ChatGPT与RPA技术结合的应用分析

叶春艳，曾定德

（海南 海口 570236）

0 引言

ChatGPT是由Open AI开发的人工智能语言模型，作为今年自然语言处理（N LP）领域的明星产品，目前正处于蓬勃发展阶段。GPT模型已经发展到4.0阶段，GPT 4.0与前代相比不仅在语言处理能力上有所提高，还具备对图像的理解和分析能力。随着深度学习技术和神经网络模型的不断进步，ChatGPT已经在众多场景展现出强大的能力。

RPA（Robotic Process Automation）是一种自动化技术，它能够执行重复性、规律性或具有高度标准化要求的任务。这种技术可以自动完成各种业务流程和任务，包括数据输入、信息提取、报告生成、自动审核、基本决策等操作，就好像模拟一个人类用户在计算机中完成这些任务一样[1]。

1 ChatGPT应用分析

1.1 ChatGPT最新模型能力

ChatGPT的最新模型GPT-4已经具备了从图像中获取和分析信息的能力。GPT-4不仅可以阅读图像，还可以从图像中提取逻辑，进行分析思考，GPT-4对图片的理解能力、逻辑分析能力、物理等学科的知识储备都赋予了这个模型强大的智能。此外，GPT-4的文本容量处理能力也远远超过了前代模型。在ChatGPT模型中，单次文本输入最多只能达到3 000个单词左右，而GPT-4模型则最多能够处理的文本超过25 000个单词，是前代模型的近8倍，大幅度提高了阅读、分析和生成长文章的能力[2]。

随着从语言模型向多模态模型的演化，GPT-4在接受图像和文本两种模态输入方面做到了极好的表现，并且能够通过文字给出精准的文本答复，在许多不同场景下展现出强大的能力。例如，在物理题中提供相应的示意图，GPT-4可以给出具体解题步骤和答案。又如，通过提供一篇论文的截图，GPT-4能够总结论文中的主要内容，并根据用户的进一步提问为内容补充细节信息，展现出了令人印象深刻的能力。

1.2 ChatGPT典型应用场景

随着技术的迅速进步，ChatGPT所代表的AI生成内容（AIGC）极大地解放了生产力，其广泛的应用场景和市场价值正在推动其商业化快速发展。尤其是在Diffusion、Transformer和Clip等模型的不断推陈出新下，AIGC在多个领域实现了商业化落地，并有不少热门产品问世。在代码生成、文本生成、图像生成、音视频/游戏等领域，已出现多款热销产品。

（1）在代码领域方面。基于OpenAI的Codex模型，Github推出的Copilot已具备代码生成、补全、建议等功能，用户数突破了百万的级别。

（2）在文本领域方面，ChatGPT已经开放了API接口，微软已经在Bing和Dynamic365等应用中接入了该技术。除此之外，GPT-4也已经开放了纯文本API，在图片理解、推理和学术考试等方面展现出了其强大能力，并将应用于更多的场景。例如，在Word文档中，用户可以简要描述内容，通过ChatGPT生成初稿或创作其他文件；在Excel中，它可以分析趋势并进行数据可视化，而不需要使用复杂的公式；在PPT中，它可以根据用户要求生成演示文稿，也可以将其他文件转换为精美演示文件；在Outlook中，它可以挑选有价值的邮件并总结相关要点，并可以提供回复建议。

（3）在图像领域方面，Stable Diffusion和MidJourney等图像生成应用已经突破千万用户的数量，是商业化模式最成熟的领域之一，国内也在积极布局。

（4）在音视频/游戏领域方面，由于模型复杂度和算力要求更高，起步相对较晚。不过，百度的文心一言模型已经具备对视频生成的能力。

2 RPA应用分析

根据MarketsandMarkets发布的市场调查报告书《机器人流程自动化（RPA）的全球市场预测2022年：自动化解决方案、决策支持与经营管理解决方案、互动解决方案》，全球机器人流程自动化（RPA）市场规模预计在2017至2022年间以30.14%的年复合增长率发展，2022年达到24.67亿美元。类似于工业机器人的作用是提高生产率和质量来改革和升级制造产业一样，RPA软件机器人正在完全改变对业务流程管理的认知，显著提高工作准确度和周期时间，并提高企业事务处理的生产效率。

