根據IDC發布的《中(zhong)國RPA+AI解決方案市場(chang)份額(e)報告，2023：需求回暖，市場(chang)增(zeng)(zeng)速(su)有望迎來拐點 》，2023年，中(zhong)國RPA+AI的市場(chang)規模同比增(zeng)(zeng)長15.9%。其(qi)中(zhong)，RPA+AI軟件產(chan)品市場(chang)（包(bao)括但不限于RPA+AI一體化平臺授(shou)權(quan)許可(ke)、RPA應(ying)用(yong)開(kai)發工(gong)具使用(yong)以及各類AI工具套(tao)件的銷售，不包(bao)含咨詢(xun)服務(wu)、實施服務(wu)等服務(wu)性(xing)收入(ru)）占比45%。
中國RPA+AI 解決方案市場份額(e)概況，2023 來(lai)源：IDC, 2024
中國 RPA+AI 產品軟件市場份額概況，2023 來源：IDC, 2024
根據IDC的報告分析，中國RPA+AI市場將步入快速發展軌道，而產品軟件市場的擴展將尤為顯著。IDC認為，“伴隨市場競爭的白熱化，市場對價格透明、快速部署、高度集成且具備 AI 智能功能的標準化 RPA 產品的需求呈現井噴式增長。”并且，IDC預計，未來產品市場在整體RPA+AI市場的占比將持續提升。
可以說(shuo)，在RPA+AI市場(chang)的競爭(zheng)中，產品(pin)能力將成為未來(lai)競爭(zheng)的焦(jiao)點。那么(me)，RPA（其(qi)最新進化版(ban)本是超(chao)自動(dong)(dong)化平(ping)臺，以下主要分析超(chao)自動(dong)(dong)化平(ping)臺）的“產品力”體現在哪(na)些(xie)方(fang)面，其(qi)與AI（尤其(qi)是大模型）的融合又會迸發出哪(na)些(xie)火(huo)花？接下來(lai)(lai)，我們(men)就這些問題來(lai)(lai)進行探討。
產品力(li)，是超(chao)自動化平臺的立身之(zhi)本
根據IDC發布的(de)報告，隨著(zhu)RPA產品(pin)的(de)逐漸普及和成熟(shu)，未來幾年RPA市場(chang)(chang)的(de)服(fu)務收(shou)入占比將會持續降低(di)。這意味(wei)著(zhu)，RPA廠商將更多地依賴于產品(pin)本身的(de)競(jing)爭(zheng)力，而非售(shou)后服(fu)務或其(qi)他增值服(fu)務。產品(pin)能(neng)力將成為市場(chang)(chang)競(jing)爭(zheng)的(de)關(guan)鍵焦點，而易(yi)學易(yi)用性(xing)、標準(zhun)(zhun)化和云化、AI能(neng)力，將成為評(ping)判產品(pin)能(neng)力的(de)重要(yao)標準(zhun)(zhun)。
具體(ti)來看(kan)，隨著市場的不(bu)斷發展，超自(zi)動化平(ping)臺需要具備以(yi)下(xia)幾個(ge)重要特(te)性，才能在競爭中脫(tuo)穎而(er)出。
易(yi)學易(yi)用(yong)，超自動化(hua)平臺的(de)“基本功”。
傳(chuan)統的RPA平臺(tai)往往需(xu)要用(yong)戶(hu)具備(bei)一定的技(ji)術(shu)(shu)背景(jing)，這無形中限制了技(ji)術(shu)(shu)的普及和應用(yong)。而現代(dai)超自動(dong)(dong)化平臺(tai)則(ze)通過低代(dai)碼(ma)或(huo)無代(dai)碼(ma)的方式，讓更多非技(ji)術(shu)(shu)背景(jing)的員工也能輕(qing)松上手。例如，低代(dai)碼(ma)拖拽式設計器，能夠使用(yong)戶(hu)無需(xu)編程背景(jing)即可快速構建自動(dong)(dong)化流(liu)程，通過簡(jian)單的拖拽和排列(lie)組(zu)件，就(jiu)能創建復雜(za)的業(ye)務(wu)流(liu)程，大大降低了技(ji)術(shu)(shu)門檻。
