AIGCxRPA打造更智能的数字员工，帮助千行万业实现新生产力的跃升
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金融行业，长久以来一直是新科技的最佳试验场。作为一个高度数字化、信息密集的行业，金融业对于新科技的吸纳和应用具有天然的优势和需求。数字经济的崛起，更加快了金融行业对智能化的渴望和需求。在实现金融智能化的多种技术中，RPA无疑是一种极为重要的手段。RPA系统通过配置软件机器人，模拟和学习人类在应用软件中的业务操作流程，然后大规模地执行各种业务流程，帮助金融机构实现业务流程的自动化，提升运营效率，降低人工错误。
随着业务增长和技术发展，金融业对智能化的需求进一步提升，由此对RPA的要求也有所提升，AIGCxRPA成了最前沿的技术与应用探索方向。金融业再次成为最新技术的试验场，探索如何通过AIGCxRPA的方式，实现金融业务流程的自动化，金融内容的智能生成，风险控制的智能化等。
AIGCxRPA的愿景看似美好，但要实现这个愿景并非易事。那么，如何具体打造AIGCxRPA产品？如何应用于金融乃至更广泛的政企业务场景？要回答这些问题，需要业界的服务商进行深入地探索。
在这个领域，有一家服务商尤其值得关注——金智维。依据IDC 发布的2022年中国RPA+AI市场份额报告，金智维市场占比10.9%，位居榜首。在将RPA与AI结合方面，金智维有长期的技术和经验积累，并在将NLP、OCR、语音识别、人脸识别等AI技术与RPA深度融合方面取得诸多成果。在将AIGC这一最新AI技术与RPA深度融合方面，金智维再次走在行业前沿。接下来，我们将以金智维的创新实践为例，来探讨AIGCxRPA的技术产品逻辑，以及行业应用场景。
数据来源：IDC 2022年中国RPA+AI市场份额报告
金智维长期深耕金融领域，深知金融对生成内容的可控性和确定性有着严格要求。在金融业务中，任何一点微小的错误都可能导致巨大的经济损失，对于准确性和合规性的要求极高，无法容忍大模型"幻觉"的出现。
为了满足金融业对生成内容准确性和合规性的要求，不能仅依赖大模型。我们需要结合金融行业的专业数据集，以及知识图谱等AI技术，训练出更专业、生成内容更精准的大模型。这种大模型，不仅能理解人类的自然语言，还能理解计算机的程序语言，能够更准确地生成符合金融业需求的内容。在此基础上，可以进一步探索大模型、AIGC与RPA的融合发展。
需要指出的是，大模型其实是大语言模型，其最佳应用领域是语言。自然语言和计算机程序语言都是语言，它们都是符号系统，都遵循一定的语法规则。而RPA的流程设计、流程调度等都是由计算机语言驱动的。因此，以大模型、AIGC为桥梁，连接人类的自然语言与RPA系统的程序语言，在逻辑上具有合理性。通过大语言模型，我们可以打通自然语言和计算机程序语言之间的隔阂，实现更自然、更高效的人机交互。以金智维的实践来看，借助大模型、AIGC能力，可以在代码生产、流程设计、流程调度等环节，大幅提升RPA的效率，降低用户使用门槛。
1、AIGC，变革RPA开发模式。
传统的RPA开发模式，主要以人工编写程序代码或者采用拖拉拽的方式来设计和实现自动化流程。这种方式需要用户对流程有深入的理解，同时也需要一定的编程能力。尽管有些RPA工具提供了图形化的开发环境，但是在面对复杂流程时，图形化操作仍旧不能完全摆脱编程的要求。对于那些没有编程背景的业务人员来说，这样的门槛无疑是过高的。
基于大模型、AIGC技术，RPA开发的方式正在发生深刻的变革。大模型的核心能力在于理解和生成语言，使得用户可以用自然语言的方式，直接表述业务需求。然后，通过AIGC能力，RPA系统可以根据这些需求生成相应的代码，从而控制相关的组件和流程。
