近年来，顺丰致力于推进数字员工的规模化落地。顺丰供应链数字员工项目利用自动化和人工智能技术，通过内部的“RPA+低代码+AI”技术能力，创建可以执行多种任务的虚拟员工，来提高企业运营效率和员工生产力。

数字员工项目有多重优势，在供应链流程中可以为用户节省大量时间和成本。数字员工能节省60%的财务成本，多达80%的基于规则的标准流程可通过机器人实现自动化。此外，数字员工技术能实现零差错，数据精准性达100%。机器人可7×24 h全天候工作，且自动化流程效率比人工高32倍。借助机器人来处理任务，能够改善用户体验，团队可以为重要的用户自由安排额外服务。通过标准化流程，工作将更有效率，提升员工体验。此外，系统合规性更强。非侵入式技术属性，无需在底层IT基础设施下作出调整或进行再开发，可大幅减少对现有系统造成的影响。

目前顺丰数字员工已在众多行业取得广泛应用，企业大部分重复性高的操作环节都可以由机器人执行。以顺丰供应链某站点的发货流程应用为例，在部署数字员工后，原来需要2名全职员工的系统发货数据操作交由机器人操作，在平均月单量过万的情况下，机器人接手了耗时长、重复性高的工作，在极大提升发货工作效率的同时也可以提高员工满意度，使员工能够更专注于发展核心技能。

此外，顺丰秉承场景驱动解决方案，逐步确定了“RPA+低代码+AI”的技术路线。通过光学字符识别技术OCR和自然语言处理结束NLP赋予RPA“一双眼”和“一双耳朵”。OCR技术使得RPA能够将文本和图像转换为可处理的数字数据，能够处理各种文档并使用这些数据来执行各种任务，例如数据输入、数据处理及报告生成等。另一方面，NLP技术可以使RPA处理自然语言文本和语音数据。例如，RPA可以使用NLP技术来分析用户的邮件或聊天记录，然后根据分析结果采取相应的操作，例如回复邮件或转接聊天到正确的部门。另一方面，通过低代码的开发应用，赋予了RPA一双手。当低代码开发应用软件与RPA结合使用时，数字员工可以更轻松地执行各种任务，例如将扫描到的条码信息自动输入到特定的应用程序中，再根据提前预设的逻辑调用RPA机器人执行特定的操作。例如，在包装复核流程中，扫描到特定的箱码时，RPA可以自动将信息输入到包装复核系统中进行订单处理，有异常的情况能够自动触发电子邮件通知相应的部门。这种集成可以让数字员工更加智能地处理信息和执行任务，使上下流程更加具有连贯性，从而提高工作效率和准确性。

数字员工通过自动化生产流程、改进制造过程、数据集成和流程优化以及可定制化和灵活性等方面，可以满足未来行业对智能制造的要求。这使得数字员工成为了未来智能制造的重要工具之一。数字员工可以简化自动化制造过程中的重复性任务，例如数据输入、文件处理及装配信息处理等。这可以提高生产效率，降低生产成本并减少错误率。此外，通过实时监控和数据分析，数字员工能够帮助制造企业识别和改进生产过程中的瓶颈和问题，提高生产效率和质量。数字员工可以与其他系统和设备集成，例如ERP系统、MES等，以实现数据共享和流程优化。数字员工还可以灵活地适应市场和用户不断变化的需求，从而使企业更具有适应性和竞争力。

数字员工的开发互联和智能化方案可以通过多种技术和工具实现，例如利用云计算、API、人工智能技术、OCR及NLP等，这些可使数字员工更加智能和灵活，同时还能提高开发效率和准确性。云计算、API和Web服务等技术可以使RPA与其他系统和应用程序实现无缝集成，实现数据共享和流程改善。此外，数字员工还可以通过开发自定义插件来扩展其功能，从而更好地适应不同的业务需求。不仅如此，数字员工还可以实现自动学习和自适应，从而能够更好地应对不断变化的业务需求。

针对数字员工项目规模化落地，顺丰搭建了一套线上远程工作模式，从需求调研到开发、测试、部署和维护等环节均采用线上模式。在节省成本的同时，提高开发人员的效率和生产力，内部既定的SLA也可以更快地响应用户维保与需求变更。

数字员工的一大优势就是解决系统集成方面的问题。RPA可以与现有系统集成，而无需进行系统改造或替换。它可以模拟人类用户的操作，通过用户界面与其他系统进行交互，从而使系统之间的数据传输变得更加顺畅。与传统的系统集成方法相比，数字员工可以更快地实现，非侵入式属性使得它不需要进行系统重构或修改现有代码。这使得企业可以更快地实现自动化流程，并更快地获得回报。

以汽车行业某用户举例，传统BPM二开的敏捷性、性价比以及软件权限无法满足用户操作变更的频繁性和时效性要求。而数字员工解决方案可以令发货操作全面实现流程自动化，由中央调度平台统一管理；从流程整体性和完整性上出发构思自动化，将用户全国多个站点的收发货等业务，梳理出20+项自动化任务，通过云端调度平台提高机器人利用率，进一步降低软件的边际成本。

数字员工可以帮助技术支持团队更高效地管理用户请求，提高响应时间和准确性，收集和分析产品使用数据，例如故障报告、反馈和使用情况等，帮助技术支持团队深度了解用户需求和行为，以更好地满足用户期望，提供更一致的用户体验。数字员工还可以整合各种部门的数据和信息，例如技术支持、研发和销售等，帮助技术支持团队加深对产品功能和设计的了解。

以智能客服机器人为例，传统客服的服务模式需要应对大量重复性强的问题咨询，客服处理时需要在资料库间不断切换搜寻信息，服务耗时较长，不仅影响用户体验，还降低了企业服务效率。而借助RPA的智能客服，其服务生命周期涉及售前、售中及售后等所有服务与营销场景，RPA将所有公司经营问题及参考回复、证照汇总到聊天机器人中，可自动匹配问题答案或者进入相关页面进行信息搜索并回答，从服务效率、服务体验、服务转化、销售管理和服务提升等不同角度帮助用户优化服务全生命周期管理。