2025 年的 AI 工作流程自動化：建立擴展 AI 工作流程的完整指南

什麼是 AI 工作流程自動化？

AI 工作流程自動化 指使用人工智能來了解工作、做出營運決策和跨業務流程執行任務，而不需要持續的人力監督。與傳統以規則為基礎的自動化 (依賴於靜態 IF/THEN 條件) 不同，現代 AI 自動化帶來適應性、上下文推理，以及解釋非結構化資料 (例如電子郵件、PDF、聊天、日誌和試算表) 的能力。

在其核心中， AI 工作流程自動化功能 就像智能操作引擎一樣：它以自然語言讀取請求，解釋使用者意圖，使用學習的模式和組織邏輯決定正確的下一步，然後跨系統自主執行動作。結果是一個工作流程越執行越來越準確且更有效率，這是一種不斷改進而不會過時的作業系統。

1.理解的人工智能

現代工作流程始於能夠進階自然語言理解、文件智慧和實體擷取的 AI 模型開始。這意味著系統可以讀取長電子郵件，提取名稱，日期或問題類型，解釋情緒，並識別用戶實際要求的內容。無論輸入來自 Slack、電子郵件、支援表單、上傳的 PDF 或行動應用程式，AI 接收層都會將非結構化內容轉換為乾淨的結構化資料。

二.決定的人工智能

理解請求後，AI 會根據歷史模式、組織原則、業務規則和情境信號（例如風險等級、SLA 和使用者歷史記錄）進行評估。AI 不僅僅匹配關鍵字，而且決定下一個最佳動作。例如，如果員工要求對工具的存取權，AI 可能會檢查員工是否需要培訓、驗證他們的部門、確定要求與角色型權限一致，以及偵測近期是否遭拒絕類似的存取權。決策層不依賴於脆弱的規則，而是將機器學習、推理和政策邏輯融合在一起，以提供反映真實世界細微差異的決策。

三.執行的人工智能

動作層將決策轉化為跨系統的真實工作。AI 不會產生被動建議，而是完成任務：草擬客戶回應、更新 CRM 或 ERP 欄位、佈建或取消佈建帳戶、建立 Jira 票證、產生報告、摘要文件或準備合規記錄。換句話說，AI 不僅僅「協助」，而且還可以執行。精心設計的 AI 工作流程可同時跨多個系統進行操作，觸發下游自動化，並記錄所有動作以確保可稽核性和合規性。

一個的核心組件 AI 管道工作流程

1.AI 入口層 — 了解每個輸入來源

這是原始資料進入工作流程的地方。強大的吸收層包括：

• 意圖分類：AI 決定要求的內容 手段，不僅僅是它所說的。
• 實體識別：從雜亂的文本或文檔中提取結構化數據（數量，位置，產品，日期）。
• 文件智慧：處理複雜的輸入，例如合約、發票、螢幕擷取畫面、收據、影像和多頁 PDF。
• 信號路由：決定輸入是否來自電子郵件、Slack、API、CRM 日誌、調查問卷或表單。

此圖層將人類語言和非結構化材料轉換為可操作的資料點。

二.AI 決策層 — 智能協調與推理

一旦系統「了解」輸入，它會評估下一個最佳動作。這涉及：

• 根據歷史結果以 ML 為基礎的決策
• 用於原則執行的規則引擎
• SLA 解釋和優先順序邏輯
• 嚴重合規性任務的風險評分
• 上下文意識（用戶歷史記錄，部門，以前的互動）

這是工作流程的大腦：它決定 應該發生什麼， 誰應該處理，以及 這有多緊急。

三.AI 動作層 — 跨系統執行工作

AI 通過以下方式直接執行任務：

• CRM/ERP/HRIS/ATS 更新
• 資訊科技服務要求
• 存取佈建 ／ 取消佈建
• 撰寫輸出電子郵件或報告
• 自動填寫表格
• 從 API 擷取資料或推送更新

高品質的動作層提供可驗證的記錄，確保合規性和可稽核性。

4.監控與優化層 — 持續學習

現代化的 AI 工作流程可產生見解，例如：

• 使用者介入的步驟
• 失敗率最高的階段
• 常見例外模式
• 應從 HITL 轉換到完全自動化的任務
• 工作流程中的延遲瓶頸

隨著越來越多的工作流程，AI 管道不會隨著時間的推移降級而自動改善。

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如何構建 AI 工作流程自動化系統（分步）

建立現代 AI 工作流程系統需要有結構化的方法。以下是一個完整的敘事風格指南。

步驟 1 — 記錄整個業務流程

在建築自動化之前，您必須對應整個工作流程。這包括每個動作、轉移、例外和相依性。確定人們最多花時間在解釋非結構化輸入、做出例行決定或重複手動任務的地方。結果應該是清晰的視覺化目前狀態，包括 AI 最適合解決的困難點。

