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数字化转型的“深水区”：为什么我建议你别只盯着“易用性”？ 数字化转型，正在进入深水区。 作为提升效率的利器，RPA（机器人流程自动化）成了很多企业的必选项。但是，当管理者准备下单时，往往会陷入迷茫：

1 最近，我看了一组数据，很有意思。 中商产业研究院发了一份报告，说2025年，中国的AI智能体（AI Agent）市场规模将达到69亿元。而到了2030年，这个数字会变成300亿元。 这是什么概念？

企业不再拼人数规模，数字员工正在上位 以前我们评估一家公司的实力，看的是“千人规模”、“万人大厂”。 但在2025年，这个逻辑可能要反过来了。 当大模型遇上RPA，一个新的商业变量出现了：数字员工（D

相信大家都了解，RPA（机器人流程自动化）是一种业务过程自动化技术，它以软件机器人及AI为基础，通过应用程序形式部署在个人或者企业的电脑设备和服务器上，模拟用户在电脑的手动操作方式代替我们完成日常工作

随着 AI Agent 概念逐步从技术圈走向企业决策层，智能体平台正在成为企业新一轮数字化建设的重要基础设施。但现实情况是，不少企业在选型阶段就陷入困惑： 平台数量多、厂商定位杂、能力边界不清，最终往

随着 AI 技术从实验室走向企业生产端，智能体（AI Agent）软件的市场需求快速增长。不同于传统自动化工具，智能体不仅能响应指令，还可以自主理解复杂需求、拆解任务流程、调用系统工具并执行端到端操作

在生成式人工智能（AIGC）快速发展的背景下，“智能体”（AI Agent）逐渐成为企业和研发领域的核心关注点。它不仅能够理解语言，还能自主规划、决策和执行任务，在数字化和自动化业务场景中发挥重要作用

很多企业第一次接触智能体，都是从铺天盖地的新闻、网络资讯和一场成功的演示开始的。一众公司高层对大模型、智能体兴趣很浓，开会时经常会说一句话：“这个问题，能不能直接交给大模型来做？” 刚开始大家都很兴奋

在金融行业，智能体的价值已经从 “自动化”扩展到“业务理解 + 决策辅助 + 高度结构化输出”的组合能力，这类能力尤其适用于银行、保险、资管等机构中高频、结构复杂、合规要求强的业务场景。