什麼是智慧流程自動化 (IPA)？

在規模上減少手動工作

傳統自動化通常需要密切監督。團隊仍需花時間檢閱異常、解決資料錯配問題，以及管理腳本以外的任務。

IPA 減少了這種疏忽。它可以根據業務規則解釋請求，並執行動作，而無需在每個步驟中進行人工干预。

有些公司與AI 代理公司合作設計這些工作流程。這些合作夥伴專注於確保系統穩定、有效率，並且適合實際的業務運作。

適應不斷變化的輸入和環境

傳統的機器人依賴一致的格式。即使是一個小小的改變，例如錯字或新的文件排版，都可能會破壞程序。

IPA 可以處理變化。它能讀取輸入內容、理解意圖並回應 - 即使結構並不理想。這使得它在日常使用中更加可靠，因為在日常使用中，請求並不總是遵循相同的模式。

提高營運透明度

基於規則的自動化經常會在沒有上下文的情況下失敗。我們很難瞭解發生了什麼事、在哪裡發生的、或什麼原因導致失敗。

這在多代理系統中成為更大的問題，不同的代理會以平行或順序的方式運作。如果沒有可視性，就很難追蹤代理之間的互動或維持可靠的效能。

IPA 透過記錄流程中的每個步驟，提高了可觀察性。這種詳細程度在評估多代理系統時尤其有用，可以幫助團隊隔離問題，並改善代理如何一起工作。

步驟 1：觸發事件啟動流程

客戶填寫退貨申請表或傳送要求退貨的訊息。該訊息會啟動退貨工作流程。

經銷商會立即擷取，而不需等待手動分流。

步驟 2：AI 代理解析資訊

代理掃描訊息或表單以取得關鍵資訊，例如訂單號碼、貨品名稱、退貨原因和客戶 ID。

對於非結構化訊息，它使用大型語言模型LLMs) 來詮釋意圖並辨識正確的順序。

步驟 3：AI 代理決定下一步

代理利用業務規則和退貨政策，檢查商品是否符合退貨條件，以及退貨的類型，例如退款或商店信用額。

它會立即處理決定，複製支援代表通常會做的事。

步驟 4：AI 代理跨系統執行行動

一旦做出決定，代理：

• 更新訂單狀態
• 建立退貨標籤
• 發送指示給客戶
• 通知倉庫

一切都在連接的系統中完成，團隊之間不需要交接。

步驟 5：AI 代理記錄結果

從初始請求到最終回應，每個步驟都會記錄在案。這些記錄會流入儀表板和警報系統，使流程可追蹤。

如果個案需要手動審核，就會升級，並提供完整的後續追蹤內容。

處理非結構化文件和表格

基於規則的機器人在處理雜亂的輸入時很快就會崩潰。許多商業文件 - 例如發票、索賠、合約或入職文件 - 包含非結構化或半結構化的資料，這些資料並不遵循一致的格式。

IPA 代理可使用光學字元識別 (OCR) 和自然語言處理(NLP) 來處理：

• 從收據中提取總額
• 解析合約條款
• 從掃描的表格驗證身分

一旦資料被詮釋，系統就可以在沒有人為監督的情況下對其採取行動。這可釋放工具內部的端對端工作流程，例如處理員工表格的人力資源聊天機器人，或是接收文件型支援請求的客服聊天機器人。

