【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种机器人流程自动化，具体涉及一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的不断发展和企业信息化建设的深入推进，机器人流程自动化(rpa)软件已经成为提高企业运营效率、降低运营成本的重要手段。然而，现有的流程自动化技术在实践中仍然存在着诸多问题和缺陷。
2、首先，现有流程自动化工具多依赖于固定的规则和模板。这些规则和模板往往是根据特定业务流程设计的，对于复杂多变的业务场景，其适应能力有限。当业务流程发生变化时，通常需要人工调整规则和模板，这不仅增加了工作量和复杂度，还可能导致自动化流程的准确性和稳定性受到影响。
3、其次，现有流程自动化工具在处理涉及自然语言理解的环节时存在明显的不足。自然语言是人类沟通的主要方式，但在计算机处理中，自然语言的复杂性和多样性使得其理解和解析变得十分困难。现有的流程自动化工具往往无法准确捕捉用户的意图和需求，导致自动化流程执行出现偏差或错误。
4、此外，现有流程自动化工具在文档生成方面存在明显不足。在日常工作中，文档编写是一项重要任务，这些文档通常具有固定的格式，并且需要从多个渠道汇集数据进行编写。尽管流程自动化工具在数据采集方面表现卓越，但由于缺乏文档编写能力，其自动化水平难以得到进一步提升。这一缺陷限制了工具在全面自动化流程中的应用，使得用户仍需手动完成文档编写工作，从而影响了整体工作效率的提升。
5、综上所述，现有流程自动化技术在适应性、自然语言处理能力存在明显的缺陷和不足，需要进一步提高自动化流程
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了解决上述问题至少其一而提供一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法及系统，以解决现有技术中流程自动化技术在适应性、自然语言处理能力存在明显的缺陷和不足，本方案利用人工智能大语言模型的优势，实现对自然语言输入的准确理解和处理，提高自动化流程的灵活性和适应性。
2、本专利技术的目的通过以下技术方案实现：
3、本专利技术第一方面公开了一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，包括如下步骤：
4、步骤101：获取用户输入的自然语言指令和文件；
5、步骤102：通过大语言模型将自然语言指令和文件转化为结构化的指令集；
6、步骤103：基于结构化的指令集调用对应的api接口以触发rpa，并向rpa传输参数；
7、步骤104：基于rpa预设流程获取用于生成报表的数据；
8、步骤105：对数据进行整理和清洗，并通过api接口传输至大语言模型；
9、步骤106：大语言模型基于数据模板进行报告生成；
10、步骤107：向用户输出生成的报告。
11、优选的，步骤102中，所述的大语言模型通过深度学习和/或自然语言处理的方式解析自然语言指令和文件，并生成结构化的指令集。
12、优选的，所述的解析包括识别关键实体和关系以及提取关键词和参数。
13、优选的，步骤104中，所述的rpa通过元素拾取和/或计算机视觉获取用于生成报表的数据。
14、优选的，步骤105中，对数据进行整理和清洗包括数据转换、数据校验和数据合并。
15、本专利技术第二方面公开了一种基于人工智能大语言模型的财务rpa系统，采用如上任一所述的财务rpa方法；
16、所述的财务rpa系统包括：
17、前端交互模块，用于接收用户的输入以及向用户输出报告；
18、后端服务器，包括大语言模型引擎模块和rpa执行模块；
19、大语言模型引擎模块，用于处理用户输入的自然语言指令和文件以及生成输出报告；
20、rpa执行模块，用于自动化获取数据并进行数据处理。
21、优选的，所述的前端交互模块与后端服务器之间通过ajax或websocket进行异步通信。
22、优选的，所述的前端交互模块通过前端技术栈构建的前端交互界面与用户交互。
23、优选的，所述的前端技术栈包括html、css和javascript。
24、优选的，所述的前端交互界面为响应式设计。
25、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
26、本专利技术提出的一种基于人工智能大语言模型的机器人流程自动化方法具有重要的现实意义和应用价值。这种方法能够利用人工智能大语言模型的优势，实现对自然语言输入的准确理解和处理，提高自动化流程的灵活性和适应性。
27、具体的：
28、动态流程构建：传统rpa流程自动化只能根据预设的逻辑替代人工执行一系列的工作，本专利技术利用大语言模型对业务流程进行分解，能够动态地识别与用户描述相匹配的自动化流程，根据需要直接给出用户答案，或通过rpa收集相关数据后再给出回答，无需预先定义固定的模板或规则。相比较以往使用rpa流程，在交互方式上具有创新，有效提高了使用便利性和适用性。
29、结构化数据提取：通过使用大语言模型对rpa流程自动化提取来自各个系统的业务数据进行处理和分析，能够自动提取出关键的结构化数据，为文档生成提供准确的数据源，有效降低了以往大语言模型生成的报告没有数据来源、容易产生大模型幻觉的缺点。
30、模板智能填充：根据用户选择的文档模板和提取的结构化数据，大语言模型能够智能地填充模板中的各个字段，生成符合要求的文档。
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1.一种基于人工智能大语言模型的财务RPA方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA方法，其特征在于，步骤102中，所述的大语言模型通过深度学习和/或自然语言处理的方式解析自然语言指令和文件，并生成结构化的指令集。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA方法，其特征在于，所述的解析包括识别关键实体和关系以及提取关键词和参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA方法，其特征在于，步骤104中，所述的RPA通过元素拾取和/或计算机视觉获取用于生成报表的数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA方法，其特征在于，步骤105中，对数据进行整理和清洗包括数据转换、数据校验和数据合并。
6.一种基于人工智能大语言模型的财务RPA系统，其特征在于，采用如权利要求1-5任一所述的财务RPA方法；
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA系统，其特征在于，所述的前端交互模块
8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA系统，其特征在于，所述的前端交互模块通过前端技术栈构建的前端交互界面与用户交互。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA系统，其特征在于，所述的前端技术栈包括HTML、CSS和JavaScript。
10.根据权利要求8所述的一种基于人工智能大语言模型的财务RPA系统，其特征在于，所述的前端交互界面为响应式设计。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，其特征在于，步骤102中，所述的大语言模型通过深度学习和/或自然语言处理的方式解析自然语言指令和文件，并生成结构化的指令集。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，其特征在于，所述的解析包括识别关键实体和关系以及提取关键词和参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，其特征在于，步骤104中，所述的rpa通过元素拾取和/或计算机视觉获取用于生成报表的数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能大语言模型的财务rpa方法，其特征在于，步骤105中，对数据进行整理和清洗包括数据转换、数据校...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘艺飞，黄远，刘一谦，何炳余，孙淑媛，丁畅，李田田，张冀，张腾飞，谢辉，刘于嘉，杨晋昌，刘峻愷，邬翊来，包震宇，
申请(专利权)人：中核装备技术研究上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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