大模型如何结合RPA实现自动化升级

大模型与RPA的结合，为企业自动化升级提供了全新的发展路径。

传统RPA擅长处理结构化、规则清晰的流程任务，比如财务报销、数据迁移、表单填报等，但面对非结构化数据、复杂场景和动态决策时能力有限。

而大模型的语义理解、自然语言处理和推理能力，正好补足了RPA在灵活性和智能化方面的不足，两者结合能够推动业务流程从“机械自动化”走向“智能自动化”。

在数据处理层面，大模型能够将复杂的非结构化数据转化为RPA可执行的结构化指令。

例如在客服场景中，用户提出的问题往往语言多样、表达模糊，传统RPA难以直接处理，而大模型可以先进行语义识别与意图解析，再将结果交给RPA执行具体操作，如查询系统数据、提交工单或推送反馈，从而实现端到端的智能服务。

在流程自动化中，大模型赋予RPA更强的决策能力。

过去RPA只会按照固定流程运行，一旦遇到异常就会中断，而大模型能够根据上下文进行动态判断，例如在供应链管理中，遇到库存不足时，大模型可分析历史数据与市场趋势，生成补货策略，再由RPA自动执行采购流程。

这种结合让自动化不仅停留在执行层，而是逐步具备了分析、预测和优化的能力。

在文档处理方面，大模型与RPA的结合同样展现出显著价值。

企业日常需要处理大量合同、发票、报表等文档，传统OCR识别虽然能提取文本，但在条款解读、风险识别等深层任务上能力不足。

大模型可以对文档内容进行语义分析，提取关键字段并生成审查意见，随后RPA可将这些结果自动填入系统或生成合规报告，从而形成完整的智能文档流转闭环。

在跨系统集成中，大模型提升了RPA的交互体验。

传统RPA需要人工编写流程规则，而大模型可以通过自然语言指令直接生成自动化脚本，让非技术人员也能快速配置和使用RPA。

例如业务人员输入“帮我导出过去三个月的销售数据并发送邮件”，大模型可解析语义并转化为流程逻辑，再由RPA自动完成操作。

这种低门槛的交互方式降低了自动化的使用成本。

在未来，大模型与RPA的深度融合将推动“认知自动化”的落地。

企业不仅能依靠RPA完成重复性操作，还能通过大模型实现知识驱动的业务升级，例如风险预测、流程优化和个性化客户服务。

这意味着自动化从辅助工具走向业务伙伴，成为推动企业数字化转型的核心动力。