根據IDC發(fa)(fa)布的(de)《中(zhong)國RPA+AI解決方案(an)市(shi)場份額報告(gao)，2023：需(xu)求回暖，市(shi)場增(zeng)速(su)有(you)望(wang)迎來拐點 》，2023年(nian)，中(zhong)國RPA+AI的(de)市(shi)場規(gui)模同比增(zeng)長15.9%。其(qi)中(zhong)，RPA+AI軟件產品市(shi)場（包(bao)括但(dan)不限(xian)于RPA+AI一體化平臺授權許可(ke)、RPA應用開發(fa)(fa)工具使用以及各類AI工具套件的銷售，不包含咨詢服(fu)務、實施服(fu)務等服(fu)務性收入）占比(bi)45%。
中國RPA+AI 解決方案市場(chang)份額概況(kuang)，2023 來源：IDC, 2024
中國 RPA+AI 產品軟件市(shi)場份額概況，2023 來(lai)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(yi)說，在RPA+AI市場的(de)競爭(zheng)中，產品能(neng)力(li)將成為未來競爭(zheng)的(de)焦點(dian)。那么，RPA（其(qi)(qi)最新進化(hua)版本是(shi)(shi)超自(zi)動化(hua)平臺(tai)，以下主要分析超自(zi)動化(hua)平臺(tai)）的“產品(pin)力”體現(xian)在哪些方面，其(qi)(qi)與AI（尤(you)其(qi)(qi)是(shi)(shi)大模(mo)型）的融合又會迸發(fa)出(chu)哪些火(huo)花？接下(xia)來，我們(men)就(jiu)這(zhe)些問題(ti)來進(jin)行探討(tao)。
根據IDC發布的報(bao)告(gao)，隨著(zhu)RPA產(chan)品的逐漸普及和成熟，未來幾年RPA市(shi)場的服(fu)務收入占比將(jiang)會持續降低。這意味(wei)著(zhu)，RPA廠商將(jiang)更多地依賴(lai)于產(chan)品本身的競爭力(li)，而(er)(er)非售后服(fu)務或其他增值服(fu)務。產(chan)品能力(li)將(jiang)成為市(shi)場競爭的關(guan)鍵(jian)焦點，而(er)(er)易學(xue)易用性、標準化(hua)和云(yun)化(hua)、AI能力(li)，將(jiang)成為評判產(chan)品能力(li)的重要標準。
具體來看(kan)，隨著(zhu)市場(chang)的不斷發展，超自動化平臺需要具備以下幾個(ge)重(zhong)要特性，才能在競爭中脫(tuo)穎而出。
易(yi)學(xue)易(yi)用(yong)，超(chao)自(zi)動(dong)化平(ping)臺(tai)的“基本功”。
傳統的(de)RPA平臺(tai)往(wang)往(wang)需要(yao)用戶具(ju)備(bei)一(yi)定的(de)技(ji)術(shu)背景，這無(wu)形中限制了技(ji)術(shu)的(de)普(pu)及和(he)應(ying)用。而現代(dai)超(chao)自動(dong)(dong)化平臺(tai)則通過(guo)低代(dai)碼或無(wu)代(dai)碼的(de)方(fang)式(shi)，讓更(geng)多非(fei)技(ji)術(shu)背景的(de)員工也(ye)能輕松上手。例如，低代(dai)碼拖拽式(shi)設計器，能夠使用戶無(wu)需編程背景即可快速構(gou)建自動(dong)(dong)化流程，通過(guo)簡單的(de)拖拽和(he)排(pai)列組(zu)件，就能創建復雜的(de)業務流程，大(da)(da)大(da)(da)降低了技(ji)術(shu)門檻。
而(er)且，操作(zuo)(zuo)簡單、界面友好的平(ping)臺更容易(yi)被(bei)用(yong)(yong)戶接受和(he)使(shi)用(yong)(yong)，促進流(liu)程自(zi)動化(hua)工具在企業(ye)(ye)(ye)內的廣(guang)泛(fan)應用(yong)(yong)。用(yong)(yong)戶通(tong)過統一的操作(zuo)(zuo)界面，能快速找到所(suo)需(xu)功能，并進行高效操作(zuo)(zuo)。這種設計不僅提升了(le)用(yong)(yong)戶體驗，還降低(di)了(le)學習和(he)使(shi)用(yong)(yong)門(men)檻(jian)，幫助企業(ye)(ye)(ye)更快地實現自(zi)動化(hua)轉型。此外(wai)，通(tong)過豐富的模板(ban)和(he)預(yu)構(gou)建組件，用(yong)(yong)戶可以直接使(shi)用(yong)(yong)或稍作(zuo)(zuo)修改(gai)，大(da)大(da)減少了(le)開發時間。預(yu)構(gou)建的RPA組件覆蓋(gai)廣(guang)泛(fan)的業(ye)(ye)(ye)務(wu)需(xu)求，幫助用(yong)(yong)戶快速實現業(ye)(ye)(ye)務(wu)流(liu)程自(zi)動化(hua)，提升了(le)整個企業(ye)(ye)(ye)的自(zi)動化(hua)水平(ping)和(he)效率。