RPA技术的应用场景需要满足两个要求：大量重复（这是RPA必需的）和规则明确（这使得RPA成为可能）。基于此，RPA软件机器人可以应用于任何业务场景和行业中。例如，在财务领域，RPA财务机器人可用于实现财务处理自动化：在费用报销时，智能审核、自动付款、进行自动账务处理；在采购方面，可以实现自动发票查验、供应商对账；在销售订单及收款方面，可以实现订单发货、收款核销；在总账到报表的处理方面，还可以实现关帐、标准记账分录处理、关联交易处理、单体报表和合并报表出具等[3]。在税务领域，RPA税务机器人可用于实现税务处理自动化，例如，增值税发票开具、进销项差额提醒、发票验真、税务分录编制与录入、纳税申报准备、税务数据核对校验、纳税申报等。

目前，RPA技术已经与一些AI技术结合，如OCR、图像识别、语义识别等。通过这些技术，RPA机器人可以“阅读”打印和手写的文字，实现发票、身份证、银行卡等的识别；通过语音识别技术，RPA机器人可以“听懂”人类对话，结合语义识别技术，就可以实现形成会议记录（文字）和实时翻译等功能。

3 ChatGPT与RPA技术差异与结合点

ChatGPT和RPA的目的不同。ChatGPT是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于理解和生成人类语言，以帮助用户解决问题或进行人类交流。而RPA则主要关注于自动化执行重复性、基于规则的任务，从而提高效率和减少人为错误。

ChatGPT和RPA的技术特点不同。ChatGPT专注于最大程度地减少客户的响应时间，为企业提供全面的客户服务，使企业不需要花费大量的资源来维护咨询服务。而RPA则提供了自动化人工后台工作流程和IT工作的能力，这些工作往往是重复的和耗时的。RPA的商业成果集中在以较低的人力资本成本实现流程自动化。

RPA系统的局限性是只能根据预定义的规则自动化执行流程，导致它们无法处理复杂或非结构化的数据。相比之下，ChatGPT作为一种大型语言模型，它能够理解自然语言并生成类似人类的响应。通过基于ChatGPT实现所“说”即所得的模式，RPA的使用门槛将更低，这有助于RPA的进一步普及。实现人类自然语言和RPA系统的顺畅交互至关重要，这需要解决人类语言与机器语言不匹配的难题。目前，用户要使用RPA系统，必须学习相关的操作规则，以系统能够理解的方式发布指令，这给用户和RPA系统之间添加了一堵墙。

将ChatGPT和RPA结合使用，可以改善客户互动性并自动化处理更复杂的流程。ChatGPT能够扩展RPA的适用范围，在结构化、半结构化和非结构化数据的自动化处理中发挥重要作用。在自动化端到端流程上，ChatGPT可以让机器人像人一样去理解语言并做出决定，以提升用户体验。ChatGPT在文本自动摘要、自动问答系统、自动文本生成、自动内容创建与生成、自动翻译及内容质量检查等场景中，都能够配合RPA更高效地实现业务流程自动化。结合ChatGPT和RPA可以加速RPA的实施，提高RPA的运行效率，帮助工作人员实现更加灵活的工作方式，不再需要花费大量时间来完成重复性任务。

图1 ChatGPT与RPA结合方案示意图

4 ChatGPT与RPA技术相结合的应用场景分析

4.1 智能化数据录入与处理

R PA系统可以自动获取每天的项目日报和项目管理系统中的项目信息，并将这些数据提供给ChatGPT。ChatGPT通过分析这些数据，通过聊天界面与使用人进行多轮对话，微调模型以适应其工作流程、汇总记录内容，最终生成具有实时数据支持的项目周报。这个过程实现了全自动化的报告生成和发送，RPA通过电子邮件或即时消息的方式将周报发送给项目团队。

通过ChatGPT对大量数据的准确分析和处理，周报的准确性和可靠性大幅提高。与此同时，由于综合了使用者的个性化需求和实时数据支持，这种自动化周报生成方式让项目团队更好地了解项目的进展情况，并及时做出调整和决策。这种方式有助于提高整个项目的成功率和质量。