跨系統自動化多步驟工作流程

入職或退貨處理等流程並非發生在單一系統中。它們通常跨越 CRM、內部資料庫、排程平台和通知工具。每個元件都會增加自己的依賴層。

IPA 代理逐步管理流程。它們會評估輸入、根據情境做出決定，並在連接的系統中執行動作。

邏輯保持不變，無須依賴手動路由或脆弱的變通方式。

這讓 IPA 成為預約聊天機器人等工作流程背後的理想引擎。當介面收集基本輸入時，系統會處理可用性檢查、安排約會、傳送確認，以及更新後端工具。

根據訊息意向路由支援票單

由於訊息來得不清楚，支援佇列經常會阻塞。客戶並不總是遵循簡潔的格式，而大多數系統也無法理解實際的問題內容。

IPA 代理透過解讀訊息、識別關鍵細節並決定正確的行動來處理這個問題。

他們可以評估緊急程度，並將票單轉寄給適當的系統或團隊，而不需要人工輸入。

這就是AI 票務系統更具擴充性的原因。票務會豐富情境，並直接送到正確的地方。

強化內部入口網站的自助服務

內部團隊經常花時間等待不需要人工輸入的核准或答案。這些延誤通常來自於不清楚的所有權或緩慢的手動流程。

IPA 讓內部入口網站更有用。它能瞭解使用者的需求、連結至後端系統，並直接完成任務，所有這些都是透過單一介面完成，消除了不必要的來來回回。

這種方式非常有效，因為這些工作流程可在多種通路和使用者間擴充，同時還能清楚記錄每次互動。

1. Botpress

Botpress 專為想要控制自動化運作方式的團隊所打造。它可讓您定義不僅遵循規則的代理程式 - 它們會根據輸入、記憶和即時情境做出決策。

您可以建立驗證退貨資格、解釋退款要求或跨系統更新記錄的流程。每個代理都可以使用規則、LLMs 或決策邏輯，而且所有功能都可以在 Web、Slack、WhatsApp 等平台上執行，不會重複工作。

當您建立的智慧型工作流程涉及可變輸入、API 觸發器和實際作業結果時，它是最理想的選擇。

主要特點：

• 具有流程邏輯、記憶體和條件的 AI 代理可視化建立程式
• 跨多種通路運作，並與後端工具整合
• 支援即時 API 呼叫、動態路由和自訂動作
  
  

定價：

• 免費計劃，提供以使用量為基礎的 AI 點數
• Plus：每月 89 美元，用於即時代理交接和流程測試
• 團隊：495 美元/月，具備協作、SSO 和存取控制功能
• 企業：自訂

2.Make（前身為 Integromat）

Make 專為拼接應用程式而設計，無需編寫程式碼。它為您提供了一個可視化的畫布，讓您可以建立多個步驟的情境 - 當您在工具之間自動執行動作時，它是 IPA 的理想選擇。

在工作流程中，一個系統需要對另一個系統中的內容作出反應，例如同步 CRM 與訂單系統，或對支援表單作出有條件的回應。

您無法獲得代理層級的情境或 AI 決策，但對於流程層級的整合和觸發，它卻是快速且彈性的。

主要特點：

• 適用於數百個應用程式的拖放式工作流程建立工具
• 條件邏輯、排程、資料解析和 webhooks
• 支援複雜的分支和多步驟流程
  
  

定價：

• 免費：1,000 次/月
• 核心：$9/月
• Pro 和 Teams 計劃提供更高的使用率和進階控制功能
  
  

3.Zapier

當您想要快速連接工具且不需要複雜的分支時，Zapier 是最好的選擇。它不是一個完整的協調層 - 但它能以零程式碼處理聊天機器人與 CRM、排程器或資料庫之間的資料交接。

對於 IPA 而言，Zapier 非常適合將詮釋的意圖轉化為後端動作。它不負責「思考」，但卻能將思考系統與執行工作的工具連結起來。

主要特點：

• 超過 6,000 個整合
• 來自聊天機器人、表單或 webhooks 的觸發器
• 沒有工程支援的團隊也能輕鬆設定

定價：

• 免費：100 項任務/月
• 入門版：$19.99/月
• 專業版：進階功能每月 $49

4.Tidio

Tidio 是一個內建自動化功能的即時聊天平台。它不是一個完整的 IPA 平台，但當您要自動化面向客戶的任務（例如路由、收集輸入或回覆支援查詢）時，它是很棒的選擇。

