在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，RPA（Robotic Process Automation）技術(shù)以其高效、穩(wěn)定的特性，成為了企業(yè)自動(dòng)化的寵兒。RPA的發(fā)展歷程可謂迅猛，從最初的簡(jiǎn)單腳本自動(dòng)化，到如今的智能流程自動(dòng)化、超級(jí)自動(dòng)化，RPA正逐步滲透至企業(yè)的每一個(gè)業(yè)務(wù)流程中。然而，隨著企業(yè)對(duì)自動(dòng)化深度和廣度的要求不斷提高，RPA技術(shù)也面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

近年來(lái)，一股新興技術(shù)潮流——大模型技術(shù)，正以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和自然語(yǔ)言理解力，為RPA行業(yè)帶來(lái)革命性的影響。大模型，特別是以ChatGPT為代表的生成式AI模型，其在理解復(fù)雜文本、生成自然語(yǔ)言描述方面的能力，為RPA的智能化升級(jí)提供了新的思路和工具。

數(shù)據(jù)猿觀察到，無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)，不少RPA廠商紛紛引入大模型技術(shù)，旨在通過(guò)這一技術(shù)的融合，打破傳統(tǒng)自動(dòng)化的邊界，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的深度智能化，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的變革。接下來(lái)，我們就這一現(xiàn)象進(jìn)行深入分析。

國(guó)內(nèi)有哪些廠商在融合大模型？

國(guó)內(nèi)RPA市場(chǎng)正站在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)口浪尖，展現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭。隨著國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化需求的激增，RPA技術(shù)以其快速部署、高效運(yùn)作的特性，迅速成為企業(yè)提質(zhì)增效的重要工具。在金融服務(wù)、電信、制造業(yè)等多個(gè)行業(yè)中，RPA正助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化與智能化，特別是在高數(shù)據(jù)量、重復(fù)性勞動(dòng)密集的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，RPA的應(yīng)用價(jià)值日益凸顯。

在RPA與大模型的融合應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)有多家廠商都在進(jìn)行積極的探索。

實(shí)在智能——垂直大模型TARS與AI Agent

隨著大模型時(shí)代的到來(lái)，作為AI準(zhǔn)獨(dú)角獸和超自動(dòng)化企業(yè)，實(shí)在智能除發(fā)布自研的、具備“效果可用、成本可控、定制化訓(xùn)練、私有化部署”等差異化優(yōu)勢(shì)的垂直大模型TARS外，還積極探索大模型與RPA的結(jié)合，發(fā)布了可以“一句話生成數(shù)字員工”的實(shí)在AI Agent智能體產(chǎn)品。數(shù)據(jù)猿發(fā)布的文章《終于，AI大模型長(zhǎng)出了自己的手腳 》，對(duì)實(shí)在智能的相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品有更深入的介紹。

通過(guò)實(shí)在Agent，用戶可通過(guò)文本或?qū)υ捴苯由蓴?shù)字員工，實(shí)現(xiàn)“你說(shuō)，PC做”。實(shí)在Agent基于“TARS+ISSUT”雙模引擎，輕松成為擁有“大腦”與“眼睛和手腳”的超自動(dòng)化智能體，他可自主拆解任務(wù)、感知環(huán)境、執(zhí)行反饋并記憶歷史經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步降低RPA使用門檻。實(shí)在Agent智能體既是個(gè)人用戶的AI助理，也是政企員工的辦公助手，是實(shí)在智能為各行各業(yè)輸送的新質(zhì)生產(chǎn)力。

藝賽旗——旗旗助手（AI-agent）

在OpenAI推出ChatGPT之初，藝賽旗就積極擁抱大語(yǔ)言模型技術(shù)，在圍繞易學(xué)、易用和穩(wěn)定的RPA產(chǎn)品演進(jìn)方向上，將大模型與RPA進(jìn)行深度融合。易學(xué)方面，利用大模型的語(yǔ)義理解能力，智能推薦完成該任務(wù)的操作步驟，方便用戶快速掌握RPA的流程開發(fā)，提高學(xué)習(xí)效率和使用體驗(yàn)。易用方面，借助大模型生成式AI能力，根據(jù)用戶指令，將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為代碼，并集成到RPA設(shè)計(jì)器中，以提高開發(fā)者的流程開發(fā)效率。

