如果你去问一家传统银行的CIO“什么是数字员工?”他可能会回答:“就是能自动完成对账、报表的RPA机器人”;但如果你去问一家互联网公司的CTO,他大概率会说:“是能理解任务、会自我规划的AI Agent。”
这背后反映的是数字员工的“身份之争”:
RPA路线强调执行力,能把重复、规则明确的事务自动化;AI智能体路线强调理解力,可以处理非结构化、模糊性更强的任务。但现实是,单一的RPA容易陷入“能干活,但不会变通”;单一的AI Agent又常常“会思考,但难执行”。真正能进入企业生产体系的数字员工,需要的是“认知+执行”的双引擎。
据IDC《中国RPA+AI解决方案,2024》研究报告,AI Agent与RPA的融合,即“大模型+Agent+RPA执行单元”的架构,为突破传统RPA的瓶颈提供了技术范式与市场实践参考,智能体流程自动化(APA)模式将推动企业从流程优化迈向全链路智能决策的转型方向。市场已从“谁更好”转向“如何结合”的阶段。
在这条融合之路上,不同厂商展现出了差异化的解题思路。
以UiPath为代表的国际化厂商仍然以RPA为基底,不断叠加AI模型接口,强化自动化的智能性。其优势是产品稳定、生态完整,但在中国市场的信创兼容、安全合规上存在明显挑战。
国内大模型厂商如百度、阿里,更偏向从AI Agent切入,把大模型理解力放在核心位置,强调知识问答、智能分析等场景。不过在执行端,很多时候需要依赖合作伙伴的自动化平台来“落地”,容易出现“认知强、执行弱”的问题。
以金智维为代表的数字化转型综合解决方案提供商,选择了另一条路径,在RPA执行框架的基础上融合大模型,让AI Agent不只是“会说”,而是真能“干活”。这种结合,使数字员工在复杂场景里更能跑通价值闭环。
这种路径差异,也解释了为什么有的数字员工还停留在“概念演示”的阶段,而有的数字员工已经能在财务对账、供应链管理、客服运营等场景里长期稳定运行。
对于企业而言,选择数字员工方案的关键,是要回答三个问题:
第一是能不能快速嵌入现有业务,企业的系统环境复杂,数字员工必须具备工程化与交付能力,而不仅是实验室里的Demo。
第二是能不能长期稳定运行,在财务报表、合规审核这类高风险场景,错误容忍度极低,这要求平台既有智能理解力,又能保证操作的可控与准确。
第三是能不能创造实质价值,数字员工的价值最终要体现在业务指标上,比如人效提升、错误率下降、流程周期缩短。
根据IDC与中研普华等多家机构的市场研究,RPA与AI模型融合的方案正在获得越来越多的企业青睐,那些能够将“任务理解(认知)”与“流程执行(自动化)”结合起来的厂商,更容易在落地项目中被企业选中,并取得比仅有单一路线更稳定与更具可持续效果的成果。
数字员工并不是RPA和AI Agent的二元对立,而是两者的融合演进。只靠RPA,容易止步于流程自动化,只靠AI Agent,也容易流于“会说不会做”,真正能走进企业日常运营的,是既懂业务、又能干活的融合型数字员工。
当下市场上,不同厂商在这条路线上各有探索,一些深耕企业级市场的玩家通过“认知+执行”的结合,把数字员工真正变成企业可信赖的“新同事”,它们更懂行业,也更能落地。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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