- 智能流程自动化(IPA)将 RPA 与机器学习和 NLP 等人工智能工具相结合,让系统能够处理杂乱无章的输入、解释上下文并做出超越僵化规则的决策。
- IPA 通过减少人工操作、适应不断变化的输入和提高透明度来提高效率,是文档解析、多系统工作流和票据路由等任务的理想选择。
- 要成功推出 IPA,首先要绘制流程图、确定决策点、连接系统,并保持较小的范围,以便在扩大规模之前证明其价值。
- 顶级 IPA 工具包括 Make、Zapier、Tidio 和 n8n,可帮助集成应用程序并自动执行操作,而高级平台则可实现更灵活的人工智能驱动工作流。
当流程定义明确且输入遵循一致的格式时,传统自动化的效果最佳。但大多数业务运营并不那么干净利落。
在实践中,当数据缺失、请求不明确或条件中途发生变化时,工作流程就会崩溃。
基于规则的系统会遵循指令,但无法在环境发生变化时进行调整。
智能流程自动化(IPA)则更进一步,它将自动化与企业聊天机器人相结合,使杂乱无章的工作流程变得通俗易懂。这些机器人能解释自然输入,解决系统间的不匹配问题,并实时做出决策。
什么是智能流程自动化(IPA)?
智能流程自动化 (IPA) 将机器人流程自动化 (RPA) 与人工智能 (AI)、分析和决策逻辑相结合,创建出无需人工输入即可理解、适应和执行的工作流程。
IPA 有时被称为智能自动化、超自动化或 数字流程自动化,它超越了传统的基于规则的机器人。
它使用机器学习、自然语言处理和流程挖掘等技术来处理非结构化数据、解释上下文并做出实时决策。
智能流程自动化与机器人流程自动化
智能流程自动化(IPA)和机器人流程自动化(RPA)这两个术语经常被交替使用,但它们的目的不同。
RPA 旨在处理重复性的、基于规则的任务,这些任务的输入是一致的,步骤是预定义的,例如在系统间复制数据或处理结构化表格。
IPA 在此基础上为自动化stack添加了人工智能。它使系统能够处理非结构化输入,实时评估条件,并根据上下文做出决策。
这使它适用于无法用简单脚本捕捉的工作流程--其中的步骤取决于系统看到的内容,而不仅仅是系统告诉它的内容。
智能流程自动化的主要优势
自动化只有在能够处理实际业务流程的复杂性时才能发挥作用。当输入不同或步骤不遵循可预测的模式时,大多数基于规则的机器人就会崩溃。
IPA 为团队提供了一个更加灵活、可扩展的自动化层。它可以处理动态输入并做出决策。
大规模减少人工操作
传统的自动化通常需要严密的监督。团队仍然需要花时间审查异常情况、解决数据不匹配问题以及管理脚本之外的任务。
IPA 减少了这种疏忽。它可以根据业务规则解释请求并执行操作,每一步都无需人工干预。
一些公司与人工智能机构合作设计这些工作流程。这些合作伙伴致力于确保系统稳定、高效,并适合实际业务运营。
适应不断变化的投入和环境
传统的机器人依赖于一致的格式。即使是很小的改动,如错别字或新的文档布局,也会破坏流程。
IPA 可以处理各种变化。它能读取输入、理解意图并做出响应--即使结构并不理想。这使它在日常使用中更加可靠,因为在日常使用中,请求并不总是遵循相同的模式。
智能流程自动化如何运作?
