句子互动创始人兼 CEO 李佳芮女士受邀在昆仑数智公司内刊《数智创新》-专家视界板块发表题为《RPA 和 AI 技术的发展与实践应用》的专家意见文章，探讨了 RPA 和 AI 技术的发展历程，并分享了这些技术在数字电管家和健康行业数字员工方面的实际应用案例。
昆仑数智是中国石油集团公司贯彻落实党中央、国务院，关于推动新一代信息技术与制造业的深度融合，打造数字经济新优势等决策部署，于2020年11月30日揭牌成立，定位是数字化转型赋能者，以助力数字化转型、智能化发展为使命，致力于建成国内领先，国际一流的流程工业数字化智能化科技公司。内刊《数智创新》面向昆仑数智全公司各级领导，以及业务、研发、市场、职能所有部门的6000多名员工读者，并印送国资委、国家能源局、工信部、中国石油集团公司及众多战略客户，以文辅政，服务数智工作开展。
编者按：近年来蓬勃发展的 RPA 和 AI 技术，能够帮助企业实现工作流程和业务流程的自动化、智能化，为企业的效率提升、成本降低、运营升级提供了坚强的技术后盾，助力企业的数字化转型智能化发展。句子互动是国内领先的对话式营销云技术服务商，其创始人及兼 CEO 李佳芮女士作为对话式 AI 资深专家，简要阐述了 RPA 和 AI 的技术发展，分享了 RPA、AI 大模型技术在数字电管家、健康行业数字员工方面的实践应用，可为企业开发数字员工、创新营销服务提供有益的借鉴。
RPA（机器人流程自动化）和 AI（人工智能）技术被看作是新一代信息技术和经济发展的重要推动力。RPA 技术能够有效地改变现有的工作流程，通过自动化来提高效率，降低错误率，减轻劳动强度，释放人力资源。AI 技术能够模拟并扩展人类的认知能力，帮助人们更好地理解和解决复杂的问题，推动各行各业的创新发展。一方面，可以将 RPA 应用于公共服务、政务服务、医疗健康等领域，以此加快服务流程，提高服务质量，进一步优化运行效率。另一方面，更多投入人工智能的研发和应用，鼓励创新，培养相关的技术人才，进而助力国内科技进步。
RPA 和 AI 有力推动技术应用革新升级，从单一的数字化向更为智能化跃进。RPA 和 AI 有助于数字经济与实体经济的深度融合，通过应用自动化和智能化工具，可以更有效地整合资源，开发新的商业模式，进一步推动经济增长，为实体经济和数字经济的快速发展提供强大的技术支持。
RPA 是一种利用软件机器人模拟和执行人类在计算机上完成的高度重复性、规律性任务的技术。RPA 能够模拟人类在软件应用程序中执行操作，从而实现业务流程的自动化。通常情况下，RPA 是用“机器人”替代人工的一种方式，只不过这个“机器人”是虚拟的，是可以被配置为自动执行一系列处理任务的机器人，例如数据的自动录入、上传、下载、整合、分析等，而实现此类任务的技术就是 RPA。通过 RPA 将基于规则、重复、枯燥的数字化业务流程自动化，企业可以提高生产效率，减少人工成本，并提高数据质量和处理速度。因此，RPA 也被认为是最简单易行的 AI 应用。
早期的 RPA 作为一种自动化技术，可以追溯到上世纪 90 年代。当时随着计算机技术不断发展，企业开始逐渐将日常业务流程转移到计算机平台以提高工作效率。在此过程中，人们逐渐发现许多业务流程的执行仍然需要大量的人力投入，尤其是那些重复性、规律性较强的任务。这使得企业在追求更高效率的过程中，面临着高人力资源成本和错误率的双重挑战。为解决这一问题，研究人员和工程师们开始尝试使用计算机程序模拟人类在计算机上的操作，从而实现对这些重复性任务的自动化。最初，这类自动化技术的主要表现为脚本编程，通过编写特定的脚本程序，实现对计算机操作的自动化。然而这种方法的局限性较大，因为需要具备一定编程能力的专业人士来编写和维护脚本。