而且，操作(zuo)(zuo)簡(jian)單(dan)、界(jie)面友好的平(ping)臺更容易被用(yong)戶(hu)(hu)接(jie)受和(he)使(shi)用(yong)，促(cu)進流(liu)程(cheng)自動(dong)(dong)化工(gong)具在企業內的廣泛應用(yong)。用(yong)戶(hu)(hu)通過統(tong)一的操作(zuo)(zuo)界(jie)面，能快速(su)找到(dao)所需功(gong)能，并進行高效操作(zuo)(zuo)。這種設計不僅(jin)提(ti)(ti)升(sheng)了(le)(le)用(yong)戶(hu)(hu)體驗，還降低了(le)(le)學習和(he)使(shi)用(yong)門檻，幫(bang)助企業更快地實現自動(dong)(dong)化轉型。此外，通過豐富的模(mo)板和(he)預構(gou)建組件，用(yong)戶(hu)(hu)可(ke)以(yi)直接(jie)使(shi)用(yong)或(huo)稍(shao)作(zuo)(zuo)修改，大大減少了(le)(le)開發時間。預構(gou)建的RPA組件覆蓋廣泛的業務需求，幫(bang)助用(yong)戶(hu)(hu)快速(su)實現業務流(liu)程(cheng)自動(dong)(dong)化，提(ti)(ti)升(sheng)了(le)(le)整個企業的自動(dong)(dong)化水平(ping)和(he)效率(lv)。
標準(zhun)化、云化，超自動化平(ping)臺的進階(jie)技能。
通過(guo)(guo)提供標準化的(de)流程模板和(he)組件(jian)，企業可以(yi)快(kuai)速(su)實現自動(dong)(dong)化部(bu)署，減少開發和(he)維(wei)護成本。此外，通過(guo)(guo)統一(yi)的(de)標準，企業可以(yi)更好地(di)控制流程自動(dong)(dong)化項目(mu)的(de)質(zhi)量(liang)，減少因流程差(cha)異導(dao)致(zhi)的(de)問題。標準化不僅幫助企業實現高效的(de)自動(dong)(dong)化部(bu)署，還(huan)能保證在運營過(guo)(guo)程中(zhong)保持一(yi)致(zhi)的(de)高質(zhi)量(liang)標準。
云化是超自(zi)動化平(ping)臺發展(zhan)的(de)另一個(ge)重(zhong)要趨(qu)勢，并且，隨著云計算滲透率的(de)提升，云原生超自(zi)動化平(ping)臺的(de)優勢會越來(lai)越明顯。
通(tong)過(guo)云(yun)端(duan)部署，企業(ye)無需投(tou)入大量資源進行(xing)本地IT基礎設施的(de)建設和維護(hu)，降低了總(zong)體擁有成本。云(yun)化(hua)(hua)平(ping)臺支持遠(yuan)程協作和跨地域(yu)部署，使企業(ye)能夠(gou)更(geng)靈活地應對全球化(hua)(hua)運營和分布式團隊的(de)需求。通(tong)過(guo)云(yun)化(hua)(hua)，企業(ye)可以實現更(geng)高效的(de)資源管理(li)和調(diao)度，進一步提高自動化(hua)(hua)系統的(de)響應速度和處理(li)能力。而(er)且，云(yun)服務(wu)提供商通(tong)常會提供多層次的(de)安全保障和數(shu)據備份(fen)措施，確保企業(ye)數(shu)據的(de)安全性和業(ye)務(wu)的(de)連續性。
可以說(shuo)，超(chao)自動化廠商的(de)競爭(zheng)，核心就(jiu)是(shi)產品力的(de)競爭(zheng)，誰在這些方面能夠做(zuo)到極致(zhi)，誰就(jiu)能在接下來(lai)的(de)競爭(zheng)中占據先機。
AI尤其是大模型，成為超自動(dong)化平臺的(de)戰略高地
除了上面提到的(de)“產品(pin)力”外，隨著技術的(de)不(bu)斷發展，AI已成為超自(zi)動化平臺的(de)重要組成部分。某(mou)種意義上，在(zai)接下(xia)來的(de)超自(zi)動化競(jing)爭中，得AI者(zhe)得天下(xia)。
具體(ti)來(lai)看，RPA、超(chao)自動化平(ping)臺(tai)，與AI的融合創新，可以(yi)分為兩個階段。
在初級階(jie)段(duan)，通(tong)過將AI技術(shu)（如NLP、CV、OCR、機(ji)器學習等）與(yu)RPA融合(he)，提高業務(wu)流程的智能化水平。
例(li)如，NLP技術賦能超自動(dong)化平臺(tai)，使其能夠理解和(he)處(chu)理人類語言(yan)。這一能力使得平臺(tai)可以自動(dong)處(chu)理客(ke)戶服(fu)務(wu)請(qing)求、郵件分類、合同審核等任務(wu)，顯(xian)著提高了處(chu)理效率和(he)準確性。通過(guo)NLP技術，平臺(tai)不僅能理解結構(gou)化數據，還(huan)能解析(xi)非(fei)結構(gou)化數據，從(cong)而擴展(zhan)了其應用場景。
