- RPA 透過模仿人類的點擊和打字來自動執行重複性的、基於規則的工作,但它與分析和適應資料的人工智能不同。
- 傳統的 RPA 不會學習或推理,但它通常會與 AI 整合,以處理非結構化的輸入,並實現更複雜的自動化。
- RPA 對於沒有 API 的環境尤其有用,讓企業可以在不需要大幅變更基礎架構的情況下,在舊有系統上進行自動化。
- 常見的 RPA 用例包括系統間的資料傳輸、例行管理任務、事件觸發的工作流程,以及後端支援動作。
機器人流程自動化 (RPA) 已經存在多年。它的建立是為了將重複性的、基於規則的任務自動化 - 例如處理發票、在系統間移動資料或更新 CRM 中的記錄。
但隨著自動化工具越來越聰明,RPA 與人工智慧之間的界線也越來越模糊。很多團隊都在問同樣的問題:
RPA 是 AI 的一種形式嗎?它使用 AI 嗎?它與每個人突然在stack中建立的AI 代理相比如何?
人們經常將 RPA 與 AI 對立起來,好像非此即彼。但事實上,兩者解決的是不同的問題,而且往往能搭配得更好,尤其是在企業自動化領域。
什麼是機器人流程自動化 (RPA)?
機器人流程自動化 (Robotic Process Automation, RPA) 是一種軟體,可透過與數位系統的互動,將重複性的、基於規則的工作自動化,就像人類在應用程式中點擊、打字、複製和觸發動作一樣。
大多數的 RPA 機器人都被設計為遵循一組固定的指令。它們不會分析資料或做出決策- 只會以快速且精確的方式重複執行相同的流程。
由於 RPA 機器人是在使用者介面層級運作,因此可以跨越沒有 API 或整合的工具。這就是為什麼它們經常被用在傳統系統或企業工作流程中,在這些系統或流程中,結構化的任務需要自動化,而不需要從頭開始重建一切。
AI 和 RPA 有何不同?
RPA 和 AI 都是自動化技術,但它們的運作方式根本不同。RPA 是為了遵循指令而建立的。AI 則是為了詮釋、預測和適應而建立。雖然這兩種技術經常被整合到企業自動化策略中,但重要的是要瞭解兩者的實際功能,以及其功能的終點。

RPA 是人工智能的一種形式嗎?
不 - RPA 不是一種人工智慧。
RPA 透過在使用者介面層級模仿人類的動作來自動執行任務。它會完全按照指示點擊、輸入、複製和移動資料。除了明確的定義之外,沒有學習、推理和彈性。
相較之下,人工智慧則是以資料和概率為基礎。它可以識別模式、推斷意義,並在動態環境中做出決策。
RPA 執行指令。AI 根據上下文產生輸出。
由於這兩種技術都能減少人工操作,因此經常會產生這種誤解。但自動化不等於智慧。
RPA 使用 AI 嗎?
傳統的 RPA 系統是基於規則和確定性的。它們需要結構化的輸入和固定的工作流程。然而,RPA 可以使用 AI 元件來增強,以處理非結構化的資料、語言和變化。
- AI 解譯原始輸入 (例如文件、電子郵件、訊息)
- RPA 作用於結構化的輸出 (例如資料輸入、任務路由)
這種搭配在智慧型聊天機器人中很常見,尤其是處理支援請求或內部查詢的聊天機器人。如果您正在建立類似人工智能驅動的常見問題聊天機器人,人工智能會處理問題的詮釋,而 RPA 則可用於擷取或更新後端系統中的相關資料。
RPA 與 AI 的主要差異
雖然 RPA 和 AI 經常被部署在一起,但它們的技術基礎和操作角色卻截然不同。RPA 旨在遵循精確的指令。AI 則是為了處理複雜性、模糊性和變化而設計。
如果您正在決定要在哪裡應用這兩種軟體,本比較會強調它們在輸入、邏輯、適應性等方面的核心差異:
這個區別很重要。在流程不變的環境中,RPA 是可靠的。當輸入無法預測或任務需要解釋時,AI 就變得必要了。在大多數的現代系統中,真正的威力來自於同時使用兩者 - 各司其職。
RPA 的主要優點
RPA 的價值不在於它的智慧,而在於它的精確。在邏輯固定、介面混亂、規模重要的系統中,RPA 可以在不中斷的情況下引入一致性。
它提供了大多數企業軟體堆疊所缺乏的執行層:一個可以跨工具運作而不需要變更工具的執行層。