步驟 2 — 分離結構化和非結構化輸入

接下來，將工作流程接收的所有輸入分類。結構化輸入，例如 CRM 欄位、表單提交和試算表資料，可以直接流入下游自動化。非結構化輸入 (電子郵件、聊天、PDF、螢幕截圖) 需要透過 AI 模型進行解釋。知道每個輸入屬於哪些類別，有助於確定 AI 是重要的與選擇性的地方。

步驟 3 — 選擇 AI 工作流程引擎

選擇合適的平台取決於您的營運環境。尋找能夠上下文理解、推理和 API 協調的系統。最佳工具允許生成自然語言工作流程、人體循環核准以及多步驟執行。Appian、Moveworks、庫塞、Box AI、Aisera 等平台提供不同程度的協調程度，具體取決於複雜性。

步驟 4 — 建立智慧決策層

決策決定工作流程的可靠性。定義系統應如何解釋意圖、優先順序工作負載、路由任務、強制執行策略以及升級問題。此層應反映實際的組織行為，包括風險評分、角色權限、效能臨界值和 SLA 邏輯。

步驟 5 — 在必要時整合人類批准

並非工作流程的每個部分都應該是自主的。嚴重合規或高影響力的決策通常需要人為驗證。建立靈活的核准系統，AI 可以準備工作（草稿訊息、分析文件或執行初步分類），但人類在需要時完成決策。隨著時間的推移，隨著信心的增加，這些步驟可以轉向完全自動化。

步驟 6 — 部署、監控和持續改進

啟動後，監控成功率、AI 準確度、延遲模式、例外數量和人工干預。使用這些見解來精細化工作流程。目標是逐步自動化：隨著系統從持續執行中學習，逐漸減少手動步驟。

AI 工作流程自動化的主要使用案例

1. IT 服務台自動化

AI 將 IT 服務台轉化為自我修復系統。它可以解釋傳入的支援請求、偵測系統降級模式、通過分析記錄來預防中斷，並為工程團隊產生詳細的摘要。例行任務 — 密碼重設、軟體存取、疑難排解步驟 — 都可立即解決，而無需等待人類干預。這將 IT 從反應式消防轉移到主動的服務交付。

二.人力資源入職與離職

人力資源工作流程包含數十項重複性和合規性敏感的任務。AI 可以閱讀候選人文件、驗證所需的培訓、跨企業系統建立帳戶、安排入職會議，並維護完整的稽核記錄。在離職期間，AI 會自動撤銷所有權限、終止憑證、通知相關團隊，並確保法規遵循。這可大幅減少管理負擔，同時提高安全性。

三.合規與風險工作流程

在必須審核大量文件的合規環境中，AI 特別強大。它可以分析供應商協議、財務報表、身份證明文件和原則更新。它會偵測遺失的簽名、風險性子句、不尋常模式或不對齊的術語。然後 AI 為稽核人員製作摘要，並將高風險的發現傳遞給合規主任。這可以建立更快、更一致的合規管道。

4.財務與會計自動化

財務團隊主要依賴準確的調節、分類和異常處理。AI 可以將發票與採購單匹配，從收款中提取數據，識別重複的費用，生成草稿變動說明，以及對交易進行分類。由於 AI 減少了手動解釋並加速數據準備，因為月底收市變得更快，更可靠。

5. 客戶支援自動化

在客戶支援中，AI 會在電子郵件、聊天和通話中解釋意向、情緒、緊急性和主題。它草擬與品牌聲音一致的同情回應，更新 CRM 欄位，對支持案例進行分類，並標記潛在的流失信號。AI 可以識別跨對話模式（例如廣泛的產品問題），並將其提升到產品團隊。這使得更高的滿意度和更高的操作效率。

常見問題

1.什麼是 AI 工作流程自動化？

AI 工作流程自動化是使用人工智能來了解、路由和執行傳統上需要人類參與的業務任務。它可實現 IT、人力資源、財務、支援和營運的無縫、端對端自動化。

二.什麼是 AI 管道工作流程？

AI 管道工作流程是一系列結構化的 AI 驅動步驟，包括採集、分類、決策、執行和監控，這些步驟將原始輸入轉換為已完成的業務成果。

三.傳統工作流程和 AI 工作流程有什麼區別？

傳統工作流程依賴於靜態規則，而 AI 工作流程則利用自然語言理解、上下文推理和預測邏輯。AI 工作流程可以隨著時間的推移調整、解釋非結構化資料，並自我優化。

4.哪些行業從 AI 工作流程自動化中獲益最大？

IT 服務管理、人力資源、財務、客戶支援、嚴格合規的產業以及運營密集型組織獲得最快的回報。任何具有大量重複性工作的環境都可以受益。

5.AI 工作流程自動化適用於嚴格合規性的環境是否安全？

是-當使用人員核准步驟和稽核記錄正確設計時。AI 可以通過減少手動錯誤，改進文檔和自動執行政策來加強合規性。

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