CV技(ji)術為超(chao)自動(dong)化平臺(tai)提供了圖像(xiang)和視頻數據處(chu)理(li)的能力，例(li)如(ru)，在制(zhi)造業(ye)和醫療行業(ye)，CV技(ji)術可(ke)以幫(bang)助(zhu)平臺(tai)自動(dong)檢測產品缺陷或進行醫學影像(xiang)分(fen)析，減少了人(ren)為錯誤，提高了質量控制(zhi)水(shui)平。
OCR技術(shu)使得超(chao)自動化平臺能夠高效地將紙(zhi)質文(wen)檔轉換為電子數據，從而實現文(wen)檔管(guan)理和數據輸入的自動化。OCR技術(shu)在銀行、保險等行業中具有廣泛應用，能夠自動處理大量的客戶申請、發票(piao)和報告，提(ti)高了運營效率。
機器(qi)學(xue)(xue)習技術為超自(zi)(zi)動(dong)(dong)化平臺提(ti)供了自(zi)(zi)我學(xue)(xue)習和(he)優化的(de)能力，通過(guo)分析大量的(de)歷史數據和(he)用戶(hu)行為，機器(qi)學(xue)(xue)習模(mo)型能夠(gou)(gou)預測未來(lai)的(de)業(ye)務需求，自(zi)(zi)動(dong)(dong)優化流程，并在異常情況(kuang)下提(ti)供智能決策(ce)支持。這使得(de)平臺能夠(gou)(gou)在不斷變化的(de)業(ye)務環(huan)境中(zhong)保持高效運(yun)作，并持續提(ti)升(sheng)自(zi)(zi)動(dong)(dong)化水平。
需要指出(chu)的是，以上(shang)多種AI技(ji)術的應用，還只是處于超(chao)自動化平臺智能(neng)進化的初級階段。
在高級階段，超(chao)自(zi)動(dong)(dong)化(hua)平臺與(yu)AI大(da)模型的融(rong)合成為當(dang)下競(jing)爭的焦(jiao)點。以藝賽旗為例，其將AI大(da)模型與(yu)自(zi)身的iS-RPA和(he)iS-RPM產品融(rong)合，用戶通(tong)過自(zi)然語言即可配置和(he)管理自(zi)動(dong)(dong)化(hua)流(liu)程(cheng)，大(da)大(da)簡化(hua)操作。AI大(da)模型增強了數據處理和(he)分析(xi)能力(li)，使iS-RPM能夠(gou)自(zi)動(dong)(dong)識別和(he)優化(hua)業務(wu)流(liu)程(cheng)中(zhong)的瓶(ping)頸。
在(zai)超自(zi)動化平(ping)臺(tai)的基礎(chu)上，融入(ru)AI大(da)模型(xing)已經成為(wei)提(ti)升平(ping)臺(tai)能力(li)的重(zhong)要(yao)手段。具體來看，將大(da)模型(xing)技(ji)術融入(ru)超自(zi)動化平(ping)臺(tai)，能帶(dai)來三個(ge)方面的好處(chu)：
融合大模型(xing)后的超自(zi)動化平臺，用(yong)戶門(men)檻更(geng)低，更(geng)易(yi)學易(yi)用(yong)。
借助AI大(da)(da)模(mo)型強(qiang)大(da)(da)的自然語言(yan)理(li)(li)解與(yu)生成能(neng)力，使用戶可以通(tong)(tong)過(guo)自然語言(yan)與(yu)系統(tong)進(jin)行交互，降低了操(cao)作難(nan)度。用戶無需(xu)(xu)(xu)掌握(wo)復雜的平(ping)臺功能(neng)組件(jian)與(yu)操(cao)作技巧，更(geng)無需(xu)(xu)(xu)掌握(wo)技術和編程語言(yan)，只需(xu)(xu)(xu)通(tong)(tong)過(guo)對(dui)話即可實現(xian)流程的自動化配置和管理(li)(li)。
此外，系統能(neng)(neng)夠實(shi)時學(xue)習用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)行為和流(liu)程數據(ju)，持續(xu)優化和改(gai)進自(zi)動化流(liu)程，使(shi)得(de)系統使(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)簡便(bian)。超自(zi)動化平臺本身也(ye)在持續(xu)進化，平臺與用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)在相互(hu)“磨合”，用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)用(yong)(yong)(yong)(yong)得(de)越(yue)(yue)多，平臺就(jiu)對用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)越(yue)(yue)了解，使(shi)用(yong)(yong)(yong)(yong)起來也(ye)越(yue)(yue)順暢。