全国服务热线ChatGPT带火的这波热潮，预计还要持续一段时间。短短时间，互联网大厂已经就AI大模型卷了起来。说到底，ChatGPT只是AGI技术的一个分支。从技术层面上来看AGI，它主要包含生成算法、NLP（自然语言处理）、NLU（自然语言理解）、预训练模式、机器学习、多模态等AI技术的深度融合。
而之所以ChatGPT能带火AIGC技术，背后还要靠它的“人性思维”，这也是为什么人们在感叹ChatGPT技术的同时，也担心着自己可能很快要被AI取代的命运。这种人性思维，让ChatGPT可以不再根据机械化的固定脚本输出内容，而是可以根据自己的”思考”，产生与人类共鸣的内容。这一点正是AGI的精髓所在。
然而，虽然AGI技术目前的成熟度还无法完全应用于B端，但其不断创新的算法、预训练模型等技术激发了各行业的想象力。比如，在RPA赛道，从前的机器人客服只能用固定的模板来回答消费者的问题，但若结合AGI技术，机器人客服可以自己理解上下文，从而个性化地回答问题。
从某种程度上讲，RPA和AGI有共同之处，它们都属于自动化技术。RPA的本质相当于软件工具人，帮助坐在办公室里的白领解决重复性、规则性强的基础工作。所以，AGI技术本身与RPA形成互补关系，RPA帮助AI模型收集信息，反过来，AI模型会更好地帮助RPA做主观决策。
一个在电商领域的场景是差评回复。比如，消费者在网上购买鞋，但回到家发现有瑕疵，这时候就会找到客服。从前的产品服务是从知识库里挑选模板来回答，但这种回答未必能解决客户的问题。但结合AI大模型技术后，智能机器人客服通过AI模型的推理能力，更理解消费者的话，在此基础上，再去知识库寻找问题答案并回答。
以上是实在智能PRA数字员工的电商场景功能之一。总的来说，AGI对RPA的影响有两方面：
第一，能力边界的扩展。上述的差评回复就是一个非常真实例子。从技术层面理解，实在RPA更接近于一种底层的连接器，它本身只能作为一个非主观的角色。但当AI大模型应用进来，两者结合去扩展能力边界，从而覆盖更多业务线。
第二，AGI技术的赋能，会提升RPA工具的使用体验。类似于ChatGPT，我们只要把自己的需求说出来，它就会按照指令去执行。当然在toB领域，技术也需要学习如何去执行。但只要前期训练到位，小白用户也可以像使用ChatGPT一样使用RPA工具。把需求通过聊天的方式在聊天框告诉RPA工具，它就会自动帮助执行流程。这直接将RPA拉到更智能的水平，即实在智能的IPA新模式做到了。
AGI技术与RPA的结合并不易。虽然AGI技术本身并不难，很多互联网大厂也都在推出自己的AI大语言模型，但其真正的难点在于实际应用，积累行业经验。而这还要看自己本身的行业积累。比如，对于那些在某几个领域深耕的RPA玩家来说，像实在智能，如今站在AGI的风口浪尖上，只有结合自己在行业里多年的落地积累，才能看到机会，并抓住机遇。
