今年以来，新质生产力成为全社会关注的焦点。新质生产力的特征之一，就是深化新技术应用，尤其是AI及大模型，要加速落地到实际业务场景中，为千行万业提质增效。
2024是大模型技术做深、价值做实的一年。3月20日，在以 “新生产力，质变！”为主题的2024金智维大模型应用暨新品发布会，金智维董事长廖万里在《共启大模型时代的人机协同新范式》演讲中提及，金智维大模型应用产品从研发到落地，都是围绕着解决企业实际需求，实现社会价值和商业价值的目标去实现的。
具体是怎么做的呢？战略上，金智维将RPA和大模型的融合发展，作为其核心战略。产品上，此次发布会推出了AI Agent类新品K-Agent，以及基于K-Agent平台打造金智维Kopilot——一个面向千行万业的智能助手（Copilot）应用集群。
可以看到，金智维的AI探索之路，特别的地方在于，将RPA和大模型相结合，从而为AI在B端业务场景的普惠化应用铺平道路。
RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是一种自动执行业务流程的软件机器人，在2000年初出现，是企业软件领域的“前辈”。而大模型技术方兴未艾，被认为是通向AGI的正确方向。
借此契机，我们来聊聊， “RPA+大模型”的双轮驱动，能为企业智能化带来什么变化？
务实主义，直击大模型的落地痛点
由大模型掀起的这一波AI浪潮，已经进入到了第二年，产业界开始出现了“卷又卷不动，躺也躺不平”的神奇现象。
卷不动，是因为基础模型的参数规模越来越大，对AI算力、高质量数据、人才等要素的投入仍在加大，这让很多商业化路线不够清晰、模型能力又卷不过大厂的大模型厂商，心生退意。
然而，数字经济、产业智能化，又是当下最具确定性的高增长赛道之一。各行各业智能化升级的意愿格外迫切，对AI、大模型等数字技术的需求强烈，这时候企业一旦躺平可能就被时代甩在了身后。
在卷和躺之间，金智维将RPA和大模型融合的务实主义，为我们提供了一种可持续良性发展的思路，具体表现在：
实际。不卷基础通用大模型，而是选择与业内领先的基础大模型厂商合作，避开高投入赛道，发挥自身优势与特点，聚焦行业应用和场景，通过工程化能力，打磨出可落地的产品。
实用。企业智能化升级是一项多技术协同的综合工程，金智维将大模型、AI、RPA等融合，多种技术各取所长，减少大模型在“幻觉”、高成本、不可解释性等方面的挑战，从而加速大模型应用落地，让千行万业真正享受到大模型给业务带来的助益。
实效。大语言模型和RPA自动化机器人的协同，不仅能从技术层面赋能，让企业快速接入大模型能力，还有望重构和优化业务流程，推动企业组织及运营模式的智能化转型。相当于治标又治本，切实为企业降本提质增效，这正是金智维所追求的技术实效。
如今，千行万企都渴望拥抱AI，但智能化究竟该如何开启？很多人和企业是迷茫的。金智维的“务实主义”，为大模型落地构建了一个可行的途径。那么，大模型与RPA的融合，究竟会在业务场景中发挥哪些作用？
三步走，大模型与RPA的融合之路
在务实主义的驱动下，金智维较早便对大模型应用需求做出预判，为了让更多企业切实把握住这一波智能化机遇，更高效、低门槛地接入大模型能力，金智维提前在技术范式和架构方面做了布局，形成了大模型“三步走”战略，以推动RPA与大模型的融合。
第一步，精调领域模型。
与业内优质基础大模型合作，植入金智维十余年积累的行业专精知识库，对模型开展精调训练，形成金融等领域大模型。具备“通识能力+专精能力”的领域大模型，相当于给数字员工一个强大的“大脑”，理解和创造能力大幅提升。
第二步，构建场景级应用解决方案。
将领域大模型与RPA产品相结合，金智维针对不同行业，构建了基于语言大模型和多模态大模型的近十种智能应用解决方案，并结合实际落地应用不断改进优化。其中，LLM让AI Agent具备智能化决策能力，而RPA作为AI Agent的执行单元，借助RPA自动化执行能力，相当于“小脑”，可以自动分解任务并执行。
