行业调研报告
RPA 典型案例深度调研
金融与制造领域三大深度案例，解析RPA从流程自动化到智能运营的落地路径
本报告选取金融与制造领域三个典型RPA落地案例，从业务痛点、流程设计、技术亮点到架构实现进行深度剖析，并探讨RPA向Agentic AI演进的趋势。
案例 01：工商银行 x 金智维
案例 01
工商银行 x 金智维
金融 / 国有大行数字员工规模化运营背景与痛点
国有大行系统异构、数据孤岛严重，跨部门流程依赖人工操作，运营风险高、效率低。全行数百个系统间数据搬运和报表制作占用大量人力，单个流程的自动化无法形成规模效应，缺少统一的治理体系来管控机器人的运行与合规。
业务流程
1人工
提交自动化需求
业务部门提交自动化需求
2自动化
分析流程可行性
CoE中心分析流程可行性
3自动化
开发数字员工
金智维RPA平台开发数字员工
4人工
测试验证与合规审查
测试验证与合规审查
5自动化
部署上线运行
部署上线运行
6自动化
持续监控与规模化推广
CoE持续监控优化与规模化推广
技术亮点
系统集成
企业级数字员工平台
统一管理数百个RPA机器人，覆盖运营、风控、客服等多场景
AI模型
跨系统集成编排
打通核心银行系统、信贷系统、监管报送系统之间的数据断点
安全合规
CoE治理中心
集中管控机器人权限、审计日志、异常告警，满足金融监管合规要求
数据治理
规模化复制能力
将单个场景的成功经验标准化，快速推广至全行其他分行和部门
技术方案实现
业务流程层
需求管理
流程分析
优先级排序
效果评估
RPA编排调度层
任务分发
优先级调度
并发控制
异常重试
机器人执行层
界面操作
数据搬运
规则判断
报表生成
系统集成层
核心银行
信贷系统
监管报送
财务系统
数据存储层
日志数据库
审计仓库
监控数据湖
配置中心
案例 02：征和工业 x 影刀RPA
案例 02
征和工业 x 影刀RPA
制造 / 财务开票+回款全流程自动化背景与痛点
制造企业财务流程中，完工发货通知需要三级人工传递（生产→销售→客户），回款信息需要人工逐条核销，财务人员大量时间耗费在重复性录入和核对上。信息传递链条长、易出错，且缺乏端到端的自动化衔接。
业务流程
1自动化
生成完工信息
生产系统自动生成完工信息
2自动化
推送发货通知
影刀RPA自动推送发货通知至销售和客户
3人工
客户确认收货
客户确认收货
4自动化
推送回款信息
RPA推送回款信息至财务系统
5自动化
回款核销与报表
RPA自动完成回款核销和报表制作
技术亮点
AI模型
影刀低代码开发
拖拽式流程设计，财务人员无需编程即可配置自动化规则
系统集成
多系统数据搬运
ERP→CRM→财务系统的跨系统数据流转自动化
安全合规
人机协同模式
关键环节保留人工确认节点，既保证效率又确保准确性
技术方案实现
业务流程层
订单跟踪
发货通知
回款管理
报表输出
RPA编排调度层
触发规则
任务队列
执行计划
状态跟踪
机器人执行层
数据读取
格式转换
自动推送
核销操作
系统集成层
ERP
CRM
财务系统
银行接口
数据存储层
业务数据库
日志中心
监控平台
案例 03：农银人寿
案例 03
农银人寿
金融/保险 / 保全业务全流程自动化背景与痛点
保险保全业务（受益人变更、缴费方式调整等）高度依赖人工录入保单信息，差错率高导致客户投诉多，同时合规要求严格、需要全程留痕可追溯。传统人工操作效率低下，且难以满足监管对审计追溯的要求。
业务流程
1人工
提交保单变更请求
客户提交保单变更请求
2自动化
OCR识别提取信息
OCR识别并提取纸质材料关键信息
3自动化
自动录入核心系统
RPA自动录入核心保险系统
4决策
校验变更合规性
系统自动校验变更合规性
5自动化
变更生效并生成确认函
变更生效并生成确认函
6自动化
客户通知+归档留痕
自动发送客户通知+归档留痕
技术亮点
AI模型
OCR+RPA融合
纸质材料智能识别+自动录入，消除人工转录差错
安全合规
保单数据自动校验
规则引擎自动检查变更合规性，降低人工审核遗漏风险
数据治理
全程留痕追溯
每一步操作自动记录审计日志，满足保险监管合规要求
技术方案实现
业务流程层
变更受理
材料审核
合规校验
生效通知
RPA编排调度层
任务触发
流程路由
规则判断
异常处理
机器人执行层
OCR扫描
数据录入
规则校验
通知发送
系统集成层
核心保险系统
OCR引擎
客户通知平台
审计系统
数据存储层
保单数据库
审计日志
客户档案
合规记录库
趋势：从 RPA 到 Agentic AI
自动化的三个进化阶段
1.0
RPA
规则驱动的执行者
按预设脚本点击、填表、搬运数据
按预设脚本点击、填表、搬运数据
2.0
AI-powered RPA
机器人带点认知
OCR识别、NLP提取、简单判断
OCR识别、NLP提取、简单判断
3.0
Agentic Automation
自主感知-推理-规划-执行
给目标自己拆任务、调工具、反思重试
给目标自己拆任务、调工具、反思重试
不是替代，是互补。 RPA 解决"如何执行"的问题——擅长结构化、高重复、规则明确的任务；AI Agent 解决"执行什么"的问题——具备理解、推理、规划、自主学习能力。最佳组合：AI Agent（做决策）+ RPA（做执行）
选型与落地建议
常见失败原因
- 流程选择不当 —— 选了变化频繁、需要大量人为判断的流程
- IT系统不稳定 —— 目标系统界面频繁变更，RPA脚本失效
- 缺乏治理 —— 没有集中管理，机器人"野蛮生长"
- 期望过高 —— 把RPA当成万能药，忽视流程优化前置
成功落地的关键要素
- 从高频、规则明确、可量化的场景切入
- 优先打通跨系统的数据断点
- 建立RPA治理中心（CoE），统一管理开发、运维、安全
- 将RPA与业务流程优化（BPR）结合，而非简单自动化现有低效流程
- 预留向AI Agent演进的路径——选择支持大模型集成的平台
结论
RPA正从"可选工具"变为"标配能力"。真正的拐点在于RPA与AI Agent的融合——"Agent做决策、RPA做执行"的混合架构，正在成为企业自动化的新范式。
对于尚未启动RPA的企业，建议：
- 短期：在财务、HR、运营中挑选高重复场景快速验证
- 中期：建立CoE，规模化推广，打通跨部门流程
- 长期：将RPA能力升级为Agentic Automation，从"执行工具"进化为"智能运营层"
开启自动化转型
选择合适的场景，从小规模验证开始，逐步构建企业的智能自动化能力。