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大模型+RPA：如何用AI实现企业流程自动化的“降本增效”？

ai 2025/8/20 7:56:55

大模型+RPA：如何用AI实现企业流程自动化的“降本增效”？

在数字化转型的浪潮中，企业对流程自动化的需求已从“简单重复任务替代”升级为“复杂业务场景智能化”。传统RPA（机器人流程自动化）凭借其在规则明确、结构化流程中的高效表现，已成为企业降本增效的标配工具，但在非结构化数据处理、灵活决策支持等场景中仍显乏力。大模型的爆发式发展为RPA注入了“智能灵魂”，通过自然语言理解、复杂逻辑推理和跨场景学习能力，推动RPA从“机械自动化”迈向“认知自动化”。

本文将系统解析大模型与RPA的融合逻辑，从技术架构、核心场景到实施路径，提供一套可落地的“大模型+RPA”企业流程自动化方案，揭示如何通过AI技术实现流程效率提升30%+、人力成本降低50%+的实战经验。

一、大模型×RPA：自动化升级的“双引擎”

要理解“大模型+RPA”的价值，需先明确两者的技术定位与互补关系。传统RPA解决“流程自动化”问题，大模型解决“认知智能化”问题，二者结合形成“端到端智能自动化”闭环。

1. 传统RPA的瓶颈：为什么需要大模型？

RPA通过模拟人类在计算机上的操作（如点击、输入、数据录入），实现重复性流程的自动化，已广泛应用于财务、HR、客服等领域。但在实际应用中，传统RPA面临三大核心瓶颈：

非结构化数据处理能力弱：无法有效处理文档、邮件、图片等非结构化数据（如发票识别、合同条款提取），这类场景占企业流程的60%以上。
规则依赖与适应性差：流程规则稍有变化（如表单字段调整、审批流程优化），RPA机器人就需重新配置，维护成本高（据Gartner统计，传统RPA的维护成本占总投入的40%+）。
复杂决策能力缺失：只能执行预设规则，无法处理模糊场景（如“根据客户投诉内容判断优先级”“识别合同中的潜在风险”）。

案例痛点：某零售企业的RPA系统可自动处理标准化发票报销，但遇到手写发票、格式错乱的电子发票时，识别准确率不足50%，仍需人工干预，导致自动化覆盖率仅为35%。

2. 大模型的“智能赋能”：填补RPA的能力空白

大模型（如GPT-4、通义千问、Llama 2）凭借强大的自然语言理解、多模态处理和逻辑推理能力，为RPA突破瓶颈提供了技术支撑，主要体现在三个维度：

非结构化数据“读懂”能力：可解析文档、邮件、图片中的关键信息（如从合同中提取甲方乙方、金额、有效期；从投诉邮件中提取问题类型、客户需求），将非结构化数据转化为结构化数据供RPA处理。
流程规则“理解”与“适配”能力：通过自然语言交互理解业务规则，减少对硬编码规则的依赖；当流程变化时，可通过prompt调整实现快速适配，降低维护成本。
复杂场景“决策”能力：基于多维度信息做出判断（如“根据员工请假历史和项目进度审批假期”“根据订单金额和客户信用等级调整付款方式”），替代部分人工决策环节。

赋能效果：某企业将大模型集成到RPA后，非结构化数据处理场景的自动化率从35%提升至89%，流程调整的响应时间从3天缩短至4小时。

3. “大模型+RPA”的协同逻辑：1+1＞2

大模型与RPA的融合不是简单叠加，而是形成“认知-决策-执行”的闭环协同：

大模型负责“认知与决策”：处理自然语言输入、解析非结构化数据、生成决策逻辑（如“理解用户邮件需求→判断需要触发哪个RPA流程→生成流程参数”）。
RPA负责“执行与落地”：按照大模型的决策结果，执行具体操作（如数据录入、系统点击、文件传输），确保流程在各类业务系统中落地。
双向反馈优化：RPA执行过程中遇到的异常情况反馈给大模型，大模型通过学习持续优化决策逻辑；大模型对流程的理解反哺RPA，减少规则配置工作量。