进一步的，金智维在持续探索通过对话形式，完成RPA代码的搜索、解析、修改和生成等功能：开发者只需要输入自然语言描述的需求，AIGC就可以理解这个需求，并生成相应的任务代码；AIGC可以与组件库进行对接，自动选择和替换代码中的组件。同时，大模型也可以帮助开发者理解和修改代码，让代码更加符合需求；生成和调整好代码后，开发者可以直接运行代码。这个过程中，AIGC会自动检查代码的正确性和可执行性，确保代码可以正常运行。
金智维智能交互式RPA——代码自动生成
与传统的RPA开发模式相比，这种模式的优势在于其自然和高效。这种方式对开发人员的编程能力要求极低，甚至可以说，业务人员只需要清晰地表述他们的需求，就可以完成RPA的开发工作。
在RPA领域，不断降低用户使用门槛，是一个重要的目标。一个RPA产品，只有足够简单易用，才能够更好地推广普及。为此，金智维将AIGC与其低代码平台结合，在降低门槛的同时进一步提升开发效率。例如，可以生成常用的CRUD页面、图表页，辅助页面设计；可以动态SQL生成、SQL优化等，辅助代码开发。
金智维智能交互式RPA——AIGC+金智维青松低代码平台
2、以自然的人机对话，重构流程设计、流程调度方式。
流程设计和流程调度是RPA的核心功能，也是RPA产品优化的重要内容。在传统的RPA开发模式下，这两个步骤通常需要人工进行。在人工介入的过程中，人的理解、逻辑推断和决策都可能导致开发的效率低下，错误率提高，更别提个体间的知识差异和理解差异会带来的复杂性，这些因素共同限制了RPA技术在实际应用中的效率和稳定性。然而，大模型技术的出现和应用，为解决这个问题提供了新的可能性。
在流程设计方面，大模型技术可以理解业务需求的自然语言描述，然后将这些需求转化为可执行的流程设计。这个过程中，大模型不仅能理解需求的具体内容，还能理解需求的上下文，包括需求的先后顺序，需求的关联性等等。这使得大模型生成的流程设计更加符合业务需求，而且更加精细和准确。以金智维的实践经验来看，其通过设计初始对话、组件开发对话、流程图绘制对话、任务配置对话等对话模板，引导用户描述需求的方式，来完成RPA代码开发，效果显著。
金智维通过对话方式引导用户完成RPA流程设计
在流程调度方面，大模型技术能够根据流程设计，自动进行流程调度。传统的流程调度通常需要人工参与，根据流程设计的内容和顺序，一步一步地执行流程。这个过程中，人工的疏忽、误解等问题都可能导致流程的执行出现错误。而大模型技术则可以自动完成这个过程，减少人工的介入，降低错误率。例如，在流程运行检查环节，可引导AIGC调用接口运行脚本；在流程绘制环节，可引导AIGC调用相关组件和代理，绘制流程节点和流程图；在任务配置环节，可引导AIGC配置流程执行任务，构建RPA业务闭环。
以上，是金智维将大模型、AIGC与RPA融合的一些探索，通过这样的方式，重构RPA的整个技术产品体系，实现RPA能力的显著升级。在此基础上，金智维将融合了AIGC能力的RPA产品应用于客服、财务、人力资源、审计风控等各项业务场景中，并赋能银行、证券、保险、制造、电信、零售等千行万业。
金智维服务金融、政务、制造等行业的众多业务场景
AIGCxRPA是先进的技术理念，但要将这种理念落地到具体业务场景中，还需要一个特定的载体，而数字员工正是这个载体。数字员工是一种模拟人类员工的自动化实体，它可以理解并执行人类员工的任务。数字员工给了RPA一个具象化的业务载体，是最自然的人机交互界面，也是用户与RPA系统交互的桥梁。
即使是没有编程经验的人也能够通过对话形式，告诉数字员工他们想要完成的任务，然后由数字员工自动完成。更进一步，数字员工不仅可以帮助业务人员完成任务，还可以通过学习和积累经验，持续提高工作效率和准确性。这就像是一个不断学习和进步的员工，它能够适应不同的任务需求，不断提升自己的工作能力。因此，数字员工已经在各行各业中实现了广泛的应用落地，在提升生产力方面发挥重要价值。
