2025 年的前 21 個 AI 工作流程工具，可提供更快的自動化

為什麼 AI 工作流程工具在 2025 年重要

AI 工作流程工具不再是「好擁有」的附加元件，它們已成為智能組織的中央神經系統。
隨著資料量每 12 個月增加一倍，而且團隊依賴數十個連線的軟體系統，因此無縫協調的需求已達到了突破點。

AI 工作流程自動化平台為這種混亂帶來秩序。它們將 CRM、分析平台、通訊工具和資料庫連接到一個生活的管道中，每個事件都會在下游觸發智慧回應。

根據 IDC 的數據，實施 AI 協調架構的組織在決策速度上提高了 35%，並減少了 45% 的冗餘作業。2025 年，對話已從「我們可以自動化這一點嗎？」到「我們可以多快地連接和優化我們已使用的一切？」

是什麼成為出色的 AI 工作流程工具

出色的 AI 工作流程工具不僅僅是自動化，還可以創建一個 反饋驅動的生態系統 決策隨著每個週期而改善。讓我們解釋定了這個空間中的領導者的定義。

1.端對端整合

真正的 AI 協調意味著沒有孤島。最佳平台整合資料基礎架構的每一層，從結構化 CRM 項目到非結構化 Slack 訊息或 IoT 訊號。
例如，使用 Pega 或 Appian 的保險公司可以將保單系統、電子郵件和第三方風險模型中的數據提取到一個自動化承保程序中。這種整合可消除資料擷取、評估和執行之間的摩擦。

整合不僅僅關於 API，而是關於語義對齊。現代 AI 工作流程工具使用連接器 了解上下文確保「客戶」、「案例」或「機會」的含義在各個平台上保持一致。

二.適應性智能

雖然傳統的 RPA 遵循靜態規則，但 AI 工作流程工具從結果中學習。如果電子郵件分類工作流程對郵件標示錯誤，系統會自動調整臨界值或重新訓練模型。
自適應系統依賴回饋迴路，將實際效能資料送回機器學習管道中。這種自學功能將工作流程從嚴格的自動化轉換為動態認知系統，這些系統會隨著業務變化而進化。

三.低程式碼/無程式碼靈活性

民主化是關鍵。企業使用者必須能夠存取 AI 工作流程，但工程師仍可延伸。
現代工具提供拖放介面與自然語言提示結合。行銷經理現在可以輸入「建立一個工作流程以在潛在客戶評分超過 90 時提醒銷售人員」，並且平台會自動建立該工作流程，自動整合 CRM、Slack 和電子郵件步驟。
同時，開發人員可以通過嵌入 API，自定義模型或 webhook 觸發程序來豐富此工作流程。

4.內建的管治與合規

AI 工作流程通常會自動化影響客戶、財務和法律義務的決策。這就是為什麼領先平台將合規邏輯建置在其架構中，從加密的數據傳輸到可解釋的決策軌跡。
例如，Appian 的稽核記錄可確保每個自動化動作（例如拒絕貸款或產生報價）都具有時間戳記、歸屬和可重複。
在醫療保健或銀行等受監管的行業中，這種可追溯性將 AI 從潛在負債轉變為可信賴的資產。

2025 年頂級 AI 工作流程自動化工具

1. 阿皮安

Appian 仍然是企業最強大的協調引擎之一。它在金融、保險和醫療保健等複雜、嚴格合規性的環境中表現出色。
借助內建的機器學習、預測分析、流程建模和案例管理，Appian 可以大規模自動化深深交織的工作流程。其治理層是市場上最強的層級之一，非常適合受監管行業。

最適合： 嚴格合規要求的大型企業。

二. 佩加平台

Pega 結合了智能自動化與強大的決策引擎，能夠實時提供「下一個最佳行動」建議。
其製程採礦模組可幫助企業在自動化之前發現效率不足，使其在全球合規操作中尤其有價值。

最適合： 跨部門自動化在全球範圍內。

三. 鯨魚集團

Whalesync 已成為初創企業和營銷團隊的最愛，因為它可以立即同步數據庫（Notion，Airtable，HubSpot，Webflow）。
其基於 AI 的架構映射可減少手動 API 設置，使數據流量更快，更少出錯。

