RPA不是什么新鮮事物，只是最近AI大火，有了AI 的加持RPA變得更加厲害了。另外有些同學對于RPA與AI的關系有點疑惑，可能有所混淆，這里也列舉一下他們各自適用的場景。

AI結合RPA使用可使流程機器人變得更“聰明”，并使更多業務流程實現自動化。

結合AI能力的RPA連接器應用場景

應用場景1：界面識別

需要識別出軟件里有多少界面元素，一般的RPA軟件都能做到。

但有些軟件不在本地操作系統里運行，而是運行在遠程計算機。這種情況下，就可以運用AI識別界面。

通過深度學習模型去訓練，在模型里，只要按下一個鍵，機器人就能自動識別，把虛擬機里的基本元素，如輸入框、按鈕、標簽等用綠色識別框標記。不僅可以識別帶文字的元素，針對沒有填內容的空白輸入框，也能準確識別。

應用場景2：訂單管理

某航運公司傳統的客戶查詢數量非常龐大。其現有的員工只能及時處理大約30％的查詢。

通過使用基于AI的RPA實施解決方案，公司能夠端到端自動化其查詢管理流程。從收件箱提取傳入的查詢后，自定義NLP模型將分析客戶查詢的上下文并提取數據，例如來源、目的地、重量和物料。有了這些基本參數，機器人將自動生成響應并向客戶發送例如運輸標簽或成本估算的電子郵件。

應用場景3：合同識別

財務領域經常要識別和處理合同，從合同正文里提取關鍵信息較為麻煩，因為合同沒有標準格式，比如甲乙方的位置、合同金額、到期時間等。

用RPA產生的AI能力進行訓練，能在合同掃描件里提取出所需要的總金額、賬期、供應商等關鍵信息，然后用RPA把這些信息送到財務，給財務提供一個成本的管理依據。

應用場景4：在線客服

地產公司的物業部門通常會設立一個集中的呼叫中心。為了提高用戶的服務質量，當業主撥打物業電話時，會直接接入到呼叫中心。

呼叫中心有200多個人工客服可以直接回答簡單問題，對于一些類似維修等問題需要先做下記錄再修理。AI則可以理解人說話的意圖，并做出簡單回復。

另外，公司郵箱每天能收到一些郵件，需要每天有人收郵件并歸類為客戶或潛在客戶。這些客戶需要進行初篩，判斷公司規模及相關信息。

商機郵件處理機器人，能自動收郵件、查詢客戶和分類。如果是歸為潛在客戶，還能自動查該公司大概情況，自動回復郵件，把處理的信息存到Excel表格里。

RPA+AI的大趨勢

AI對RPA的賦能不僅突破自動化的場景壁壘，有力促進了RPA場景的延伸，實現對業務場景更廣范圍的支持。另外，AI對RPA產品自身的能力提升也是非常顯著且未來可期（如智能決策和自學習），有利于打通產業價值鏈各個環節，形成產業流程閉環優化，為整體產業變革帶來更深遠的意義。

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uipath version：

 官方文檔地址：https://docs.uipath.com/zh-CN/studio/standalone/latest/user-guide/flowcharts

業務流程：

 業務描述：讀取郵件模板，讀取Excel里面的每一行的信息，生成郵件內容，然后自動發送郵件（一行發送一次郵件）

郵件模板：

 Excel內容：

先看看流程的縮略圖：

 現在uipath接入了大模型，可以根據你輸入的自然語言，幫你自動生成流程，然后基于這個框架再做調整，非常方便。

展開看看流程的細節：

1.讀取email模板，讀取Excel信息

 2.body部分，給變量賦值，為后面生成郵件內容準備

 　　先在data manager中創建變量

 從excel中取值賦給變量

 3.格式化內容，發送郵件

 注：EmailTemplateContent為郵件模板文件的名字+content

4.debug &run

 若有錯誤studio下側會有錯誤提示，根據情況做調整即可。

執行后發現郵件已經發送成功！