此外，藝賽旗推出的旗旗助手（AI-agent），通過(guò)集成大模型的能力，基于用戶的自然語(yǔ)言輸入，可將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令，并自動(dòng)判斷處理、執(zhí)行自動(dòng)化流程，同時(shí)，還能以人類能理解的語(yǔ)言形式返回處理結(jié)果。

穩(wěn)定性方面，在流程開發(fā)過(guò)程中，藝賽旗利用大模型的知識(shí)庫(kù)，協(xié)助開發(fā)者進(jìn)行問(wèn)題定位和錯(cuò)誤排查，從而增強(qiáng)流程穩(wěn)定性。

金智維——基于K-Agent平臺(tái)打造了金智維Kopilot

金智維基于RPA+LLM打造金智維AI Agent類產(chǎn)品K-Agent平臺(tái)，該平臺(tái)具備智能交互、思考、分析和決策等能力。此外，用戶基于K-Agent平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)快速開發(fā)、部署各類智能助手（Copilot）型數(shù)字員工，從而應(yīng)對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。數(shù)據(jù)猿發(fā)布的文章《最強(qiáng)大腦遇上最靈雙手，新質(zhì)生產(chǎn)力有了最強(qiáng)助手》，對(duì)其有更深入的分析。

智能助手依托精調(diào)的領(lǐng)域模型，能夠自主分析任務(wù)指令并規(guī)劃操作流程，使用RPA腳本調(diào)用對(duì)應(yīng)的平臺(tái)或應(yīng)用，高效優(yōu)質(zhì)地完成業(yè)務(wù)需求，給出執(zhí)行結(jié)果反饋或者問(wèn)答用戶問(wèn)題，將復(fù)雜的業(yè)務(wù)決策轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務(wù)能力。

在技術(shù)上，K-Agent借助組合式大模型技術(shù)、RPA技術(shù)等，強(qiáng)化智能助手的學(xué)習(xí)機(jī)制，讓模型越用越聰明；在場(chǎng)景上，K-Agent植入行業(yè)專精知識(shí)庫(kù)，保證行業(yè)所要求的知識(shí)的覆蓋度、專業(yè)性、合規(guī)性和正確性，降低個(gè)性化服務(wù)成本。

影刀——影刀GO(極簡(jiǎn)應(yīng)用）、影刀Copilot（魔法指令）、影刀AI Power

影刀公司在整合RPA與大模型技術(shù)方面取得了顯著進(jìn)展，主要發(fā)布了影刀AI Power這款產(chǎn)品，以及在影刀RPA融合AI能力，推出影刀GO、影刀Copilot兩個(gè)新功能。

具體來(lái)說(shuō)，影刀GO（極簡(jiǎn)應(yīng)用）通過(guò)提供一個(gè)搜索和快速訪問(wèn)辦公工具的界面，提升了辦公生產(chǎn)力。影刀Copilot（魔法指令）允許用戶通過(guò)聊天界面生成RPA指令，簡(jiǎn)化操作流程。

在實(shí)際操作中，大模型與RPA融合的主要挑戰(zhàn)，包括大模型的通用能力與特定業(yè)務(wù)需求之間的差距，以及高成本的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型調(diào)優(yōu)需求。為了解決這些問(wèn)題，影刀推出了影刀AI Power，其是一個(gè)全新的無(wú)代碼AI開發(fā)工具，它集成了企業(yè)知識(shí)庫(kù)、全球多元大模型和豐富的AI組件，通過(guò)可視化工作流設(shè)計(jì)和多樣集成調(diào)用功能，致力于打造一個(gè)高效的企業(yè)級(jí)AI解決方案。目前，該方案已經(jīng)在招聘、客服、直播和運(yùn)營(yíng)等多個(gè)場(chǎng)景中展示了良好的應(yīng)用效果。