例如，系統可以根據(ju)用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)的(de)操作歷史，自(zi)動調整(zheng)界面(mian)布局和推薦最(zui)常用(yong)(yong)(yong)(yong)的(de)功能(neng)(neng)模塊(kuai)，提(ti)高用(yong)(yong)(yong)(yong)戶(hu)的(de)工作效率和滿意度。
從簡單規(gui)則驅動到智能決策驅動，實現長鏈條流程自(zi)動化，可以應對更復(fu)雜(za)的業務(wu)場景需求。
傳統RPA依賴簡單規則(ze)，無法處理(li)復雜場(chang)景。而(er)AI大模(mo)型可(ke)以進(jin)行復雜的(de)(de)決策和(he)(he)推(tui)理(li)，自(zi)動選(xuan)擇(ze)(ze)最佳流程(cheng)路(lu)徑，提高了自(zi)動化流程(cheng)的(de)(de)效率和(he)(he)準(zhun)確(que)性。通過AI大模(mo)型的(de)(de)支持，平臺可(ke)以在(zai)(zai)處理(li)過程(cheng)中動態調(diao)整流程(cheng)路(lu)徑，確(que)保(bao)每一(yi)步操作都是(shi)最優(you)選(xuan)擇(ze)(ze)。例(li)如(ru)，在(zai)(zai)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)服(fu)務中心，AI大模(mo)型可(ke)以根據客(ke)(ke)(ke)戶(hu)的(de)(de)歷史記(ji)錄和(he)(he)當前情緒(xu)，自(zi)動選(xuan)擇(ze)(ze)最適合的(de)(de)客(ke)(ke)(ke)服(fu)代表和(he)(he)處理(li)方式(shi)，提高客(ke)(ke)(ke)戶(hu)滿意度和(he)(he)服(fu)務效率。
更(geng)進一(yi)步，融(rong)合AI大模型后，平(ping)臺能夠處(chu)(chu)理(li)(li)更(geng)長鏈(lian)條(tiao)、更(geng)復雜的(de)業務流(liu)(liu)程，實現超(chao)過幾十(shi)甚至上(shang)百(bai)步驟的(de)流(liu)(liu)程自動(dong)化。例如(ru)，在金融(rong)行(xing)業，復雜的(de)風控審核流(liu)(liu)程，一(yi)般鏈(lian)條(tiao)都比較長，動(dong)輒需(xu)要進行(xing)幾十(shi)上(shang)百(bai)步操(cao)作。通過AI大模型的(de)智能決策，有望實現整個長鏈(lian)條(tiao)流(liu)(liu)程的(de)自動(dong)化處(chu)(chu)理(li)(li)，從數據(ju)采集、風險評估到決策執行(xing)，全(quan)程無縫(feng)銜接，大幅減少人(ren)類介入(ru)的(de)情況，提高了審核效率和(he)準確性。
超(chao)自動化平臺(tai)實現(xian)“破圈”，打開數(shu)倍的市場空間。
用戶使用門檻越低，越易(yi)學(xue)易(yi)用，用戶的(de)滲透(tou)率就越(yue)高(gao)。假定目前以(yi)點選、拖拉(la)拽操作(zuo)方式的(de)超自(zi)動(dong)化(hua)平臺使用門檻不到10%，那么(me)人(ren)機(ji)對話方式的(de)超自(zi)動(dong)化(hua)平臺，用戶滲透(tou)率有(you)望提高(gao)到60%甚至80%以上(shang)(shang)。再(zai)加上(shang)(shang)平(ping)臺(tai)(tai)能力的提升，能解決更多(duo)樣化、更復雜的業務(wu)場景，用戶(hu)滲透(tou)率有望提高到(dao)90%以上(shang)(shang)，這將極大擴展(zhan)超自(zi)動化平(ping)臺(tai)(tai)的市場空(kong)間。
不同平臺的用戶滲透率情況 來源：數據猿(yuan)
更大規模的藍海市場，將重塑超自(zi)動化市場的競爭(zheng)格局，誰先搶占這個藍海，誰就將獲(huo)得領先優勢。