协同流程图：

用户需求/业务触发 → 大模型处理：├─ 解析输入（文档/邮件/语音）├─ 提取关键信息└─ 生成决策与流程参数↓
RPA执行：├─ 系统操作（数据录入/点击/文件处理）├─ 跨系统数据同步└─ 执行结果反馈↓
大模型优化：└─ 基于反馈更新决策逻辑

这种协同模式使自动化能力从“固定规则场景”扩展到“动态复杂场景”，覆盖企业90%以上的流程自动化需求。

二、技术架构：大模型与RPA的融合方案

实现“大模型+RPA”的高效协同，需构建清晰的技术架构，明确数据流转、接口设计和部署模式。

1. 核心架构组成

典型的“大模型+RPA”架构包含五个核心层级，从前端交互到底层支撑形成完整闭环：

层级	核心功能	技术组件
交互层	接收用户输入（文字/语音/文件），展示自动化结果	企业微信/钉钉/Web门户、语音识别接口
大模型层	自然语言理解、非结构化数据解析、决策逻辑生成	基础大模型（GPT-4/通义千问）、领域微调模型
流程编排层	解析大模型决策，生成RPA执行计划，处理异常	流程引擎、规则引擎、异常处理模块
RPA执行层	执行具体操作，跨系统数据交互	RPA工具（UiPath/Automation Anywhere/国产RPA）、API调用模块
数据层	存储流程数据、模型训练数据、执行日志	关系型数据库、向量数据库、日志系统

架构特点：

松耦合设计：大模型层与RPA执行层通过标准化接口（如REST API）通信，支持独立升级与替换。
可扩展性：支持接入多种大模型（开源/闭源）和RPA工具，适应企业技术选型需求。
安全性：通过数据加密、权限控制、审计日志确保敏感数据处理安全。

2. 关键技术组件与集成方式

（1）大模型接入方案

企业可根据数据敏感性和成本预算选择不同的大模型接入方式：

闭源API接入：调用OpenAI、Anthropic、国内大厂（如百度文心、阿里通义）的API，优势是零部署成本、开箱即用，适合非敏感场景（如公开信息处理）。

# 示例：调用GPT-4 API处理发票识别
import openaidef extract_invoice_info(invoice_text):prompt = f"""任务：从以下发票文本中提取关键信息，用JSON格式返回：- 发票类型（增值税专用发票/普通发票）- 发票号码- 开票日期- 金额（价税合计）- 销售方名称发票文本：{invoice_text}"""response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return response.choices[0].message['content']

私有化部署接入：将开源大模型（如Llama 2、Qwen）部署在企业本地，优势是数据不出境、可控性强，适合金融、医疗等敏感行业。

# 示例：调用本地部署的Llama 2模型处理合同条款
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/local/llama-2-7b-chat")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/local/llama-2-7b-chat")def extract_contract_terms(contract_text):prompt = f"从以下合同文本中提取付款条件和违约责任条款：{contract_text[:1000]}"inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

混合部署接入：敏感数据用私有模型处理，通用任务用API调用，平衡安全与成本。

（2）RPA工具集成方式

主流RPA工具均支持与大模型集成，核心方式有两种：

API调用：RPA流程中通过HTTP请求调用大模型服务，获取处理结果后继续执行。以UiPath为例：
1. 在UiPath流程中添加“HTTP请求”活动；
2. 配置大模型API地址、请求头（含认证信息）；
3. 构造请求体（包含待处理文本/数据）；
4. 解析API返回结果，提取关键信息用于后续步骤。
自定义活动：开发RPA工具的自定义活动（如UiPath的Custom Activity），封装大模型调用逻辑，简化集成难度。适合需要频繁调用大模型的场景。

（3）数据流转与安全控制

数据加密：大模型与RPA之间的通信采用TLS 1.3加密，敏感字段（如身份证号、银行卡号）传输前脱敏。
权限隔离：基于RBAC模型控制大模型调用权限和RPA流程执行权限，确保“谁调用、谁负责”。
日志审计：记录所有大模型调用（输入/输出）和RPA执行步骤，保留至少6个月，满足合规要求。