此外，弘璣、來(lái)也科技等企業(yè)，也在進(jìn)行積極的探索。弘璣Cyclone積極探索RPA與大模型的結(jié)合，通過(guò)模型微調(diào)技術(shù)，將GPT與原有及新開發(fā)的組件封裝，構(gòu)成多個(gè)智能組件，并通過(guò)自然語(yǔ)言或API驅(qū)動(dòng)。來(lái)也科技推出了基于大語(yǔ)言模型的產(chǎn)品“魔法帽”（Magic Hat），允許開發(fā)者通過(guò)自然語(yǔ)言生成自動(dòng)化流程片段。

國(guó)外有哪些RPA廠商在融合大模型？

國(guó)外RPA市場(chǎng)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)形成了一個(gè)成熟且競(jìng)爭(zhēng)激烈的生態(tài)。以UiPath、Automation Anywhere和Blue Prism為代表的頭部企業(yè)，憑借早期的市場(chǎng)進(jìn)入優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新能力，占據(jù)了市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。這些廠商不僅提供基礎(chǔ)的RPA工具，還通過(guò)整合AI、數(shù)據(jù)分析等前沿技術(shù)，推動(dòng)了RPA向智能化、平臺(tái)化的方向發(fā)展。

國(guó)外RPA市場(chǎng)呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：一是技術(shù)創(chuàng)新活躍，廠商們競(jìng)相開發(fā)更具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品和解決方案；二是市場(chǎng)集中度較高，大型廠商通過(guò)并購(gòu)、合作等方式，不斷擴(kuò)大市場(chǎng)份額；三是隨著AI技術(shù)的融合，RPA的智能化水平不斷提高，為市場(chǎng)帶來(lái)了新的增長(zhǎng)動(dòng)力。

在RPA與大模型融合應(yīng)用方面，國(guó)外的RPA廠商也走在前列。

1. UiPath——整合生成式AI技術(shù)

UiPath是全球RPA行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，提供一套完整的自動(dòng)化平臺(tái)，涵蓋從發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)化到運(yùn)行和優(yōu)化的全流程，服務(wù)于全球數(shù)千家企業(yè)客戶。

UiPath在引入大模型技術(shù)方面表現(xiàn)積極，通過(guò)整合生成式AI技術(shù)，UiPath增強(qiáng)了其RPA產(chǎn)品的智能化水平，使得自動(dòng)化流程更加智能和高效。UiPath通過(guò)集成NLP、OCR等AI技術(shù)，為客戶提供端到端的自動(dòng)化解決方案。

2. Automation Anywhere——發(fā)布了GPT插件

Automation Anywhere是另一家全球知名的RPA廠商，其產(chǎn)品同樣覆蓋自動(dòng)化的全生命周期，并且在全球擁有廣泛的客戶基礎(chǔ)和市場(chǎng)影響力。

Automation Anywhere積極探索將AI技術(shù)融入其RPA平臺(tái)，以提升自動(dòng)化流程的智能化水平。公司已經(jīng)官宣或者發(fā)布了GPT插件，并提供了相關(guān)教程與視頻，指導(dǎo)用戶如何利用大模型技術(shù)。

3. 微軟（Power Automate）——融入大模型

微軟作為全球科技巨頭，在RPA領(lǐng)域通過(guò)Power Automate提供服務(wù)，該服務(wù)允許用戶創(chuàng)建自動(dòng)化工作流程，連接各種應(yīng)用和服務(wù)。

微軟利用其在AI領(lǐng)域的強(qiáng)大研發(fā)能力，將大模型技術(shù)融入Power Automate，增強(qiáng)了RPA的智能化功能。

