随着大模型技术的不断进步，AI与RPA的结合正逐渐成为企业自动化和智能化转型的关键驱动力，RPA的应用场景和能力正在经历前所未有的变革。

 

AI大模型赋予了RPA更深层次的理解和学习能力，使得RPA能够处理更为复杂和抽象的任务，拥有更强大的问题解决和创新能力。

 

但新技术的落地关键在于真正地解决企业实际需求，并带来业务价值，同时大模型与RPA的结合也面临着准确性、可解释性、数据质量、团队能力、算力成本和数据隐私安全等挑战。

 

但我们仍有理由相信，AI大模型与RPA的结合将为未来的工作方式和企业运营带来革命性的变化。

 

近日，虎嗅智库502线上同行举办了主题为《AI大模型+RPA：零售消费业智能自动化创新实践》线上圆桌研讨会，本次研讨会邀请良品铺子运行保障部负责人胡毕胜、实在智能合伙人&产品创新部负责人周春照、壹沓科技大模型产品总监王琰元、UiPath技术专家郑文亮等AI+RPA领域的资深专家分享他们的经验和见解，一同探讨AI大模型+RPA在零售消费业落地实践与挑战，畅想未来AI技术演进与变化趋势。

 

以下为嘉宾的部分观点摘要：

 

AI大模型+RPA的应用及探索

 

• 实在智能合伙人周春照：RPA在实在智能已经经历了三代变革升级。第一代专家模式，通过组件的拖拉拽的方式，来构建这种自动化的流程。第二代简易小白模式，通过点选用的模式，它是基于内部自研的智能屏幕语义理解技术，通过动作的推荐，不需要进到类似IDE的编辑器界面，就可以完成流程的搭建。第三代是基于大模型，通过自然对话的方式让Agent自动去理解、规划、对应成相应的动作，并且去自动执行。

  
  

• 壹沓科技大模型产品总监王琰元：以往，自动化受传统规则的限制，必须明确告诉计算机如何执行任务。然而，大型模型展现出自主适应、规划和选择的能力，这使得我们可以进行全面升级。因此，我们推出了基于大模型的新一代数字员工机器人超自动化平台，将大模型技术作为基础，并实施了多个落地案例。我们的关注重点是如何在供应链领域提供有效的解决方案，与行业领先企业一起共建行业应用场景，共建数字员工。

  
  

• UiPath技术专家郑文亮：生成式AI兴起后，我们快速把生成式AI的能力，嵌入到流程构建、增强专有模型等自动化平台产品的方方面面。在运营层，实现可视化自动化成果、投资回报、自动化测试套实现件持续测试，保证自动化的弹性。自动化运营治理和灵活的部署方式，满足不同客户日益增长的需求。UiPath的市场还向广大客户提供最佳实践加速器，帮助客户快速实现业务价值。此外，我们扩展了与大语言模型公司的连接，提升模型处理的准确性，加速模型训练的速度。同时，我们还关注AI可控性，推出了信任层（Trust Layer）以确保AI与自动化的可控性。

  
  

• 良品铺子运行保障部负责人胡毕胜：我们在过去一年多在很多场景使用了RPA技术。我们的业务涵盖多个渠道，包括门店、电商平台、小程序、外卖平台和MCN机构等，导致大量订单和客户问题需要处理，虽然我们使用了一些自动化工具，但仍有很多复杂的、难以自动化的任务，如订单整合、发货问题、评价管理等。我们IT的角色是提供技术支持和培训，协助团队搭建平台和流程。有时我们充当顾问，设计业务流程。团队同事们逐渐学会使用RPA来解决问题。除了客服，财务、数据整合、价格监测等领域也使用RPA。我们认为口述或文字描述生成RPA流程以及将AI能力引入某些RPA节点是未来发展方向，以处理更多复杂的任务。目前，我们的RPA主要还是用于特定、固定场景的自动化。

 

哪些场景已经落地？

 

• 实在智能合伙人周春照：我们一直致力于通过AI技术让RPA真正人人可用，23年8月份我们发布了TARS(塔斯)大模型，将TARS(塔斯)大模型与原有的屏幕语义理解技术结合，又开发了实在Agent智能体，目前也已经在新零售、运营商等行业落地，比如在财务环节，实在Agent智能体可以根据用户的一句话需求，帮助用户查询银行账户交易数据。大模型的应用场景比较广，但是每个行业都有自己的特性，任何技术的应用，都只有跟业务结合，才能真正的用起来。比如我们在某运营商的一个场景，用实在Agent智能体自动处理客服工单，大模型自动会对任务进行解析理解，然后规划每一步动作，然后再通过RPA去执行，但运营商的操作软件，具有一定的特殊性，为了解决这个特殊性，我们用了两周进行针对性的训练，就能交付高效能的场景Agent。

  
  

