RPA和大模型结合后能实现什么？

近年来，RPA（机器人流程自动化）与大模型（如ChatGPT、GPT-4、国内的文心一言、通义千问等）的结合，逐渐成为智能自动化的核心趋势。

传统RPA主要解决“规则化、重复性”的操作，而大模型则赋予了自动化更强的理解和推理能力。

两者结合，将推动企业从“流程自动化”走向“智能业务自动化”。

一、RPA与大模型的互补关系 RPA：执行的专家 模拟人工操作，处理高频、标准化的任务，例如数据录入、报表生成、跨系统信息搬运。

优势是执行效率高、准确率高，但缺点是无法应对模糊任务。

大模型：理解的专家 具备自然语言处理、信息提炼、逻辑推理和知识生成能力。

优势是能处理非结构化数据（文本、语音、图片），但缺点是缺乏实际执行力。

结合之后，RPA相当于“大脑的手”，而大模型相当于“手的智慧大脑”，实现更高级别的智能自动化。

二、RPA和大模型结合的典型应用场景 智能客服与后台自动化 大模型负责理解客户自然语言问题，生成高质量回复； RPA自动在后台调用系统（如CRM、ERP）执行订单查询、退款操作、工单更新。

优势：客户体验提升，响应更快，人工客服压力大幅降低。

文档与知识处理 大模型可以读取合同、报告、邮件等非结构化文本，提取关键信息或总结内容； RPA再把结果录入系统，生成合规报表或发起审批。

应用领域：财务审计、法务合同管理、医疗文档录入。

流程自动化的自然语言交互 以往RPA需要通过图形化界面配置流程，现在用户只需用自然语言输入指令： “帮我生成上月的销售对比报表并发给部门经理。

” 大模型解析意图，RPA调用数据库、生成报表并自动发送邮件。

风险管理与合规检查 大模型可分析交易数据背后的异常描述或潜在风险； RPA则根据结果触发警报、冻结账户或生成合规报告。

行业场景深化 金融：大模型做智能风控判断，RPA执行客户身份验证、对账。

供应链：大模型预测库存需求，RPA自动下单、生成物流单据。

医疗：大模型辅助医生总结病历，RPA自动更新患者档案。

三、RPA+大模型的优势 更广的自动化覆盖率 从只能处理结构化任务，扩展到可处理非结构化和模糊场景。

提升员工体验 人类不再需要编写复杂规则，而是通过自然语言与自动化机器人交互。

智能化决策支持 大模型能提供预测和建议，RPA负责执行落地，让企业形成“分析+执行”的闭环。

四、挑战与注意事项 数据隐私与安全：大模型的调用涉及企业敏感数据，需要采用本地化或私有化部署。

结果可控性：大模型生成的内容存在不确定性，需要配合RPA做校验和容错。

成本问题：大规模调用大模型API会带来费用，需要平衡ROI。

五、总结 RPA和大模型结合，可以让企业实现从“自动操作”到“智能决策+智能执行”的飞跃。

它不仅能解决过去RPA无法覆盖的模糊、非结构化任务，还能赋予机器人理解、对话和推理的能力。

未来，RPA+大模型将广泛应用于客服、财务、供应链、医疗、合规等领域，成为智能自动化的核心动力。

一句话总结：RPA是手，大模型是脑，手脑结合才能让企业真正进入智能化时代。