標準化(hua)、云化(hua)，超自動化(hua)平臺的進階技(ji)能(neng)。
通過(guo)提(ti)供標(biao)(biao)準(zhun)化的(de)(de)流(liu)程(cheng)模板(ban)和(he)組件，企(qi)業可以快速實現自(zi)動化部(bu)署(shu)，減(jian)少開發和(he)維護成本。此外，通過(guo)統一的(de)(de)標(biao)(biao)準(zhun)，企(qi)業可以更(geng)好地控制(zhi)流(liu)程(cheng)自(zi)動化項目的(de)(de)質量(liang)，減(jian)少因流(liu)程(cheng)差(cha)異(yi)導致(zhi)的(de)(de)問題。標(biao)(biao)準(zhun)化不僅幫助企(qi)業實現高(gao)效(xiao)的(de)(de)自(zi)動化部(bu)署(shu)，還能保(bao)證在運營過(guo)程(cheng)中(zhong)保(bao)持一致(zhi)的(de)(de)高(gao)質量(liang)標(biao)(biao)準(zhun)。
云(yun)化(hua)是(shi)超自動(dong)化(hua)平臺發展(zhan)的另一(yi)個重(zhong)要趨勢，并且，隨著云(yun)計算(suan)滲透率(lv)的提升(sheng)，云(yun)原生超自動(dong)化(hua)平臺的優(you)勢會越來越明顯(xian)。
通(tong)過云(yun)(yun)端部(bu)署，企業無需投(tou)入大量資(zi)源(yuan)進行本地IT基礎設施(shi)的(de)建設和(he)(he)維護，降(jiang)低了(le)總(zong)體擁有(you)成本。云(yun)(yun)化(hua)平臺(tai)支(zhi)持遠程(cheng)協作和(he)(he)跨地域部(bu)署，使(shi)企業能夠(gou)更(geng)靈活(huo)地應對全(quan)球化(hua)運營和(he)(he)分布(bu)式團隊的(de)需求。通(tong)過云(yun)(yun)化(hua)，企業可以實現(xian)更(geng)高效的(de)資(zi)源(yuan)管理和(he)(he)調度(du)，進一步提高自動化(hua)系統的(de)響應速度(du)和(he)(he)處理能力。而且(qie)，云(yun)(yun)服務提供(gong)商(shang)通(tong)常會提供(gong)多層次的(de)安(an)全(quan)保障和(he)(he)數(shu)(shu)據備份措施(shi)，確保企業數(shu)(shu)據的(de)安(an)全(quan)性和(he)(he)業務的(de)連續性。
可以說，超自動化(hua)廠商的競爭，核心(xin)就(jiu)是產品力的競爭，誰在(zai)這些(xie)方面(mian)能(neng)夠(gou)做到極致(zhi)，誰就(jiu)能(neng)在(zai)接下來的競爭中(zhong)占據先機。
AI尤其(qi)是大模型，成為(wei)超自(zi)動化平(ping)臺的戰略(lve)高地(di)
除了(le)上面提到的“產品力”外，隨著(zhu)技(ji)術(shu)的不(bu)斷發展，AI已成(cheng)為超自動(dong)化平臺的重(zhong)要(yao)組成(cheng)部分。某種意義(yi)上，在接下來的超自動(dong)化競爭中，得AI者得天下。
具體來看(kan)，RPA、超(chao)自動化平臺，與AI的融合創新，可以分為兩個階(jie)段。
在初級階段，通過(guo)將AI技術（如NLP、CV、OCR、機器(qi)學習等）與RPA融合，提高(gao)業務(wu)流程的智能化水平。
例如，NLP技術(shu)賦能(neng)(neng)超(chao)自(zi)動(dong)化平臺(tai)，使其(qi)能(neng)(neng)夠理(li)(li)解(jie)和處(chu)理(li)(li)人類語言。這一能(neng)(neng)力(li)使得平臺(tai)可(ke)以自(zi)動(dong)處(chu)理(li)(li)客戶服務請求(qiu)、郵件分類、合(he)同審核等任務，顯(xian)著提高了處(chu)理(li)(li)效率和準確性。通過NLP技術(shu)，平臺(tai)不僅能(neng)(neng)理(li)(li)解(jie)結(jie)構(gou)化數(shu)據，還能(neng)(neng)解(jie)析非結(jie)構(gou)化數(shu)據，從而擴展了其(qi)應用場景。