实在智能补充资料 

• 壹沓科技大模型产品总监王琰元：我们今年推出了CubeAgent的全新产品，它是一个面向大供应链领域（生产制造、物流配送、批发零售）推出的，大模型技术驱动的数字员工的聚合和训练平台。可以理解为是一个串接企业全自动化链路的入口，能够帮企业去构建自己专有的，由数字员工构建的虚拟组织。组织里有业务场景，财务，行政，销售，每个智能助手都有自己的最佳实践，业务沟通，组织建设，新人培训，员工自我成长其实都可以通过这个平台去完成，我们过去积累了非常多的点状的自动化成熟场景，通过平台有机集成，在统一的入口，就能完成全链路的自动化调度。

  
  

壹沓科技分享资料

 

• UiPath技术专家郑文亮：UiPath在人工智能和自动化领域做了很多探索与创新，UiPath希望可以提供一个开放、灵活、负责任的自动化平台。我们可以从所有来源搜集上下文提供给Gen AI，并结合UiPath专有模型和大模型的能力，同时介入人机协同的能力帮助进一步的确认和校正。例如，智能文档处理工作中，UiPath有70多个预构建的专有模型，用于分析和处理跨行业和领域的文档和通信往来，嵌入大模型可以处理更复杂的文档类型并减少专有模型的训练和验证时间，人机介入则可以在必要时验证数据情况，再通过流程自动化进行下一步的工作执行。UiPath最近也推出Autopilot，通过大模型的能力辅助进行自动化。

  
  

UiPath分享资料

 

新技术落地的关键是需求

 

• 良品铺子运行保障部负责人胡毕胜：其实不管AI也好还是RPA也好，从我们作为应用企业的角度来看，考虑落地一个新的技术最核心的点是需求，是不是存在一个实际能够产生价值的场景。大模型擅长理解、感知和智能生成，而RPA则执行固定任务。结合两者，可以处理模糊输入和精准输出，但面临准确性、可解释性和数据质量的挑战。当然团队能力、算力成本和数据隐私安全也是关键因素。企业在采用这些技术时，需评估是否真正需要并解决上述问题。

 

• 壹沓科技大模型产品总监王琰元：我觉得大模型一定程度上颠覆了大多数人对计算机能力的认知和理解。刚才提到的数据安全、算力的一些挑战或者说瓶颈，是整个生态体系需要补齐的地方，在新技术兴起的时候，如何形成生态型或者合作型的组织或者可以让我们更好的应对这些挑战。

 

• 实在智能合伙人周春照：目前亟需解决的有三个方面的问题，第一个是一致性，大模型去办理相同的任务，他可能每次规划的过程和执行动作可能都不一样，但结果是一样的，从而引发不可解释的问题；第二个的是性能和速度，通过大模型实现自动化流程，它的环节相对会比较多，比传统信息化系统多了好几个节点，整个感知、理解和执行过程会比较长，响应速度会比传统系统慢一点，现在还需要在算法和技术方案上持续的创新优化；第三个是数据问题，智能体想要用起来，它必须得先成为行业的业务专家，但是在细分场景，特定行业，有特殊操作和专有系统软件，如何让大模型能够快速学习相应的知识，也是一个挑战，比如建立相应的数据安全机制、信任机制，以及怎么快速的私有化，个性化的去训练这些模型。

 

• UiPath技术专家郑文亮：我觉得人才短缺是非常突出的问题，我们特别需要既懂业务又能拥抱新技术不断探索和创新的人才，他们知道痛点在哪里，也知道哪些技术可能会带来价值，这样的人很稀缺。另外在企业的战略规划上，在组织架构上，在资源配比上是不是有足够的准备，是不是在企业能够打造这种文化，我觉得有非常大的挑战。

 

AI大模型+RPA的终极畅想

 

• 良品铺子运行保障部负责人胡毕胜：我觉得RPA结合AI的最终使用场景，可能最终会干掉传统意义上的IT应用系统。我们和机器的交流最终是数据，是把人和数据打通，那中间所有的过程都不重要，AI可以成为真正的助理，帮助人类解决各种问题和需求。

 

• 实在智能合伙人周春照：我们从初级，中级，高级三个层面来讲，初级就是人人都有一个智能助理。在电脑上面干任何事情，小助理可以帮你办理任务，类似我们现在；中级就是可以改变电脑的使用方式，像刚才胡总提到的信息化系统可能未来都不存在了，可能就是一个对话窗口，或者是一个麦克风，你吩咐他，他就帮你去解决；那在高级来讲，其实我们所有的技术都是会为社会和商业的进步变革做准备的，那在未来大模型时代我们所有的交互形式或许都变了，那商业模式是不是也变了？生产力也发生了变化，社会可能也会有新的变化，但具体变化成什么样，我们现在可能也不太能想象得到。

 

• 壹沓科技大模型产品总监王琰元：大模型的智力水平如果能够再进一步涌现，进一步达到一个类人的状态的话，人机协同的模式可能确实会发生根本性的改变。在未来的组织形态里，「白领员工+Al Agent」将成为主流办公模式，让组织更敏捷，高效和智能。

 

在活动过程中，线上参会观众也都积极参与互动交流，既有来自万达、孩子王、荣耀、安可创新、红塔烟草、美的、上海上美、小米等品牌企业人士，也有来自各个投资机构、行业研究机构和RPAI的从业者们，嘉宾们也都给出了精彩回复，也圆满结束了本次502线上同行研讨活动。

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