“大模型 + RPA”的组合，本质上是将大模型的“大脑”（理解、推理、生成）与RPA的“手脚”（执行、操作）相结合，形成一个能理解意图并自动完成任务的“数字员工”。

💡 核心思路：大模型做“大脑”，RPA做“手脚”

• RPA (机器人流程自动化)

  • 能力：像“机器人”一样，7x24小时在电脑上执行精确、重复的操作，如登录系统、复制粘贴、填写表单、生成报表等。

  • 局限：只能处理规则清晰、结构化强的任务，无法理解自然语言或处理复杂文档。

• 大模型 (Large Model)

  • 能力：作为“大脑”，能理解邮件、合同、聊天记录等非结构化文本，进行信息提取、分类、推理、总结和生成。

  • 局限：无法直接登录系统、操作软件，缺乏“执行力”。

• 两者结合

  • 模式：大模型负责“想清楚”，RPA负责“干到位”。

  • 价值：将传统RPA升级为“智能自动化(IPA)”，能处理更复杂的业务场景。

🎯 典型应用场景

1. 智能客服与内部问答

   • 流程：大模型理解用户问题（如“订单到哪了？”）→ 调用RPA登录后台查询订单状态 → 大模型生成自然语言回复。

   • 案例：某大型电商引入“智能Agent + RPA”后，咨询自动化处理率达75%，人工工作量下降60%。

2. 财务对账、发票与订单处理

   • 流程：大模型读取发票图片/文本，提取关键信息并校验 → RPA自动录入系统、匹配订单、生成凭证。

   • 案例：某制造企业应用RPA+OCR后，基金单处理效率大幅提升，产品名正确率近90%。

3. 跨系统数据录入与报表生成

   • 流程：大模型根据指令生成SQL或操作脚本 → RPA执行脚本，从多个系统取数、汇总、生成图表并邮件分发。

   • 案例：交通银行深圳分行通过“RPA+AI”将开户审核时间缩短至约10分钟，累计节省人力成本约760万元。

4. 合同、公文、简历的智能审核与处理

   • 流程：大模型审阅文档，标记风险条款或关键信息 → RPA根据标记自动填写审批单、发起流程或归档。

   • 案例：在金融、政务等强监管行业，此模式可显著提升合规效率。

🚀 落地实施五步走

1. 挑选高价值场景

   优先选择高频、重复、规则相对稳定、跨系统、涉及非结构化数据的任务，如订单查询、发票录入、合同初审等。

2. 拆解流程，明确分工

   绘制流程图，清晰划分“谁来做”：

   • 大模型负责：理解自然语言、阅读文档、判断分类、生成内容。

   • RPA负责：登录系统、数据录入、文件操作、流程触发。

3. 准备“燃料”：数据与知识库

   • 结构化数据：整理历史工单、订单等，用于RPA流程。

   • 非结构化数据：收集合同范本、制度文件、历史邮件等，构建知识库，用于大模型理解和判断。

4. 选择工具与集成

   • RPA工具：可选用UiPath、来也科技、艺赛旗等。

   • 大模型：可选用公有云API（如文心一言、通义千问）或私有化部署模型。

   • 集成方式：通过API让RPA调用大模型，或在RPA流程中嵌入大模型节点。

5. 试点、迭代与扩展

   从单个小流程（如“查询订单状态”）开始试点，验证效果后，再逐步扩展到更复杂的场景，并持续优化。

⚠️ 关键注意事项

• 数据安全与合规：涉及客户隐私或商业机密的数据，需采用私有化部署、专线接入或隐私计算等技术，确保“数据不出域”。

• 异常处理与人机协同：为复杂或异常情况设置人工审批节点，并建立监控告警机制，确保流程稳定运行。

• 流程变更管理：业务系统变更时，需同步更新RPA流程和大模型指令，建立定期维护机制。

• 效果评估：设定明确的KPI（如处理时间、错误率、人工节省量），用数据验证自动化价值。