最適合： 初創企業、創作者和行銷營運。

4. 艾塞拉

Aisera 專門為企業服務團隊提供對話式 AI。
其 NLP 模型可自動化服務台門票，人力資源工作流程，客戶支持互動和內部知識檢索。

最適合： 具有大量服務工作負載的大型組織。

5. 搬家工程

Moveworks 使用企業 LLM 模型來自動化 ITSM 和人力資源營運。員工可透過自然語言對話來解決常見的要求，例如密碼重設、系統存取、政策問題、入職等。

最適合： 尋求員工生產力 AI 層的企業。

六. 盒子繼電器

Box 提供最強大的文件工作流程堆疊之一。使用者可以安全地自動彙總、分類、標記、驗證和路由文件。
這對法律團隊、學校、研究組織和重量內容的行業來說非常有價值。

最適合： 具有高文件量的知識型組織。

七. 扎皮耶

Zapier 允許您通過簡單提示來創建工作流程：
「建立一個工作流程，將每個 Typeform 回應儲存到 Airtable、草擬電子郵件摘要，並將關鍵指標發佈到 Slack。」

它在幾秒鐘內生成多步驟自動化。

最適合： 中小型企業、創作者、自由職業者和沒有工程師的團隊。

八. 久瀨

Kuse 代表了一個更新的人工智能工作區類別。
它將文件管理，研究，寫作，結構化輸出生成和多步驟工作流程創建集成到一個可視化畫布中。

使用者可以上傳 PDF、試算表、錄製或備註，並且 Kuse 將它們轉換為工作流程、結構化摘要、報表、文件或任務序列。

最適合： 需要 AI 優先的工作區的學生、創始人、營銷人員、知識工作人員和團隊。

九. 人工智能概念

Notion AI 將 Notion 擴展到智能工作區中。
團隊使用它來自動化內容工作流程、研究任務、產品文件、內部知識庫和專案摘要。

最適合： 產品、行銷和文件繁重的團隊。

十. 製作網站

Make.com 使非技術團隊能夠創建高度複雜的多分支工作流程。
它的拖放界面支持實時觸發器，API 調用，網絡掛鉤和 LLM 推理節點。

最適合： 成長團隊、自動化工程師、技術管理員。

十一. 微軟電源自動化

對於微軟 365 的公司，Power Automate 提供了與團隊、SharePoint、Outlook、動態學和副駕駛人工智慧的深度整合。
它還支援傳統系統自動化的 RPA。