随着技术的不断发展，新一代 RPA 技术应运而生。相较于传统的脚本编程，新一代 RPA 技术的主要优势在于其易用性和灵活性。RPA 平台能够让非技术人员通过图形化界面设计和配置使流程自动化，无需编写复杂的代码。RPA 机器人可以在现有的 IT 基础设施上运行，无需对现有系统进行大规模改造。
“十四五”期间中国 RPA 行业持续快速增长，在企业、厂商、技术、应用方面呈现的 RPA 发展趋势如表 1 所示。
由于 RPA 技术的强大和适用性，RPA 市场正在全球迅速增长并取得巨大成功。据 Gartner 预测，2023 年全球 RPA 市场收入将达到 33 亿美元，相比 2022 年增长 17.5%，这表明了市场对于 RPA 的强烈需求和认可。随着 RPA 在各领域的持续渗透，以及 RPA 应用实践的不断成熟，中国 RPA 行业市场规模也在不断增长。根据前瞻产业研究院的数据，2022 年中国 RPA 市场规模达到 35.3 亿元，预计未来 5 年 RPA 行业市场规模 CAGR 将达到 43%，到 2028 年中国 RPA 行业市场规模或将达到 302 亿元。如图 1 所示。
大语言模型（Large Language Models，LLMs）是人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域中的一项重大进展，其演变历程不仅展示了技术创新的力量，也为未来的应用和研究方向奠定了基础。这一进程涉及从早期简单模型的探索到当前高度复杂模型的应用，每一步都反映了对更深层次语言理解和生成能力的追求。
在深度学习技术成为主流之前，语言模型主要依赖于规则基础的方法和统计模型。最初的尝试包括基于规则的语法分析和 N-Gram 模型，这些方法通过分析文本中词汇的出现频率及其相邻词汇的关系来预测语言的下一个单元（词或字符）。尽管这些模型在处理特定的语言任务上取得了一定的成功，但它们在理解语言的深层次结构和上下文含义方面能力有限。
随着深度学习的兴起，特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的应用，语言模型的发展进入了新的阶段。这些模型能够处理序列数据，捕捉长距离依赖关系，大大提升了模型对上下文的理解能力。RNN 和 LSTM 在多种 NLP 任务上展示了其效果，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
Transformer 架构的提出标志着大语言模型发展的一个转折点。2017 年，谷歌的“Attention Is All You Need”论文首次介绍了 Transformer 模型，它通过自注意力机制（Self-Attention Mechanism）允许模型直接学习输入序列中任意两个位置之间的依赖关系。这种结构不仅提高了处理长距离依赖关系的能力，也显著增强了模型的并行处理能力，使得训练大规模数据集成为可能。
OpenAI 的生成式预训练 Transformer（GPT）系列和谷歌的双向编码器表示 Transformer（BERT）模型，分别代表了大语言模型在生成和理解方面的两大进展。GPT 模型通过预训练和微调的方法，展现了在文本生成、语言翻译、问答等任务上的卓越性能。BERT 模型则通过其独特的双向训练机制，为文本理解和信息提取任务设定了新的标准。
大语言模型的应用范围广泛，从简单的文本生成到复杂的语言理解和人机交互任务。它们不仅被应用于自动写作、新闻生成、内容摘要等领域，也在法律、医疗、金融等专业领域中发挥着越来越重要的作用。此外，大语言模型在提高搜索引擎的准确性、改善语音识别系统、开发高级聊天机器人等方面也展现了巨大的潜力。
