RPA自动化与AI Agent的融合应用案例

在企业数字化转型的进程中，自动化技术不断发展，从最初的规则驱动型RPA（机器人流程自动化），到如今更智能的AI Agent（智能体），企业在追求效率的同时，也希望能拥有更灵活的决策能力。

RPA与AI Agent的融合，正成为新一代智能自动化的重要方向。

通过实际案例，可以更直观地理解两者如何协同工作，推动企业业务流程的升级。

一、金融行业：智能贷款审批 在传统贷款业务中，银行往往需要人工逐一审核客户提交的身份证明、收入证明、征信报告等。

RPA在这一环节能够发挥巨大作用：它可以自动采集客户资料，调用第三方征信系统，完成数据录入和初步比对，从而大幅度减少人工输入的错误和工作量。

但单靠RPA，难以判断客户的综合风险等级。

这时AI Agent介入，通过自然语言处理和机器学习模型，对客户的消费记录、社交行为数据和行业风险信息进行综合分析，生成个性化的风险评估报告。

最终，审批人员只需审核AI Agent的结论，大大缩短审批周期。

该案例中，RPA保证了“高效执行”，AI Agent提供了“智能决策”，实现了贷款流程的端到端自动化。

二、电商行业：智能客服与订单处理 在大型电商平台，每天会产生数百万条客户咨询与售后请求。

传统RPA可以帮助快速完成订单信息查询、物流状态更新和退款申请提交等重复性操作。

但客户的问题往往多样化，仅靠固定流程难以满足。

通过引入AI Agent，电商平台能够为客户提供“类真人”的智能客服体验。

AI Agent先通过语义理解识别客户问题，并根据意图决定后续处理方式。

例如，客户提出“商品未按时送达”，AI Agent会触发RPA自动查询物流系统，确认配送状态。

如果确实延误，RPA可进一步生成补偿申请并推送至客户账户。

整个流程几乎不需要人工介入，既提升了客户满意度，又降低了客服成本。

三、制造行业：智能供应链管理 制造企业的供应链环节涉及原料采购、生产调度、库存管理等多个系统。

RPA能够在不同ERP系统之间自动传输数据，如自动更新库存数量、同步采购订单等，保证信息流转的效率。

然而，面对市场需求波动，仅靠规则驱动的RPA难以及时响应。

引入AI Agent后，供应链管理可以实现“预测+决策+执行”的闭环。

AI Agent通过对历史销售数据、市场趋势和外部环境（如原材料价格波动）的分析，预测未来的生产需求，并给出采购建议。

随后，RPA根据AI Agent的决策自动下单、更新库存和通知生产部门。

这样，企业不仅能保持供应链高效运转，还能降低库存积压和资金占用风险。

四、医疗行业：患者就诊与保险理赔 在医院和保险公司，RPA已被广泛用于患者信息录入、检查单据上传和理赔申请处理。

但在复杂的病历解释和风险识别环节，RPA往往力不从心。

AI Agent可以通过医学知识库和自然语言处理技术，帮助医生快速提取病历要点，对理赔单据中的医学术语进行智能解析，并自动判断是否符合保险条款。

随后RPA接手，将结果录入保险系统并完成赔付流程。

通过这种结合，患者从就诊到理赔的周期大幅缩短，体验显著提升。

RPA与AI Agent的融合应用，不仅是技术上的结合，更代表着企业从“流程自动化”向“智能业务驱动”的升级。

RPA负责标准化执行，AI Agent负责智能化决策，两者互为补充，共同构建端到端的智能自动化体系。

无论是金融、电商、制造还是医疗行业，都能通过这种融合获得更高效、更灵活的业务模式。

未来，随着大模型与RPA平台的进一步结合，企业将迈向真正的“自治型组织”，实现全局性的智能化运营。