3. 部署模式选择

企业需根据规模和需求选择合适的部署模式：

轻量化部署：中小微企业可采用“云RPA+大模型API”模式，无需本地服务器，通过订阅制降低成本。例如：用阿里云RPA+通义千问API构建报销自动化流程。
本地化部署：中大型企业（尤其是敏感行业）采用“本地RPA+私有大模型”模式，数据存储和处理均在企业内网完成。例如：某银行用UiPath本地版+私有化部署的Qwen-7B模型处理信贷审批流程。
混合部署：核心流程本地化，非核心流程云端化。例如：财务报销的发票识别用本地模型，员工入职引导用云RPA+API。

三、核心场景落地：从“降本”到“增效”的实战案例

“大模型+RPA”在企业流程中已展现出显著价值，以下是四个高ROI（投资回报率）的落地场景，附具体实施方法和效果数据。

1. 财务自动化：发票处理与报销流程

财务流程中80%的工作量集中在发票审核、数据录入等重复性任务，且涉及大量非结构化数据，是“大模型+RPA”的理想场景。

（1）流程痛点

发票类型多样（增值税专票、普票、电子发票、手撕发票），格式不统一；
人工审核需核对发票真伪、合规性（如发票抬头、税率、备注栏），耗时且易出错；
报销单与发票信息匹配需人工录入，效率低（某企业财务团队日均处理500张发票，人均耗时4小时）。

（2）“大模型+RPA”解决方案

流程设计：

发票采集：员工通过企业微信上传发票（图片/PDF）；
大模型解析：调用大模型识别发票类型、号码、金额、抬头等关键信息，判断合规性（如“发票抬头与公司名称是否一致”）；
RPA执行：
- 自动登录税务系统验证发票真伪；
- 将解析后的信息录入ERP系统（如SAP/Oracle）；
- 匹配报销单与发票，生成审批流程；
异常处理：大模型识别异常发票（如模糊、过期），触发人工审核流程。

核心代码示例（发票解析与合规判断）：

def process_invoice(invoice_image_base64):# 1. 图片转文本（OCR）ocr_text = ocr_client.recognize(invoice_image_base64)  # 调用OCR接口# 2. 大模型提取信息info = extract_invoice_info(ocr_text)  # 调用前文大模型函数，返回JSON# 3. 合规性判断compliance_check = {"is_valid抬头": info["销售方名称"] == "XX有限公司","is_valid税率": info["税率"] in ["13%", "9%", "6%"],"is_valid日期": is_within_this_year(info["开票日期"])}# 4. 返回结果供RPA使用return {"invoice_info": info,"compliance": compliance_check,"is_exception": not all(compliance_check.values())}# RPA流程伪代码（UiPath）
If process_invoice_result["is_exception"] Then发送异常发票至财务专员邮箱
Else调用SAP API录入发票信息触发审批流程
End If

（3）落地效果

某制造企业实施后：

发票处理效率提升85%：单张发票处理时间从3分钟缩短至27秒；
人工成本降低60%：财务团队从8人减至3人，释放人力聚焦数据分析；
错误率下降92%：发票信息录入错误率从5%降至0.4%。

2. 人力资源自动化：员工入离职与档案管理

HR流程涉及大量文档处理（简历、合同、证明材料）和系统操作（考勤、社保、薪资系统），标准化程度高但重复性强。

（1）流程痛点

新员工入职需在多个系统（OA、考勤、社保）重复录入信息，耗时1-2小时/人；
离职流程涉及多部门审批跟进，易出现遗漏（如设备回收、权限注销）；
员工档案（合同、绩效、培训记录）检索困难，需人工翻阅纸质/电子文档。

（2）“大模型+RPA”解决方案

核心功能：

智能入职助手：
1. 大模型解析员工入职材料（身份证、学历证明），提取姓名、身份证号、入职日期等信息；
2. RPA自动将信息同步至OA、考勤、社保系统，生成工号和账号；
3. 大模型根据岗位生成个性化入职指南（如“研发岗需完成的权限申请清单”）。
离职流程自动化：
1. 员工提交离职申请后，大模型生成离职 checklist（部门交接、设备归还等）；
2. RPA按清单自动发送待办通知至相关部门，跟踪进度；
3. 所有事项完成后，RPA自动注销系统权限、停缴社保。
智能档案管理：
1. 大模型对员工档案进行结构化处理（如从合同中提取有效期、岗位信息）；
2. RPA将档案分类存储至文档系统，并建立索引；
3. 支持自然语言查询（如“查询2023年入职的本科以上学历员工合同”）。

