3月12日，农业银行一项名为“一种金融业务的处理方法、装置、电子设备及存储介质”的专利公布，其申请于2023年12月13日。

方法包括：获取标准化描述信息和业务文档信息；将标准化描述信息和业务文档信息输入预先训练好的大语言模型LLM中，确定目标金融业务，其中，目标金融业务包括按照预设顺序排列的至少一个第一业务流程；控制LLM按照预设顺序依次调用每个第一业务流程对应的RPA模型，以完成对目标金融业务的处理。

其中，获取标准化描述信息和业务文档信息，具体包括：接收用户输入的业务处理请求，该请求包括业务要求和文档存储路径；根据业务要求，生成标准化描述信息，以及基于文档存储路径获取业务文档信息。

更具体的，LLM关联有至少一个RPA模型集，一个RPA模型集对应一个金融领域；控制LLM按照预设顺序依次调用每个第一业务流程对应的RPA模型，以完成对目标金融业务的处理，包括：控制LLM获取目标RPA模型集，并从目标RPA模型集中选择每个第一业务流程对应的RPA模型，其中，目标RPA模型集为目标金融业务所属的金融领域对应的RPA模型集；控制LLM按照预设顺序生成调用信息，并根据调用信息依次调用每个第一业务流程对应的RPA模型，以完成对目标金融业务的处理。

目标金融业务还包括第二业务流程，第二业务流程为不可自动化执行的业务流程；因此，方法还包括：按照第二业务流程在目标金融业务中的位置，发出提示信息，提示信息用于提醒用户执行第二业务流程。

若第二业务流程在目标金融业务中的位置位于两个第一业务流程之间，调用信息包括第一调用子信息和第二调用子信息；根据调用信息依次调用每个第一业务流程对应的RPA模型，以完成对目标金融业务的处理，则包括：根据第一调用子信息依次调用位于第二业务流程之前的每个第一业务流程对应的RPA模型；在用户执行完第二业务流程后，根据第二调用子信息依次调用位于第二业务流程之后的每个第一业务流程对应的RPA模型，以完成对目标金融业务的处理。

另外，方法还包括：获取LLM生成的推理上下文信息；根据推理上下文信息，更新LLM。

在更新LLM后，还需要：获取并显示目标金融业务的处理结果；若处理结果与业务要求不匹配，则接收用户基于目标金融业务的处理结果重新输入的业务要求，并将重新输入的业务要求作为新的业务要求，返回执行根据业务要求，生成标准化描述信息，以及基于文档存储路径获取业务文档信息的步骤，直至目标金融业务的处理结果与业务要求匹配为止。

说明书提到该发明的背景为，RPA（机器人流程自动化）是以软件机器人及AI为基础的业务过程自动化技术，是银行进行数字化转型的直接有效方式。RPA的使用可将员工从繁琐、重复、生产率较低的任务中解放出来，有助于降低人力成本，提升金融业务的自动化水平。

目前，RPA已尝试应用于金融业务处理的各个环节，如贷款服务、客户服务、投资服务等。然而，由于RPA仅适用于业务稳定、规则固定的流程，且自动化流程一经设置便难以更改，因此存在能适配的业务场景较少、缺乏灵活性等缺点。

该发明可实现对各种金融业务中的流程进行拆解、分析、调用和自动执行，提升金融业务处理的效率、灵活性和自动化水平。此外，可利用LLM的自然语言处理能力、自学习能力和人机交互反馈能力，结合RPA技术，更全面、更准确地应对不同金融业务场景需求，为探索面向未来的数字化银行提供有效路径。