4. NICE——與ChatGPT的集成

NICE作為智能自動(dòng)化廠商，提供包括RPA在內(nèi)的多種智能自動(dòng)化解決方案，其產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、保險(xiǎn)、電信等多個(gè)行業(yè)。

NICE是率先宣布與ChatGPT技術(shù)集成的公司之一。通過(guò)與ChatGPT的集成，NICE在RPA與大模型的結(jié)合上邁出了重要一步，這標(biāo)志著其在利用大模型提升RPA智能化方面的進(jìn)展。

為什么要將大模型融入RPA？

既然這么多RPA廠商都在想辦法將大模型與RPA實(shí)現(xiàn)融合，那么，他們?yōu)槭裁匆@么做呢，會(huì)帶來(lái)哪些好處？

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)對(duì)于自動(dòng)化和智能化的需求日益增長(zhǎng)，這不僅推動(dòng)了RPA技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也催生了將其與大模型技術(shù)融合的迫切需求。RPA技術(shù)原本在執(zhí)行重復(fù)性、基于規(guī)則的任務(wù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但面對(duì)更為復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，尤其是涉及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜決策時(shí)，傳統(tǒng)RPA的局限性開始顯現(xiàn)。正是這種市場(chǎng)需求的演變和技術(shù)發(fā)展的必然，促使RPA廠商尋求與大模型技術(shù)的深度融合。

大模型技術(shù)，憑借其在自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，為RPA帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。這種融合不僅滿足了市場(chǎng)對(duì)于技術(shù)融合的迫切需求，也為企業(yè)提供了業(yè)務(wù)流程智能化的強(qiáng)大推動(dòng)力。通過(guò)引入大模型，RPA系統(tǒng)能夠更加精準(zhǔn)地理解自然語(yǔ)言指令，執(zhí)行更為復(fù)雜的文本和數(shù)據(jù)分析任務(wù)，從而在業(yè)務(wù)流程中實(shí)現(xiàn)更深層次的自動(dòng)化和智能化。

此外，隨著企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策需求的增長(zhǎng)，融合大模型的RPA系統(tǒng)能夠更有效地處理和分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供更加精準(zhǔn)和前瞻性的支撐。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式，不僅提升了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，也為企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供了有力支持。

在技術(shù)層面，RPA與大模型的融合帶來(lái)了核心優(yōu)勢(shì)的顯著提升。融合后的RPA系統(tǒng)在自然語(yǔ)言處理能力上得到了增強(qiáng)，能夠更準(zhǔn)確地理解和執(zhí)行用戶的指令，處理更為復(fù)雜的文本任務(wù)。同時(shí)，決策支持與分析能力的提升，使得RPA系統(tǒng)能夠基于數(shù)據(jù)提供更深層次的業(yè)務(wù)洞察和優(yōu)化建議。此外，自動(dòng)化應(yīng)用場(chǎng)景得到了擴(kuò)展，RPA不再局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)錄入和處理，而是可以擴(kuò)展到客戶服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)分析等多個(gè)領(lǐng)域。最重要的是，用戶體驗(yàn)與交互方式的優(yōu)化，使得RPA系統(tǒng)更加易于使用，能夠更好地適應(yīng)不同用戶的需求。

實(shí)在智能、藝賽旗、金智維、弘璣Cyclone、來(lái)也科技等國(guó)內(nèi)RPA廠商在這一領(lǐng)域的探索和實(shí)踐，證明了RPA與大模型融合的有效性和可行性。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級(jí)，不僅提升了RPA產(chǎn)品的智能化水平，也為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的支持。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的深入挖掘，預(yù)計(jì)RPA與大模型的融合將進(jìn)一步深化，推動(dòng)RPA行業(yè)的快速發(fā)展，并為企業(yè)帶來(lái)更加智能化、自動(dòng)化的解決方案。

