随着金融行业的快速发展和数字化转型，银行对公存款业务的处理效率和准确性日益成为关注的焦点。传统的对公存款管理方式存在数据处理速度慢、监测不准确等问题，影响了银行的运营效率和客户服务质量。Agent数字员工基于AI 和 RPA 技术，能自动化采集、监测上传数据，助银行管好对公存款业务，提升效率与准确性。
Agent数字员工是一种企业级应用，利用人工智能技术模拟人类的办公流程，能够自动执行一系列工作任务的虚拟实体。具备以下技术特点：
- 具备自然语言理解与交互能力：能够准确理解用户意图、情感和上下文信息，通过文本识别和解析、上下文感知、情感识别等技术实现更加个性化的响应。
- 自动化与流程编排：Agent 数字员工具备任务自动化与流程编排功能，可高效执行重复性、高频率任务，支持跨系统协作，整合多系统工具实现信息自动流转，还能依预设条件智能选执行路径以灵活应对不同业务场景。
- 知识管理与自主学习：Agent 数字员工的关键技术特性之一是知识管理与自主学习能力，它通过持续学习积累经验，提升工作效能与精准度，既能即时查询信息，又能用历史数据优化决策，提供智能方案，推动业务良好发展。
达观数据 Agent 数字员工深度融合机器人流程自动化（RPA）与 AI“曹植大模型”。其中，RPA构成执行核心，专注于数据录入、账目核对等重复性事务的自动化运作；而 “曹植大模型” 则为其赋予深度语义理解及任务规划专长，使其得以精准解析并回应复杂用户指令。佐以知识管理系统，Agent数字员工可存储并调用历史数据，据此持续优化任务执行策略，不断迭代工作模式，达成任务执行效率与质量的双重跃升，为企业运营效能的提升提供坚实支撑。
某商业银行业务的快速发展，对公存款数据量大幅增长，传统的人工采集与监测方式已难以满足业务需求。银行需要一种能够自动化、智能化处理对公存款数据的新方法，以提高工作效率，降低运营成本，并确保数据的准确性和安全性。
达观数据凭借其自研的先进人工智能技术，推出了全自研的达观智能数字员工平台。其巧妙地融合了机器人流程自动化（RPA）的高效执行能力和“曹植大模型”的先进语义理解技术，成功打造出了具备强大自动化数据采集与监测能力的Agent数字员工。
达观Agent数字员工能够模拟人类操作，自动化地从银行的各个对公存款系统中采集数据。通过登录系统、查询数据、导出文件等步骤，实现了对公存款数据的全面采集。在采集过程中，数字员工能够自动处理各种异常情况，如登录失败、数据异常等，确保采集的连续性和准确性。
达观Agent数字员工利用自然语言处理（NLP）和光学字符识别（OCR）等技术，对采集到的数据进行清洗和整理。它们能够识别并纠正数据中的错误，去除重复项，并将数据整理成统一的格式，便于后续的分析和监测。
达观 Agent 数字员工可实时监测对公存款变化，对流入、流出、余额等数据按预设规则、阈值智能分析，遇异常波动或达预警条件，及时向相关人员发预警，含具体内容、时间、原因，助其迅速处理。
达观 Agent 数字员工能深入分析对公存款数据，挖掘规律与趋势，依分析结果生成含存款变动、趋势、异常检测等内容的详细报告，为银行决策提供有力支持，助银行了解状况，优化资金配置与利用效率。
通过引入达观Agent数字员工，该银行成功实现了对公存款的自动化数据采集与监测。数字员工的引入大大提高了工作效率，降低了运营成本，并确保了数据的准确性和安全性。同时，数字员工还提供了丰富的数据分析功能，为银行的决策提供了有力支持。
目前达观已对接南方航空、中国移动、中国建设银行、微创医疗等来自交通、通信、金融、医疗等多家行业头部企业。未来，随着人工智能技术的不断成熟和完善，Agent数字员工将在千行百业中发挥更加重要的作用，推动各行各业的数字化转型和智能化升级。
