2025 年 AI 工作流程自動化如何改造企業

工作流程從真實世界的觸發開始

在任何事情發生之前，首先發生的是某些事情的改變。這組變更可以稱為現實生活中的觸發點，可以是與系統互動的任何形式。

觸發器載有該事件 的初始資訊，並告訴系統："嘿，是時候開始了。" 

註冊完成後，AI 代理就可以取得這些資訊，接手整個管理流程。

AI 代理會讀取輸入，並計算下一步的步驟

AI 代理就會讀取這些資訊 (可以是純文字或結構化資料)，然後決定下一步要做什麼。

這就是LLM 或意圖分類模型介入的地方。

在某些系統中，這是一個以提示為基礎的規劃器，可直接轉換為簡單的內容： 

"嘿，使用者在說：'我可以重新排程嗎？系統應該怎麼做？

從那時開始，提出處理查詢的計劃。

動作透過連接的工具或 API 執行

一旦理解了任務，系統就會挑選可以完成任務的工具。

這可能是 API 呼叫、資料庫呼叫、網際網路查詢，甚至是對接收到的資料進行數學運算這麼基本的事情。

代理程式會以正確的資料格式化請求，並傳送給工具，以取得所需的子任務。

如果需要，結果會傳給下一步

一旦工具執行且輸出結果可用，代理就會使用該結果來決定下一步的行動。

如果還剩餘更多步驟，工作流程會繼續，向前傳遞資料並重新評估狀態，以達到最終結果。

無論是一步式的更新，或是跨越數個系統的多步式流程，這個迴圈都會持續運作，直到整個工作完成為止。

1.從複雜的文件中自動提取資料

大多數團隊都在使用非結構化資料。這些資料有時是手寫或印刷文件的形式，通常不遵循任何共同的規則。

工作流程自動化可讓您有效率且大規模地從中獲取價值。

由AI 文件索引驅動的工作流程可確保每個檔案都能以結構化的方式讀取並儲存在向量資料庫內。

當搭配檢索增強生成時，從文件中萃取的資料可直接由管理工作流程的 AI 代理使用，以回答查詢或觸發行動。

2.簡化跨渠道的客戶上線程序

客戶上線不只是收集資訊，而是一系列需要快速同步進行的動作。

潛在客戶來自不同的通路，而每個潛在客戶都需要在 CRM 中加以擷取和審核。AI 工作流程自動化將連結這些步驟。

只要有潛在客戶進入系統，潛在客戶產生聊天機器人就會擷取關鍵細節、檢查完整性，並啟動後續行動。

這讓上線感覺快速且反應迅速，而無需依賴手動檢查。

3.以最少的投入產生業務內容

現今的團隊不斷製作營運內容，這些內容對於行銷非常重要，但卻很少經過最佳化以利再利用。

由於內容存在於不同的平台上，這些文件可能很難整合。

現代的聊天機器人行銷工作流程可擷取原始資料，將其拼接起來，並自動轉換成可用的內容。 

只要一個小小的輸入或觸發動機，一個精心打造的RAG 聊天機器人就能塑造出完整的摘要或草稿，而無需任何人追蹤來源或手動排版。

4.使用 AI 代理管理人力資源作業

人力資源團隊需要處理源源不絕的要求 - 從政策問題到核准和入職任務。這些工作並不複雜，但卻會干擾實際工作，而且堆積速度很快。

人力資源聊天機器人可以直接處理這些互動，回應問題、收集輸入，並引導員工完成內部工作流程。

它可插入團隊已在使用的工具，讓所有工作都能順利進行，而無需建立另一個佇列。

5.透過 AI 聊天機器人處理客戶支援

大多數的支援請求都遵循一種模式。使用者需要快速處理某些事情 - 可能是更新、修復或只是指示。最重要的是，他們期待快速的回應。

客服聊天機器人可以毫無延誤地管理這些互動。它可以保持對話、在背景中建立或更新票單，並讓所有事情繼續進行。

這種AI ticketing可讓團隊專注於高影響力的個案。有了Human-in-the-loop 等功能，支援人員可以在需要時介入，而例行問題則會自動解決。

1.製作

最適合：建立大型、可視化自動化的團隊，涉及多種工具和偶爾的 AI 步驟

Make 是一個可視化自動化平台，您可以透過可視化方式連接應用程式並定義應用程式之間的邏輯，從而設計工作流程。

它在操作工作流程中很受歡迎 - 例如在 CRM 和試算表之間同步資料 - 但它也支援會話式 AI。

Make 也支援檔案解析及將內容加入向量儲存庫，對執行 AI 工作流程 (如文件擷取或以 RAG 為基礎的擷取) 的團隊非常有用。

它特別適合那些想要一步一步了解所有事情是如何組合起來的團隊。

主要特點：

• 具備無限分支邏輯和錯誤處理功能的可視化建立工具
• OpenAI 支援完成、摘要、檔案解析和 RAG
• 與Notion、Slack、Google Workspace、HubSpot 等應用程式的原生整合
• 基於排程或觸發的執行，具有完整的版本歷史記錄

