RPA与AI Agent都服务于流程自动化，但核心差异在于：RPA是"规则驱动的执行者"，擅长结构化、高重复任务；AI Agent是"目标驱动的决策者"，具备理解、推理与自主学习能力，二者更多是互补协同而非替代关系，常形成"AI Agent做决策+RPA做执行"的组合。以下从异同与关系展开说明：
一、核心定义与本质差异
| 对比维度 | RPA（机器人流程自动化） | AI Agent（人工智能智能体） |
|---|---|---|
| 核心定位 | 规则驱动的"数字执行者"，模拟人工UI操作，按固定脚本执行 | 目标驱动的"智能决策者"，基于AI（如LLM）自主感知、推理、规划与行动 |
| 决策逻辑 | 依赖"if-else"等固定规则，无自主决策，仅执行预设路径 | 动态生成决策路径，可处理模糊需求与非结构化数据，具备上下文推理 |
| 自主性 | 低，需人工触发或预设条件启动，异常时易卡顿需干预 | 高，可主动感知环境、调整策略，减少人工介入 |
| 学习能力 | 无原生学习能力，规则更新需人工维护 | 具备持续学习与优化能力，通过数据反馈迭代决策模型 |
| 数据适配 | 擅长结构化数据（如表单、数据库），处理非结构化数据能力弱 | 可处理文本、图像、语音等多模态非结构化数据 |
| 执行精度 | 确定性高，合规性强，适合对准确率要求严苛的场景（如财务对账） | 概率性输出，可能存在"幻觉"，需验证与校准 |
| 部署与成本 | 实施快、成本低，无需改造底层系统，适合快速落地 | 依赖算力与数据，部署复杂，成本较高，需提示工程与调优 |
二、应用场景差异
- RPA适合：财务对账、发票校验、数据录入、批量报表生成、税务申报等规则明确、高重复、低变数的流程，强调稳定与高效执行。
- AI Agent适合：智能客服意图理解、合同审核（非结构化文本解析）、动态需求的任务规划（如供应链异常调度）、多系统跨流程协同等需要自主决策的复杂场景。
三、两者的核心关系：互补协同，而非替代
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角色分工：大脑+手脚
- AI Agent作为"大脑"：负责理解业务目标、解析非结构化信息、生成动态执行计划、处理异常决策。
- RPA作为"手脚"：承接AI Agent输出的明确指令，执行跨系统UI操作（如数据录入、系统点击），确保执行的稳定性与合规性。
- 示例：智能客服场景中，AI Agent理解用户"修改订单"意图后，调用RPA完成后台系统的订单状态更新与邮件通知。
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协同价值：突破单一技术局限
- 扩展RPA能力边界：AI Agent为RPA注入非结构化数据处理与动态决策能力，提升异常处理效率（如自动识别发票异常并调整校验规则）。
- 强化AI Agent落地性：RPA解决AI Agent"执行难"问题，将抽象决策转化为可落地的系统操作，适配企业现有IT架构。
- 典型组合：Agentic RPA（智能RPA），即RPA集成AI Agent能力，实现"感知-决策-执行-反馈"的全链路自动化，适用于复杂供应链管理、智能运维等场景。
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技术演进路径
- 阶段1：纯RPA→处理结构化、高重复任务。
- 阶段2：RPA+AI能力（如OCR、NLP）→初步提升非结构化数据处理。
- 阶段3：RPA+AI Agent→实现端到端智能自动化，支持动态业务场景。
四、选型建议
- 优先选RPA：任务规则明确、结构化程度高、追求快速落地与低成本。
- 优先选AI Agent：任务复杂、需求模糊、需自主决策或处理非结构化数据。
- 首选协同方案：多数企业级场景（如财务自动化、客户服务）更适合"AI Agent决策+RPA执行"的组合，兼顾效率与智能。
五、总结
RPA是流程自动化的"基础执行层"，AI Agent是"智能决策层"，二者融合是未来趋势。企业应根据任务特性与成本预算，选择纯RPA、纯AI Agent或协同方案，最大化自动化价值。
需要结合金融科技/量化投资/风险管理场景，给出3个RPA+AI Agent的落地案例与实施步骤吗？是的。
金融科技/量化投资/风险管理领域 RPA+AI Agent 落地案例与实施步骤
以下结合三大核心领域，分别提供场景案例、角色分工、实施步骤，清晰呈现二者协同的落地逻辑与价值。
一、 金融科技领域：智能信贷风控资料审核
1. 场景痛点
传统信贷风控中，需审核身份证、征信报告、收入证明、银行流水等多模态非结构化资料，人工核对规则繁琐（如收入与流水匹配度、征信逾期记录筛查），效率低且易漏判；纯RPA仅能处理结构化表单，无法解析自由文本类材料。
2. RPA+AI Agent 角色分工
| 技术角色 | 具体任务 |
|---|---|
| AI Agent（大脑） | 1. 调用OCR+NLP模型解析身份证、流水、征信报告的非结构化文本与数据； 2. 依据信贷风控规则（如"近6个月无逾期""收入流水覆盖月供2倍以上"）进行智能推理与校验； 3. 识别异常情况（如流水造假特征、职业与收入不匹配），生成风险等级判定结果； 4. 输出标准化审核指令给RPA。 |
