“超级融合”：大模型赋能RPA，扩展自动化边界
越来越多的企业面临着市场经济环境波动、效益增长乏力等挑战，亟需通过自动化的方式来提升组织生产力。RPA+AI成为企业采取措施之一，企业逐渐认可RPA对自身业务带来的价值。
随着ChatGPT掀起大模型的发展热潮，人工智能（AI）产业风头更劲。大模型赋能RPA厂商也逐渐成为扩展自动化的应用边界的方法之一，也成为厂商弯道超车的机会之一。那么RPA有哪些场景可以结合AI大模型技术呢？
结合AI能力的RPA应用场景：
应用场景1: 界面识别
需要识别出软件里有多少界面元素，一般的RPA软件都能做到。但有些软件不在本地操作系统里运行，而是运行在远程计算机上。这种情况下，就可以运用AI识别界面。
应用场景2: 合同识别
财务领域经常要识别和处理合同，从合同正文里提取关键信息较为麻烦，因为合同没有标准格式，比如甲乙方的位置、合同金额、到期时间等。
用RPA产生的AI能力进行训练，能在合同扫描件里提取出所需要的总金额、账期、供应商等关键信息，然后用RPA把这些信息送到财务，给财务提供一个成本的管理依据。例如实在智能在自研垂直领域的TARS大模型加持下，更新升级后的对话式文档审阅产品Chat-IDP，准确理解用户的意图并进行针对性对话，为用户提供更精准的文档审阅服务。
应用场景3：在线客服
地产、电商都需要在线的客服来对简单的问题做出简单回复，并记录下解决不了的问题。AI可以理解人说话的意图，并做出回复。例如实在智能以自研的AI大模型——TARS垂直大模型为技术基座，升级更新后的Chatbot智能客服接待不仅能够实现智能回复客户问题，7×24小时全天在线，高效精准及时解答各类提问，不带有个人情绪，提高非工作时间答复时效，释放大量人力；且可以自动挖掘用户信息，形成不同维度的数据，自动导入用户关心却未曾收录的问题到客服知识库，作为市场营销的产品差异化卖点，让客服有更多的时间专注于提高店铺转化率等更重要的工作，助力企业提质降本增效。
通过AI+RPA帮助企业优化业务流程，把员工从低级的系统操作工作、数据标准化工作中解放出来，实现业务流程自动化，是数字赋能领先企业的责任，也是使命。
