在数字技术日益发达的今天，一种新型生产力正在数字经济时代崭露头角——“RPA数字员工”。其具备高效、精准、可靠的工作能力，可以帮助企业将繁琐、重复的工作自动化，从而提高生产效率和降低成本，正在逐渐成为推动“新生产力”的重要力量。

随着生成式AI技术的发展，使得RPA数字员工的潜力得到了更进一步释放。结合生成式AI技术，RPA数字员工的工作能力和适应性得到了提升。它们不再仅仅是执行预设任务的工具，而是能够自我学习、自我优化和创新的智能体。能够更好地理解和满足用户的需求，提供更精细化和个性化的服务，这些都是传统的自动化工具无法做到的。生成式AI技术的发展，将RPA数字员工推向了一个全新的高度，成为了真正的“智能助手”，推动着“新生产力”的持续跃升，从而为企业和组织创造更大的价值和竞争优势。

面对这样的趋势和潜力，金智维敏锐地抓住了这个发展机遇。作为深耕金融行业、服务千行万业的企业级RPA专家，金智维孜孜以求，不断开发和完善其RPA+X 产品矩阵与能力平台，已经为全行业提供超80万名RPA数字员工。

近日，RPA中国专访了金智维行业研究院院长姜志刚，及其合作伙伴交叉信息核心技术研究院（清华大学设立）常务副院长、金融科技和监管科技研究中心主任林常乐，共同就金智维RPA数字员工与AIGC结合的研究方向，生成式人工智能的发展规划，以及金融科技领域中的行业模型发展等主题进行了探讨。

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RPA数字员工，新生产力破局者

在这次深度对话中，姜志刚院长进一步阐述了金智维对RPA数字员工的理解。在今日的数字经济领域，RPA数字员工可视为一种全新的生产力，具有高度的灵活性和可扩展性，能够快速适应企业的不同需求和业务场景。通过使用RPA数字员工，企业可以提高工作效率、降低人力成本，提升发展过程中的竞争优势。

金智维凭借数字技术的快速发展以及在RPA领域的深耕积累，在业内形成了显著的优势壁垒，形成了以RPA为技术核心，深度融合AI、低代码、大数据等技术打造的“RPA+X”产品矩阵与能力平台，进而衍生出RPA+B模式。这一模式结合行业场景赋能，拓宽服务领域，可覆盖全行金融业乃至千行万业。其客户数量超过1000家，其中包括400家金融客户。不仅在金融领域独占鳌头，其在政务领域和各大型企业中都取得了突出成果。

根据IDC近期发布的《2022年中国RPA+AI市场份额报告》显示，金智维在国内RPA+AI市场份额高达10.9%，已然成为行业领军企业。这不仅验证了其在RPA数字员工领域的实力和市场认可度，也巩固了其在数字经济中的关键地位。借助金智维的RPA数字员工服务，企业得以充分利用生成式AI技术，提升效率、节约成本，在竞争中获得优势。从而为数字经济的进步，乃至数字中国建设注入强大动力。

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AIGC助力RPA数字员工智慧化

生成式AI在各行业引起的巨大轰动，使得越来越多的企业开始意识到它在提升产品力方面的无限潜力。随着技术的发展和应用的普及，生成式AI正逐渐成为企业取得竞争优势的一项重要工具。

自ChatGPT推出以来，金智维瞄准AIGC的技术风向，投入了大量的研发和资源来推动RPA数字员工与生成式AI的结合。姜志刚院长表示，过去的RPA，可以理解为一类具备初始智能水平的软件机器人，作为人类助手助力各项工作的进行。尽管RPA的智能化水平相对有限，但通过与生成式人工智能如AIGC和ChatGPT的逐步融合，RPA的智能化和思维能力得到了显著的提升，进阶成更智慧的RPA数字员工。展望未来，其更有望达到专家级别的能力。可以想象，如果RPA数字员工的智慧能力得到巨大提升，作为一种新型生产力，必将为数字经济以及数字中国建设带来巨大的提升和赋能。

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强强联合，实现行业模型深度应用

在大模型发展的下一步中，与行业的融合应用将成为目标和关键。对于大模型与特定行业的深度融合问题，姜志刚院长指出，尽管当前对大模型技术的关注度极高，但要将这种技术与数字员工的能力深度融合，仍需长时间的探索和努力。真正实现大模型在特定行业中的深度应用，需要对该行业有深入的了解和积累，充分考虑该行业的特殊需求和挑战，以便有效地将模型应用于实际场景中。

金智维在银行、证券和资管等领域拥有近十年的深度耕耘，收集了大量有益的业务和场景信息以及数据。同时也期待与优秀的外部合作伙伴在AI能力和业务深度整合方面进行合作。通过将大模型的能力、场景融合的能力，与金智维在金融特定细分领域的场景作深度整合和积累，可以形成类似于“小模型”的融合，从而实现RPA数字员工能力的增强，以及创新能力的引入，为金融机构带来更多的变革。

在这个理念和目标的推动下，交叉信息核心技术研究院与金智维的合作也逐步展开，交叉信息核心技术研究院常务副院长、金融科技和监管科技研究中心主任林常乐介绍道，与金智维的合作主要包括以下几个方面。

首先是AIGC与RPA在行业应用的融合。随着大模型逐步进入深水区，大家对行业专用大型模型的探索也在深入。这类模型依赖于行业专业领域的支持，这种支持不同于我们可以在互联网上免费获得的一些通用大模型。因此，建立行业专业领域知识语料库成为构建金融行业AIGC大模型的基石，所以需要行业内企业的共同参与和贡献。交叉信息核心技术研究院与金智维的合作便是希望共同创建一个金融领域的专业知识语料库。

其次，行业专业知识需要专业的行业模型来完成。交叉信息核心技术研究院正在开发一些专门针对金融行业的模型，在与金智维合作中，可以将一些成熟的专业领域金融模型与RPA的一些流程和应用场景相结合。

第三，大模型目前也可能存在一些风险和安全问题。在国家金融科技测评中心的监管下，也会开展一些模型治理和模型安全的工作，希望通过这种合作，确保在安全可控的环境下进行创新，服务行业。

林常乐副院长介绍，“交叉信息核心技术研究院由清华大学设立，汇集了政府、产业、学术和研究的力量，致力于将各种科研技术成果应用到具有行业影响力的领域和场景中，为监管部门、行业和各类机构提供服务。与金智维的合作将极大加速实现这一目标的步伐。金智维作为行业领导者，在许多金融机构的应用场景中已经取得了重要的地位。通过深入探讨人工智能和大型模型在金融领域的应用，可直接将其应用到这些实际场景中。此外，在实践过程中产生的新问题也将提供新的研究方向，带来更多新的、有趣的研究课题。”

“交叉信息核心技术研究院在AI领域拥有强大的技术能力储备，这些创新理念与金智维在特定行业的深耕和实践相结合，必将产生1+1>2的效果，通过整合各自优势，赋能行业朝着更高级、更智能的技术发展方向迈进，为行业带来新的动力和变革。”姜志刚院长补充道。

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