| RPA（手脚） | 1. 自动从信贷系统下载客户提交的资料文件； 2. 按AI Agent指令，将结构化校验结果录入信贷风控系统； 3. 自动发送审核通过/驳回的邮件通知给客户与客户经理； 4. 批量归档审核资料至指定数据库。 |
3. 实施步骤
- 需求梳理与规则固化：联合风控部门，明确信贷审核的核心规则（如准入条件、风险阈值），梳理需处理的资料类型与系统对接清单。
- AI Agent 模型调优：基于历史审核数据，训练/微调NLP模型（针对征信报告、流水文本），配置风险推理规则引擎，设定异常判定标准。
- RPA 流程开发：开发文件下载、系统录入、邮件发送、数据归档的自动化脚本，打通信贷系统、邮件系统、档案数据库的接口。
- 协同逻辑搭建：构建AI Agent与RPA的通信接口，设定"Agent判定→RPA执行→执行结果反馈给Agent"的闭环流程；配置异常处理机制（如Agent无法判定时触发人工复核）。
- 测试与上线：选取100笔历史信贷案例进行灰度测试，对比人工审核准确率与效率；优化模型与RPA脚本后，逐步全量上线。
- 迭代优化：基于上线后的数据反馈，定期更新AI Agent的风控规则（如新增"网贷多头借贷"筛查维度），调整RPA执行脚本。
二、 量化投资领域：量化策略因子挖掘与回测执行
1. 场景痛点
量化投资中，因子挖掘需从海量财经新闻、研报、行情数据中提取有效信号，传统方式需研究员人工筛选数据、编写因子逻辑，耗时久；纯RPA无法自主挖掘新因子，仅能执行预设回测流程。
2. RPA+AI Agent 角色分工
| 技术角色 | 具体任务 |
|---|---|
| AI Agent（大脑） | 1. 调用文本分析模型，从研报、财经新闻中提取"政策利好""行业景气度"等非结构化信号； 2. 结合行情数据（如股价、成交量、波动率），自主生成潜在量化因子（如"政策敏感行业超额收益因子"）； 3. 制定因子回测方案（如选取回测区间、标的池、基准指数）； 4. 分析回测结果，判定因子有效性（如夏普比率、最大回撤是否达标）。 |
| RPA（手脚） | 1. 自动从Wind、Choice、Tushare等数据源批量抓取行情数据与研报文件； 2. 按AI Agent的回测方案，自动调用量化回测平台（如聚宽、米筐）执行回测脚本； 3. 将回测结果导出为标准化报表，录入因子数据库； 4. 自动推送有效因子报告给投研团队。 |
3. 实施步骤
- 数据源与因子目标确认：明确需对接的金融数据平台，确定因子挖掘方向（如基本面因子、情绪因子）。
- AI Agent 能力搭建：部署文本语义分析模型，训练因子生成逻辑；配置回测结果评估指标体系（夏普比率、信息比率、最大回撤等）。
- RPA 脚本开发：开发数据批量抓取、回测平台调用、报表导出与推送的自动化流程；解决不同数据源的接口适配问题。
- 协同流程设计：设定"数据抓取→Agent因子挖掘→RPA回测→Agent结果评估→RPA归档推送"的全链路流程；设置因子无效时的重试机制（如调整因子参数重新回测）。
- 验证与落地：选取历史牛市、熊市、震荡市三个区间进行因子回测验证；对比人工挖掘因子的效率与收益，优化模型参数。
- 常态化运行：设置每日/每周定时触发RPA数据抓取，由AI Agent持续挖掘新因子；建立因子绩效跟踪机制，定期淘汰失效因子。
三、 风险管理领域：市场风险舆情监控与应急处置
1. 场景痛点
金融机构需实时监控舆情（新闻、社交媒体、监管公告）中的风险事件（如政策利空、公司暴雷），传统人工监控覆盖范围窄、响应慢；纯RPA无法识别舆情文本的风险等级与关联影响。
2. RPA+AI Agent 角色分工
| 技术角色 | 具体任务 |
|---|---|
| AI Agent（大脑） | 1. 实时监控多渠道舆情文本，通过情感分析+风险分类模型，判定风险等级（低/中/高）； 2. 分析风险事件的关联影响（如"某行业监管政策"影响哪些持仓标的）； 3. 生成应急处置建议（如"减持高暴露标的""调整仓位比例"）； 4. 跟踪处置后的风险缓释效果。 |
| RPA（手脚） | 1. 自动爬取新闻网站、股吧、监管平台的舆情信息； 2. 按AI Agent指令，自动查询机构持仓标的的风险暴露度； 3. 自动生成风险预警报告，推送至风控部门与投资决策委员会； 4. 执行标准化处置操作（如在交易系统中提交减持委托）。 |
3. 实施步骤
- 风险舆情范围与等级定义：联合风控部门，明确需监控的舆情渠道、风险事件类型（政策/信用/市场风险），划分风险等级对应的处置标准。
- AI Agent 模型训练：基于历史风险舆情事件，训练风险识别与关联分析模型；配置风险传导路径的推理规则（如"央行加息→债券价格下跌→固定收益类产品净值回撤"）。
- RPA 流程开发：开发舆情爬取、持仓查询、报告生成、交易指令提交的自动化脚本；打通舆情平台、持仓管理系统、交易系统的接口。
- 协同与应急机制搭建：设定"舆情监控→Agent风险判定→RPA预警→Agent处置建议→RPA执行"的闭环；配置高风险事件的人工介入触发条件。
- 模拟演练与上线：模拟"行业政策利空""标的公司违约"等场景进行应急演练；优化模型的风险识别准确率与RPA执行效率后正式上线。
- 持续监控与迭代：每日监控舆情监控的覆盖率与风险预警准确率；根据监管政策变化与市场环境，更新AI Agent的风险识别规则。