需要指出的(de)(de)是，超自動化平(ping)臺的(de)(de)“產(chan)品力”，并不(bu)是為了“炫技”，而是更好(hao)(hao)的(de)(de)服(fu)務(wu)客(ke)(ke)戶的(de)(de)業(ye)務(wu)流程自動化需求。因此，產(chan)品到底好(hao)(hao)不(bu)好(hao)(hao)，客(ke)(ke)戶最(zui)有(you)發言(yan)權。不(bu)管是易(yi)學易(yi)用(yong)、標準化、穩定性這(zhe)些基本能力，還是更高階的(de)(de)AI能力，都必(bi)須在真(zhen)實的(de)(de)客(ke)(ke)戶業(ye)務(wu)場景(jing)中經受住考(kao)驗(yan)才行。
接下來，我(wo)們就從一個典(dian)型客(ke)戶案例，來分析超自(zi)動(dong)化(hua)平臺如何更好(hao)服務業(ye)務流(liu)程自(zi)動(dong)化(hua)的(de)需求。
太平洋保險“黑燈工(gong)廠”——超自動化(hua)平臺應用的(de)典(dian)型(xing)范(fan)本(ben)。
中國太(tai)(tai)(tai)平洋(yang)保險(xian)(xian)（集團）股份有限公(gong)司（以下簡(jian)稱(cheng)“太(tai)(tai)(tai)平洋(yang)保險(xian)(xian)”），是業(ye)界領先的(de)保險(xian)(xian)集團，連續(xu)七年入選《財富》世界500強。太(tai)(tai)(tai)平洋(yang)保險(xian)(xian)在(zai)業(ye)務運(yun)營中，面(mian)臨業(ye)務人員大量重復(fu)操(cao)(cao)作(zuo)(zuo)、業(ye)務流程(cheng)效率低(di)、客戶響應慢(man)等問(wen)題。為了提升業(ye)務效率、降(jiang)低(di)運(yun)營成(cheng)本并(bing)確(que)保操(cao)(cao)作(zuo)(zuo)的(de)一致性(xing)和準(zhun)確(que)性(xing)，太(tai)(tai)(tai)平洋(yang)保險(xian)(xian)迫切需要一個高效、統(tong)一的(de)業(ye)務流程(cheng)自動化解決(jue)方(fang)案(an)。
為了解決這(zhe)些問題，2018年(nian)，太平洋(yang)保險與藝賽(sai)旗攜手合作(zuo)，并率先在(zai)上(shang)海(hai)營運分中心(xin)試點應用RPA技術。通過(guo)在(zai)客服、理賠業務(wu)部門應用助手機器人，實現(xian)跨(kua)頁面整(zheng)合、規則提醒(xing)等業務(wu)流程的自動化(hua)。
2019年，RPA應用范圍進一步(bu)拓展。一方(fang)面，公司(si)范圍拓展到華(hua)南(nan)分(fen)中(zhong)心、山東分(fen)中(zhong)心；另一方(fang)面，RPA機器(qi)(qi)(qi)人場景(jing)數(shu)量增長至35個，包括(kuo)數(shu)據案頭小結機器(qi)(qi)(qi)人、數(shu)據集(ji)中(zhong)質檢機器(qi)(qi)(qi)人、作業行為數(shu)據分(fen)析機器(qi)(qi)(qi)人等。隨著藝(yi)賽旗的產(chan)品(pin)能力得到持續(xu)驗證，其(qi)易學易用、標(biao)準化、穩定性等產(chan)品(pin)能力，得到太平洋(yang)保(bao)險(xian)的認可。進入(ru)2020年，太平洋(yang)保(bao)險(xian)進入(ru)RPA大規模(mo)應用階段，其(qi)產(chan)險(xian)開啟集(ji)約化思維(wei)的RPA項(xiang)目建設。
需要指(zhi)出的(de)(de)是，基(ji)于藝(yi)賽(sai)旗(qi)產品使用(yong)門(men)檻低的(de)(de)特性(xing)，太(tai)平洋保險開(kai)創了(le)“業(ye)務工程(cheng)師(shi)”模式，讓業(ye)務人員參與(yu)到RPA機器人場景的(de)(de)開(kai)發中，這成為(wei)RPA機器人實現應用(yong)普及的(de)(de)關鍵“一招”。截至2023年10月，培養(yang)了(le)2859名(ming)初級(ji)業(ye)務工程(cheng)師(shi)、195名(ming)中級(ji)業(ye)務工程(cheng)師(shi)、13名(ming)高級(ji)業(ye)務工程(cheng)師(shi)。通過“業(ye)務工程(cheng)師(shi)”模式，無論是RPA的(de)(de)用(yong)戶規模，還是自(zi)動化業(ye)務流程(cheng)的(de)(de)滲透率(lv)，都得到顯(xian)著提升。
