RPA (机器人流程自动化)随着AI和大模型的发展，RPA正在从基本的自动化工具变成更智能化、能处理更复杂决策和分析工作的“数字员工”。这使得RPA能够在零售业的数字化转型中扮演重要角色。
在过去，RPA主要用于处理数据录入、报告生成等简单重复的流程。而现在，RPA已经可以应对更多样化的业务场景，例如客户服务和财务分析，这使得它的可能性大大增加。
现在的RPA已经分为三个阶段：基础自动化，智能自动化和超级自动化。基础自动化的工作逻辑是员工需要理解大量的编程组件和相关背景知识，然后手动完成参数配置以实现流程自动化。智能自动化则是RPA与AI的结合，可以处理非结构化数据，对数据录入、审批、风控等岗位进行赋能。超级自动化是RPA与AI大模型/低代码/数字孪生等技术的集成，可以完成更多的数字化改造。
大模型在RPA的发展过程中起到了重要的角色，让RPA功能变得更智能化。利用大模型，RPA可以自动理解和执行人类的意图，甚至形成自动执行的流程。此外，大模型还能理解知识和业务逻辑，形成自己的判断，按照需要执行任务。
在短短几年内，RPA已经从“四肢”进化成了“大脑”。当下，RPA已经可以作为各类智能化技术的连接器，在流程中得到应用，变成流程的一部分。同时，RPA的能力也在深度和广度上都得到了提升，能处理更加复杂的任务，提升效率和易用性，同时也从中后台的处理、核对、统计延伸至前台营销，更加灵活地帮助企业解决问题。
RPA在零售业中的应用
RPA以其高效的处理能力，广泛应用在零售电商行业的各个环节。其主要针对流程固定、规则明确以及重复性高的工作，如财务汇总、对账、电商客服/商品运营等，为企业提高人效。
在用户数据运营方面，RPA能有效地帮助品牌方自动化处理和分析跨平台的商品评价信息和业绩情况，使企业直观地感受到效率的提升。同时，RPA的配置效率高，轻松优化数据处理和分析流程，省时且免去训练成本。
私域运营中，随着公域流量红利逐渐消失，RPA在社群运营管理中的应用同样不可忽视，如通过自动化运营AI机器人，提高群发消息和内容审查的效率，有利于提升用户长期价值和忠诚度转化。
面临数字化转型的需求，AI+RPA的融合可形成数字员工，助力零售企业以较少的人力投入完成更多工作，提升人效。RPA作为一个"连接器"，不需要改造现有系统就能整合各类数据资源，有助于企业在数字化转型中有效实现创新。
未来，伴随着企业对相关技术的深入理解和信任程度提升，RPA的应用面将进一步扩大，尤其在供应链管理、库存控制、客户营销和数据分析等方面拥有更多潜在的应用机会。
如何选择您的RPA“数字员工”
RPA能有效直观地帮助零售企业降本增效、优化客户体验，许多企业也正逐渐认可其价值并采用，来应对日益增长的市场竞争和消费者需求。
企业对RPA厂商的评判通常会从品牌实力和产品能力两大维度进行。
品牌实力方面，关注重点包括解决方案的先进性、售后服务能力、成功案例数量和品牌资质。这些指标都能直观地体现出厂商的综合业务实力和市场影响力。
在产品能力方面，企业更关注的是产品的适用性、稳定性、易用性、智能化程度和用户满意度。这些体现了厂商的产品技术实力，以及产品在解决实际业务问题上的有效性和实际应用满意度。
其中，适用性反映了产品在多场景下的通用性能力，稳定性则关乎企业业务的稳定运行。易用性是RPA智能化应用落地的关键因素之一，有利于快速推动方案的成功落地和工具在企业内部的应用普及。智能化程度则能帮助企业更准确地预测市场趋势和消费者需求，优化运营效率。而用户满意度则体现了用户对产品的认可程度和推荐意愿。
衡量品牌实力的指标多带有主观性，而产品能力的评估则更侧重于客观的量化标准。不同规模的企业在选择RPA厂商时的侧重点可能不尽相同。通常，大型企业往往更看重厂商的品牌实力，而中小型企业则更注重产品能力及其价格成本。
结语
RPA的快速发展正在颠覆传统的工作模式，以其强大的智能处理能力，帮助企业实现精准而高效的流程管理。随着更多的业务场景进入RPA“数字员工”的服务范围，以及更多的企业开始实施数字化改革，相信RPA将持续协助零售业突破固有的业务边界，实现更大的商业价值。
文章来源：虎嗅APP
