“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%。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RPAOCR后基金单处理效率大幅提升产品名正确率近90%。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“RPAAI”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。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。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。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。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。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。