CV技(ji)術為超自動(dong)化平(ping)(ping)臺提供了圖像和視頻數據處理的能力，例如，在制造業(ye)和醫療(liao)行(xing)業(ye)，CV技(ji)術可以幫(bang)助(zhu)平(ping)(ping)臺自動(dong)檢(jian)測產品缺陷(xian)或進行(xing)醫學影像分析，減少了人為錯(cuo)誤，提高了質(zhi)量(liang)控制水平(ping)(ping)。
OCR技術使得超自(zi)動化平臺能夠高效地將紙質文檔轉換(huan)為(wei)電(dian)子數(shu)(shu)據，從而(er)實(shi)現文檔管理和數(shu)(shu)據輸入的自(zi)動化。OCR技術在銀行、保險等行業中具有廣泛應用，能夠自(zi)動處理大量的客戶申請、發票(piao)和報告，提(ti)高了運營效率。
機器學(xue)習技術(shu)為(wei)超(chao)自(zi)(zi)動(dong)(dong)化(hua)平(ping)臺提供了自(zi)(zi)我學(xue)習和(he)優化(hua)的(de)(de)能(neng)力，通(tong)過分(fen)析大量的(de)(de)歷史數(shu)據和(he)用(yong)戶行為(wei)，機器學(xue)習模(mo)型(xing)能(neng)夠(gou)預測未來的(de)(de)業(ye)務(wu)需求，自(zi)(zi)動(dong)(dong)優化(hua)流程，并在異常(chang)情況(kuang)下提供智能(neng)決策支持(chi)。這使得(de)平(ping)臺能(neng)夠(gou)在不(bu)斷變化(hua)的(de)(de)業(ye)務(wu)環境中保持(chi)高效運(yun)作，并持(chi)續(xu)提升自(zi)(zi)動(dong)(dong)化(hua)水平(ping)。
需要指出的是，以上多種AI技術的應用，還只(zhi)是處于超自動化(hua)(hua)平臺智(zhi)能(neng)進化(hua)(hua)的初(chu)級階段。
在高(gao)級階段，超自(zi)(zi)動(dong)化平(ping)臺與AI大(da)模(mo)型的融合(he)成(cheng)為當下競(jing)爭的焦點。以藝賽旗為例，其(qi)將AI大(da)模(mo)型與自(zi)(zi)身的iS-RPA和(he)(he)iS-RPM產(chan)品融合(he)，用戶通過自(zi)(zi)然語言即可(ke)配置和(he)(he)管理自(zi)(zi)動(dong)化流程(cheng)，大(da)大(da)簡化操(cao)作。AI大(da)模(mo)型增強(qiang)了(le)數據處理和(he)(he)分析能(neng)力(li)，使iS-RPM能(neng)夠(gou)自(zi)(zi)動(dong)識別和(he)(he)優化業務(wu)流程(cheng)中的瓶頸。
在超自(zi)動化平臺(tai)的基礎(chu)上(shang)，融入(ru)AI大模型已經成為提升平臺(tai)能(neng)力(li)的重(zhong)要手段。具(ju)體來看，將大模型技(ji)術融入(ru)超自(zi)動化平臺(tai)，能(neng)帶來三個(ge)方面的好處：
融合大模型后的超自動化平臺，用戶門(men)檻(jian)更低，更易學(xue)易用。
借助AI大(da)模型強大(da)的自然語(yu)言理(li)解與(yu)(yu)生成(cheng)能(neng)力，使用戶可以通過(guo)(guo)自然語(yu)言與(yu)(yu)系統進行交互，降(jiang)低了操(cao)作難度。用戶無需(xu)掌握復雜的平臺功(gong)能(neng)組件與(yu)(yu)操(cao)作技巧，更無需(xu)掌握技術和編程語(yu)言，只需(xu)通過(guo)(guo)對話(hua)即可實現流程的自動化配置(zhi)和管理(li)。
