如何提高生产力和效率的5大方法 （实现更高效的工作生活） 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

金融业长期以来一直是新技术的最佳试验场。 金融业作为数字化、信息高度密集的行业，对新技术的吸收和应用具有天然的优势和需求。 数字经济的兴起，加速了金融行业对智能化的渴望和需求。 在实现金融智能化的各种技术中，RPA无疑是极其重要的手段。 RPA系统通过配置软件机器人，在应用软件中模拟和学习人类业务操作流程，然后大规模执行各种业务流程，帮助金融机构自动化业务流程，提高运营效率，减少人为错误。

随着业务的增长和技术的发展，金融行业对智能化的需求进一步提高，对RPA的要求也随之提高。 AIGCxRPA已成为最前沿的技术和应用探索方向。 金融行业再次成为最新技术的试验场，探索如何通过AIGCxRPA实现金融业务流程的自动化、金融内容的智能生成、风控的智能化。

AIGCxRPA的愿景看似美好，但实现这一愿景并不容易。 那么，如何具体打造AIGCxRPA产品呢？ 如何应用到金融乃至更广泛的政企业务场景？ 要回答这些问题，需要行业内的服务商进行深入的探索。

在这个领域，有一个服务商值得特别关注——金志伟。 根据IDC发布的2022年中国RPA+AI市场份额报告，金智微以10.9%的市场份额位居市场第一。 在RPA与AI结合方面，金智微积累了长期的技术和经验，在NLP、OCR、语音识别、人脸识别等AI技术与RPA的深度融合方面取得了诸多成果。 在AIGC、最新AI技术与RPA的深度融合上，金智微再次走在了行业前列。 接下来，我们将以金智微的创新实践为例，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

AIGCxRPA，重构RPA技术产品逻辑

金志伟长期深耕金融领域，深知金融对于生成内容的可控性和确定性有着严格的要求。 在金融业务中，任何微小的错误都可能导致巨大的经济损失。 对精度和合规性的要求极高，不能容忍大模型出现“幻觉”。

要满足金融行业对生成内容的准确性和合规性的要求，不能单独依赖大型模型。 我们需要结合金融行业的专业数据集和知识图谱等人工智能技术，训练更专业的大模型，生成内容更准确。 这种大模型不仅可以理解人类自然语言，还可以理解计算机编程语言，并且可以更准确地生成满足金融行业需求的内容。 在此基础上，我们可以进一步探索大模型、AIGC和RPA的集成开发。

需要指出的是，大模型实际上是一个大语言模型，它的最佳应用领域就是语言。 自然语言和计算机编程语言都是语言，都是符号系统，都遵循一定的语法规则。 RPA的流程设计和流程调度都是由计算机语言驱动的。 因此，利用大模型和AIGC作为连接人类自然语言和RPA系统编程语言的桥梁，在逻辑上是合理的。 通过大语言模型，我们可以弥合自然语言和计算机编程语言之间的差距，实现更自然、更高效的人机交互。 从金智伟的实践来看，借助大模型和AIGC能力，RPA在代码制作、流程设计、流程调度等环节的效率可以得到大幅提升，用户使用门槛也可以降低。

1. AIGC，改变RPA开发模式。

传统的RPA开发模式主要通过手动编写程序代码或使用拖放的方式来设计和实现自动化流程。 这种方法需要用户对流程有深入的了解，同时也需要一定的编程能力。 虽然有些RPA工具提供了图形化的开发环境，但面对复杂的流程时，图形化操作仍然无法完全摆脱编程的要求。 对于那些没有编程背景的商务人士来说，这样的门槛无疑太高了。

基于大模型和AIGC技术，RPA的发展方式正在发生深刻的变化。 大模型的核心能力在于理解和生成语言，让用户可以直接用自然语言表达业务需求。 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，从而控制相关组件和流程。

此外，金智伟还在继续探索以对话形式搜索、解析、修改、生成RPA代码的功能：开发者只需输入自然语言描述的需求，AIGC就能理解需求并生成相应的任务代码； AIGC可以与组件库对接，自动选择和替换代码中的组件。 同时，大模型还可以帮助开发人员理解和修改代码，使代码更加符合需求； 代码生成并调整后，开发者可以直接运行代码。 在此过程中，AIGC会自动检查代码的正确性和可执行性，确保代码能够正常运行。

金智威智能交互RPA-自动代码生成

与传统的RPA开发模式相比，该模式的优势在于自然、高效。 这种方式对开发人员的编程能力要求很低。 甚至可以说，业务人员只需要明确表达自己的需求，就可以完成RPA的开发。

在RPA领域，不断降低用户使用门槛是一个重要目标。 RPA产品只有简单易用才能更好地普及。 为此，金智微将AIGC与其低代码平台相结合，在降低门槛的同时进一步提高开发效率。 例如可以生成常用的CRUD页面、图表页面，辅助页面设计； 动态SQL生成和SQL优化可用于辅助代码开发。

金智微智能交互RPA——AIGC+金智微轻松低代码平台

2、通过自然的人机对话重构流程设计和流程调度。

流程设计和流程调度是RPA的核心功能，也是RPA产品优化的重要组成部分。 在传统的RPA开发模式中，这两步通常需要手动完成。 在人工干预的过程中，人类的理解、逻辑推理和决策可能会导致开发效率低下、错误率增加，更不用说个体之间知识和理解差异带来的复杂性。 这些因素共同限制了 RPA。 技术在实际应用中的高效性和稳定性。 然而大模型技术的出现和应用为解决这一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，然后将这些需求转换为可执行的流程设计。 在这个过程中，大模型不仅可以理解需求的具体内容，还可以理解需求的上下文，包括需求的顺序、需求的相关性等等。 这使得大模型生成的流程设计更符合业务需求，并且更加精细和准确。 从金智微的实践经验来看，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，完成RPA代码开发，效果显着。

