在数字化浪潮不断深化的今天，一种全新的生产力概念——"新质生产力"正受到瞩目。它不同于传统生产力的增量改进，新质生产力的精髓在于通过智能化技术赋能传统业务流程，推动各行各业的智能化升级，并孵化出新兴产业和业务模式。它是一种质的飞跃，代表了生产力进化的新阶段。
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那么，在企业数智化升级方面，新质生产力有哪些内涵呢？近期，金智维将AI Agent与RPA进行融合，打造AI Agent类产品，为我们提供了一个有趣的思路。
当大模型的高级认知能力与RPA的执行力汇聚一处，它们将如何相互激发，产生怎样的协同效应，催生新质生产力？接下来，我们将结合金智维的实践经验，来进行讨论。
大模型与RPA的携手，组成黄金搭档当我们探讨大模型与RPA之间的协同，我们其实在讨论的是一种革命性的技术整合——一种能够解放人类劳动力，同时提升企业运作效率的整合。大模型，在自然语言处理和内容生成方面的进步堪称革命性，它们的出现改变了我们与机器交互的方式，让机器可以更好地理解我们的语言和意图。但正如任何技术革新一样，大模型并非万能。其在理解和生成语言的强大能力背后，隐藏着业务流程“执行”能力的短板。
这一局限性根植于大模型的设计本质：它们是以预测下一个词或短语为目标的，而不是为实际操作设计。因此，尽管能够理解复杂的指令和生成详尽的报告，大模型在将这些理解转化为连贯、有效的业务行动时却步履蹒跚。
在现实世界中，业务流程往往涉及对多个系统的操作，需要处理和响应外部事件，这都是大模型所缺乏的“实践智能”。例如，大模型可能可以生成一份客户服务流程的详细计划，但却不能实际上登录到CRM系统中更新客户记录，或者在ERP系统中发起一个采购订单。
正如一名天才的策略家无法独自赢得战争一样，大模型也需要将其战略和计划转化为行动，而这正是RPA的专长。RPA，是一种以业务流程自动化为优势的技术，它不仅能够无缝执行重复性高的任务，还能够执行大模型生成的复杂指令。将这两种技术结合起来，就像是在智能的大脑上安装了一双灵巧的手，可以将智慧转化为实际的操作。
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在实际业务环境中，这种协同能力尤其重要。ERP、HR、CRM和财务系统这些企业的基础业务支持软件，虽然功能强大，但它们通常是封闭系统，每当企业需要更新或者升级系统时，都可能面临高昂的成本和复杂的集成过程。相比之下，RPA的非侵入式特征，使其能够在不打扰现有系统的前提下快速部署，成本更低，且能够跨系统工作。
这就像是一个游戏中的角色合成，每个角色都有其局限性，但将他们组合在一起，就可以解锁新的能力和技能。大模型和RPA的结合，带来了一种新的业务操作模式，它们的优势互补，让企业能够以前所未有的速度和智能水平运作。大模型赋予RPA前瞻性的“大脑”，而RPA则将这些智慧落实为具体的“行动”。
金智维K-Agent，大模型 RPA的最佳实践从原理上看，大模型与RPA融合是可行的。但理论上可行是一回事，能够开发出标准化产品并实现应用落地则是另外一回事。那么，在实际的商业落地层面，具体应该怎么做呢？金智维的探索，给了我们有益的借鉴。
金智维将大模型与RPA融合，打造智能平台K-Agent，该平台经过精心设计和调试，集成了大模型的先进算法和RPA的灵活性，解决了传统业务流程自动化在自然语言理解与处理、自动化流程管理、文档处理、代码生成等方面的能力短板。在K-Agent平台基础上，可以依托精调的行业数字员工模型，来开发部署各种智能助手，赋能财务管理、人力资源管理、合规风控、客户服务、营销管理等各种具体的业务流程，进而构建出一个完整的企业智能助理体系。
K-Agent系统架构 图片来源：金智维
金智维基于K-Agent平台打造了金智维Kopilot——一个面向千行万业的智能助手（Copilot）应用集群（即上文架构图中的智能体应用层），在金智维Kopilot的设计与实现中，大模型与RPA的结合体现了三个核心的互补点，它们深化了人工智能在业务流程中的应用，并解决了一些长期存在的问题。
1. 听人话：让RPA人机交互更简单自然
传统的RPA工具在执行上虽然精准，但在与用户的交互上往往显得生硬和局限。用户需要学习特定的命令或通过复杂的界面进行操作。金智维Kopilot引入了大模型的自然语言理解能力，这相当于为RPA赋予了理解人类语言的耳朵和大脑。用户可以用自己日常的语言与Kopilot沟通，就像是与一个懂行的助手对话。这种交互不仅更加自然，也大大降低了用户的学习曲线，使非技术背景的用户也能轻松驾驭复杂的自动化任务。
例如，银行员工可以简单地告诉Kopilot：“请为我准备昨天所有超过五万美元交易的报告”，Kopilot将理解这一请求，并指导RPA完成相应的任务，而不需要员工进行多步骤的操作。
2. 决策中枢：让RPA更智能