缺點：

• 大型工作流程的學習曲線較長
• AI 用例需要對提示和向量儲存有一定的瞭解

2.Botpress

‍最適合： 使用管理完整工作流程的 AI 節點，自動化以聊天為基礎的工作流程

Botpress 是用於建立 AI 代理的視覺化工作流程建置工具。 

這個平台提供您絕佳的工具，讓您深入瞭解工作流程如何互動及相互運作的細節，遠遠超越其他平台所使用的表面卡片。

基於畫布的建置工具可讓您控制關鍵變數和上下文，因為它們會在整合和平台之間移動。

即使您不完全瞭解工具之間的連結方式，也能運作良好。一旦您連結它們並給予權限，自主節點就能管理流程。

如果您的團隊工作流程凌亂，無法在其他平台上很好地轉換，Botpress 可以與Zapier 或 Make 等工具連接，協助將工作流程結構化。

主要特點：

• 每個節點都有範圍變數的分步流程
• 內建知識庫，可針對文件和 URL 進行檢索
• 透過 API、觸發器和Zapier 整合提供外部工具支援
• 隔離記憶體和輸入，防止上下文漂移

缺點：使用範圍邏輯設計需要一些前期學習

3.N8n

最適合： 需要靈活、開發人員友善且具備開放原始碼控制功能的工作流程工具的團隊

n8n 是專為想要完全控制工作流程的行為和執行位置的使用者所打造。

它可自行託管，可透過程式碼擴充，而且不會將您鎖定在預先定義的模式中。如果您曾經想要Zapier ，但又想擁有 Git 式的彈性，那就是它了。

工作流程以視覺化方式建立，但支援任何步驟的自訂 JavaScript。

它原生處理分支、重試、條件和 webhooks，並與自訂 API 和內部系統配合良好。

主要特點：

• 以節點為基礎的邏輯可視化工作流程建置器
• 開放原始碼，提供自我託管與雲端選項
• 與 webhooks 和長時間執行的工作配合良好

缺點：

• 與託管工具相比，需要更多的設定
• 並非針對非技術使用者或快速入門使用個案而設計

4.Zapier

最適合： 在熱門 SaaS 工具之間尋求快速自動化的非技術團隊

Zapier 是為了速度和簡易性而打造。您只需選擇觸發器、定義接下來會發生的事情，剩下的就交給 Zapier 在幕後處理。

適用於只想要工作而不需要考慮分支邏輯或基礎架構的團隊。

當您使用其生態系統中已有的工具時，它便會發揮其優勢。無論您是要將線索從表單傳送至 CRM，或是在Slack 和Google Sheets 之間移動更新，設定都只需要幾分鐘，而且能在背景中可靠地執行。

它並非為深度自訂而打造，但這正是重點所在。如果您的工作流程很清楚，不需要太多條件，Zapier 比其他任何東西都能讓您更快達到目的。

主要特點：

• 超過 6,000 個應用程式整合，包括 Google Workspace、Slack 和 Salesforce
• 使用者友善的視覺編輯器與預先建立的範本庫

缺點：

• 成本會隨著任務使用量和高級功能的增加而上升
• 針對複雜或高度特定工作流程的有限自訂功能

5.Aisera

最適合： 企業團隊自動化跨 IT、人力資源和客戶支援的內部工作流程

Aisera 專注於以特定領域的人工智慧驅動的大規模自動化。

它專為協助團隊管理大量作業而設計，從解決 IT 票單到員工入職或回應客戶要求。

Aisera 的與眾不同之處在於其人工智慧如何應用於整個工作流程。其自然語言模型早在GPT 時代之前就已開發完成，多年來一直為企業支援用例提供支援，現在更在需要時以大型LLMs 作為補充。

雖然 Aisera 並非針對初創公司或個人建置者，但它非常適合想要可靠、AI 驅動自動化的大型團隊，而無需從零開始建置。

主要特點：

• 針對準確、情境感知自動化的領域訓練語言模型
• 與 ServiceNow、Salesforce 和 Workday 等平台整合

缺點：

• 設定可能很複雜，取決於您的系統和資料來源
• 最適合大型使用個案 - 對小型團隊而言過於繁瑣

建立 AI 工作流程需要什麼樣的內部資源或團隊成員？

您通常需要一個能掌握您的流程的人（像是營運主管）、一個精通技術的團隊夥伴來處理整合工作，如果您想花俏一點，也許還需要一個人工智慧/自動化專家，但有些平台（像是Botpress）只需要很少的編碼就能做到。

AI 工作流程的部署能否不影響正在進行的業務運作？

絕對可以。大多數工具都可以插入您目前的系統，幾乎不會造成停機時間，而且您可以分階段推出這些工具，以保持運作順暢。

如何從傳統自動化轉移到 AI 驅動的工作流程？

首先找出可以從更多智慧中獲益的重複性工作，然後逐漸以人工智慧驅動的流程取代以規則為基礎的流程。把它想成是升級，而不是大修。

AI 工作流程自動化的初始成本和持續成本是多少？

初始成本因平台和複雜性而異，但許多平台都提供免費的層級或無程式碼選項以開始使用；持續成本通常包括平台訂閱，如果您擴充規模，可能還需要一些維護。

如果 AI 工作流程做出錯誤的決定，會發生什麼情況？

大多數的工具都可以讓您檢閱和調整工作流程，或設定防故障措施，以便您能快速發現錯誤。最酷的是，隨著時間的推移，人工智能實際上可以從這些錯誤中學習。