隨著自動化技術的飛速發展和強大工具的出現，業務運營方式正經歷深刻變革。其中，生成式AI與機器人流程自動化（RPA）成為顛覆性技術的代表。

RPA能高效準確地簡化重復性、基于規則的任務，而生成式AI則憑借適應性、創造力和速度，進一步提升自動化水平。二者相結合，預示著組織在流程自動化方面將迎來全新實踐。

01

生成式 AI + RPA，改變業務格局

高科技行業有望通過結合生成式AI與RPA獲得巨大收益。筆者認為融合這兩種技術將從以下方面對企業產生深遠影響：

提升總體效率：將RPA用于自動化重復性的手動任務，再結合應用機器學習和預測分析的生成式AI，能夠節省時間和資源，同時減少錯誤發生。

增強決策能力：生成式AI通過分析大量數據提供洞察力，助力企業做出更明智的決策。接著，RPA能夠迅速高效地執行這些決策，形成流程自動化的無縫循環。

簡化客戶服務：生成式AI通過分析客戶數據識別模式并提供個性化建議，RPA針對下一階段的優化采取相應行動，確保任務的及時準確執行，從而顯著提升整體客戶體驗。

改進產品開發：生成式AI通過分析客戶數據和市場趨勢識別新產品開發機會，RPA可自動化產品設計、測試和發布等任務。

此外，生成式AI與RPA結合在各領域都具有很大潛力。

在欺詐檢測、金融服務等方面，生成式AI可分析客戶數據生成個性化響應，而RPA實時處理請求。

整合這兩種技術也可顯著改進內容創作。借助大型語言模型（LLM），內容創作變得更高效、多樣且易實現，從而提高生產力和質量，降低企業成本。

同時，具備LLM的生成式AI可在社交媒體管理方面實現自動化并提高參與度，快速生成高質量客戶響應，加強客戶服務，提高滿意度。

在法律合規領域，具備LLM的生成式AI亦發揮重要作用，能自動生成法律文件及執行合規檢查，實現準確、高效報告，降低違規風險和法律成本。

02

投資生成式AI與RPA的價值評估

實施生成式 AI 和 RPA 解決方案的相關成本差異很大，具體取決于多種因素。

首先需考慮自動化任務的復雜性，復雜任務需更先進技術，成本相應增加。

其次是所需自動化程度，若需大量任務自動化，可導致投資多種解決方案，成本上升。

第三是解決方案定制程度，定制方案通常比現成產品貴，需更多時間和資源開發。

第四是持續維護和支持成本，因解決方案復雜性、組織規模和支持級別而異。

總的來說，實施生成式AI和RPA解決方案的成本可能從數十萬美元至數百萬美元不等，還需考慮培訓、定制和持續支持的額外成本。然而，從長期來看，提高生產力、運營效率及降低成本的潛在好處可能超過初始投資。

筆者認為，要在公司內部有效管理生成式 AI 和 RPA 解決方案，必須具備以下技能：

·技術知識：技術知識至關重要，了解了解生成式 AI 和 RPA 中使用的基礎技術和編程語言有助于有效實施和管理解決方案。

·分析技能：分析技能能幫助識別優化和提高AI和RPA解決方案性能的趨勢和模式。

·項目管理技能：管理項目、分配資源和確定任務優先級的能力，以確保 AI 和 RPA 解決方案在預算范圍內成功實施。

·溝通技巧：與技術和非技術利益相關者進行有效溝通的能力，對于確保每個人都在同一頻道上并了解已實施解決方案的好處和局限性至關重要。

·解決問題的能力：解決問題的能力有助于應對AI和RPA解決方案中的挑戰并找到有效應對方法。

這些技能在數字化世界中變得愈發重要，隨著生成式AI和RPA技術的廣泛應用，我們或許會探索到更多新的所需技能。

03

IT組織在自動化技術發展中將面臨重大變革

隨著AI工具和RPA的不斷發展，IT組織在結構和運營方面將面臨重大變革。一個關鍵轉變是對新技能的需求，人工智能和RPA的興起將要求企業招聘在機器學習、數據科學和自動化技術等領域具備專業知識的員工。

另一方面，實施人工智能和RPA解決方案需要加強跨職能協作。為滿足這種協作需求，IT團隊、業務部門和其他利益相關者必須密切合作，確保開發出的解決方案能滿足業務需求，可能還會推動創建融合團隊。與此同時，AI和RPA解決方案的部署將簡化流程，自動化許多手動程序，從而使IT組織有更多時間專注于創新和數字化轉型等戰略計劃。

此外，IT組織的敏捷性也將得到提升。AI和RPA解決方案的應用將提高組織對不斷變化的業務需求和市場條件的快速響應能力。因此，IT組織應預見到結構和運營上的重大變化，并保持靈活性和敏捷性，隨時投資合適的人員和技術以適應未來發展。

最后，無論技術是舊的還是新的，組織都應關注解決業務痛點，挖掘可能顛覆現有業務或創造新機會的潛力。這些考慮因素對于任何企業來說始終是關鍵基礎。

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