从RPA到AI Agent, 思高数字员工三部曲

  数字员工的兴起

数字员工 是指一类虚拟的、基于软件的员工，它们能够模拟人类员工的行为，代替人类员工执行各种任务，包括数据录入、文档处理、数据分析、智能客服等。数字员工可以帮助企业提高效率、减少人为错误，并帮助人类员工专注于更具创造性的工作。

数字员工的兴起可以追溯到上世纪90年代。在那时，全球500强公司开始将业务流程外包至低成本国家，引发了业务流程外包（Business Process Outsourcing，BPO）的兴起。

然而，随着社会的发展，协调成本、劳动力成本以及流程错误成本逐渐上升。同时，各个公司逐渐认识到数据隐私比成本压缩更为重要。他们意识到将数据交给仅在内部网络范围内运行的机器人处理比将数据交给外包人员更安全可控。

因此，全球500强公司逐渐将注意力转向了业务流程自动化（Business Process Automation，简称BPA）。随着BPA的广泛应用，各种流程自动化技术层出不穷，而RPA（Robot Process Automation，机器人流程自动化）作为BPA的最佳实践方式，由此应运而生。

RPA的最初产生是为了解决业务问题，之后随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，RPA技术的能力和应用范围也在不断提升、扩大，从RPA到RPA+AI，再到AI Agent，使得数字员工不仅可以处理重复性高、规则明确的工作，还能够在更复杂的环境中发挥作用，降低人因风险的同时，形成合规高效的企业运营体系。

  数字员工发展的三个阶段

第一阶段 RPA技术探索

在这个阶段，基于RPA的数字员工主要关注对自动化的初步探索。RPA通过模拟人类的键盘和鼠标操作，实现自动完成高频重复的流程性工作，如数据录入、报告生成等。例如数据抓取、数据录入、跨系统操作等。这一阶段，RPA以其非侵入性、易用性和稳定性而迅速在企业中得到推广，但主要应用于企业的中后台部门，如财务、人力资源、法务和IT部门。不仅提升了工作效率，还降低了人为错误，为企业节省了大量时间和成本。

❖ RPA主要业务优势：

• 解放生产力：RPA可以协助和增强人类员工的工作，让他们从重复、频繁的业务流程中解放出来，去从事更有价值的创造性工作，充分发挥主观能动性；

• 提高效率：7*24小时全天工作，稳定，精确，迅捷响应。消除人为因素带来的不确定性，确保了任务完成的速度、准确性和一致性；

• 人-系统-数据的高效链接：为数字化升级和运营提供必要的数据来源支撑；

• 提高响应速度和用户满意度。

❖ RPA主要技术优势：

• 非入侵式技术部署。所谓的非侵入性，指的是独立于现有系统，无需对现有系统进行改造或开发接口，无需系统集成，不会破坏企业原有的IT架构。

• 不完全依赖 API 接口，支持私有化部署，数据隐私与安全性更有保障。
  

第二阶段 RPA+AI 拥抱智能化

随着AI技术的发展，尤其是OCR图形识别技术、NLP自然语言处理技术、各种物联网技术的大量应用，数字员工也随之进行技术的整合迭代，进入RPA+AI阶段。

RPA+AI数字员工开始利用人工智能的能力，处理更为复杂的任务。数字员工不再完全依赖规则，而是具备理解和生成自然语言、处理非结构化数据的能力，通过各种外部信息的获取与感知能力，使得数字员工的应用场景得以扩展：

1. 财务领域：在财务领域中，AI+RPA可以用于如流水对账、数据录入、报表生成、发票处理、税务申报等。通过模拟人类操作计算机系统的行为，机器人可以高效地完成这些任务，提高作效率和准确性。

2. 人力资源领域：在人力资源领域中，AI+RPA可以用于自动化处理员工入职离职手续、薪资核算等任务，减少人工操作错误和提高工作效率。

3. 客户服务领域：在客户服务领域中，AI+RPA可以通过自然语言处理技术，识别客户需求并自动回复客户的问题，提高客户满意度和效率。

4. 物流领域：在物流领域中，AI+RPA可以用于自动化订船订舱、单据录入、订单处理、物流跟踪等任务，提高物流效率和准确性。

5. 医疗保健领域：在医疗保健领域中，AI+RPA可以用于自动化处理病历录入、病例上报、门诊分析、药物价格监控、药物分发等任务，提高医疗保健服务的效率和质量。

综合来看，RPA和AI相结合可以提高业务流程的自动化水平，提升工作效率，降低成本，并提供更好的决策支持，从而带来更大的商业价值。

第三阶段 AI Agent数字员工 智能化跨越

AI Agent阶段，标志着数字化员工发展的进入最终形态。在这一阶段，AI Agent通过大模型强大的推理和多模态处理能力，强化了数字员工在信息获取、感知的维度与广度，通过智能推理，能够实现超自动化、人机协同等多种模式的流程自动化，数字员工将能够处理几乎所有的业务场景，并自动化处理复杂业务。