智能流程自动化将事件、数据、决策和行动连接在一个自动化流程中。每个步骤都由人工智能代理处理,即使输入杂乱无章或不完整,代理也能理解正在发生什么,并知道下一步该做什么。
为了了解 IPA 在实践中是如何工作的,让我们来看一个常见的电子商务工作流程:处理退货请求。
您可以使用人工智能代理来实现端到端的自动化流程,而不是通过支持代理来处理所有事务,人工智能代理知道如何解释输入、决定下一步步骤并跨工具采取行动。
步骤 1:触发事件启动流程
客户填写退货申请表或发送信息要求退货。该信息将激活退货工作流程。
代理人员无需等待人工分流,即可立即提取。
步骤 2:人工智能代理解析信息
代理扫描信息或表单以获取关键信息,如订单号、商品名称、退货原因和客户 ID。
对于非结构化信息,它使用大型语言模型LLMs)来解释意图并识别正确的顺序。
步骤 3:人工智能代理决定下一步行动
代理利用业务规则和退货政策,检查商品是否符合退货条件,以及退货的类型,如退款或商店积分。
它可以立即处理决定,复制支持代表通常会做的事情。
第 4 步:人工智能代理在各系统间采取行动
一旦做出决定,代理
- 更新订单状态
- 创建退货标签
- 向客户发送指令
- 通知仓库
所有工作都在相互连接的系统内完成,团队之间无需交接。
步骤 5:人工智能代理记录结果
从最初的请求到最终的响应,每个步骤都会被记录下来。这些记录会被导入仪表盘和警报系统,使整个流程变得可追踪。
如果一个案例需要人工审查,则会将其升级,并提供完整的后续情况。
智能流程自动化用例
虽然聊天机器人的用例受到了广泛关注,但一些最具影响力的自动化却发生在幕后--发生在推动决策、行动和跟进的工作流程中。
智能流程自动化适用于因工作流程过于复杂而无法使用规则,但又因过于重复而无法继续手动操作的情况。
如果您的团队需要处理不可预测的输入、零散的工具或仍需人工审核的重复性决策,IPA 可以提供帮助。
处理非结构化文件和表格
基于规则的机器人在处理杂乱无章的输入时很快就会崩溃。许多业务文档(如发票、索赔、合同或入职资料)都包含非结构化或半结构化数据,这些数据没有统一的格式。
IPA 代理通过光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理(NLP) 来处理这些问题:
- 从收据中提取总数
- 解析合同条款
- 通过扫描表格验证身份
一旦数据得到解释,系统就可以在没有人工监督的情况下对其采取行动。这就释放了工具内部的端到端工作流,如处理员工表单的人力资源聊天机器人,或接收基于文档的支持请求的客户服务聊天机器人。
跨系统多步骤工作流程自动化
入职或退货处理等流程并非在单一系统中完成。它们通常跨越客户关系管理、内部数据库、日程安排平台和通知工具。每个组件都有自己的依赖层。
IPA 代理逐步管理流程。它们对输入进行评估,根据上下文做出决定,并在连接的系统内执行操作。
逻辑保持不变,无需依赖手动路由或脆弱的变通方法。
这使得 IPA 成为工作流程(如预约聊天机器人)背后的理想引擎。当界面收集基本输入时,系统会处理可用性检查、安排预约、发送确认并更新后台工具。
根据信息意图路由支持票单
支持队列经常因为信息不清晰而堵塞。客户并不总是遵循一种简洁的格式,而大多数系统也无法理解客户的实际要求。
IPA 代理通过解读信息、识别关键细节和确定正确的行动来处理这些问题。
它们可以评估紧急程度,并将票据转发给适当的系统或团队,而无需人工输入。
这就是人工智能票务系统的可扩展性。票务会根据上下文进行充实,并导向正确的地方。
为内部门户的自助服务提供动力
内部团队经常花费时间等待不需要人工输入的审批或答复。这些延误通常是由于所有权不明确或人工流程缓慢造成的。
IPA 使内部门户网站更加有用。它了解用户需求,连接后台系统,直接完成任务,所有这些都通过一个界面完成,消除了不必要的来回奔波。
这种方法非常有效,因为这些工作流程可在多个渠道和用户之间扩展,同时还能保持每次互动的清晰记录。
5 大智能流程自动化软件
当您准备超越基于规则的自动化时,选择合适的软件至关重要。
如果您要实现退款、入职、分流或票据路由等杂乱工作流程的自动化,这些平台将为您提供核心组件。
1.Botpress
Botpress 专为希望控制自动化工作方式的团队而设计。它能让你定义的代理不仅遵循规则,还能根据输入、记忆和实时上下文做出决策。