此外(wai)，系統(tong)能夠實時(shi)學習用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)行為和流(liu)程數據(ju)，持續(xu)優化和改進自動(dong)化流(liu)程，使得(de)系統(tong)使用(yong)(yong)越來越簡便。超自動(dong)化平(ping)臺(tai)本身也在持續(xu)進化，平(ping)臺(tai)與(yu)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)在相互“磨合(he)”，用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)用(yong)(yong)得(de)越多，平(ping)臺(tai)就對用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)越了解，使用(yong)(yong)起來也越順(shun)暢。例(li)如，系統(tong)可(ke)以(yi)根據(ju)用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)的操作歷史，自動(dong)調整界面(mian)布局和推薦最常用(yong)(yong)的功能模塊，提高用(yong)(yong)戶(hu)(hu)(hu)的工作效(xiao)率和滿意度。
從簡單規則(ze)驅動到(dao)智能決策驅動，實現(xian)長鏈條流程自(zi)動化，可(ke)以應對更(geng)復雜的業務場(chang)景需求。
傳統(tong)RPA依賴簡單規則，無法(fa)處理(li)復(fu)雜(za)場(chang)景。而AI大(da)模型(xing)可(ke)以進行復(fu)雜(za)的決策和(he)推理(li)，自動(dong)選(xuan)(xuan)擇最(zui)佳流程(cheng)路徑，提(ti)高(gao)了自動(dong)化流程(cheng)的效率和(he)準確(que)性。通過AI大(da)模型(xing)的支持，平臺可(ke)以在(zai)處理(li)過程(cheng)中(zhong)動(dong)態調(diao)整(zheng)流程(cheng)路徑，確(que)保每一步操作都是最(zui)優(you)選(xuan)(xuan)擇。例如，在(zai)客(ke)(ke)戶服務(wu)中(zhong)心(xin)，AI大(da)模型(xing)可(ke)以根據(ju)客(ke)(ke)戶的歷史記錄和(he)當(dang)前(qian)情緒，自動(dong)選(xuan)(xuan)擇最(zui)適合的客(ke)(ke)服代(dai)表和(he)處理(li)方式，提(ti)高(gao)客(ke)(ke)戶滿意度和(he)服務(wu)效率。
更進(jin)一步，融合AI大模型后，平臺能(neng)夠(gou)處理(li)更長(chang)鏈(lian)條(tiao)、更復雜(za)的(de)(de)業務(wu)流(liu)(liu)程，實現超過幾十甚至上百步驟的(de)(de)流(liu)(liu)程自動(dong)化(hua)。例如，在金(jin)融行業，復雜(za)的(de)(de)風控審核(he)流(liu)(liu)程，一般鏈(lian)條(tiao)都比較長(chang)，動(dong)輒需要進(jin)行幾十上百步操作。通過AI大模型的(de)(de)智能(neng)決策(ce)，有望實現整個長(chang)鏈(lian)條(tiao)流(liu)(liu)程的(de)(de)自動(dong)化(hua)處理(li)，從數(shu)據采集、風險評(ping)估到決策(ce)執行，全程無(wu)縫(feng)銜接，大幅減少人類介入的(de)(de)情況，提高(gao)了審核(he)效率和準(zhun)確(que)性。
超自動(dong)化平臺實(shi)現(xian)“破圈”，打開(kai)數倍的市(shi)場空(kong)間。
用戶(hu)使用門(men)檻越(yue)低，越(yue)易學易用，用戶(hu)的滲透率就越高。假定(ding)目前以(yi)點選、拖拉拽操(cao)作方(fang)式的超自(zi)動(dong)化平臺(tai)使用(yong)(yong)門檻不到10%，那(nei)么人機對話(hua)方(fang)式的超自(zi)動(dong)化平臺(tai)，用(yong)(yong)戶(hu)滲透率有望提高到60%甚至80%以(yi)上。再(zai)加上平(ping)臺(tai)能力的(de)提(ti)升(sheng)，能解決更(geng)多樣化、更(geng)復雜的(de)業(ye)務場景，用戶滲透率(lv)有望提(ti)高到90%以(yi)上，這將極大擴(kuo)展超自動化平(ping)臺(tai)的(de)市場空(kong)間。
不同(tong)平臺的用戶滲透率情況 來源：數據(ju)猿
更大規模的藍海市(shi)場(chang)，將(jiang)重塑超自動化市(shi)場(chang)的競爭(zheng)格(ge)局(ju)，誰先(xian)搶占(zhan)這個藍海，誰就(jiu)將(jiang)獲(huo)得領先(xian)優(you)勢。
