在数字化时代，数据量的爆炸性增长使得如何有效管理和运营数据资产成为电力行业提升竞争力的关键。随着“基层减负”政策的深入推进，以及自动化场景的不断落地，电力行业开始寻求技术手段以简化工作流程并提高效率，对流程自动化工具的需求体量持续增大。传统RPA（机器人流程自动化）技术的引入为自动化处理大量重复性任务提供了可能，但仍然面临着如何挖掘数据资产潜力，实现更深层次业务流程自动化的挑战。

以电力行业某客户为例，该客户总结仅采用传统RPA技术建设的数字员工在使用上存在三方面痛点，主要体现在数据处理能力有限、应用场景有限、培训和激励机制不完善。

1、数据处理能力有限：目前使用的RPA工具主要在于处理结构化数据，而非结构化数据处理能力有限，同时也缺乏相应的智能决策支持，面对复杂业务场景响应不足。

2、 应用场景有限：虽然RPA已经是低代码开发模式，并且采用了自然语言描述的指令方式，易读易懂，但对业务部门的员工而言，仍然需要一定的程序思维，用户参与度与易用性不足，非专业开发人员参与度低。

3、培训和激励机制不完善：一方面，企业内部缺乏系统的培训和持续学习机会，员工RPA技术掌握水平参差不齐；另一方面，也缺乏RPA相关比赛和激励机制，员工创新精神和积极性未得到激发，未形成积极的RPA应用开发和优化氛围。

针对以上业务痛点，来也科技以流程自动化需求及用户体验为起点，以价值共创实现基层减负为目标，遵循“标准化、流程化、数智化”的实施路径，按照“团队+机制+平台”视角制定了数据资产运营解决方案，旨在提高RPA工具覆盖范围，帮助客户突破数据处理瓶颈，推动业务场景复用，实现价值共创。

1、拓展平台功能

团队扩充了现有RPA功能模块，在增加RPA工具授权许可满足基层单位使用需求的同时，集成大语言模型的对话式AI平台+智能文档处理平台（IDP），并支持需求从提出、评估、开发、到上线等全生命周期管理，帮助客户持续挖掘潜在智能自动化需求，加速企业内部数字员工生态建设。

大语言模型赋予了数字员工理解用户语言内容的能力，使数字员工能够满足实际业务中更灵活、多元的自动化需求，进一步拓展了基于RPA技术建设的数字员工的能力与业务场景。来也对话式AI平台集成了大语言模型的能力，与RPA紧密联动的同时提供了多种易用的机器人搭建方式和丰富的API接口，机器人可接入多个渠道，触达不同类型的客户，帮助企业快速搭建单轮、多轮、能够读写数据表、具备个性化问答能力的对话机器人；同时，对话式AI平台通过多模态触发“意图”来优化判断用户需求及消息回复的依据，并在运营过程中会积累真实数据，用户可快速实现意图合并和重新聚类，支持意图库健康度评测，实现知识库的持续优化。

来也科技的智能文档处理（IDP）平台提供7种图片理解能力与2种文档理解能力。例如，对于文档理解而言，平台同时支持单页/多页抽取模型，支持用户自己训练模型，包括招标公告、红头文件、合同、简历等，实现“标注-训练-评测-发布-优化”闭环体验。

2、建强实施团队

项目团队拥有超过5年的RPA实施及运营服务经验，可提供流程需求分析及调研、流程开发、流程实施及优化、流程运营监控及保障、工具实用化推广及培训，并充分利用属地服务团队优势，为客户提供更全面、高效、专业的服务，有效保障用户服务体验及响应速度。

3、完善运营机制

对于培训及能力认证机制而言，通过组建能力培训团队，定期到各单位及地市局进行培训工作，建立能力认证机制，员工通过考评后获得对应的能力认证等级，激发员工学习热情，持续提升个人能力，通过自动化技术实现对原有工作的提质增效。对于竞赛和奖励机制而言，通过竞赛鼓励员工探索数字员工在电网业务生产中的应用潜力，推动内部数字员工专家的育成，为数字化转型工作打通最后一公里提供自动化技术人才保障。

截止到当前，该客户累计部署2套RPA平台，1套AI平台，平台经过3年多的建设，目前上线应用180个机器人，覆盖383个应用场景，累计运行100万次，节省工时约16万小时，在31个部门和16个地市中将大量重复性、高频率、低附加值业务流程进行了自动化处理，平台功能持续完善升级，来也科技的解决方案取得了显著建设成效。

1、基于价值彰显，增加了RPA工具数量，能够满足