具體應(yīng)該怎樣融合？

接下來(lái)，我們來(lái)更進(jìn)一步，看看要將RPA與大模型融合，都有哪些具體的方式。在RPA與大模型技術(shù)融合的實(shí)踐中，不同廠商采取了多樣化的技術(shù)路線和實(shí)現(xiàn)策略，以期達(dá)到提升產(chǎn)品智能化水平、拓寬應(yīng)用場(chǎng)景的目的。以下是幾種主要的融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式，以及它們的優(yōu)勢(shì)、適用場(chǎng)景和潛在局限。

1. 智能組件與API的封裝

許多RPA廠商選擇將大模型技術(shù)封裝為獨(dú)立的智能組件或API，供開發(fā)者和業(yè)務(wù)人員調(diào)用。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于它的靈活性和易用性，允許用戶在不影響現(xiàn)有RPA流程的情況下，引入AI能力。例如，通過(guò)調(diào)用NLP API理解用戶輸入的自然語(yǔ)言指令，RPA機(jī)器人可以執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。然而，這種封裝方式可能面臨集成度不高的問(wèn)題，對(duì)于非技術(shù)用戶來(lái)說(shuō)，理解和使用這些組件可能存在一定的門檻。

2. 平臺(tái)級(jí)集成與服務(wù)創(chuàng)新

一些廠商則采取了更為深入的集成策略，將大模型技術(shù)直接嵌入到RPA平臺(tái)的核心。這種集成方式使得AI能力成為平臺(tái)的原生服務(wù)，用戶可以在RPA平臺(tái)內(nèi)直接創(chuàng)建和管理智能自動(dòng)化流程，無(wú)需關(guān)心底層AI模型的復(fù)雜性。平臺(tái)級(jí)集成有助于提供更加流暢和一致的用戶體驗(yàn)，同時(shí)也可以更好地保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。不過(guò)，這種集成方式可能會(huì)限制用戶對(duì)AI模型的定制化需求，且對(duì)于平臺(tái)的技術(shù)要求較高。

3. 私有化部署與模型微調(diào)

為了滿足企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全和個(gè)性化需求的考量，部分RPA廠商提供了私有化部署的解決方案。企業(yè)可以在本地環(huán)境中部署和運(yùn)行大模型，同時(shí)根據(jù)特定的業(yè)務(wù)需求對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。私有化部署確保了數(shù)據(jù)的安全性和可控性，而模型微調(diào)則使得AI能力更加貼合企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。但是，私有化部署通常需要企業(yè)具備一定的技術(shù)能力，且可能帶來(lái)更高的運(yùn)維成本。

4. 原生模型研發(fā)與定制化服務(wù)

另有廠商專注于研發(fā)原生的大模型，并提供定制化服務(wù)以滿足特定行業(yè)或企業(yè)的自動(dòng)化需求。通過(guò)原生模型，廠商可以更深入地優(yōu)化模型性能，并提供更加定制化的服務(wù)。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于它能夠提供高度定制化的解決方案，更好地滿足客戶的個(gè)性化需求。不過(guò)，原生模型的研發(fā)和維護(hù)成本較高，且對(duì)廠商的技術(shù)實(shí)力有較高要求。

在實(shí)現(xiàn)RPA與大模型技術(shù)融合的過(guò)程中，廠商需要綜合考慮市場(chǎng)需求、技術(shù)能力、成本投入和客戶反饋等多方面因素。每種融合方式都有其特定的優(yōu)勢(shì)和局限，廠商需要根據(jù)自身的資源和戰(zhàn)略定位，選擇最合適的融合策略。同時(shí)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場(chǎng)需求的變化，廠商可能需要不斷調(diào)整和優(yōu)化其融合策略，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。

還存在哪些問(wèn)題和挑戰(zhàn)？

需要指出的是，在RPA與大模型技術(shù)融合的進(jìn)程中，企業(yè)與技術(shù)供應(yīng)商正共同面對(duì)一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)不僅涉及技術(shù)層面，也關(guān)乎法規(guī)、人才培養(yǎng)以及成本效益等多個(gè)方面。

