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在自动化界限求个av网站，RPA与生成式AI齐是弘大的时期，齐不错用来罢了自动延伸重迭耗时的任务。

主要差别是：传统RPA擅所长理结构化与轨则明确浮浅的进程，而在非结构化数据处理、动态高低文顺应、智能决策等才气上有欠缺；而基于LLM（谎话语模子）的生成式AI则具备了弘大的当然话语领略与推理才气。

因此若是将两者交融，则不错罢了愈加智能化、更具顺应才气、更高效的自动化进程决策，更好地豪放复杂的任务场景与数据，拓展RPA自动化的界限，罢了增强的RPA机器东谈主。

RPA就像“双手”，而AI时期则是“脑子”，两者荟萃起来，不错处理更为复杂的任务了。

这么说，天下可能宗旨已经很邋遢。咱们来望望具体的例子~

——用度报销与合规审核

场景特质：高频、轨则明确（如差旅圭臬、发票合规性），但东谈主工审核耗时且易出错。

RPA：自动握取报销单子（如发票、行程单）并录入系统。

AI：通过OCR识别发票信息，NLP审核报销事理的合感性，AI模子判断是否得当公司计策（如超标住宿费）。

扬弃：自动生成审核敷陈，仅需东谈主工复核十分情况。

——客户信用评估与账期措置

场景特质： 需荟萃历史来往、外部征信数据评贩子户信用，轨则复杂但容错空间较大。

RPA：自动握取客户来往记载、公开征信数据（如企查查）。

AI：通过机器学习模子瞻望客户走嘴概率，动态转化信用额度。

扬弃：自动生成信用评估敷陈，援助东谈主工最终决策。

—— 税务文书与合规检讨

场景特质：税务轨则明确（如税率、抵扣项），但数据量大且计策变动不息。

RPA：自动汇总进销项发票数据，生成文书表初稿。

AI：检讨税务合规性（如发票红冲逻辑，预警计策变动影响（如新税收优惠）。

扬弃：文书准备时辰谴责80%，减少东谈主为豪放风险。

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通过上述几个场景，不错感知到RPA+AI时期好在那处了。RPA+AI 时期八成——

效果普及：减少重迭就业，开释东谈主力作念更有价值、创造性的步履。

造作率谴责：轨则明确的场景可罢了近零造作。

本钱度德量力：初期插足酬劳周期庸碌为6-12个月。

扩展性：从单一场景（如用度报销）逐渐扩展至全进程（如“从采购到付款”）。

而近期的Deepseek大火，也让天下再次暖热起来RPA+AI时期，不少厂商齐纷纷接入Deepseek，举例微软、英伟达、亚马逊、腾讯云、华为云、阿里云等，也有RPA厂商，金智维。

Microsoft Azure 接入DeepSeek

NVIDIA 接入DeepSeek

以金智维为例，接入的KI-Agent平台。Deepseek接入之后，八成罢了大幅普及平台对复杂场景需求的推理和推敲才气；更高建立效果、更低算力本钱；加上自身腹地常识库，更懂业务。这一次接入治服，让总计这个词RPA+AI时期获取很大普及，“脑子更智慧”了。

援助腹地化、独到化部署DeepSeek系列模子

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