4.2 智能化文档生成

通过将ChatGPT与RPA技术融合，可以帮助企业员工结合事实资料，自动生成Word、PPT。RPA可以为ChatGPT提供真实的信息数据来源，以有效避免ChatGPT凭空编造内容。使用人只需通过多轮对话输入需求，就能够在几秒钟内完成重复烦琐的资料收集、整理、定制化文案与PPT的生成。使用人在此基础上进行润色与修改，可大大减轻基础工作量和内容创作的压力。

同时，结合ChatGPT和RPA可对业务流程进行“加工”，形成完善的解决方案，并以使用人易于理解和执行的方式返回结果。这里的RPA已经不是简单的执行单一指令的机械化流程了，而是能给出一个完善的解决方案。同时，借助RPA系统的能力，可以调用企业各个业务系统来执行这个方案，并给出方案执行的结果。

例如，使用ChatGPT+RPA系统，为销售人员提供销售情况和用户画像的分析，生成优化建议，并形成年终总结报告。ChatGPT系统可以将上述需求形成结构化需求描述。RPA系统能从CRM系统提取上年的销售数据，并使用Excel或Python脚本按月汇总和分析数据。RPA系统能够使用文本挖掘和自然语言处理技术分析客户数据，提取客户画像特征，将其整理到报告中。此外，RPA系统还能够从公司销售系统中提取销售数据，利用数据分析工具进行数据分析与比较，生成差异报告和改进销售策略的建议，并使用自动化报告生成工具自动生成年终总结报告。

4.3 智能客服

结合ChatGPT和RPA的智能客服系统可以在以下三个方面获得显著提升。

（1）复杂需求的理解。智能客服系统不再仅仅是识别关键词，而是可以从一大段话中理解客户的真实需求。客户可以像面对人工客服一样，按照自己的逻辑把需求讲述出来，而不用再关心自己要怎样说才能让系统“听得懂”。

（2）多轮对话。以往的对话式AI之所以被广为诟病，一个重要原因就是缺乏多轮对话能力，不能联系上下文来理解人类语境。在智能客服这个场景中，复杂的业务需求，往往一次对话是不能解决的，需要多次对话才行。ChatGPT部分解决了这个问题，客户可以通过多轮对话的方式，一步步解决一个复杂的问题，或者办理一个复杂的业务。

（3）结构化回复内容的生成。智能客服系统可以基于客户需求返回一个结构化的解决方案，而不再仅仅是简单的回复或业务链接。借助ChatGPT的内容生成能力，智能客服系统可以有针对性地解决客户的业务需求。

结合ChatGPT和RPA的方式已成为智能客服应用场景中的最佳选择，ChatGPT在智能客服终端与用户进行自然交互，RPA在后端调用需要的业务流程，进行流程自动化办理，并将结果返回给ChatGPT，让其以便于理解的解决方案方式呈现给用户。例如，当客户询问某个订单状态时，ChatGPT可以通过解读客户的问题，直接启动RPA流程，进行内部系统的查询。同样地，当客户咨询某些知识时，RPA会启动ChatGPT，完成结构化回复答案的生成。特别是在一些容易引起冲突的场景下，ChatGPT表现出无可争议的优势，因为它能以平静的态度回答各种棘手问题，从而提高客户的满意度。这种结合方式能够为客户服务中的自动化过程提供更高效、智能、准确的解决方案，从而提高客户服务的质量和效率。

5 结束语

虽然ChatGPT和RPA在技术特点上有所不同，但两者的互补性可让它们实现协同作用。这种结合能够发挥更大的潜力，为企业提供更高效、智能的解决方案。企业可以通过将ChatGPT与R PA相结合，在客户服务、数据输入以及其他多个层面实现数字化转型。这种整合不仅可以提升企业的运营效率、降低成本，还能帮助企业更好地应对市场变化，提高竞争力。随着自然语言处理技术和机器学习技术的不断发展，ChatGPT可以实现更加智能化的问答和交互应用到更多的领域，如医疗、教育、金融等。同时，随着自动化技术和智能化技术的结合，RPA可以融合ChatGPT实现更高级别的自动化，应用到更多的场景，例如智能制造、智能物流、智能城市等。■