大模型的加入使得金智维Kopilot不仅是一个任务的执行者，也是一个智能的决策者。通过处理和分析海量的业务数据，Kopilot能够识别出流程中的瓶颈，自动提出并实施优化策略。这相当于在RPA系统中植入了一个数据科学家的大脑，使其能够根据历史数据和业务趋势进行决策。
例如，在供应链管理中，Kopilot可以分析过去的库存数据、销售趋势和市场动态，来优化库存水平和订单周期，而不是简单地按照固定规则操作。
3. 非侵入式“手脚”：把决策精准的落地执行
RPA在执行任务时的非侵入式特性，意味着可以轻松地与现有的IT基础设施集成，而无需大规模改造。金智维Kopilot利用这一优势，可以快速部署在各种业务场景中，无论是ERP、CRM还是营销、客服、财务、人力资源等系统，它就像是一个智能的“机器人手臂”，在大模型的指导下灵活地执行任务，而不会破坏现有的系统架构。
举个例子，在人力资源管理中，Kopilot可以自动处理员工请假流程，包括审批请求、更新工作日程和人员安排等，而这一切都无需人工介入。
这三个结合点共同作用，创造了一种全新的数字员工与人类员工人机协同工作方式。它提供了一种在保证业务连续性的同时，实现自动化和智能化升级的方法。要充分发挥这种结合的潜力，就需要精细的流程设计，确保人机协作的无缝衔接，以及在数据安全和隐私保护方面的持续努力。只有这样，数字员工才能更加智能。
重构数字员工，打造最好的Copilot金智维打造的AI Agent类产品不仅是大模型与RPA结合的产物，更是业务流程自动化和智能化领域的一个重要里程碑。在金融、政务、制造等行业领域，有广阔的应用前景。
接下来，我们通过一些具体的业务场景，来看看这种大模型 RPA的智能体，能带来怎样的应用效果。
金融业务场景：银行反洗钱
在银行反洗钱业务的领域，金智维通过大模型与RPA的创新融合，提出了一种革命性的解决方案。这一方案利用大模型的自然语言处理技术和深度学习能力，深入分析交易数据，有效识别出洗钱行为的微妙模式。通过持续学习和适应新的洗钱手段，系统能够实时更新，确保反洗钱机制的灵活性和前瞻性。同时，RPA承担起数据处理的重任，自动化完成数据抓取、筛选及报告生成，一旦发现可疑交易，即自动启动调查流程。
这种智能体方案显著提高了反洗钱业务的处理效率和准确率，降低了依赖人工的成本，同时减少了因人为错误导致的法律风险。与传统的人工审核相比，金智维的这一方案不仅大幅提升了业务效能，也为银行业开辟了一条智能化、自动化的新路径，标志着银行反洗钱业务进入了一个全新的智能化时代。
政务业务场景：智能行政审批
金智维的政务智能体方案，致力于解决政务行政审批流程中的效率和准确性问题。这一方案融合了大模型和RPA，大模型利用自然语言处理技术深入分析申请材料，自动进行初审，快速识别出符合条件的申请，同时识别出需要补充材料或不予通过的案件。此外，它还能分析历史数据，为政策调整提供依据，帮助发现和解决审批过程中的问题和瓶颈。
RPA在此过程中自动处理规范化任务，如收集整理申请材料、分发至相关部门、记录审批结果，为符合条件的申请自动完成后续审批流程。这种技术结合不仅大幅缩短了审批时间，提高了工作效率，还提升了服务质量和公众满意度。
金智维的政务智能体方案在政务场景中的成功应用，显著提升了政务办理效率，部分局办的业务效率提升了三五倍。这一方案展示了大模型与RPA结合在提高政务服务效率、优化公共资源配置方面的巨大潜力，为政务数字化转型开辟了新的路径。
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随着大模型与RPA技术的深度融合，我们正站在一个新的技术革新的门槛上，昭示着一个充满无限可能的未来。大模型的智能化决策和RPA的高效执行能力的结合，将使得业务流程自动化不再是简单的任务执行，而是能够根据实际情况做出智能化的决策和调整。这不仅能够极大提升工作效率，减少人力成本，更重要的是，能够释放人类的创造力，将人们从繁琐的重复性工作中解放出来，投入到更有价值的创新和创造性工作中。
可以预见，大模型 RPA的技术融合将有广阔应用前景。随着技术的进一步成熟和业务场景的不断拓展，其应用将遍布金融、政务、企业等多个行业领域。通过不断的探索和创新，大模型 RPA将成为推动各行各业智能化转型的关键力量。
新质生产力的核心在于利用技术创新促进生产方式的根本变革，而大模型与RPA的结合正是这一核心的生动体现。它不仅改变了人们工作的方式，释放了人类创造力，还通过智能化的手段优化了生产过程，提高了生产效率和产品质量。更进一步，这种技术融合还将推动新业务模式和新产业的诞生，为经济发展注入新的活力。
随着大模型与RPA技术的深度融合，我们正迈入一个全新的智能时代，这不仅是技术进步的象征，更是生产力飞跃的标志。金智维K-Agent的成功案例，为我们展示了一个智能、高效、创新的未来图景。现在是时候拥抱这场革命，让大模型和RPA成为你的超级助手，共同开启智能化工作和生活的新篇章。