（3）落地效果

某互联网企业实施后：

新员工入职流程耗时从90分钟/人缩短至15分钟/人；
离职流程完成率从75% 提升至100%（无遗漏项）；
档案检索时间从30分钟缩短至30秒，HR工作效率提升40%。

3. 客户服务自动化：工单处理与智能响应

客户服务中大量重复性咨询（如查询订单、退换货申请）可通过“大模型+RPA”实现自动化，提升响应速度和客户满意度。

（1）流程痛点

客服工单中70%为重复问题（如“订单何时发货”“如何申请退款”），占用大量人力；
工单需人工分类（售前/售后/投诉）、分配至对应部门，响应延迟（平均响应时间＞2小时）；
复杂工单需查询多个系统（CRM、ERP、物流系统），信息整合效率低。

（2）“大模型+RPA”解决方案

流程设计：

工单自动分类：大模型分析客户工单内容（文字/语音转文字），判断问题类型（如“物流查询”“产品质量投诉”），标注优先级（高/中/低）。
自动化响应与处理：
- 简单问题（如订单查询）：RPA自动登录ERP系统查询信息，大模型生成自然语言回复；
- 标准流程问题（如退款申请）：RPA触发退款流程，同步更新CRM状态，大模型发送进度通知；
- 复杂问题：RPA自动将工单分配给对应客服，并附上相关系统数据（如客户历史订单、产品信息）。
工单跟踪与分析：大模型定期分析工单数据，识别高频问题（如“某产品退货率高”），生成改进建议。

示例：物流查询自动化

def auto_handle_logistics_ticket(ticket_content):# 1. 大模型提取订单号order_no = llm.extract_info(ticket_content, "订单号")# 2. RPA查询物流系统logistics_info = rpa.query_logistics(order_no)  # RPA调用物流API# 3. 大模型生成回复response = llm.generate_response(template="您的订单{order_no}当前物流状态：{status}，预计{time}送达。",params={"order_no": order_no, "status": logistics_info["status"], "time": logistics_info["estimate_time"]})return {"handled": True,"response": response}

（3）落地效果

某电商企业实施后：

客服工单自动化处理率从20% 提升至75%；
平均响应时间从2小时缩短至3分钟；
客户满意度提升25%，客服人员减少30%。

4. 采购流程自动化：供应商管理与合同审核

采购流程涉及供应商筛选、合同审核、订单跟踪等环节，需处理大量合同、报价单等非结构化文档，对合规性要求高。

（1）流程痛点

供应商资质审核需人工比对多份文档（营业执照、许可证、财务报表），效率低；
采购合同条款复杂，人工审核易遗漏风险点（如付款条件、违约责任）；
订单与合同匹配需人工核对，易出现“合同金额与订单金额不一致”等问题。

（2）“大模型+RPA”解决方案

核心功能：

供应商资质自动审核：
1. 大模型解析供应商提交的资质文档，提取成立时间、注册资本、经营范围等信息；
2. 自动比对企业要求（如“注册资本≥1000万”“成立时间≥3年”），生成审核报告；
3. RPA将合格供应商信息录入供应商管理系统（SRM）。
采购合同智能审查：
1. 大模型比对合同条款与标准模板，识别差异点（如“付款周期延长至90天”）；
2. 自动标记风险条款（如“无违约责任约定”“争议解决地非我方所在地”），附法律依据；
3. RPA将审核结果推送至采购经理，待确认后归档合同。
订单与合同匹配：
1. RPA从ERP获取采购订单信息（金额、数量、交付时间）；
2. 大模型提取对应合同的关键条款，自动比对一致性；
3. 发现不一致时（如订单数量超过合同约定）触发预警。