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您可以建立验证退货资格、解释退款请求或跨系统更新记录的流程。每个代理都可以使用规则、LLMs 或决策逻辑,而且所有内容都可以在网络、Slack、WhatsApp 等平台上运行,无需重复劳动。
当您要构建涉及变量输入、API 触发器和实际操作结果的智能工作流时,它是理想之选。
主要功能
- 具有流程逻辑、内存和条件的人工智能代理可视化构建器
- 跨多个渠道工作,并与后台工具集成
- 支持实时 API 调用、动态路由和自定义操作
定价
- 免费计划,提供基于使用量的人工智能积分
- Plus:每月 89 美元,用于实时代理交接和流程测试
- 团队:495 美元/月,提供协作、SSO 和访问控制功能
- 企业:定制
2.Make(前身为 Integromat)
Make 专为拼接应用程序而设计,无需编写代码。它为你提供了一个可视化画布,让你可以构建多步骤场景--非常适合在工具间自动执行操作的 IPA。
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在工作流中,一个系统需要对另一个系统中的某些内容做出反应,如同步客户关系管理系统和订单系统,或通过条件操作对支持表单做出反应,这就是它的优势所在。
虽然无法获得代理级上下文或人工智能决策,但对于流程级集成和触发器来说,它既快速又灵活。
主要功能
- 适用于数百种应用程序的拖放式工作流程生成器
- 条件逻辑、调度、数据解析和网络钩子
- 支持复杂的分支和多步骤流程
定价
- 免费:每月 1,000 次操作
- 核心:9 美元/月
- 专业计划和团队计划可提供更高的使用率和高级控制功能
3.Zapier
当你想快速连接工具且不需要复杂的分支时,Zapier 是最好的选择。它不是一个完整的协调层,但它能以零代码处理聊天机器人与 CRM、日程安排或数据库之间的数据交接。
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对于 IPA 而言,Zapier 是将解释意图转化为后台操作的好帮手。它并不负责 "思考",而是将思考系统与执行工作的工具连接起来。
主要功能
- 6,000 多个集成
- 来自聊天机器人、表单或网络钩子的触发器
- 便于没有工程支持的团队进行设置
定价
- 免费:每月 100 项任务
- 入门版:每月 19.99 美元
- 专业版:高级功能每月 49 美元
4.蒂迪奥
Tidio 是一个带有自动化分层的即时聊天平台。它不是一个完整的 IPA 平台,但在自动执行面向客户的任务(如路由、收集输入或回复支持询问)时非常出色。

它支持人工智能回复、条件流和后端交接--使其适用于表层决策自动化。对于小型运营团队或中小型企业来说,这是一个很容易上手的工具。
主要功能
- 带自动化模板的人工智能即时聊天
- Chat 路由、表单处理和 CRM 集成
- GPT助手可灵活响应
定价
- 免费:基本聊天和自动化
- 入门级:29 美元/月
- Plus:人工智能功能和客户关系管理同步
5. n8n
n8n 是一个开源的工作流程自动化平台,可让你完全控制逻辑、触发器和集成。与Zapier 或 Make 不同,它可自行托管,让您在需要时编写代码。

因此,它非常适合拥有技术资源并希望获得灵活性和私密性的团队。您可以运行 IPA 代理,连接 API,处理结构化或非结构化数据,所有这些都可以在可定制的工作流中实现。
主要功能
- 支持代码节点的可视化编辑器
- 网络钩子、调度程序、条件分支
- 自己托管或使用云服务
定价
- 免费:自行托管
- 云基本版:20 美元/月
- 专业版:50 美元/月,带团队功能
如何部署智能流程自动化
了解智能流程自动化是一回事。将其付诸实践需要专注、规划和正确的出发点。
大多数团队都不会一下子彻底改变一切。他们从一个经常出现问题的流程入手,这个流程是可见的、重复的,并且仍然依赖于人工干预。
让我们举个例子:
您与客户成功团队合作,该团队手动处理退款。
工作流程依赖于表单提交、跨系统查找数据,并遵循特定的业务规则来批准或拒绝申请。
速度慢,容易出错,扩展成本高。这正是智能流程自动化的优势所在。
1. 从造成瓶颈的一个工作流程入手
