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RPA（机器人流程自动化）和生成式人工智能是数字化转型领域的两种流行工具：

  • 到 2030 年，RPA 的全球市场预计将增长超过 130 亿美元。1.
  • 麦肯锡分析的 63 个用例中，预计生成式人工智能每年将增加 2.6 万亿美元 2.

这两种工具因其广泛的功能而被广泛使用。RPA 处理重复性任务和生成式人工智能通过创建原创内容实现自动化，为企业重塑公司运营效率创造了机会。

在本文中，我们将重点关注RPA 和生成式人工智能的特点、它们之间的区别以及15 大共同用例。

1、金融服务

银行和金融领域的 RPA 可以自动执行数据输入、合规报告、尽职调查或贷款处理。

同时，生成式 AI 可以为资产管理和风险建模生成潜在的财务场景，改进欺诈检测，或为客户提供个性化的财务建议。

应付账款流程的自动化就是两种技术同时使用的例子。应付账款内容复杂，可能需要在文档管理等领域实现重复任务的自动化，并在发票和行项目捕获等领域使用 AI。

有案例显示，客户购买 ERP 来实现这些流程的自动化，并通过包含 RPA 和生成式 AI 解决方案的插件提高了自动化水平：

  • 应付账款自动化中的 Dynamics 365
  • Blackbaud 应付账款 (AP) 自动化
  • Sage 应付账款 (AP) 自动化
  • NetSuite AP 自动化

另一个例子是德意志银行使用 AI 和 RPA 实现其负面媒体筛查的自动化，从而降低了误报数量并提高了合规性。

2、客户服务

RPA 机器人可以在客户服务中创建自动化工作流程，用于：

  • 收集客户信息
  • 更新数据库
  • 安排后续工作

同时，客户服务中心可以在其工作流程中使用生成式 AI 模型，根据每个客户的历史和情境背景，为客户查询创建个性化响应。

这种组合将实现高度个性化、高效和可扩展的客户服务运营。

3、营销和广告

RPA 可以自动化一些营销操作，例如收集客户数据或安排营销活动。

生成式人工智能工具可以根据收集的数据创建个性化内容，例如定制广告或个性化产品推荐。文案人员可以使用生成式写作工具（如 ChatGPT）来创建标签或标题。

例如，在巴西，汉堡王和麦当劳开展了广告活动，其中 ChatGPT 撰写了口号。

了解有关营销中生成式 AI 用例的更多信息。

4、产品开发和设计

RPA 可以创建自动化的工作流程来处理：

  • 收集客户数据并管理他们的反馈
  • 更新项目管理工具

另一方面，生成式 AI 可以根据现有数据创建新的产品设计或功能，使公司能够快速制作原型并进行创新。

例如，香料和调味品公司 McCormick 与 IBM 合作5，利用他们的机器学习和生成解决方案来创造新的食谱和口味。

5、数据分析和管理

RPA 可以收集和预处理数据，而生成式 AI 可以生成合成数据以扩充现有数据集、填充缺失值或创建用于测试目的的数据。

这种结合可以自动化整个数据分析和数据管理过程，从而获得可靠的数据分析结果。

6、医疗保健

医疗保健领域的 RPA 可以自动执行管理任务，例如安排预约、维护患者记录或处理保险索赔。

而像生成式人工智能这样的智能自动化技术可以在不违反隐私法的情况下创建用于研究的合成患者数据，并根据患者的健康数据生成可能的患者结果。

例如，凤凰城儿童医院6 使用 RPA 和生成式人工智能来执行复杂的任务，例如预测患者营养不良、减少预约失约以及根据季节性数据预测急诊室就诊人数。

7、人力资源

RPA 可以自动执行人力资源任务，例如授予 PTO、安排面试、收集员工数据或管理入职流程。

生成式 AI 可以通过以下方式协助人力资源人员：

  • 创建个性化培训材料
  • 根据历史数据预测员工绩效
  • 模拟对各种人力资源政策的响应

8、零售和电子商务

RPA 可以自动执行与库存管理、订单处理或 CRM 管理相关的任务。

同时，生成式 AI 可用于创建：

  • 个性化产品推荐
  • 虚拟购物体验
  • 基于实时市场状况的动态定价模型

例如，中国研究人员使用 7 PPGAN（个性化指针生成对抗网络）模型来创建简短的产品标题。他们的模型比传统模型的点击率高出 5.18%，而传统模型的点击率为 3.53%。

9、供应链管理

RPA 可以创建一个自动化平台，用户可以在其中跟踪货运、更新库存数据、监控货运状况并生成发票。

在供应链管理中加入生成式 AI 可以帮助创建需求预测的预测模型、优化物流路线或通过模拟场景提供有关中断的宝贵见解。

供应链管理中的 RPA 和生成式 AI 可以最大限度地减少供应延迟并优化对不可预见情况的响应。

10、房地产

RPA 可用于房地产，以自动化物业数据收集、更新列表或处理租赁协议。

生成式 AI 可以创建虚拟物业游览、预测物业价值，甚至根据成本、环境和空间标准创建建筑设计。

例如，用户 8 已经能够使用 Stable Diffusion 创建不同的卧室设计和家具布局。

11、网络安全

可以使用 RPA 自动执行诸如监控网络流量、识别可疑活动或更新安全补丁等任务。

生成式人工智能可以同时模拟不同的攻击场景，生成用于训练安全模型的合成数据集，或根据模式预测未来的安全漏洞。

12、教育

RPA 在教育领域的应用可能涉及学生注册、经济援助计算、课程安排或成绩报告。

生成式人工智能还可以创建练习题、开发个性化学习材料、提供实时反馈等。

13、法律服务

机器人流程自动化可以自动执行文档审查、合同分析或法律计费。

生成式人工智能可以创建法律摘要、模拟不同的法律场景和模拟审判以进行培训，甚至可以根据类似的先前案例提供法律建议。

14、农业

农业中的 RPA 可以自动执行从农作物、灌溉或粪肥添加等数据收集任务。

生成式人工智能可以通过创建农作物产量预测模型、优化农场布局以提高种植效率或模拟旱季或不同耕作技术对供应的影响来提高预测和生产力。

15、制造业

制造业中的 RPA 可能包括库存跟踪、质量控制或订单处理。另一方面，生成式人工智能可以设计产品原型、优化生产流程或创建压力测试场景。

原文链接：RPA Generative AI: Top 15 Use Cases in 2024

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