尽管大语言模型取得了显著的进步，但仍面临诸多挑战，比如：如何进一步提高模型的理解能力、如何解决模型训练过程中的能源消耗问题、如何处理偏见和伦理问题等。未来的发展方向可能包括更加高效的模型架构、更智能的上下文理解能力以及对多模态数据处理的能力。
4.1 基于企业即时通讯云端 RPA 技术开发数字电管家
笔者与国家电网交流过程中发现电力系统存在以下五个问题，阻碍了电力系统的服务效率提升。
（1）电力网格员的专业性无法得到保证。在面对居民关于用电的大量诉求和疑问时，部分问题超出了网格员的解决范围，导致专业性无法得到保证。此外，网格员需要反复回答大量重复问题，而且在维修作业期间，无法及时响应居民的需求。这可能会降低居民对电力系统的信任度，增加用户的不满意和投诉。
（2）电力网格员的响应和服务质量无法得到保证。目前无法有效监控一线网格员的响应效率和对话内容，使得无法准确评估网格员的绩效。同时，无法充分利用对话内容来优化居民用电诉求的服务质量。这导致不能及时发现和纠正网格员的服务不足，影响了服务的质量和效率。
（3）停电通知和国网信息无法有效传达。国家电网无法准确、及时地通过通讯软件和社群向居民发送停电和故障通知，也无法精准地向目标居民推送停电通知和国网的营销活动。这可能导致居民不便和信息不对称，影响用户的满意度和信任度。
（4）内部电力系统预警和网格员服务工单无法及时同步。内部存在信息延迟，其中之一是技术人员离开内网环境后无法实时接收到主网信息和服务器相关的预警信息，导致无法及时响应和维护。此外，网格员的服务工单处理延时和服务诉求响应延时等问题也无法在内部及时同步，从而降低了管理效率的提升程度。电力系统故障的延迟处理和响应，影响到系统的可靠性和维护效率。网格员无法及时获取工单信息，影响到服务的及时性和准确性。
（5）网格员与居民之间的对话数据无法被二次利用。用户宝贵的反馈无法被有效分析和应用于系统改进，限制了服务质量的提升和用户满意度的改善。同时，缺乏有效的服务质量管理机制，运营人员难以准确评估服务质量和及时解决问题。数据的碎片化和分散化使得数据难以追踪和整合，影响了对服务质量的全面把握。
基于企业即时通讯云端 RPA 技术开发的数字电管家是一种创新解决方案，目的是解决当前电力系统存在的一系列问题，提升服务效率，如图 2 所示。
（1）全自动响应，解决居民用电诉求无法 24 小时应答问题
通过全自动响应系统，国家电网可以针对高频问题使用关键词自动回复，实时给到客户应答。对于高频被提问、已总结标准解决方案的问题，系统可以基于居民问题关键词给出自动回复解答。对于不会使用国网 APP 查询电费和问题咨询的居民，系统通过通讯软件提供实时的咨询应答及标准化查询服务。居民的用电问题可以得到快速解答，提升了服务效率。
（2）聚合客服中台，解决网格员无法快速响应咨询和专业性的问题
通过聚合客服中台，国家电网将网格员账号托管在云端，由线上客服协助响应，实现手机端和云端的同时协作，提升响应效率。多个网格员的国网账号托管在云端服务器，所有消息聚合在一个页面，只需少量线上客服即可管理大量账号消息。当网格员无法在手机端实时响应居民用电咨询时，云端客服人员可实时接管响应，确保每一个居民的咨询都能在 2 分钟内得到响应。网格员可以更专注于维修作业，同时居民的咨询也能得到及时的回复。
云端客服人员需要高效地应答居民的问题，并提供专业的服务。客服中台嵌入了辅助侧边栏，在应答过程中可以实时查看居民的用电情况。客服人员可以将常用的应答话术整理成话术库，通过侧边栏一键发送给居民，提升消息的回复效率。标准化的 SDK 将居民的国网账户数据嵌入在侧边栏中，使客服人员能够更加准确地了解居民的用电情况，提供个性化且专业的服务。
（3）绩效统计，解决网格员与居民对话数据无法被二次利用和服务质量管理的问题