它支援 AI 回覆、條件流和後端交接 - 使其適用於表面層級的決策自動化。對於小型作業團隊或中小企業而言，這是一個容易入門的工具。

主要特點：

• 具備自動化範本的 AI 聊天功能
• Chat 路由、表單處理和 CRM 整合
• GPT助理可彈性回應

定價：

• 免費：基本聊天和自動化
• 入門：$29/月
• PlusAI 功能和 CRM 同步

5. n8n

n8n 是一個開放原始碼的工作流程自動化平台，可讓您完全控制邏輯、觸發器和整合。與Zapier 或 Make 不同的是，它可自行託管，讓您在需要時編寫程式碼。

這使得它非常適合擁有技術資源且需要彈性和隱私的團隊。您可以執行 IPA 代理、掛接到 API，並處理結構化或非結構化的資料 - 所有這些都在可自訂的工作流程中。

主要特點：

• 支援程式碼節點的視覺編輯器
• Webhooks、排程器、條件分支
• 自行託管或使用雲端服務

定價：

• 免費：自行託管
• 雲端基本：每月 $20
• 專業版：50 美元/月，含團隊功能

1. 從造成瓶頸的一個工作流程開始

退款核准工作流程就是一個很好的例子。我們收到許多要求，但這些要求並不一致。有些包含訂單號碼，有些則不包含。代理必須追蹤細節、驗證資格，並手動套用業務邏輯。

這種摩擦使其成為智慧型自動化的理想候選 - 邏輯很清楚，但輸入的差異足以絆倒以規則為基礎的機器人。

2.映射端到端流程，包括例外情況

記錄流程如何運作。追蹤退款請求是如何產生的、代理從哪裡取得資訊、他們做了什麼決定，以及採取了什麼行動。

確保您包含常見的例外情況：資料遺失、退貨原因不清或訂單資訊與退款政策不符。

這些都是智能自動化需要介入的地方。

3.確定作出決策的地點

尋找需要人工詮釋輸入或運用判斷的地方。在退款工作流程中，這可能是閱讀客戶的理由、根據退款規則進行檢查，然後決定退款、商店信用額或拒絕。

只要邏輯已定義且資料可以存取，每項決策都可以由 AI 代理處理。

4.連接為行動提供動力的工具

一旦作出決定，系統需要更新訂單狀態、通知客戶、發出標籤或觸發付款。

若要使其自動化，您需要一個平台來連接這些工具並可靠地協調動作。這可能是代理編排層或具備整合支援的自動化框架。

5.測試、監控、改善

退款流程自動化後，請追蹤其執行情況。看看哪些個案得到正確處理，以及系統在哪些方面有問題。利用這些回饋來改進決策邏輯並提高可靠性。

IPA 系統是動態的。您擷取和處理的邊緣案例越多，工作流程就會變得越強大和可擴充。

流程和資料準備不佳

流程一致時，自動化才能發揮最大功效。但在許多組織中，工作流程都沒有文件記錄，或在不同團隊中以不同方式處理。資料通常存在於互不相連的系統中，或是格式各異，因此難以建立穩定的自動化。

在導入智慧型流程自動化之前，請花時間繪製流程目前的運作方式。記錄輸入、已知的例外狀況、工具依賴性，以及仍然需要人為介入的地方。

過度複雜的初始實作

團隊通常會嘗試過多、過快地自動化。當初始推出跨越數個系統或一開始就包含邊緣案例時，就會增加延遲或無法推出的機會。

取而代之的是，從單一流程開始，該流程有一個明確的決策點和可測量的輸出。保持範圍聚焦，及早證明價值。

缺乏明確的所有權或長期願景

智慧型製程自動化系統是適應性強且不斷演進的專案。如果沒有負責效能、邏輯和維護的團隊或人員，系統往往會變得過時或錯位。

從一開始就指派持續的擁有權。需要有人追蹤自動化的執行情況、出現問題的地方，以及需要調整的地方。

業務目標與自動化邏輯不一致

不是每個流程都值得自動化 - 也不是每個自動化都能驅動價值。有時候，邏輯反映的是技術上的可能性，而不是業務實際上的需求。

為了避免這種情況，請與使用工作流程的人員合作設計工作流程。這包括支援團隊、作業主管和產品擁有者。

當自動化符合實際需求時，就更有可能帶來持久的成果。

IPA 與 Business Process Management (BPM) 有何不同？

BPM 更多的是關於業務流程的規劃與最佳化，而 IPA 則是關於利用能夠自行思考與行動的 AI 代理將這些流程自動化。

IPA 是否可以完全取代人類工作者，或只是減少他們的工作量？

IPA 是關於減少重複、無聊的事情，讓人類可以專注於重要的事情。IPA 並不能取代人力，但可以讓他們的工作變得更輕鬆。

IPA 通常使用哪種機器學習模型？

IPA 經常使用判斷樹等模型、自然語言模型（想想GPT 或 BERT），以及分類器來執行意圖偵測或文件解析等任務。

IPA 是否只適用於大型企業，還是中小企業也能受惠？

中小企業可以從 IPA 中獲益，尤其是當他們的時間或人數緊縮時。IPA 可將原本需要手動完成的工作自動化，協助小型團隊勝人一籌。

要有效訓練或設定 IPA 模型，需要什麼樣的資料？

大多是真實世界輸入的範例，例如電子郵件、聊天、表單或日誌，以及與這些輸入相關的明確商業規則或結果。資料越真實（越混亂），系統就越聰明。