不知大家在日常的购物中，有没有想过，京东，淘宝等平台面对如此庞大的用户量，618，双十一等活动期间的各种报表是如何快速生成的呢？当我们刷短视频时，可曾疑惑过，为何相似主题的短视频，有的点赞，评论等互动量很高，有些却很少？直播带货公司为何能迅速崛起？还有，在面对大批量数据校验时，如何高效完成任务？答案或许就藏在 RPA 之中。本文将探讨在 AI 时代，RPA 与AI的紧密结合，将会给我们带来哪些机会。

一、RPA的定义

RPA全称是（Robot Process Automation）机器人流程自动化。它是一种通过软件机器人模拟人类在计算机系统中的操作，例如**点击、输入、复制粘贴等动作，**从而实现业务流程自动化的技术。

二、RPA的应用场景

1. 数据抓取与分析

这里以我们生活中接触最多的电商领域和短视频领域为例，首先来看电商领域。

• 竞争对手价格监测：RPA可以定时去访问竞争对手的电商平台，比如某猫的竞争对手是某东，**某猫的竞价RPA会每天去抓取某东某类产品的价格、促销活动、库存等信息。然后将数据回传到自身的系统，进行分析，针对性的调整自己的定价策略，**确保在市场竞争中的优势。

• 销售趋势分析 :RPA可以定时从企业自身的电商平台的后台抓取销售数据，包括产品销量、销售额、客户购买行为等。然后对这些重要的数据指标进行分析，以识别销售趋势。如，今年夏天的洞洞鞋可谓是火出圈了，有了RPA, 我们通过其每日抓取的数据，分析出其销量会大幅上升，企业就可以提前准备库存，制定针对性的营销策略，不错过这破天的富贵。

• 客户评价分析：在天猫、京东等电商平台上，存在着众多不同的商家。用户在购买商家的产品后，通常会进行评价。此时，RPA便可以定时抓取这些评价信息，并进行深入分析。依据分析的结果，对不同的商家给予相应程度的曝光和流量分配。这样的方式能够更加科学地管理平台上的商家资源，提升用户的购物体验，同时也有助于商家不断改进产品和服务，以获得更好的业绩表现。

接下来让我们把目光投向短视频领域。
在我们的日常生活中，接触最多的短视频 APP 有抖音、快手和小红书等。

那么，你有没有思考过这些短视频平台的视频推荐算法、流量机制的实现基础是什么呢？其实，平台自身的 RPA 每天都会定时前往后台抓取视频或者帖子的浏览量、点赞数、评论内容、主题以及具体内容等信息。通过对这些数据的分析，能够预测出可能爆火的视频，并给予它们更多的曝光机会。这样的机制不仅能够为用户提供更加个性化的内容推荐，还能激发创作者的积极性，推动短视频平台的持续发展和创新。

在这一波短视频发展的浪潮下，滋生了很多直播带货的公司，如某羊，某辛，某甄选，这些公司的崛起和成功背后离不开 RPA 的助力。RPA 可以帮助这些直播带货公司高效地抓取并分析抖音快手提供的管理后台的用户行为数据以及竞争对手的信息。
通过对这些数据的深入挖掘，直播带货公司能够更好地了解消费者的需求和偏好，从而精准地选择带货产品、制定营销策略，提高直播带货的效果和转化率。

2. 智能客服机器人

我们的日常生活中，京东、淘宝等电商平台的客服机器人给我们带来了极大的购物便利。这些客服机器人的实现背后，离不开 RPA 的支持。

RPA 可以持续监控平台的后台管理系统特定页面，一旦发现页面上有红点表示有新的咨询请求，便会模拟人的操作，迅速点击进入对话框。同时，借助预先设置的固定答案库，能够快速回复用户的问题，为用户提供了良好的购物体验。

3. 大批量数据校验

在面对大批量数据校验的场景时，假设我们有一批采集而来的某个平台账号和密码，但无法确定这些密码的正确性。此时，RPA 便可以发挥重要作用。它能够自动读取这些账号信息，逐个登录相应平台进行尝试验证。一旦确定密码是正确的，RPA 会将结果更新到表中，并录入到特定的系统当中。通过这种方式，高效地完成了对大批量账号密码的校验工作。

三、AI+RPA，全新的机遇

在 AI 时代的浪潮下，RPA 迎来了全新的发展机遇，两者的结合，无论是对于企业还是创业者而言，都将释放出更为强大的动力，展现出巨大的价值。

如在本文第二节中所提及的那些场景里，均涉及到数据分析这一关键环节。目前，RPA 主要负责数据的定时抓取工作。那么，这些至关重要的数据分析任务究竟由谁来承担呢？在 AI 这一波浪潮来临之前，很大程度上仍然依赖于人力去完成这些分析工作。然而，随着 AI 的蓬勃发展，在其强大的加持之下，这些原本繁琐的分析工作完全可以放心地交给大语言模型去执行。RPA 与大语言模型之间的交互仅仅只需要几个 API 即可轻松实现。

例如，RPA 按照设定的时间周期从各个数据源抓取到大量的数据后，通过调用特定的 API 将这些数据传输给大语言模型。大语言模型利用其强大的自然语言处理和数据分析能力，对这些数据进行深入挖掘和分析，从中提取出有价值的信息和洞察。随后，大语言模型再通过 API 将分析结果反馈给 RPA，RPA 可以根据这些结果进行进一步的业务流程自动化操作，如生成报告、触发特定的业务决策等。这种高效的协作方式不仅大大提高了企业全面数字化和AI化的进程，还为企业和创业者带来了更多的创新可能性和竞争优势。

在这个系列中，主要聚焦于分享 “AI+RPA” 的相关内容。下一节，我将结合具体的代码，为大家解密上述场景的具体实现方式，敬请期待吧！