胡一川-《大模型加速全球數字員工全面落地》.pdf

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1、大模型加速全球數字員工落地大模型加速全球數字員工落地來 也 科 技 胡 一 川2 0 2 4 年 4 月 全 球 A I 出 海 大 會從RPA到AI Agent全稱Robotic Process Automation，即機器人流程自動化，RPA通過模擬鍵盤、鼠標等操作實現流程自動化非侵入不依賴其他系統開放接口，完全基于已有的接口和界面操作實現自動化簡單易用低代碼開發，非技術背景的人也能通過拖拉拽的方式快速上手精準穩定7*24小時不間斷運行，成功率可達100%RPA適合完成什么任務？日常重復性工作規則與邏輯明確跨系統數據集成數據搜集、匯總RPA-RPA-低代碼的低代碼的UIUI自動化和系統集成

2、工具自動化和系統集成工具 RPA的優勢什么是RPA?RPARPA是過去幾年增速最快的企業軟件之一是過去幾年增速最快的企業軟件之一全球全球RPARPA市場規模市場規模（單位：billion US dollars）中國中國RPARPA市場規模市場規模（單位：億元人民幣）Source:iResearchSource:StatistaRPARPA究竟解決了什么問題？究竟解決了什么問題？員工員工員工系統數據數據數字員工什么是數字員工？操作復雜的系統處理各種類型的數據和員工進行交互和協作大部分與系統和數據打交道的工作都交給數字員工完成。員工無需花費時間在繁瑣且重復的系統操作上，并且能夠更輕松有效的利用企業

3、的各類知識與數據。RPARPA定義了新的軟件形態定義了新的軟件形態-數字員工數字員工數字員工是連接員工和系統、員工和數據、系統與數據之間的橋梁，它能夠：RPARPA進一步規?；涞孛媾R的挑戰進一步規?；涞孛媾R的挑戰開發成本較高開發成本較高每個客戶的業務流程都不一樣，因此需要針對每個客戶進行開發開發過程雖然已經低代碼，但依然需要開發者手動開發覆蓋場景受限覆蓋場景受限RPA是基于規則的，只適合將高頻、重復的業務流程進行自動化RPA主要在財務、人力資源等后臺部門落地，尚未覆蓋更廣大的員工RPARPA和大模型具有很強的互補性和大模型具有很強的互補性大模型大模型RPARPA基于規則擅長處理結構化數據開

4、發成本較高有任務執行能力基于模型/概率擅長處理非結構化數據開發成本較低有推理、決策能力AI Agent階段階段3 3：AI Agent AI Agent（人機協同）（人機協同）進一步釋放LLM的推理、多模態等能力，為每個員工配備一個的7x24的智能助理 典型應用場景：全場景RPA+AI階段階段2 2：RPA+AIRPA+AI（智能化）（智能化）借助LLM的語言理解和生成能力，延展RPA的邊界，實現數字員工從自動化到智能化跨越 典型應用場景：客戶服務、營銷等RPA階段階段1 1：RPARPA（自動化）（自動化）代替人自動完成高頻、重復的流程性工作，如數據抓取、數據錄入、跨系統操作等 典型應用場景

5、：財務、人力資源等數字員工落地的數字員工落地的3 3個階段個階段業務復雜度數字員工規模高低小大從從RPARPA到到AIAI AgentAgent通過一體化平臺聚合AI Agent所需的多種技能，使數字員工的開發更高效基于目標的任務編排是AI Agent數字員工與RPA數字員工的重要差異通過自然語言交互實現人機協同是AI Agent能完成復雜任務的關鍵類似員工的選、用、育、留，數字員工的設計、開發、使用、績效評估等也需要相應的方法論和系統支撐產品設計理念對話理解與交互任務編排與任務執行使用工具數字員工處理文檔查詢知識分析數據生成內容員工系統與數據管理層管理層數字員工的全生命周期管理AIAI Ag

6、entAgent數字員工平臺架構總覽數字員工平臺架構總覽支持多模態、多渠道的對話式用戶界面支持多模態、多渠道的對話式用戶界面接入多種閉源和開源大語言模型接入多種閉源和開源大語言模型交互層交互層模型層模型層能力層能力層數字員工所需的核心能力需求中心需求中心需求收集需求評估需求審批需求跟蹤統計開發中心開發中心流程自動化開發文檔標注與訓練知識庫搭建數據表設計與同步共享中心共享中心行業共享命令企業私有命令流程代碼片段數字員工市場運營中心運營中心狀態監控績效評估數據大屏平臺管理機器人機器人流程自動化流程自動化UI自動化與跨系統集成智能文檔處理智能文檔處理多種類文檔處理自動化智能問答智能問答企業知識問答自

7、動化智能表格智能表格數據查詢與分析自動化內容生成內容生成文本、代碼等生成自動化應用演示應用演示 數字員工賦能招聘數字員工賦能招聘從不同渠道收集候選人簡歷將招聘崗位發布至不同渠道評估候選人與崗位匹配度候選人面試邀約面試反饋與Offer溝通錄用通知與入職前準備應用演示應用演示 數字員工賦能招聘數字員工賦能招聘AI AgentAI Agent數字員工落地的挑戰數字員工落地的挑戰流程需要優化或重構Source:AgentBench:Evaluating LLMs as Agents,https:/arxiv.org/abs/2308.03688模型能力需要更強應用生態需要更開放Source:https:/ 商務合作商務合作400-001-讓每個人擁有智能助理