、准确性和灵活性，降低人工干预和系统维护成本。

二、工具架构与关键技术 1. 架构设计 工具采用分层架构，分为数据层、语义理解层、自动化执行层和监控层： 数据层 支持多种数据源接入，包括PDF、Word、Excel、网页表单、扫描件等。

数据预处理模块负责OCR识别、格式转换和文本提取，确保数据能够被后续模块处理。

语义理解层 大模型引擎：调用通用大模型（如GPT-4、文心一言）或行业垂直模型，解析表单字段的语义、上下文关系及业务规则。

意图识别：通过提示工程（Prompt Engineering）引导大模型理解表单填写目标，例如“根据合同内容填写采购申请单”。

信息抽取：从非结构化文本中提取关键字段（如日期、金额、名称）并结构化，为后续填报提供数据支持。

自动化执行层 RPA机器人根据大模型输出的结构化数据，自动操作目标系统（如ERP、OA）完成表单填写。

支持动态界面元素定位，如通过XPath、CSS选择器或图像识别技术，确保即使表单界面发生变化也能准确操作。

监控层 实时日志记录填报过程，支持异常预警（如字段缺失、数据冲突）。

提供人工复核接口，确保关键业务表单的准确性，同时支持用户反馈以优化工具性能。

2. 关键技术 大模型语义增强 上下文理解：大模型通过分析表单标题、说明文字及历史数据，推断字段含义。

例如，“申请人”字段可能需关联员工信息库进行验证。

多模态处理：结合OCR与大模型，处理扫描件或图片中的文本（如发票、身份证），实现跨模态数据理解。

业务规则推理：通过微调或提示工程，使大模型理解行业特定规则。

例如，财务报销需符合差旅标准，大模型可自动判断报销金额是否合理。

RPA动态适配 无代码流程设计：通过拖拽式界面配置RPA流程，降低技术门槛，使非技术人员也能快速上手。

异常处理机制：当表单结构变化时，RPA可调用大模型重新解析并调整操作步骤，实现自动化流程的动态适配。

三、核心功能与优势 1. 核心功能 智能表单解析 自动识别表单字段类型（文本、数字、日期、下拉框等），处理复杂表单（如嵌套表格、多页文档）。

支持表单字段的语义标注，明确字段含义及填写要求。

数据自动填充 根据语义理解结果，从源数据中提取对应值并填充至目标字段。

支持数据校验（如金额格式、日期范围），确保填报数据的准确性。

多系统集成 与企业现有系统（如SAP、用友、金蝶）无缝对接，支持API调用或模拟用户操作，实现数据的自动流转。

学习与优化 通过用户反馈不断优化大模型提示词和RPA流程，提升工具的智能化水平。

2. 优势对比 表单适应性 传统RPA依赖固定规则，难以处理表单格式或字段名称的变化；而基于大模型的RPA能够动态解析表单，适应格式和语义的变化，减少维护成本。

数据理解 传统RPA仅识别界面元素，无法理解字段含义；基于大模型的RPA能够理解字段的语义及业务逻辑，实现更精准的填报。

开发效率 传统RPA需逐一配置字段映射，开发周期长；基于大模型的RPA通过自然语言描述需求，快速生成自动化流程，提高开发效率。

异常处理 传统RPA依赖人工干预处理异常情况；基于大模型的RPA能够自动推理并尝试修复异常（如补全缺失字段），减少人工干预。

四、应用场景与案例 1. 典型应用场景 财务报销 自动解析发票信息（如金额、日期、开票方），填写报销单并关联预算系统，确保报销流程合规且高效。

合同管理 从合同文本中提取关键条款（如合同金额、履行期限、违约责任），自动填写合同审批单并推送至相关部门审核。

政务申报 解析企业申报材料（如营业执照、财务报表），自动填写政府申报系统，提高申报效率和准确性。

医疗病历录入 从医生手写病历或电子病历中提取关键信息（如患者症状、诊断结果、治疗方案），自动录入医院信息系统，减少医护人员工作量。

2. 案例说明 以某金融机构的贷款审批流程为例： 客户提交贷款申请表（PDF格式）及相关证明材料（如收入证明、房产证）。

工具通过OCR识别和语义理解，提取关键信息（如申请人姓名、贷款金额、还款期限）。

RPA机器人自动登录银行信贷系统，填写贷款审批单并上传证明材料。

大模型根据银行风控规则，自动判断贷款申请是否符合条件，并生成审批建议。

最终，贷款审批流程从原来的数天缩短至数小时，且错误率显著降低。

五、总结与展望 基于大模型语义理解的RPA智能表单自动填报工具，通过结合大模型的强大语义理解能力和RPA的自动化操作能力，为跨行业、跨系统的表单处理提供了高效、准确、灵活的解决方案。

未来，随着大模型技术的不断发展和RPA工具的持续优化，该工具将在更多场景中发挥重要作用，推动企业数字化转型的深入发展。