前两年爆火的RPA应用飞腾不知谈牛马们是否还牢记。

其时期铁哥出去与客户相通业务，有诡计里不加个RPA本色都不好意象拿出来讲，然后在答疑阶段关于RPA的问题客户也都阐扬得比拟热衷。

然而从2024年年底运行，RPA的风头就运行被AI智能体抢往日了。

是客户更懂本事了吗？

不是！是客户更迷濛了！

濒临数以万计的新本事，衰退不同面目扩展训戒的甲方，我方也不知谈新本事会给企业不休带来哪些转变和教训，但又怕因为莫得跟上本事更新的脚步而错失杰出竞对的契机。

这时期就可能会出现为了上系统而上系统的情况，咱们称之为“过度信息化”。

那么企业在什么情况下才具备上AI智能体的要求呢？

铁哥以为，前置要求好多，比如数据处分、系统联通和经过固化等。

但最直不雅的判断要求照旧要看企业内是否有仍是富厚运行的RPA应用。

为什么这样说？

牛马们都知谈，RPA是基于预置剧本和固定例则运行的，平常应用于重叠作事的数据录入、系统对账和报表生成等与数据强关连的责任边界。

比如，凭证企业的税务运筹帷幄数据自动报税，凭证对账规则自动完成两个系统之间的数据查对，按照既定的审核事项自动审批票据等。

因此，咱们看到，RPA要想在企业内跑通，一定是孤高了以下三个要求。

数据联通：评释异构系统之间的数据仍是达成了映射和清洗，具备跨系统联查数据的要求。规则明确：对数据的索要、加工、处理和输出梗概梳理出一套明确的规则，况且规则不错量化，同期交由系统处理的特地率为零或极低。业务量大：如若仅仅稀疏的操作处理，从经济角度看，上一套RPA是不合算的。惟有是日常的且需要进入巨额东谈主工的业务需求场景，才值得上RPA。

而以上三个要求，也恰是AI智能体应用的前纲目求。

很难遐想在数据界说都不一致、不休者我方都说不清规则和经过以及业务系统都不完备或之间都未买通的情况下，AI智能体还能把东谈主们交办的责任按预期要求完成。

照这样说，是不是没上RPA就一定上不了AI智能体呢？

也不皆备！

在铁哥搏斗的客户中，如实有不少面目没上RPA，但却最终也达成了RPA的功能。

这又是如何作念到的呢？

其实设施很浅陋，等于通过规则引擎和各系统怒放的API接口。

也等于说，愚弄系统内置或第三方的规则引擎，将万般业务规则修复进去，此后再通过二开完成各系统API接口之间的买通。

这样，最终照旧达成了和RPA器用雷同的自动处理后果（以下简称：类RPA）。

因为规则引擎也具有自动判断和决策的属性，因此，有些厂商在商场宣传中为了炒热门会用规则引擎的功能冒充AI见识，这种行径是曲常令东谈主不齿的。

那如若说有些系统莫得怒放API如何办呢？

遭受这种情况就惟有上RPA器用了。

至此，牛马们能得出一个论断。

那等于要想上AI智能体，得先看企业是否完成了最基本的数据处单干作、是否梳理出了了了明确的业务规则、从经济角度看是否存在值得投资立项的无数目处理的需求场景。

而要测验这些要求是否达成，RPA或类RPA的应用是一块迥殊妥贴的试金石。

惟有经过了试金石的测验，看成进阶版应用的AI智能体能力有信得过的用武之地。

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