生成式AI的兴起正在推动行业的深刻变革，其与RPA技术的结合，标志着自动化领域新时代的到来。这种创新性结合极大地提升了系统的适应性，同时也推动了高级自动化解决方案的发展，为下一代RPA的诞生奠定了坚实的基础。
核心RPA技术专注于自动化企业中常规的重复性任务。与传统的RPA不同，新一代的RPA融合了生成式AI技术，赋予自动化操作更高的灵活性和效率。

传统RPA虽擅长执行规则化工作流程，但其对预设规则的依赖可能成为效率提升的障碍。引入AI之后，利用机器学习算法，系统不断优化，逐步实现高效、快速的自动化执行，大幅提升任务处理的精确性。

在企业内部，许多任务需要认知判断，尤其是在处理非结构化数据或异常流程时。生成式AI通过训练数据驱动的决策支持模型，有效补足这一认知差距。技术协同下，RPA高效执行规则明确的任务，生成式AI则接管那些通常需要人工处理的复杂任务。

01 生成式AI+RPA带来多维机遇

生成式对抗网络（GAN）和检索增强生成（RAG）这样的生成式AI技术，已经证明了其在创造逼真图像和提供上下文相关信息方面的强大能力。将生成式AI整合进RPA框架，能够为自动化流程带来以下多维度的机遇：

- 动态适应能力：面对流程或基于Web界面的微小更改时，传统的RPA机器人可能会遇到障碍，而生成式AI则能够动态地生成新的工作流程以适应这些变化，确保自动化过程的连续性不受影响。

- 决策能力增强：生成式AI赋予RPA机器人根据特定行业的业务规则进行决策的能力，这减少了对人工干预的依赖，并有助于自动化的扩展和深化。

- 数据合成：借助生成式AI生成的合成数据，RPA机器人可以在不触碰真实数据隐私和完整性的前提下，在模拟环境中进行训练和测试，提高了其操作的安全性和有效性。

02 生成式AI+RPA结合用例

用例 1：贷款审批流程

在银行业中，贷款审批流程是核心业务环节之一。这一流程传统上依赖于大规模的数据收集和基于规则的决策模式。在这一背景下，RPA能够高效处理标准化流程。它开始于从新的贷款申请中提取关键信息，包括申请人的个人资料、职业状态、信用评分及就业记录等。接着，RPA工具会按照既定的贷款准则对这些信息进行核查，并依据预设的商业规则做出初步决策。

然而，并不是所有的贷款申请都严格符合这些标准化规则。在这种情况下，生成式AI就显得尤为重要，它能够补充RPA在处理某些情况时可能忽略的细微差异。以收入证明的评估为例，生成式AI能够利用广泛的数据集深入分析这类信息，评估潜在风险，并同时考量更广泛的经济因素，如行业趋势和地区经济条件等。在这些需要人类深度理解的场合，生成式AI不仅能作出精准判断，还能在必要时呼吁人工审批，从而形成“HITL”的审批机制。

借助这种协同方法，RPA能够高效处理那些规则化较强、简单的案件，确保处理速度和精度，而生成式AI则确保了那些更为复杂的申请得到彻底的分析，并在需要时引入人工参与。这种结合旨在提高整个贷款审批流程的效率，并增强其处理复杂情况的能力，实现审批流程的高度个性化和精细化。

用例 2：患者诊断

在医疗保健行业，RPA和生成式AI的应用正在深度重塑流程自动化的格局，尤其在患者诊断这一关键环节体现尤为显著。RPA在医疗领域扮演着基础性角色，其职能范畴包括从提取患者历史病例、实验室测试结果到药品信息的整合，以及处理第三方授权和患者入院手续等环节。

医疗保健行业的信息处理流程因HIPAA（健康保险便捷性和责任法案）和其他隐私法律的严格规定而变得复杂，这些规定限制了信息在相关方之间的流通。在此环境下，RPA和生成式AI的结合使用，能有效弥合信息共享的缺口，显著降低对人工操作的依赖。

病情诊断的复杂性远远超出了简单比对症状的范围。生成式AI专门分析非结构化数据，深度解读医生的笔记以及口头描述中隐含的信息，并综合考虑那些可能不立即显现的罕见病症的复杂模式。通过预测数以千计的潜在结果，并基于患者独特的健康档案推荐个性化的治疗方案，生成式AI为打造个性化的治疗策略提供了可能。

RPA和生成式AI在医疗保健领域的协同工作确保了诊断和治疗过程中不漏掉任何关键细节。RPA负责确保所有相关患者数据的精确搜集，而生成式AI则提供深层的分析，以捕捉到微妙的症状变化，共同提升患者的护理质量和治疗效果。

03 层次化将生成式 AI 集成到 RPA 中

在最新科技潮流面前，公司的CIO和CRO可能会感到充满挑战，他们必须在创新与保护既有投资之间找到平衡点。

目前，RPA的投资依然保持其相关性与价值。而引入生成式AI应被视为对现有技术的一种增强而非替代。例如，通过层次化的集成策略，可以利用生成式AI来提升现有的RPA系统，不仅保持了基础的自动化功能，同时也赋予了系统新的活力。正如人类技能需逐步升级一样，RPA机器人亦可通过生成式AI进行“训练”，以提高其应用的通用性。

然而，将生成式AI整合进RPA还是需要周密的规划和策略布局，主要包括：

评估解决方案

这涉及审视现有的工作流程，以识别那些适宜借助人工智能进行人机协作和处理复杂决策的领域。评估支持人工智能所需的基础设施和资源，考虑数据的准备和标注要求，确保获取高质量且多样化的数据集以便于人工智能做出有效的决策，并与专业的人工智能解决方案供应商和专家合作，确保技术能够与业务需求相匹配。

员工培训

构建一个对人工智能及其他新技术持续学习的企业文化。提供全面的关于人工智能应用、决策解释及反馈机制的培训，鼓励人工智能专家与员工之间的协作，并获得实际操作的经验。

过渡策略

初始时，通过试点项目评估人工智能的有效性，之后再逐步扩展规模。持续监控由人工智能增强的流程，并设立明确的成功评价标准。同时，确保人工智能的应用遵循法律和伦理标准，以及准备管理由人工智能集成带来的组织变革。

将生成式AI与RPA的结合被视为“下一代RPA”的演进，这不仅仅是技术层面的跃进，实际上它重新定义了自动化能力的边界。这种前沿的集成赋予了RPA系统持续高效地执行基于规则的日常操作的能力，同时，生成式AI拓展了这一能力范畴，使其能够承接和解决更加复杂和具有认知挑战的任务。

当我们将上述要素融入战略性规划和实施中，这样的协同效应将极大地促进企业构建一个更加全面、灵活且强大的自动化解决方案架构，为企业的自动化之路铺设坚实的基石。

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