第三步，打造Al Agent 。
大小脑并用，可以让数字员工像人一样感知、规划、决策、行动、与环境交互。但不同行业和企业的细分场景众多，为每一个场景开发专属的智能助手型数字员工，是一个极为庞大且繁杂的任务。
金智维进一步降低大模型门槛，打造了一系列AI Agent类产品。
图形化的Al Agent开发工具K-Agent平台，可以用最快捷的方式，实现RPA与AI Agent的融合开发，让企业快速开发、部署各类智能助手（Copilot）型数字员工，应对不同的业务场景需求。
基于K-Agent开发的智能助手，充分发挥大语言模型和RPA的能力，依托精调的行业数字员工模型，分析任务指令，规划操作流程，通过RPA调用对应的平台或应用，高效优质地完成业务需求，回答用户问题。
目前，K-Agent已经推出了面向通用场景的数十种数字助手，比如客情维护助手、营销内容助手、舆情风控助手、业务数据查询助手等，同时面向金融、政务等特定行业，打造了专属场景的定制化助手。
以政务领域的政务智能助手为例，面向政务咨询、导办环节，以大语言模型为基础，引入外部和本地优化的知识数据，解决和优化了大模型的幻觉问题，实现精准回答与导办。而新技术的应用，让政务场景的RPA应用开发效率，提升高达180%。
可以看到，大模型与RPA的融合，能够发挥出“1+1＞2”的效果，帮助企业自上而下实现原有业务流程自动化的智能升级，以及更多业务场景智能自动化的发掘与变革，进而推动企业组织架构和运营模式的智能化转型。
人机协同新范式，开启大模型的落地之春
从金智维的战略动作中不难看到，在激发大模型技术价值的过程里，基于大模型融合RPA打造更智能的数字员工，可以切实帮助企业降本提质增效，是当前大模型最具可行性的落地方向，也是企业与智能化的最短距离。
但同时也要看到，ToB市场的“不可能三角”，即大规模、高周转、高毛利不可兼得，同样也体现在大模型产品上，表现在数字员工的普及率、性价比、利润率。对于ToB的AI厂商来说，想打破这个“不可能三角”并非易事。
正如金智维董事长廖万里所说，让大模型真正做到在产业上量产实用，它的效率及成本控制必须是极致的，并且需要有载体承接，RPA和大模型技术正是“天生一对”的技术搭档。
金智维将大模型与RPA融合发展的AI战略，展现出一种人机协同新范式，也让我们看到了数字员工及AI toB市场的新可能。
以质量可靠，提高普及率。金融、政务、营销等专业领域，对生成内容的准确性、完整性都有严格要求，必须解决大模型的“幻觉”问题，而RPA机器人执行任务时几乎没有错误，能够保证数据和操作的准确性。大模型+RPA可以让数字员工不胡言乱语，保证生成内容质量，满足产业场景的需求，从而提高企业接入数字员工的意愿。
以成本可信，提高性价比。RPA可以直接在现有的IT基础设施上运行，无需对系统进行改动，减少了大模型的落地成本。有了大模型之后，RPA可以深层次理解行业知识、客户需求和业务流程，更好地把握企业需求，处理更加复杂的任务和情境。金智维将RPA与大模型相结合，让数字员工变得普惠。
以规模效应，提高利润率。金智维不断打磨和细化AI Agent和RPA产品，降低企业应用AI的门槛，加速推动数字员工进入千行万业。K-Agent平台的流程化、工业化、高效率开发能力，有望更快实现规模效应，提升AI toB项目的利润率，这对于AI企业的良性发展非常重要。
总结一下，金智维基于RPA+LLM打造AI Agent产品，开启组织的人机协同新范式，为企业智能化升级铺设了一条高速路，也为大模型产业化铺设了一条确定性的轨道。
沿着这条AI之路，金智维正在加速突围，更快一步迎向大模型落地的春天。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