為(wei)(wei)了(le)推動(dong)RPA機器(qi)人的普及應用，太平洋保(bao)險(xian)還(huan)舉(ju)辦了(le)“太保(bao)壽險(xian)數字員工(gong)開發(fa)大賽”，重慶(qing)、河南、浙江(jiang)等分公司誕生了(le)一系列創新成果，在提高業(ye)務效(xiao)率、節省員工(gong)時(shi)間方面成效(xiao)顯(xian)著。例(li)如，河南分公司開發(fa)的《新保(bao)保(bao)單全流程追蹤平臺》，為(wei)(wei)該轄(xia)區每月釋放(fang)1715人時(shi)。
基于前(qian)期的(de)試(shi)點與應用(yong)，2021年(nian)，太平洋(yang)保險(xian)(xian)與藝賽旗的(de)合(he)作更進(jin)一步，推出了“黑(hei)燈工廠”項目(mu)，開啟產險(xian)(xian)RPA卓(zhuo)越中(zhong)心服務(wu)模(mo)式：將(jiang)共性的(de)RPA機(ji)器(qi)人(ren)場景，實現集(ji)約化運(yun)行與管理。之后，黑(hei)燈工廠項目(mu)快速(su)推進(jin)。到2022年(nian)，黑(hei)燈工廠內(nei)部設置了個客(ke)、法客(ke)、農險(xian)(xian)、營(ying)運(yun)、財(cai)經等“八(ba)大車間(jian)”，并在(zai)這些“車間(jian)”挖(wa)掘出“太小(xiao)嘿1號(hao)-企財(cai)險(xian)(xian)保單影像智能質檢機(ji)器(qi)人(ren)”“太小(xiao)嘿2號(hao)-雇主(zhu)責任(ren)投保用(yong)印智能質檢機(ji)器(qi)人(ren)”等明星RPA場景。
從2023年開始，正式進入(ru)(ru)黑燈工廠2.0階段(duan)，其(qi)顯著特征是平臺化(hua)、AI化(hua)：在原因基礎上，建(jian)設(she)了“監(jian)控平臺、調度平臺、服務平臺、管理平臺”四大(da)(da)RPA平臺為核心(xin)的超(chao)自動化(hua)平臺；與此同時，這些平臺還與太(tai)保科技(ji)AI、產(chan)險大(da)(da)腦AI能力(li)融合，并引入(ru)(ru)流(liu)程挖掘(jue)技(ji)術。
在(zai)“黑燈工廠”項(xiang)目中(zhong)(zhong)，藝(yi)賽旗的產品(pin)方案也在(zai)不斷(duan)演進，其中(zhong)(zhong)重要的一項(xiang)內容(rong)就是AI能(neng)力的持續提升(sheng)。藝(yi)賽旗在(zai)產品(pin)中(zhong)(zhong)不斷(duan)融入AI原(yuan)子能(neng)力，通過模擬人工進行自動(dong)化操作的流程(cheng)機器人，來完成大量的業務流程(cheng)自動(dong)化運營。例如(ru)，實現客(ke)服語音自動(dong)質檢、票證識(shi)別自動(dong)錄單(dan)、OCR識別(bie)(bie)自(zi)動(dong)報價(jia)、證照OCR識別(bie)(bie)自(zi)動(dong)錄入等。
目前(qian)，在“黑燈工(gong)廠(chang) 2.0”階段，一個(ge)重(zhong)要任務是(shi)通過AI尤其(qi)是(shi)大模型技(ji)術，來更好實現業務數據分析、流程挖(wa)掘、流程優化的能力，以(yi)此(ci)來改善運營和管理流程。AI大模型可(ke)以(yi)根(gen)據實時數據和用(yong)戶反饋，動態調(diao)整(zheng)流程路徑，確保每一(yi)步操作(zuo)都是最優選(xuan)擇(ze)，提高流程的(de)準確性和效率。以農險理(li)賠流程為例，通過對流程各節點的(de)數據分析，養殖(zhi)險進一(yi)步優化了(le)標準業務流程，針(zhen)對(dui)案(an)值規范了(le)各(ge)個環節的耗時要(yao)求(qiu)，也為全國各(ge)層級(ji)機(ji)構提供(gong)流程優(you)化的抓手。
在太(tai)平洋保(bao)險的(de)黑(hei)燈工廠項目中(zhong)，藝賽旗的解決方(fang)案得到了(le)充(chong)分應用。這(zhe)一項目的成功(gong)實施，不(bu)僅幫助太平洋保(bao)險解決了(le)運(yun)營難題，還為(wei)其數智化(hua)轉(zhuan)型提供了(le)堅實基礎。
太平(ping)洋保險黑燈工廠的成效