需(xu)要指(zhi)出的(de)是，超自動化(hua)平臺的(de)“產(chan)品力(li)”，并不(bu)是為(wei)了“炫技”，而是更好的(de)服務客(ke)戶(hu)的(de)業務流程(cheng)自動化(hua)需(xu)求(qiu)。因(yin)此，產(chan)品到底(di)好不(bu)好，客(ke)戶(hu)最(zui)有(you)發言權。不(bu)管是易學易用(yong)、標準化(hua)、穩定性這(zhe)些基本(ben)能力(li)，還是更高階的(de)AI能力(li)，都必須(xu)在真(zhen)實的(de)客(ke)戶(hu)業務場景中經(jing)受(shou)住考驗(yan)才(cai)行。
接下來，我們就從一個典(dian)型客戶案例，來分析超自(zi)動(dong)化(hua)平臺如何更好服(fu)務業(ye)務流程自(zi)動(dong)化(hua)的需求。
太平洋保險“黑燈工廠”——超自動化平臺應用的典型范(fan)本。
中國太(tai)(tai)平洋保(bao)(bao)險(xian)(xian)（集團）股份有限公司（以下簡稱“太(tai)(tai)平洋保(bao)(bao)險(xian)(xian)”），是(shi)業界領先的保(bao)(bao)險(xian)(xian)集團，連續(xu)七年入(ru)選《財富》世界500強。太(tai)(tai)平洋保(bao)(bao)險(xian)(xian)在(zai)業務運營中，面臨(lin)業務人員大量重復操作(zuo)、業務流(liu)程效率低、客戶響(xiang)應慢等問題。為(wei)了提升業務效率、降(jiang)低運營成本(ben)并確(que)保(bao)(bao)操作(zuo)的一致性和準確(que)性，太(tai)(tai)平洋保(bao)(bao)險(xian)(xian)迫切需要一個高效、統一的業務流(liu)程自動化解決方案。
為了解決(jue)這些(xie)問題，2018年，太平洋保(bao)險(xian)與藝賽旗攜手合(he)作，并率先在上海營運分中心試點應用RPA技術。通過(guo)在客服、理(li)賠業務(wu)部(bu)門(men)應用助手機器(qi)人，實現跨頁(ye)面整合(he)、規(gui)則(ze)提醒等業務(wu)流程的自動化。
2019年，RPA應(ying)用(yong)范圍(wei)進(jin)(jin)一(yi)步拓展(zhan)。一(yi)方面，公司范圍(wei)拓展(zhan)到(dao)華南(nan)分(fen)(fen)中(zhong)心(xin)、山東分(fen)(fen)中(zhong)心(xin)；另一(yi)方面，RPA機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)場景數量(liang)增長(chang)至35個，包括數據案(an)頭小結機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)、數據集(ji)中(zhong)質檢機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)、作業行為數據分(fen)(fen)析機(ji)(ji)(ji)器(qi)人(ren)等(deng)。隨著藝賽(sai)旗(qi)的產品(pin)能力(li)得到(dao)持(chi)續(xu)驗證，其(qi)易學易用(yong)、標準化、穩定性等(deng)產品(pin)能力(li)，得到(dao)太平洋(yang)保險的認可。進(jin)(jin)入2020年，太平洋(yang)保險進(jin)(jin)入RPA大規(gui)模應(ying)用(yong)階段，其(qi)產險開啟集(ji)約化思維的RPA項目建設。
需(xu)要指出的(de)(de)是，基于藝賽旗產品(pin)使用(yong)門(men)檻低(di)的(de)(de)特性，太平洋保險開創了“業(ye)務(wu)工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)師(shi)”模(mo)(mo)式(shi)，讓業(ye)務(wu)人員參與(yu)到RPA機器人場景的(de)(de)開發(fa)中，這(zhe)成為RPA機器人實(shi)現應(ying)用(yong)普及的(de)(de)關鍵(jian)“一(yi)招(zhao)”。截至(zhi)2023年(nian)10月(yue)，培養了2859名初(chu)級業(ye)務(wu)工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)師(shi)、195名中級業(ye)務(wu)工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)師(shi)、13名高級業(ye)務(wu)工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)師(shi)。通(tong)過“業(ye)務(wu)工(gong)(gong)程(cheng)(cheng)師(shi)”模(mo)(mo)式(shi)，無論是RPA的(de)(de)用(yong)戶規模(mo)(mo)，還是自動化業(ye)務(wu)流程(cheng)(cheng)的(de)(de)滲透率，都得到顯著提升。