無需 API 或基礎架構即可運作
RPA 不需要結構化的整合。它可以直接與使用者介面互動 - 就像人類操作員一樣模仿點擊、輸入和瀏覽。這使得它在 API 不存在、供應商支援有限或工具從來就不是為了互操作而設計的環境中也是可行的。
這也是它仍被用在 AI 聊天機平台的原因之一,在這些平台上,後端存取權限有限,而且機器人需要跨工具自動執行工作流程,而這些工具並非自然連結。
將控制權交到操作人員手中
與完全由工程人員負責的大多數自動化方法不同,RPA 通常由營運團隊配置。這些都是每天定義、執行和更新工作流程的人員,也就是說,邏輯更貼近最了解邏輯的人。
這種團隊驅動的方式符合更廣泛的人工智慧專案管理策略,非技術利害關係人需要在工具決策和自動化更新方面擁有更多自主權。
確保規模精度
一旦部署完成,RPA 會完全遵循指示。沒有即興、沒有捷徑、也沒有使用者與使用者之間的差異。每項任務每次都以相同的方式執行。
這種精確性對於財務、合規性和報告等功能是不可或缺的,在這些領域中,即使是很小的偏差都可能造成風險。它是業務流程自動化策略的基礎元件,這些策略將重複性置於適應性之上。
與 AI 一起處理執行
RPA 並非智慧型,但它是可靠的 - 這正是它能與 AI 系統完美搭配的原因。模型可以分類、生成或推斷。然後 RPA 可以執行所產生的動作。
在使用垂直 AI 代理建立的系統中,您會越來越多地看到這種模式,由LLM 處理邏輯和決策,RPA 跟進後端更新和系統層級觸發。
RPA 可以自動化什麼
RPA 是為了執行明確界定的數位任務而建立的,在正確的情況下,它可以悄然消除每週數小時的手動工作。它的優勢在於一致性。一旦定義了工作流程,每次都會以相同的方式執行,不會出錯、疲倦或猶豫。
當它用於日常業務運作的隱形骨幹時最為有效--跨越互不相通的系統,或在人類無法長期掌控的繁瑣工作流程中。

跨系統資料傳輸
RPA 通常用於在互不連接的工具之間傳輸結構化資料 - 尤其是當這些工具無法以原生方式相互對話時。它可以提取表單提交內容、在儀表板之間轉移記錄,或根據匯出記錄更新內部試算表。
這是LLM 代理框架中經常在幕後處理的工作流程類型,由模型決定要更新的內容,並由 RPA 處理資料傳輸。
重複性的管理任務
發票生成、文件記錄、退款處理和狀態同步等流程通常由遵循逐步邏輯的機器人進行管理。這些都是大量、以規則為基礎的任務,存在於每個企業的後台。
其中許多屬於更廣泛的 BPA 計畫 - RPA 並非用來取代系統,而是強制系統之間的一致性。
基於觸發器的工作流程執行
RPA 可以在特定事件發生時自動觸發,例如表單提交、webhook 或在團隊頻道中發出指令。這些流程可減少工具間的手動協調。
您經常會在內部ChatOps 工具中看到這種模式,其中機器人會根據簡單的提示啟動流程,而不需要工程師的參與。
支援流程中的後端協調
在客戶支援環境中,RPA 可確保在一個系統中所做的更新能反映到其他地方 - 例如同步票單狀態、記錄升級原因或跨團隊路由請求。
這種協調方式在工作流程自動化設定中特別常見,智慧型系統處理查詢,而 RPA 則負責跟進。
客戶聊天機動作的跟進
當使用者透過聊天機器人預約、更新請求或取得交易確認時,RPA 通常是執行這些動作的層級。它會執行實際更新、同步後端系統,並確認互動 - 所有這些都是隱形的。
這種模式出現在許多前端實作中,例如WordPress 聊天機或Telegram上的助理。
RPA 在大型代理系統中的定位
RPA 專為重複性的結構化任務量身打造。然而,在客戶期望快速回應、內部團隊依賴眾多工具的世界裡,自動化必須更進一步。
這就是 AI 的用武之地。透過將基於規則的流程與自然語言理解和 API 邏輯整合,您可以超越傳統的 RPA,開始開發能夠適應、回應和採取行動的助理。
平台,例如 Botpress透過聊天提供觸發動作、查詢資料和自動化實際工作流程的方法,實現這種轉變。
您可以建立一個機器人,:
- 讀取Telegram上的使用者請求
- 檢查後端系統的狀態
- 更新記錄或啟動後端工作流程 - 就像 RPA
- 並透過 AI 即時回應
這是 RPA 所做的一切 - 但更聰明且面向使用者。
今天就開始建立- 這是免費的。
常見問題
如何決定在自動化專案中使用 RPA、AI 或兩者兼具?
如果您的工作是重複性且遵循明確的規則,RPA 就是最理想的選擇。但如果它涉及到雜亂的資料或決策,那就是 AI 發光發熱的地方,而結合兩者往往能讓您兩全其美。
哪些產業最能從 RPA 與 AI 的結合中獲益?
金融、醫療保健、保險和客戶服務都喜歡這種組合。想想:大量的文書工作、嚴格的規定,以及需要快速處理的大量傳入請求。
將 RPA 整合到現有技術stack 而不破壞它的最佳方式是什麼?
從規模較小的使用個案開始,使用可模仿人類動作的工具 (因此您不需要擾亂 API),並及早與您的作業或 IT 團隊溝通,以確保一切順利。
實施 RPA 需要開發人員嗎?
不一定。許多 RPA 工具都是低程式碼或無程式碼,因此作業團隊可以自行建立機器人,不過開發人員可以協助處理較複雜的邏輯或整合。
處理敏感客戶資料時,RPA 的安全性如何?
如果設定正確,相當安全。您只需要遵循加密和存取控制等最佳實務,尤其是在處理個人或財務資訊時。