智能體集群、人機協同，智能超(chao)自(zi)動(dong)化平臺的進化才(cai)剛剛開始
隨著技(ji)術的(de)(de)(de)不斷進(jin)步和企業(ye)需求的(de)(de)(de)多樣化(hua)，超(chao)自動化(hua)平臺(tai)(tai)的(de)(de)(de)發展(zhan)方向也在(zai)逐步演進(jin)。未來，智能體集(ji)群和人機協同將(jiang)成為超(chao)自動化(hua)平臺(tai)(tai)的(de)(de)(de)重(zhong)要發展(zhan)方向。
以智(zhi)能(neng)體(ti)打(da)造(zao)全(quan)入口，通過(guo)智(zhi)能(neng)體(ti)集群的協同(tong)來實現多任務處理(li)。在未來的(de)超自動化平(ping)臺(tai)中，每個流程機器人都可以被(bei)視為(wei)一個智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)。這(zhe)些智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)通過(guo)AI技術進行管理(li)(li)和(he)協作(zuo)，形成(cheng)一個強大的(de)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群。智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群通過(guo)共享(xiang)數據和(he)協同(tong)工(gong)作(zuo)，能(neng)夠(gou)更(geng)高效(xiao)地處理(li)(li)大型復雜(za)項目(mu)，實現整(zheng)體(ti)業務流程的(de)優化。例如，在金(jin)融行業，智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群可以同(tong)時(shi)處理(li)(li)不同(tong)的(de)交(jiao)易(yi)、風控和(he)客戶服(fu)務任務，通過(guo)實時(shi)數據共享(xiang)和(he)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)協作(zuo)，提高整(zheng)個系統的(de)響應速度(du)和(he)服(fu)務質量。
這種系統(tong)化協作不僅提(ti)高了工作效率，還減(jian)少了由(you)于信(xin)息孤(gu)島和數(shu)據斷層導(dao)致(zhi)的(de)(de)錯誤和延遲(chi)。智能(neng)體集群通過AI技(ji)術實現的(de)(de)協同工作，能(neng)夠更好地適應變化和挑戰，幫助(zhu)企業在動(dong)態環境中保持競(jing)爭力。
定義人機(ji)能力邊界(jie)，實現更好(hao)的人機(ji)協同。
人(ren)類的(de)(de)歸(gui)人(ren)類，AI的(de)(de)歸(gui)AI。AI大模型賦予系(xi)統更(geng)強的(de)(de)自主(zhu)決策(ce)能力，使其在處理(li)復雜任(ren)務時能夠更(geng)靈活地(di)應(ying)對變(bian)化，提(ti)高整體效(xiao)率。然而，在某些關鍵環節和(he)需要決策(ce)的(de)(de)地(di)方(fang)，人(ren)類的(de)(de)介入依然是(shi)不可(ke)或缺的(de)(de)。例如，在醫(yi)(yi)療診斷中(zhong)，AI可(ke)以輔助(zhu)醫(yi)(yi)生(sheng)(sheng)進行初(chu)步分析和(he)篩查，但最終的(de)(de)診斷和(he)治療方(fang)案(an)仍需由醫(yi)(yi)生(sheng)(sheng)決定。這樣的(de)(de)分工不僅確(que)保了AI系(xi)統的(de)(de)高效(xiao)運轉，也保證了重要決策(ce)的(de)(de)準(zhun)確(que)性(xing)和(he)可(ke)靠性(xing)。