為了推動RPA機器(qi)人(ren)(ren)的普及應(ying)用，太平洋保(bao)(bao)(bao)險還舉辦了“太保(bao)(bao)(bao)壽(shou)險數字(zi)員工開發(fa)大賽”，重慶、河南、浙江等分公司(si)誕(dan)生了一系(xi)列創新成果，在提(ti)高業務效率、節(jie)省員工時間方面成效顯著(zhu)。例(li)如，河南分公司(si)開發(fa)的《新保(bao)(bao)(bao)保(bao)(bao)(bao)單(dan)全(quan)流程追蹤平臺(tai)》，為該轄(xia)區每(mei)月釋放1715人(ren)(ren)時。
基(ji)于前期的(de)試點與應用(yong)，2021年(nian)，太(tai)平洋保險與藝賽旗的(de)合作(zuo)更進一(yi)步，推出了(le)(le)“黑(hei)燈(deng)工(gong)廠”項目，開啟產險RPA卓(zhuo)越(yue)中心服務模(mo)式：將共性的(de)RPA機器(qi)人場景，實現集(ji)約化運行與管理。之后，黑(hei)燈(deng)工(gong)廠項目快速推進。到2022年(nian)，黑(hei)燈(deng)工(gong)廠內部設(she)置了(le)(le)個客、法客、農險、營(ying)運、財經(jing)等(deng)“八(ba)大(da)車間”，并在這些“車間”挖(wa)掘(jue)出“太(tai)小嘿(hei)1號(hao)-企財險保單影像智能(neng)質檢機器(qi)人”“太(tai)小嘿(hei)2號(hao)-雇主責任(ren)投保用(yong)印智能(neng)質檢機器(qi)人”等(deng)明星RPA場景。
從2023年開始，正式進(jin)入(ru)黑燈工(gong)廠2.0階段(duan)，其顯著特征(zheng)是(shi)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)化(hua)、AI化(hua)：在原因(yin)基礎上，建設了“監控平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)、調(diao)度平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)、服務平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)、管理平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)”四大RPA平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)為(wei)核心(xin)的(de)超自動化(hua)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)；與(yu)此同時，這些平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)還與(yu)太保科(ke)技AI、產險大腦AI能力融合，并引入(ru)流程挖(wa)掘(jue)技術。
在“黑燈工(gong)廠”項目(mu)中(zhong)，藝賽旗的(de)產(chan)品方案也在不斷演(yan)進，其中(zhong)重要的(de)一(yi)項內容就是AI能(neng)力的(de)持(chi)續(xu)提升(sheng)。藝賽旗在產(chan)品中(zhong)不斷融入AI原子能(neng)力，通過模擬人(ren)工(gong)進行自(zi)動(dong)化(hua)操作(zuo)的(de)流程機器(qi)人(ren)，來(lai)完(wan)成大(da)量的(de)業務流程自(zi)動(dong)化(hua)運營。例如(ru)，實(shi)現客服語音自(zi)動(dong)質(zhi)檢、票證識別自(zi)動(dong)錄單、OCR識別自動(dong)報價(jia)、證照OCR識別自動(dong)錄入等。