通过绩效统计，国家电网可以留存全企业员工的聊天记录，并进行复杂搜索和数据导出。所有托管在云端的国网账号聊天记录都会被留存，并形成基于消息内容的词云统计，展示被高频咨询的问题。系统支持导出任意账号、任意时间的聊天记录，以进行绩效分析和优化服务。这样，国家电网可以实时监控一线网格员的响应效率和对话内容，为提升管理效率提供参考依据。
（4）急速通知和内部预警通报，解决没有及时向居民发送重要通知和警报的问题
通过社交媒体平台向居民发送紧急通知，如停电通知、故障通知等。通过急速通知系统，国家电网可以及时向居民传达重要信息，确保他们能够做好应对和准备。当出现潜在问题或风险时，通过内部通信工具或邮件等方式向关键人员发送预警通知，以便关键人员能够及时采取行动。内部预警通报系统可以帮助国家电网快速响应潜在问题，并采取适当的措施来减轻风险和避免事故发生。
基于企业即时通讯云端 RPA 技术开发的数字电管家，为国家电网的供电网格化服务带来了革命性的改进。通过快速便捷的沟通渠道、自动化处理问题的能力以及个性化的服务特点，数字电管家为居民提供了更高效、更专业、更及时的电力服务体验，推动了电力系统的现代化和智能化发展。
AI 技术和大语言模型的发展为健康行业的数字员工带来了广阔的前景。其强大的语言处理能力、丰富的医疗知识储备、数据分析和挖掘能力，以及创新应用的可能性，使数字员工在健康管理和健康服务中发挥越来越重要的作用，提高用户的健康体验和服务效果。
随着科技的不断进步，结合人工智能和营养学的知识，数字营养师可以为用户提供个性化的健康营养方案，并推荐合适的产品。
数字营养师是一个应用人工智能技术的虚拟助手，旨在帮助用户管理健康和营养。通过大模型能力，具备深度分析用户需求、定制化分析推荐产品、识别风险情况转人工等功能，提供全方位的服务。数字营养师可以回答用户的健康问题，为其制定个性化的营养补剂推荐和健康管理方案，还能陪伴用户进行多轮对话。
个性化服务：数字营养师根据用户的基本信息和需求场景，提供定制化的健康管理方案和营养补剂推荐。它能深入分析用户问题的意图，针对不同领域的问题提供恰当的解答，满足用户的个性化需求。
专业知识和准确性：数字营养师具备丰富的经验和专业知识。它能认真回答用户的问题，提供准确的营养学知识和健康建议，帮助用户做出明智的选择。
用户体验和便捷性：数字营养师通过对话的方式进行交流，使用户能够方便地获取所需信息。用户可以随时随地向数字营养师咨询关于健康和营养的问题，获得及时的帮助和建议，提高了用户的健康管理体验。
数据支持和持续改进：数字营养师根植于企业的业务数据，通过数据处理和系统搭建，不断完善自身的服务能力。它能从用户的反馈中获取有价值的信息，进行数据分析和改进，为用户提供更好的健康管理方案。
健康咨询和问题解答：用户可以向数字营养师咨询常见的健康问题，例如饮食、营养需求、健康管理等方面的疑问。数字营养师会根据用户的问题提供专业的解答和建议，帮助用户更好地了解和管理自己的健康。
营养补剂推荐：数字营养师可以根据用户的个人情况和需求，推荐适合的营养补剂产品。它会综合考虑用户的年龄、性别、健康状况等因素，为用户提供个性化的营养补充方案，帮助其获得全面的营养支持。
健康管理方案：数字营养师能够根据用户的基本信息和需求，制定针对性的健康管理方案。它会结合用户的生活习惯、饮食喜好等因素，为用户提供个性化的健康管理建议，帮助用户改善生活方式，提升整体健康水平。
多轮对话陪伴：数字营养师不仅是一个问题解答的工具，还可以进行多轮对话陪伴用户。它可以与用户进行有趣的闲聊，提供情感支持，增加用户的参与感和满足感。
数字营养师作为融合人工智能技术和营养学的创新应用，为用户提供了个性化的健康管理服务。通过与数字营养师的互动，用户可以获得专业的营养知识、定制化的健康方案和合适的产品推荐，从而实现更好的健康管理和生活质量提升。随着技术的不断发展，数字营养师在人员健康旅程中扮演越来越关键的角色。