然而，以往的数字员工往往智能化程度不足，限制了其应用。基于AIGCxRPA的数字员工，可以显著提升数字员工的智能水平。更“聪明”的数字员工，应用范围更广，可以做的事情更多，应用价值更大。接下来我们通过一些具体的业务场景，来看看用AIGC升级的RPA数字员工，可以实现的价值。
以金融风控为例，金融风控是金融行业中的关键环节，涉及客户信用评级、贷款审批、交易监控等多个环节。这些环节通常涉及大量的数据处理和复杂的决策逻辑，需要高度的精确性和效率。传统的手工处理方式既耗时又容易出错，难以满足金融行业对风控工作的高要求。
大模型驱动的RPA数字员工，可以在这个场景中发挥其强大的优势：首先，大模型能够理解自然语言，可以直接处理用户的查询和请求。比如，用户可以通过自然语言向数字员工描述他们的贷款需求，大模型可以理解这些需求，并生成相应的查询和操作代码；其次，AIGC可以自动生成满足需求的报告和分析。在金融风控场景中，通常需要对大量的数据进行分析，以判断客户的信用状况、交易行为等。通过AIGC，数字员工可以自动生成这些分析，减少人工的工作量；再次，RPA数字员工可以自动执行一系列的操作，如数据查询、计算、报告生成等，这可以极大地提高金融风控工作的效率。
在金融领域，融合AIGCxRPA数字员工的应用远不止于风控场景，其在智能客服和文档理解等场景也能发挥巨大的价值。例如，在智能客服方面，金融行业客户服务环节复杂繁多，每天都需要处理大量的客户咨询、投诉和请求等。数字员工能以对话的形式快速理解客户的问题和需求，并根据已有知识库和业务规则，自动生成满足需求的回复和操作指令，然后通过RPA自动执行这些指令；文档处理方面，金融行业的文档处理工作量巨大，包括合同审核、信贷资料处理、报表分析等，数字员工可以理解文档内容，提取关键信息，然后通过AIGC，自动撰写报告和分析，最后通过RPA自动执行相关的业务流程。这不仅提高了工作效率，也降低了错误率。以金智维的实际客户服务经验来看，在银行、券商等金融机构的诸多应用场景中，都可以实现显著的效能提升。
金智维服务金融客户情况
进一步地，跳出金融行业，我们来看看更广泛的政务和企业服务领域。在这些领域，融合AIGC与RPA的数字员工，可以通过自动化复杂的工作流程，大幅提升工作效率，降低人工错误，进而提供更优质的服务。
政务服务涵盖的业务场景复杂多样，例如公共服务申请、政府决策支持、公文处理等。在这些业务中，数字员工可以通过理解和执行自然语言的指令，自动化完成各种任务。例如，对于公共服务申请，数字员工可以自动接收并解析公众的申请，然后根据预设的规则，自动生成并执行处理流程。相较于传统的方式，这种方式无需大量的人力介入，且能快速、准确地完成任务，极大地提升了公众的服务体验。
对于企业客户服务，无论是客户关系管理、产品推荐，还是售后服务，都需要处理大量的数据和业务流程。在这些业务中，数字员工可以理解客户需求，自动生成满足需求的策略，并自动执行相关的业务流程。相比传统方式，融合AIGCxRPA的数字员工不仅提高了服务效率，也减少了人为错误，从而提升了企业的服务质量。
在技术的浪潮中，AIGCxRPA的潜力和可能性仿佛一片无垠的海洋，等待我们去探索。它如一座桥梁，将人类的自然语言与复杂的程序代码连接起来，实现了自然语言的编程和解析。它又可以化身为无所不能的数字员工，能够在金融、政务、企业服务等各个领域中，为我们自动化执行各种业务流程，提升工作效率。这是一次人类与机器的深度融合，一次工作方式的彻底颠覆，更是一次对未来工作场景的大胆设想。
然而，尽管AIGCxRPA的潜力无限，我们也应清醒地认识到，它仍在成长之中，还有许多需要我们去突破和挑战的领域。比如，如何保证AIGCxRPA生成的代码的安全性和可靠性？如何在不断提升自动化和智能化水平的同时，保证其操作的合规性和可控性？这些都是我们需要深入研究和解决的问题。展望未来，我们期待着金智维这样的创新企业，能够不断拓展技术边界，探索更广阔的应用场景，为我们的工作和生活带来更大的便利。
文：月满西楼 / 数据猿