技術(shù)整合的復(fù)雜性是首要難題，大模型的集成需要解決與現(xiàn)有RPA系統(tǒng)的兼容性問(wèn)題，同時(shí)保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。正如藝賽旗指出的那樣，我們需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同，在眾多大模型中做出選擇，這可能涉及到語(yǔ)言理解、知識(shí)獲取、推理能力、數(shù)學(xué)技能、代碼生成、智能體設(shè)計(jì)以及許可證等方面的考量。另外，我們需要設(shè)計(jì)和優(yōu)化集成大模型的門控網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)高效的模型運(yùn)行和管理。其中的困難點(diǎn)是需要選擇合適的專家模型，并制定出最優(yōu)的組合策略，以便將模型生成的最佳路徑和結(jié)果反饋給用戶。

大模型對(duì)數(shù)據(jù)處理的能力要求極高，這不僅涉及到數(shù)據(jù)量的龐大，還包括數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量。企業(yè)必須確保擁有足夠的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力，以支持大模型的訓(xùn)練和部署，這直接影響到成本控制和規(guī)模化部署的可行性。

大模型的泛化能力是另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，盡管大模型在特定任務(wù)上表現(xiàn)出色，但要使其在多變的企業(yè)業(yè)務(wù)流程中保持高效和準(zhǔn)確，需要模型具備強(qiáng)大的適應(yīng)性和靈活性。這同樣適用于系統(tǒng)集成與兼容性問(wèn)題，因?yàn)镽PA系統(tǒng)必須與企業(yè)現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施無(wú)縫集成，且不影響現(xiàn)有系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。

用戶體驗(yàn)也是一個(gè)不可忽視的方面，大模型的引入旨在提升用戶與RPA系統(tǒng)的交互體驗(yàn)，但這也帶來(lái)了對(duì)系統(tǒng)界面和交互設(shè)計(jì)的高要求。同時(shí)，系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性會(huì)直接影響用戶對(duì)RPA產(chǎn)品的滿意度和信任度。

目前，大模型與RPA的融合技術(shù)還處于發(fā)展階段，需要持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和系統(tǒng)優(yōu)化。

除了技術(shù)難題，還有一系列問(wèn)題需要解決。例如，在數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)方面，隨著自動(dòng)化流程中涉及的敏感數(shù)據(jù)日益增多，企業(yè)必須確保其數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合法律法規(guī)，并采取有效措施防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。此外，人才培養(yǎng)與教育需求的挑戰(zhàn)也不容忽視。RPA與大模型融合技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超現(xiàn)有人才培養(yǎng)體系，導(dǎo)致市場(chǎng)上對(duì)此類復(fù)合型人才的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于供給。企業(yè)需要投入更多資源進(jìn)行人才培訓(xùn)和教育，以填補(bǔ)這一缺口。長(zhǎng)期投資與成本效益分析也是一個(gè)重要考量，融合技術(shù)的初期投資較大，企業(yè)決策者需評(píng)估這一投資的回報(bào)周期和長(zhǎng)期價(jià)值。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，企業(yè)還需考慮持續(xù)的更新和維護(hù)成本。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要采取積極措施，如加強(qiáng)與技術(shù)供應(yīng)商的合作、投資人才培養(yǎng)、制定長(zhǎng)遠(yuǎn)的技術(shù)發(fā)展策略等，以確保RPA與大模型融合技術(shù)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)最大化的價(jià)值。同時(shí)，政策制定者和教育機(jī)構(gòu)也需要關(guān)注這一領(lǐng)域的人才培養(yǎng)問(wèn)題，通過(guò)制定相關(guān)政策和教育課程，為行業(yè)的健康發(fā)展提供人才保障。通過(guò)這些努力，RPA與大模型的融合技術(shù)將更好地服務(wù)于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)力進(jìn)步。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