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如何实现RPA和AI的融合？

发布时间：2026-04-02 阅读次数：37

一、简单理解：RPA + AI = 3 层组合

AI 负责 “看懂、判断”（OCR、NLP、大模型）

RPA 负责 “点鼠标、录系统”

中间做数据对接，把 AI 输出传给 RPA

二、4 种主流的融合实现方式

1. API 调用（标准、稳定）

AI 能力封装成 API 接口

RPA 发起 HTTP 请求 → 传给 AI → 拿到结果

适合：OCR、身份证识别、票据识别、NLP 解析

流程示例：

RPA 上传图片 → AI OCR 识别 → 返回 JSON → RPA 自动填到系统里

2. 大模型直接嵌入 RPA（现在火）

RPA 里直接调用 GPT / 文心一言 / 通义千问 / 豆包等大模型：

读合同 → 大模型提取关键信息

读邮件 → 大模型判断事由

读报表 → 大模型做分析

RPA 只负责：

打开文件 → 取文本 → 发给大模型 → 回填结果

3. AI 做 “决策大脑”，RPA 做 “执行手脚”

AI 判断：通过 / 不通过、风险等级、分类

RPA 根据结果走不同流程

例子：

AI 审核发票风险 → 高风险 → RPA 转人工

AI 审核发票风险 → 低风险 → RPA 自动入账

4. AI 异常处理 + RPA 正常流程

传统 RPA 一遇到格式变了就崩

加 AI 后：

页面变了 → AI 视觉定位元素

格式乱了 → AI 智能识别

RPA 继续跑，不会断

这叫超自动化（Hyperautomation）

三、完整落地步骤（照着做就能成）

选一个小场景先试点

发票、报销、合同、快递单、银行回单好做

搭 AI 能力

文字识别：OCR

文档理解：NLP / 大模型

表格识别：表格解析 AI

RPA 负责流程自动化

打开软件、登录、下载文件、上传 AI、获取结果、录入系统

做对接

用 API / SDK / 插件把 AI 嵌进 RPA

测试 → 上线 → 监控异常

四、常见的落地架构（企业标准方案）

plaintext

前端文件（图片/PDF/Excel）

↓

AI 服务（OCR / NLP / LLM）

↓

结构化数据（名称、金额、日期、判断结果）

↓

RPA 执行（录入ERP、财务系统、OA）

五、一句话总结

AI 让 RPA 从 “只会按规则点鼠标”，

变成 “能看懂、能思考、能判断的数字员工”。

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