退款审批工作流程就是一个很好的例子。请求纷至沓来,但并不一致。有些包含订单号,有些则没有。代理必须追踪详细信息、验证资格并手动应用业务逻辑。
这种摩擦使其成为智能自动化的理想候选对象--逻辑清晰,但输入的不同足以绊倒基于规则的机器人。
2.绘制端到端流程图,包括异常情况
记录流程的运作方式。跟踪退款请求是如何提交的、代理从哪里获取信息、他们做出了哪些决定以及采取了哪些行动。
确保包括常见的例外情况:数据缺失、退货原因不明确或订单信息与退款政策不匹配。
这些都需要智能自动化的介入。
3.确定作出决定的地点
查找需要人工解释输入内容或进行判断的地方。在退款工作流程中,这可能是读取客户的理由,将其与退货规则进行核对,然后在退款、商店积分或拒绝之间做出决定。
只要定义好逻辑并能访问数据,人工智能代理就能处理这些决策。
4.连接为行动提供动力的工具
一旦做出决定,系统就需要更新订单状态、通知客户、签发标签或触发付款。
要实现自动化,您需要一个平台来连接这些工具并可靠地协调行动。这可能是一个代理协调层,也可能是一个支持集成的自动化框架。
5.测试、监测和改进
退款流程实现自动化后,跟踪其执行情况。看看哪些情况得到了正确处理,系统在哪些方面存在问题。利用这些反馈完善决策逻辑,提高可靠性。
IPA 系统是动态的。捕捉和处理的边缘案例越多,工作流程就越强大,可扩展性就越强。
实施《近期行动计划》的共同挑战
智能流程自动化可以带来丰硕成果,但要实现这一目标,需要的不仅仅是技术能力。
大多数障碍来自于组织如何构建流程、分配责任,以及如何使自动化与成果保持一致。
流程和数据准备不足
当流程保持一致时,自动化效果最佳。但在许多组织中,工作流程没有文档记录,或者各团队之间的处理方式不同。数据通常存在于互不关联的系统中,或者格式各异,因此很难构建稳定的自动化。
在引入智能流程自动化之前,先花点时间了解流程目前的运行情况。记录输入、已知异常、工具依赖性以及仍然需要人工干预的地方。
初始实施过于复杂
团队经常会过早过多地尝试自动化。当初始推广跨越多个系统或从一开始就包括边缘案例时,就会增加延迟或启动失败的几率。
相反,应从具有明确决策点和可衡量产出的单一流程入手。保持范围集中,尽早证明价值。
缺乏明确的所有权或长期愿景
智能流程自动化系统是一个适应性强、不断发展的项目。如果没有负责性能、逻辑和维护的团队或人员,系统往往会变得过时或错位。
从一开始就分配持续的所有权。需要有人跟踪自动化的执行情况、哪些方面出现了问题、哪些地方需要调整。
业务目标与自动化逻辑不一致
并非每个流程都值得自动化,也并非每个自动化都能带来价值。有时,逻辑反映的是技术上的可能性,而不是业务的实际需求。
为避免出现这种情况,在设计工作流程时应与使用人员合作。这包括支持团队、运营负责人和产品负责人。
当自动化与实际需求相一致时,它就更有可能带来持久的成果。
立即将 IPA 引入您的工作流程
如果将 IPA 添加到已在运行的工作流程(支持分流、退款审批、文档处理、内部路由或日程安排请求)中,它将发挥最大作用。
借助Botpress 等平台,您可以建立代理,决定要做什么,连接到外部工具,处理非结构化输入,并跨网络、Slack、WhatsApp 或内部工具等渠道运行。
无论是替换脆弱的脚本还是扩展现有的流程,IPA 都能为您提供自动化实际工作的结构,而不仅仅是重复性任务。
从小事做起。制造一些有用的东西。快速出货。
常见问题
IPA 与业务流程管理 (BPM) 有何不同?
业务流程管理(BPM)更多地是规划和优化业务流程,而 IPA 则是通过能够独立思考和行动的人工智能代理来真正实现这些流程的自动化。
IPA 能否完全取代人类工作者,或者只是减少他们的工作量?
IPA 就是要减少重复、枯燥的工作,让人类能够专注于重要的事情。IPA 不会取代人,但会让他们的工作变得更轻松。
IPA 通常使用哪种机器学习模型?
IPA 通常使用决策树、自然语言模型(如GPT 或 BERT)和分类器等模型来完成意图检测或文档解析等任务。
IPA 是否只适用于大型企业,还是中小企业也能从中受益?
中小企业可以从 IPA 中获益,尤其是在时间或人数紧张的情况下。它通过将原本需要手动完成的工作自动化,帮助小型团队超越自我。
需要什么样的数据才能有效地训练或配置 IPA 模型?
大多是现实世界中的输入实例,如电子邮件、聊天记录、表单或日志,以及与这些输入相关的明确业务规则或结果。数据越真实(越杂乱),系统就越智能。