（3）落地效果

某零售企业实施后：

供应商资质审核时间从3天缩短至4小时；
合同审核效率提升70%，风险条款识别率从60% 提升至95%；
采购流程合规率从80% 提升至98%，减少财务风险。

四、实施路径：企业落地“大模型+RPA”的五步指南

成功落地“大模型+RPA”需遵循科学的实施路径，避免盲目投入。以下是经过验证的五步法：

1. 流程梳理与优先级评估

核心目标：筛选出适合“大模型+RPA”的高价值流程，避免“为自动化而自动化”。

实施步骤：

成立跨部门小组（业务、IT、法务），梳理现有流程清单；
从三个维度评估流程：
1. 自动化潜力：非结构化数据占比、规则复杂度、系统集成难度；
2. 业务价值：人工成本、处理耗时、错误率、合规风险；
3. 实施难度：数据可得性、系统接口开放程度、变更频率。
用“四象限法”确定优先级：优先实施“高价值+低难度”流程（如发票处理、简单客服工单）。

工具模板：流程评估矩阵

流程名称	人工成本(月)	处理耗时/单	非结构化占比	实施难度	优先级
发票报销	5人·天	3分钟	80%	低	高
员工入职	3人·天	90分钟	60%	中	高
合同审核	4人·天	2小时	90%	中	中

2. 技术选型与环境搭建

核心目标：选择适配企业需求的大模型、RPA工具和配套技术栈。

选型建议：

RPA工具：
- 大型企业：UiPath/Automation Anywhere（功能全、生态完善）；
- 中小企业：国产RPA（如影刀、来也科技，性价比高、本地化支持好）。
大模型：
- 通用场景：优先用API（如GPT-4、通义千问），降低部署成本；
- 敏感场景：开源模型本地化部署（如Llama 2 7B/13B、Qwen-7B）；
- 垂直场景：行业微调模型（如财务领域用Fine-tuned的Qwen）。
配套工具：
- OCR：百度AI、阿里云OCR（通用场景）；商汤科技（复杂票据）；
- 向量数据库：Milvus（开源）、Pinecone（云服务，用于存储文档向量）；
- 流程编排：Camunda（开源工作流引擎）。

环境搭建：

开发环境：配置RPA设计器、大模型API密钥/本地部署环境、测试数据库；
生产环境：独立服务器部署RPA机器人和大模型服务，配置负载均衡和监控告警。

3. 原型开发与验证

核心目标：快速开发原型验证流程可行性，收集反馈优化方案。

实施步骤：

选择1-2个高优先级流程开发原型（如财务报销的发票识别模块）；
核心功能验证：
1. 大模型对非结构化数据的解析准确率（如发票字段提取准确率≥95%）；
2. RPA与业务系统的集成稳定性（如ERP数据录入成功率≥99%）；
3. 端到端流程耗时是否达标（如单张发票处理≤30秒）。
邀请业务人员测试原型，收集改进建议（如“希望增加异常发票自动标记功能”）。

验收标准：原型流程的自动化率≥80%，用户满意度≥4分（5分制）。

4. 规模化开发与部署

核心目标：完成全流程开发、测试与上线，确保稳定运行。

实施步骤：

全流程开发：基于原型扩展功能，实现端到端自动化（如从发票上传到报销打款全流程）；
测试验证：
- 功能测试：验证所有流程节点是否按预期执行；
- 性能测试：模拟峰值场景（如月末集中报销），确保系统吞吐量达标；
- 安全测试：检查数据加密、权限控制、异常处理是否合规。
分阶段部署：
1. 试点阶段：在1-2个部门上线，收集运行数据；
2. 优化阶段：基于试点反馈调整流程（如优化大模型prompt、调整RPA执行步骤）；
3. 推广阶段：全企业推广，配置多机器人负载均衡。

5. 运营监控与持续优化

核心目标：确保系统稳定运行，持续提升自动化效果。

关键措施：

监控体系：
- 技术监控：RPA机器人运行状态、大模型API响应时间、错误率；
- 业务监控：流程处理量、自动化率、平均耗时、人工干预率。
优化机制：
1. 定期分析监控数据，识别瓶颈（如“某类发票识别准确率低”）；
2. 优化大模型prompt或微调模型，提升解析准确率；
3. 调整RPA流程步骤，减少异常（如增加重试机制处理系统超时）。
知识沉淀：
- 建立流程自动化知识库，记录常见问题及解决方案；
- 定期培训业务人员和IT人员，提升“大模型+RPA”应用能力。