在未來(lai)的(de)超自(zi)(zi)(zi)動化(hua)平臺(tai)中，人(ren)(ren)機協(xie)(xie)同將變得更加(jia)重要(yao)。通(tong)過AI技(ji)術，系統(tong)可(ke)以(yi)自(zi)(zi)(zi)動判斷哪(na)些(xie)任務需要(yao)人(ren)(ren)類(lei)介(jie)入(ru)，哪(na)些(xie)可(ke)以(yi)完全自(zi)(zi)(zi)動化(hua)，提高(gao)協(xie)(xie)同效(xiao)率(lv)。在實際應(ying)用中，人(ren)(ren)機協(xie)(xie)同的(de)有效(xiao)實現可(ke)以(yi)顯著提升工(gong)作效(xiao)率(lv)和質(zhi)量。例如，在金融行(xing)業(ye)的(de)風(feng)險(xian)管(guan)理(li)中，AI系統(tong)可(ke)以(yi)自(zi)(zi)(zi)動監控和分(fen)析(xi)(xi)大(da)量交易數(shu)據(ju)，實時(shi)發現潛在風(feng)險(xian)，并生成初步的(de)風(feng)險(xian)報(bao)告。而金融分(fen)析(xi)(xi)師則(ze)可(ke)以(yi)基于這些(xie)報(bao)告，進行(xing)深(shen)入(ru)分(fen)析(xi)(xi)和決策。這種協(xie)(xie)同方(fang)式(shi)不僅提高(gao)了風(feng)險(xian)管(guan)理(li)的(de)效(xiao)率(lv)，還大(da)大(da)降低了操(cao)作風(feng)險(xian)。
展望未來，隨著大(da)模型的(de)蓬(peng)勃發展、云端部署(shu)的(de)便捷性以及(ji)自然語言處理的(de)廣(guang)泛應用，人機交(jiao)互(hu)正經歷著深(shen)刻變革，技(ji)(ji)術門檻顯著降低。用戶僅(jin)憑日(ri)常對話，即(ji)可輕松享受智能(neng)科技(ji)(ji)的(de)強大(da)功能(neng)。AI智能(neng)體（Agent）的(de)廣(guang)泛應用，猶(you)如(ru)一股強勁的(de)催化(hua)(hua)劑，加速了(le)LLM（大(da)型語言模型）與(yu)RPA、超自動化(hua)(hua)平臺的(de)融合(he)步(bu)伐，不(bu)僅(jin)極大(da)地提升(sheng)了(le)工作效(xiao)率與(yu)創造力，更(geng)引領(ling)我們(men)邁向一個更(geng)加智能(neng)化(hua)(hua)、便捷化(hua)(hua)的(de)新(xin)時代。
超自動(dong)化(hua)平(ping)臺(tai)在此浪潮中(zhong)持續(xu)進化(hua)，其能(neng)(neng)力(li)(li)邊(bian)界(jie)不(bu)(bu)斷拓寬，能(neng)(neng)夠應對的(de)(de)任務(wu)日益復雜多樣，自動(dong)化(hua)流程鏈條更加深入(ru)(ru)細致，平(ping)臺(tai)效(xiao)能(neng)(neng)實現了(le)(le)質的(de)(de)飛躍。智(zhi)能(neng)(neng)體集群的(de)(de)蓬勃興起(qi)與(yu)(yu)人機(ji)協同(tong)的(de)(de)深度(du)結合，更是(shi)極大地(di)拓寬了(le)(le)超自動(dong)化(hua)平(ping)臺(tai)的(de)(de)應用領(ling)域，深化(hua)了(le)(le)業(ye)(ye)務(wu)層面(mian)的(de)(de)滲透(tou)力(li)(li)。而且，隨著超自動(dong)化(hua)產品(pin)力(li)(li)的(de)(de)提(ti)升(sheng)和AI應用的(de)(de)不(bu)(bu)斷深化(hua)，易學易用、標準化(hua)的(de)(de)產品(pin)將能(neng)(neng)完成(cheng)越(yue)來(lai)越(yue)多的(de)(de)工作，而平(ping)臺(tai)服務(wu)實施的(de)(de)需求將降(jiang)低。隨著超自動(dong)化(hua)平(ping)臺(tai)智(zhi)能(neng)(neng)程度(du)的(de)(de)提(ti)升(sheng)，需要人介入(ru)(ru)的(de)(de)環(huan)節會越(yue)來(lai)越(yue)少。這種能(neng)(neng)力(li)(li)進化(hua)，為(wei)企(qi)業(ye)(ye)數智(zhi)化(hua)轉型奠定了(le)(le)堅(jian)實的(de)(de)基礎，加速了(le)(le)新質生(sheng)產力(li)(li)的(de)(de)孕育與(yu)(yu)成(cheng)長，為(wei)數字(zi)經濟(ji)的(de)(de)發(fa)展(zhan)注入(ru)(ru)了(le)(le)源源不(bu)(bu)斷的(de)(de)動(dong)力(li)(li)。
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