思高AI Agent数字化员工的产品理念

思高AI Agent数字化员工 集成了数字员工所需的多种技能，包括情境感知、理解与推理、智能落地执行，三位一体的智能体。

• 流程挖掘提供可行性方案库

• AI大模型分析推理形成计划

• RPA超自动化负责执行落地

Ø通过各种API接口、物联网设备、图形识别、自然语言处理等技术，获取、感知外部信息；

Ø流程挖掘是通过对工作流运行中产生的日志进行分析，重现业务处理的真实过程，通过对工作流进行分析，实现流程的提炼与优化；

Ø知识图谱则是把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量等手段，以图形化形式组织和呈现出来；通过智能搜索/文本分析/机器阅读理解，实现知识的精准利用和高效推理。

Ø领域资产，则可以理解为基于流程挖掘/知识图谱所获取的共性工作流程，形成的一整套合规且高效的工作流，帮助企业快速提升内部运营效率。

Ø通过RPA强大的UI界面操作能力、API非嵌入式开发模式，将超自动化能力转变为最终客户执行、可落地方案。

通过深度的技术整合，使得数字化员工能够自然语言的对话，将需求或指令，根据目标自主完成任务，同时配合Copilot人机协同模式、超自动化智能模式，为企业提供运营管理全生命周期的服务。

思高AI Agent数字员工实践案例

某跨国企业，每个月都需要按照不同口径和会计准则，出具多个会计报表进行分析。

在使用思高AI Agent数字员工之后，你所需要做的，只是给出明确的要求，你可以说：“请按照总公司会计规则，按照今天的汇率，统计今年Q1的财务报表，并且进行同环比分析，然后按照汇报模板汇总，并且发送到我邮箱里。”

简单的一句话，AI Agent数字员工调用大模型的理解与推理能力，分解为8个流程指令；

    1.查询并理解总公司会计准则；

    2.获取所有交易的银行流水；

    3.将所有涉及外币的结算款按照当天汇率进行汇算；

    4.时间选择2024年Q1，即2024年1月-3月；

    5.汇总2023年1月-3月的数据，进行Q同比分析；     

    6.汇总2023年10-12月的数据，进行Q环比分析；    

    7.将数据填充到汇报模板中；

    8.将结果邮件发送。 

而后，思高AI Agent数字员工首先将其与领域资产库中已有的工作流进行对比；如果可以匹配，直接调用领域资产库中可以匹配的方案，如果无法直接匹配，可以结合流程挖掘识别出来流程片段，机器自主学习生成对应超自动化流程方案，生成对应的参数，进行每个步骤的处理，如果缺失步骤，通过思高AI Agent数字员工创建对应流程，执行完成后进行汇报，整个过程完全智能自动化。

当然也可以使用人机结合的Copilot方式，这取决于用户的个性化需求。

END

关于思高科技

安徽思高智能科技有限公司，成立于2022年7月。为响应国家“人工智能和实体经济深度融合”号召，作为合肥市高新区重点招商引资企业之一，落户于安徽省合肥市高新区中安创谷科技园。围绕RPA流程自动化及AI人工智能应用为核心开展科学研究，在技术研发、产品开发、场景应用、技术咨询等领域，为政企提供智能自动化解决方案。

与武汉大学计算机学院联合进行技术合作研发，并于2021年3月同武汉大学共同创建“武汉大学-思高科技智能化软件与服务联合实验室”，联合发布了5项ISO系列国际行业标准和8项国家标准，同时拥有多项发明专利、实用新型专利、软件著作权的所有权与实际使用权。思高智能目前已获得专利43项，软件著作权10项，CMMI3认证，并荣获国家高新技术企业。

并于2022年12月与合肥工业大学共同创建“合肥工业大学-思高科技智能化知识图谱应用联合实验室”，由院士担任实验室主任，围绕智能化知识图谱应用关键技术设计与实现，在理论方法、关键技术、工具研发等方面开展长期、深入合作，共同打造自主可控、独具特色、智能赋能的机器人流程自动化基础支撑平台软件。

思高科技 在医药、医疗器材、医院等行业中，如湖北九州通医药集团、武汉协和医院、明德生物、老百姓大药房、马应龙药业、人福医院等近800余个场景落地应用，涵盖了业务、财务、行政等诸多场景；

在银行、金融行业中，如汉口银行、三湘银行、建设银行、安徽省高新投等金融机构，覆盖了200+应用场景；

在湖北襄阳、宜昌、安徽合肥政务中心、市民之家等日常政务受理部门，通过RPA提升了办事效率，提升办理满意度。

同时在中国交建、中国铁建、湖北交投、中交一航局、中交二航局、中交三航局、振华重工、金鹰重工、中联重科等一批国央企在建筑、交通行业中近300个应用场景提升效率，打造无人办公区，帮助企业高效合规、提升运营效率。