目前，在“黑燈工廠 2.0”階段，一個重要任務是通(tong)過AI尤其是大模(mo)型技術(shu)，來更好實現業(ye)務數(shu)據(ju)分析、流程挖掘、流程優(you)化的能力，以此來改善運營(ying)和(he)管理流程(cheng)。AI大(da)模型可以根據(ju)實時數據(ju)和(he)用戶反饋(kui)，動態調整(zheng)流(liu)程路徑，確(que)保每一(yi)步(bu)操作都是最優選(xuan)擇，提高流(liu)程的(de)準確(que)性和效率(lv)。以農險理賠流(liu)程為例，通過對流(liu)程各節點的(de)數據(ju)分析，養殖(zhi)險進(jin)一(yi)步(bu)優化了(le)標準業(ye)務流(liu)程(cheng)，針(zhen)對案值規(gui)范了(le)各個環節的(de)耗(hao)時要求(qiu)，也(ye)為(wei)全(quan)國各層級機(ji)構提供(gong)流(liu)程(cheng)優化的(de)抓(zhua)手。
在太平洋保險的黑燈工廠項(xiang)目中，藝(yi)賽旗的(de)解決方(fang)案得到了(le)充分應用。這一項(xiang)目的(de)成功實(shi)施，不僅幫助太平洋保險解決了(le)運營難題，還為其數(shu)智化(hua)轉(zhuan)型提供(gong)了(le)堅(jian)實(shi)基礎。
太平洋(yang)保險黑(hei)燈工(gong)廠的成效
智能(neng)體集群、人(ren)機協同，智能(neng)超自(zi)動化平臺的進化才剛(gang)(gang)剛(gang)(gang)開(kai)始
隨著技術的不斷進步和企業需求的多樣(yang)化(hua)，超自(zi)(zi)動(dong)化(hua)平(ping)臺的發展(zhan)方向也在逐(zhu)步演進。未來，智能體(ti)集群和人(ren)機協(xie)同將成為超自(zi)(zi)動(dong)化(hua)平(ping)臺的重(zhong)要發展(zhan)方向。
以智(zhi)能體打(da)造全入口，通過智(zhi)能體集群的協(xie)同來(lai)實現多(duo)任務處理。在未來的超自動化平臺中，每個(ge)(ge)流程(cheng)機(ji)器人都可以被視為(wei)一個(ge)(ge)智(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)。這些智(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)通過(guo)AI技(ji)術(shu)進(jin)行管理和(he)(he)協作(zuo)(zuo)，形成一個(ge)(ge)強大的智(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群(qun)。智(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群(qun)通過(guo)共(gong)享數(shu)據和(he)(he)協同工作(zuo)(zuo)，能(neng)夠更高效地處(chu)理大型復雜項(xiang)目(mu)，實(shi)現整體(ti)業務(wu)流程(cheng)的優化。例如，在金融行業，智(zhi)(zhi)能(neng)體(ti)集群(qun)可以同時處(chu)理不同的交易、風控(kong)和(he)(he)客戶服務(wu)任務(wu)，通過(guo)實(shi)時數(shu)據共(gong)享和(he)(he)智(zhi)(zhi)能(neng)協作(zuo)(zuo)，提高整個(ge)(ge)系統的響應速度和(he)(he)服務(wu)質量(liang)。
這種系統(tong)化(hua)協(xie)作不僅提(ti)高了工作效率，還減少了由于(yu)信息孤島和數(shu)據斷層導致的錯誤和延遲。智能體集群通(tong)過AI技術實(shi)現的協(xie)同工作，能夠更(geng)好(hao)地適(shi)應變(bian)化(hua)和挑戰，幫助企業在(zai)動態(tai)環境(jing)中保持競爭力。
定(ding)義人機能力邊界(jie)，實現更好(hao)的人機協同。
人(ren)類的(de)歸人(ren)類，AI的(de)歸AI。AI大(da)模型(xing)賦予(yu)系(xi)(xi)統更(geng)強的(de)自主決策(ce)(ce)能力(li)，使其(qi)在(zai)處理復雜任務時能夠更(geng)靈活地應對(dui)變化，提高(gao)整體效率。然而，在(zai)某些關鍵(jian)環(huan)節(jie)和(he)需要決策(ce)(ce)的(de)地方，人(ren)類的(de)介入依然是不可(ke)或(huo)缺的(de)。例如(ru)，在(zai)醫療(liao)診斷(duan)(duan)中，AI可(ke)以(yi)輔助醫生(sheng)進(jin)行初步分(fen)析和(he)篩查，但最終(zhong)的(de)診斷(duan)(duan)和(he)治療(liao)方案仍需由醫生(sheng)決定。這樣的(de)分(fen)工不僅確保了(le)AI系(xi)(xi)統的(de)高(gao)效運(yun)轉(zhuan)，也保證了(le)重要決策(ce)(ce)的(de)準確性和(he)可(ke)靠性。
