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。

1. How does IPA differ from Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) differs from BPM in that BPM focuses on designing, modeling, and optimizing processes, while IPA actually executes those processes using AI, machine learning, and RPA to automate decision-making and actions. BPM is strategic; IPA is operational and execution-oriented.

2. Can IPA replace human workers entirely, or just reduce their workload?

IPA is designed to reduce human workload by automating repetitive and rules-based tasks, not to replace workers entirely. It frees up humans to focus on high-value work like problem-solving or relationship-building that automation can't handle reliably.

3. What kind of machine learning models are typically used in IPA?

Common machine learning models used in IPA include natural language models (e.g. BERT, GPT) for understanding unstructured text and random forests for rule-based decisions, and classification models for document tagging or intent recognition. The choice depends on the task being automated.

4. Is IPA only relevant for large enterprises, or can SMBs benefit too?

IPA is absolutely relevant for SMBs, as it enables small teams to automate repetitive tasks like invoice processing or form validation. Cloud-based IPA tools have made it affordable and scalable for companies with limited resources.

5. What kind of data is needed to train or configure IPA models effectively?

To train IPA models effectively, you need access to real operational data – emails, support tickets, chat logs, forms, and transactional records – paired with the correct outputs or actions. Clean, labeled historical data improves performance.