随着人们对健康的关注不断增长，个性化健康服务成为健康行业的热门话题。基于 AI 技术提供个性化健康服务越来越受到关注，尤其 AI 数字陪伴师，将在人们的健康管理、需求了解以及信息传递等方面带来革命性变化。
在传统的健康服务模式中，人们常常面临许多不便和风险，尤其消费陷阱、记忆力衰退、心理健康问题以及饮食困扰等，极大影响和危害中老年人健康快乐的晚年生活。由于缺少家人陪伴和沟通障碍，中老年人往往无法得到及时的帮助和支持。AI 数字陪伴师的出现将改变这一现状。
借助大语言模型驱动的 AI 技术，AI 数字陪伴师能够成为个人的健康管家和助理，为中老年人提供个性化的健康服务。通过与用户对话，AI 数字陪伴师可以根据个人情况定制健康计划，包括饮食、运动等方面的建议。它还能通过智能硬件和智能提醒功能，及时通知家人和提醒老人注意事项，如图 4 所示。
AI 数字陪伴师不仅能够与用户进行智能对话，了解他们的需求，还能进行数据分析和意图识别。它可以建立个人信息、疾病历史、药物防伪等知识库，为用户提供个性化定制的内容，如兴趣爱好、身体保健等。此外，AI 数字陪伴师还可以解读体检报告，辟谣健康资讯，提供健康报告和问卷机器人等服务。
AI 数字陪伴师为整个健康行业注入了新的活力和创新思维。未来，AI 数字陪伴师的发展和应用将进一步提升个性化健康服务的质量和效果，让每个人都能享受到更好的健康管理和关怀。
营销领域的 AI 工具占比越来越大，AI 正逐渐成为私域营销的得力助手，如图 5 所示。
数字健康助理将人与机器紧密结合，提供全天候、个性化的服务，帮助用户实现健康生活目标。数字健康助理是一种结合了人工智能技术和健康知识的创新工具，具有以下特点和优势：
个性化服务：数字健康助理通过深度学习和大数据分析，能够了解用户的健康需求和习惯，提供个性化的健康建议和解决方案。
全天候在线：数字健康助理可以随时随地为用户提供服务，无论是在工作时间还是在非工作时间，用户都能得到即时的回应和支持。
情绪价值提供：数字健康助理具备情感智能，能够感知用户的情绪，并通过耐心解答和温馨的回应提供情绪上的支持和安慰。
高效服务：数字健康助理能够快速解答常见问题，提供准确的产品推荐和营销物料，帮助服务商更高效地服务顾客。
数字健康助理的实际应用场景在客户生命周期管理、产品咨询与售后服务、营销推广方面。
客户生命周期管理：数字健康助理通过全流程的服务，帮助用户制定健康计划、解读健康报告等，提供个性化的产品推荐和优惠，促使用户持续使用健康产品。客户生命周期规划如图 6 所示。
产品咨询与售后支持：数字健康助理能够回答用户关于产品的常见问题，解决售后投诉和负面情绪，并引导用户转人工服务以提供更专业的支持。
营销与推广：数字健康助理帮助服务商快速生成私域营销物料，提供最新资料的快速搜索，帮助服务商为更多客户提供服务，并增加营销效率。
结合 RPA 与 AI 技术，企业能够更高效地实现信息处理和数据分析，从而促进决策的精准性和响应速度。RPA 技术的引入，能够自动化和优化重复性高、耗时长的工作流程，释放人力资源，让员工专注于更具创造性和战略性的任务。同时，AI 技术的引入可以实现更智能的交互体验，如自动回复、智能助手、数据分析和预测等，极大地提升工作效率和用户体验。
以上是句子互动创始人兼 CEO 李佳芮女士受邀在昆仑数智公司内刊《数智创新》-专家视界板块发表《RPA 和 AI 技术的发展与实践应用》的全部内容。未来句子互动将携手更多的国企和央企，共同推动数字化转型和智能化发展。昆仑数智作为中国石油集团公司推进数字化转型的重要战略举措，其成立背后凝聚了建设网络强国和数字中国的宏大目标。通过与更多国企和央企的深入合作，句子互动将致力于将其核心技术和成功经验推广到更广泛的应用场景中，为中国的数字经济发展贡献力量。