在未來的(de)(de)(de)超(chao)自(zi)動(dong)化平臺(tai)中(zhong)，人(ren)機(ji)(ji)協同(tong)(tong)將變得(de)更加重要。通過AI技術，系(xi)統(tong)可以自(zi)動(dong)判斷哪些(xie)任務需(xu)要人(ren)類介入(ru)，哪些(xie)可以完全自(zi)動(dong)化，提(ti)高協同(tong)(tong)效率(lv)。在實(shi)際應用中(zhong)，人(ren)機(ji)(ji)協同(tong)(tong)的(de)(de)(de)有效實(shi)現(xian)可以顯(xian)著提(ti)升工作效率(lv)和(he)質量(liang)。例如(ru)，在金融行業的(de)(de)(de)風險管理中(zhong)，AI系(xi)統(tong)可以自(zi)動(dong)監(jian)控和(he)分析大量(liang)交易數(shu)據，實(shi)時發現(xian)潛(qian)在風險，并生成初步的(de)(de)(de)風險報告。而金融分析師則可以基于這些(xie)報告，進(jin)行深(shen)入(ru)分析和(he)決策。這種協同(tong)(tong)方式不僅提(ti)高了(le)風險管理的(de)(de)(de)效率(lv)，還大大降低了(le)操作風險。
展(zhan)(zhan)望未來，隨著(zhu)大模(mo)型(xing)的(de)(de)蓬勃發展(zhan)(zhan)、云端部署的(de)(de)便捷(jie)性以(yi)及自然語言處理(li)的(de)(de)廣泛應(ying)用，人機交互正經歷著(zhu)深刻變革，技(ji)術門檻顯著(zhu)降低。用戶僅憑日(ri)常對(dui)話，即(ji)可輕松享受智能(neng)科技(ji)的(de)(de)強(qiang)大功能(neng)。AI智能(neng)體（Agent）的(de)(de)廣泛應(ying)用，猶(you)如一股強(qiang)勁的(de)(de)催化劑，加(jia)速了LLM（大型(xing)語言模(mo)型(xing)）與(yu)RPA、超自動化平臺的(de)(de)融合步(bu)伐，不(bu)僅極大地提升(sheng)了工作效(xiao)率(lv)與(yu)創造(zao)力，更引(yin)領(ling)我們邁向(xiang)一個更加(jia)智能(neng)化、便捷(jie)化的(de)(de)新時代。
超自動化平(ping)臺在此浪潮(chao)中(zhong)持續(xu)進化，其(qi)能力(li)邊界不斷(duan)拓寬，能夠(gou)應對(dui)的(de)(de)(de)任務(wu)日益復雜多樣，自動化流程鏈條更(geng)(geng)加深(shen)入細致(zhi)，平(ping)臺效(xiao)能實(shi)(shi)現了質(zhi)的(de)(de)(de)飛躍。智能體(ti)集群的(de)(de)(de)蓬勃興起與人機協同的(de)(de)(de)深(shen)度結(jie)合，更(geng)(geng)是極大地拓寬了超自動化平(ping)臺的(de)(de)(de)應用(yong)領(ling)域，深(shen)化了業務(wu)層面(mian)的(de)(de)(de)滲透力(li)。而(er)且，隨(sui)著超自動化產品力(li)的(de)(de)(de)提升和AI應用(yong)的(de)(de)(de)不斷(duan)深(shen)化，易(yi)學(xue)易(yi)用(yong)、標(biao)準(zhun)化的(de)(de)(de)產品將(jiang)能完成(cheng)越來(lai)(lai)越多的(de)(de)(de)工(gong)作，而(er)平(ping)臺服(fu)務(wu)實(shi)(shi)施的(de)(de)(de)需求將(jiang)降低。隨(sui)著超自動化平(ping)臺智能程度的(de)(de)(de)提升，需要(yao)人介入的(de)(de)(de)環節會越來(lai)(lai)越少。這種能力(li)進化，為企業數(shu)智化轉型(xing)奠定了堅實(shi)(shi)的(de)(de)(de)基礎，加速了新質(zhi)生產力(li)的(de)(de)(de)孕育與成(cheng)長，為數(shu)字經濟的(de)(de)(de)發(fa)展注(zhu)入了源(yuan)源(yuan)不斷(duan)的(de)(de)(de)動力(li)。
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