金智微通过对话引导用户完成RPA流程设计

在流程调度方面，大模型技术可以根据流程设计自动调度流程。 传统的流程​​调度通常需要人工参与，按照流程设计的内容和顺序逐步执行流程。 在这个过程中，人为的疏忽、误解等问题都可能导致流程执行的错误。 大模型技术可以自动完成这个过程，减少人工干预，降低出错率。 例如，在流程运行检查环节，可以引导AIGC调用接口运行脚本； 在流程绘制环节，可以引导AIGC调用相关组件和代理来绘制流程节点和流程图； 在任务配置环节，可以指导AIGC配置执行任务的流程，构建RPA业务闭环。

以上是金志伟对大模型、AIGC、RPA融合的一些探索。 从而重构RPA整个技术产品体系，RPA能力显着升级。 在此基础上，金智微将融合AIGC能力的RPA产品应用到客服、财务、人力资源、审计风控等多种业务场景，赋能银行、证券、保险、制造、电信、零售等万业。

金智微服务金融、政务、制造等行业众多业务场景

让数字化员工更聪明，帮助千行百业实现生产力新飞跃

AIGCxRPA是一个先进的技术理念，但要将这个理念落地到具体的业务场景中，需要一个特定的载体，而数字化员工正是这个载体。 数字工作者是模仿人类工作者的自动化实体，可以理解并执行人类工作者的任务。 数字化员工赋予RPA一个具体的业务载体，是最自然的人机交互界面，也是用户与RPA系统交互的桥梁。

即使没有编程经验的人也可以通过对话的形式告诉数字工作者他们想要完成什么，然后数字工作者会自动完成。 此外，数字化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不断提高工作效率和准确性。 这就像一个不断学习、不断进步的员工。 能够适应不同的任务要求，不断提高工作能力。 因此，数字化员工已广泛应用于各行业，对提高生产力发挥着重要作用。

但之前的数字化员工往往智慧不够，限制了他们的应用。 基于AIGCxRPA的数字化员工可以显着提升数字化员工的智能水平。 更聪明的数字化员工应用范围更广，能做的事更多，具有更大的应用价值。 接下来我们通过一些具体的业务场景来看看通过AIGC升级的RPA数字化员工能够实现的价值。

以金融风险控制为例，金融风险控制是金融行业的关键环节，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，对准确性和效率要求很高。 传统的手工处理方式耗时长、容易出错，难以满足金融行业对风险控制的高要求。

大模型驱动的RPA数字员工在这种场景下可以发挥出强大的优势：首先，大模型可以理解自然语言，可以直接处理用户的查询和请求。 例如，用户可以通过自然语言向数字员工描述自己的贷款需求，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，通常需要分析大量数据来判断客户的信用状况、交易行为等，通过AIGC，数字化员工可以自动生成这些分析，减少人工工作量； 第三，RPA数字化员工可以自动执行数据查询、计算、报表生成等一系列操作，可以大大提高财务风控工作。 效率。

在金融领域，集成AIGCxRPA数字化员工的应用远远超出了风控场景，在智能客服、文档理解等场景中也能发挥巨大作用。 例如，在智能客服方面，金融行业的客户服务环节错综复杂，每天需要处理大量的客户咨询、投诉和请求。 数字化员工可以以对话的形式快速了解客户的问题和需求，并根据现有的知识库和业务规则自动生成满足需求的响应和操作指令，然后通过RPA自动执行这些指令； 在文档处理方面，金融行业的文档处理工作量巨大，包括合同审核、信用数据处理、报告分析等，数字化员工可以通过了解文档内容，提取关键信息，然后自动撰写报告和分析AIGC，最终通过RPA自动执行相关业务流程。 这不仅提高了工作效率，还降低了错误率。 从金智微的实际客户服务体验来看，它在银行、券商等金融机构的多个应用场景中都能实现显着的性能提升。

金智威服务金融客户

进一步跳出金融行业，我们来看看更广泛的政企服务领域。 在这些领域，集成AIGC和RPA的数字化员工可以通过自动化复杂的工作流程，极大地提高工作效率，减少人工错误，并提供更好的服务。

政务服务涵盖公共服务应用、政府决策支持、公文处理等复杂多样的业务场景。 在这些企业中，数字员工可以通过理解和执行自然​​语言的指令来自动化各种任务。 例如，对于公共服务应用，数字化员工可以自动接收并分析公共申请，然后根据预设规则自动生成并执行处理流程。 与传统方法相比，该方法无需大量人工干预，能够快速准确地完成任务，极大提升了公众的服务体验。

对于企业客户服务来说，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，数字化员工可以了解客户需求，自动生成满足这些需求的策略，并使相关业务流程自动化。 与传统方法相比，数字化员工与AIGCxRPA集成不仅提高了服务效率，还减少了人为错误，从而提高了企业的服务质量。

在科技的浪潮中，AIGCxRPA的潜力和可能性就像一片无尽的海洋，等待着我们去探索。 它就像一座连接人类自然语言和复杂程序代码的桥梁，实现了自然语言的编程和分析。 它还可以转化为无所不能的数字员工，能够为我们在金融、政务、企业服务等各个领域实现各种业务流程的自动化，提高工作效率。 这是人与机器的深度融合，是对工作方式的彻底颠覆，是对未来工作场景的大胆设想。

然而，尽管AIGCxRPA潜力无限，但我们也应该清醒地认识到它仍在不断成长，还有很多领域需要我们突破和挑战。 例如，如何保证AIGCxRPA生成的代码的安全性和可靠性？ 如何在不断提高自动化、智能化水平的同时，保证其运行的合规性、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，我们期待像金智微这样的创新型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