RPA机器人流程自动化因其在各行业领域持续展现的技术优势，成为近年来企业炙手可热的数字化解决方案，市场规模持续扩大。但有投资机构认为，比起2019年的“RPA元年”与2020—2021年的快速增长阶段，当前RPA市场显然处在投资冷静期。与之相反的是，在业务层面，采购RPA的企业比例逐渐增高，并从金融、政务、电商扩展到财务、地产、制造业等。

之所以形成如此强烈对比的两个局面，一方面是RPA市场格局逐渐趋于稳定，另一方面则因为一些企业开始意识到，传统的RPA技术已经难以满足新时代的发展需求，在一些复杂的业务场景上显现其技术的局限性。因此，越来越多的企业倾向基于RPA，融合AI、低代码、大模型等技术打造的数字员工，选择以多技术融合的解决方案代替以往传统的RPA技术。

RPA擅长处理重复性、具备规则的任务，但遇到一些非结构化数据，RPA就变得不那么智能。因此通过图像识别、语音识别、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等AI能力的加持，RPA的使用边界也得以拓展，能够处理更复杂的业务场景，比如营销、客服等。此外AIGC技术的出现，也给RPA的融合发展一个新的契机。

大模型的核心能力在于理解和生成语言，使得用户可以用自然语言的方式，直接表述业务需求。然后，通过AIGC能力，RPA系统可以根据这些需求生成相应的代码，从而控制相关的组件和流程。换言之，用户只需要通过文字或者语音就能控制RPA运行，相比以往需要提前开发培训，融合AIGC、RPA、AI能力的数字员工更适合业务人员使用。

尽管目前已经有很多RPA厂商试图通过这种方式进行产品的升级迭代，但是由于大模型所需的数据不仅要精确而且要足够多，很多厂商往往“卡”在这一步。对于企业而言，这类型的数字员工在成本和时间上的门槛无疑是过高的。

针对这种情况，RPA头部厂商金智维利用多年积累的场景及数据训练，融合RPA、LLM等技术打造AI Agent类产品K-Agent。K-Agent平台经过精心设计和调试，集成了大模型的先进算法和RPA的灵活性，解决了传统RPA在自然语言理解与处理、自动化流程管理、文档处理、代码生成等方面的能力短板。

在应用层面上，金智维已基于K-Agent推出了面向通用场景的数十种数字助手，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。企业可以在K-Agent平台上，依托精调的行业数字员工模型，开发部署各种智能助手，赋能财务管理、人力资源管理、合规风控、客户服务、营销管理等各种具体的业务流程，进而构建出一个完整的企业智能助理体系。

即使是没有编程经验的人也能够通过对话形式，告诉数字员工他们想要完成的任务，然后由数字员工自动完成。更进一步，数字员工不仅可以帮助业务人员完成任务，还可以通过学习和积累经验，持续提高工作效率和准确性。这就像是一个不断学习和进步的员工，它能够适应不同的任务需求，不断提升自己的工作能力。因此，金智维数字员工已经在各行各业中实现了广泛的应用落地，在提升生产力方面发挥重要价值。