最適合： 使用微軟產品的企業團隊。

十二. 使用者介面路徑

UiPath 仍然是機器人流程自動化領域的領導者。
它的 AI 計算機視覺和 ML 驅動的任務模型使其成為自動化金融和保險中重複的後台流程的理想選擇。

最適合： 運營重型企業。

十三. 服務動態流程設計師

ServiceNow 提供強大的跨部門工作流程功能，包括 ITSM、人力資源入職、採購和內部服務中心。
它的治理功能是企業級的。

最適合： 大規模的 ITSM + 人力資源團隊。

十四. n8N

n8n 具有高度可自定義，可自主託管，隱私友好，以及以開發人員為導向。
它為技術團隊啟用自定義程式碼步驟、AI 節點和進階分支邏輯。

最適合： 工程師和隱私至上的公司。

十五. 數位第一人工智慧

Digital First AI 使用行業基準和機器學習產生行銷工作流程、宣傳策略和手冊。
許多獨立創始人使用它來構建自動化 GTM 管道。

最適合： 成長營銷人員，創始人，獨創者。

十六. 牙齒

Tines 專注於安全操作和事件響應。
其自動化工作流程可協助 SOC 團隊更有效率地偵測、分類和解決威脅。

最適合： 安全性和合規團隊。

十七. 沃爾卡托

Workato 連接企業數據庫，SaaS 工具，收入系統和 API。
其「配方」將 AI 邏輯與自動化結合在一起，協調跨部門工作流程。

最適合： 具有複雜的 SaaS 堆疊的大型公司。

十八. 資料控制系統自動化

DataCMS 為數位團隊提供豐富的媒體工作流程、SEO 自動化、內容標記、發佈規則以及基於 AI 的內容擷取。

最適合： 內容營銷和編輯操作。

十九. 擁抱臉代理

HF 代理程式允許團隊使用開放原始碼模型建立自訂 LLM 代理程式、多模式管道和自動化邏輯。

最適合： AI 研究人員，ML 工程師，數據科學團隊。

二十. IBM 沃森協調

Watson 透過對話輸入自動產生工作流程。
團隊可以自動執行重複性的人力資源任務、銷售流程、入職和管理工作。

最適合： 大型企業投資 AI 助理。

二十一. 人工智能鍵盤

Klaviyo AI 支持受眾細分、生命週期自動化、預測分析和個人化的電子郵件/SMS 流程。

最適合： DTC 品牌，電子商務營銷人員。

AI 工作流程產生器：自動化之外的下一步

如果工作流程工具自動化邏輯，則 AI 工作流程產生器 創造本身。
這些系統會解釋自然語言提示，並動態構建工作流程（包括觸發器、條件和整合），而無需人為配置。

想像輸入：

「創建一個人工智能管道，以根據情緒來路由客戶投訴，每週總結，並將洞察報告發送給客戶客戶經理。」

像 Zapier AI 或 Aisera 撰寫器這樣的 AI 工作流程生成器可以立即：

• 檢測「情緒」作為 NLP 模型要求。
• 連接您的支援收件匣和資料視覺化工具。
• 產生每週聚合的邏輯。
• 在幾秒鐘內設計工作流程的端對端結構。

從組態轉移到共同建立代表下一波工作流程智慧。
它可實現快速實驗，允許非技術團隊在數小時而不是幾個月內建立、測試和部署自動化。
更先進的產生器還整合前後關聯記憶體，記住先前的使用者動作或範本，以自動改善新工作流程，從而實際上成為業務協調的 AI 副駕駛員。

了解 AI 工作流程管道如何在內的端對端運作 什麼是 AI 工作流程自動化以及如何在 2025 年建立更智能的業務管道。

AI 工作流程工具中的合規性和安全性

隨著 AI 工作流程越來越接觸敏感資料（從健康診斷到客戶財務資料），合規性並不是選擇性的，而是存在的。
現代工具通過三個關鍵框架來解決這個問題：

1.可解釋的人工智能 (XAI)

頂級工作流程工具現在具有可視化儀表板，可讓使用者追蹤 為什麼 發生了一個動作。例如，如果 AI 模型拒絕信用申請，合規團隊可以檢查哪些參數（信用分數，收入，就業期）影響該決定。

二.零信任架構

領先的平台內建零信任原則，這意味著每個訪問請求（人為或自動化）都會持續驗證。靜止和傳輸過程中加密，加上精細的許可，確保敏感工作流程資料永遠不會暴露。

三.監管協調和數據居留

許多工作流程產生器現在提供地理特定的資料控制項。金融機構可以選擇將資料僅儲存在歐盟伺服器 (GDPR) 或美國地區 (CCPA)。
內建的資料保留原則和模型版本控制可確保即使 AI 預測也符合稽核時間表。

4.持續合規監控

與靜態系統不同，AI 工作流程平台動態跟踪合規狀態。當新自動化超過核准的臨界值或與受限的資料集互動時，儀表板會警示團隊。
從定期性合規改為即時合規，代表風險管理方面的重大躍進。

將 AI 工作流程整合到企業系統

整合 AI 工作流程需要結合架構設計和變更管理。成功的組織遵循分層推出：

1. 探索：識別重複性或資料密集的工作。
2. 試驗與驗證：啟動小規模工作流程、收集反饋並微調 ML 模型。
3. 系統整合：使用標準化 API 連接現有工具 (CRM、ERP、分析)。
4. 反饋與治理：建立監控儀表板，以追蹤輸出品質和合規性指標。
5. 文化採納：不僅培訓員工 怎麼樣 使用工作流程，但 何時 信任和改善它們。

遵循此路徑的企業通常會報告更快的擴展和更順暢的跨部門採用。

探索應用整合 經銷商中的 AI 驅動工作流程自動化：從服務通訊到合規。

新興的 AI 工作流程堆疊

2025 年，領先的組織使用三層 AI 工作流程架構，結合自動化、智慧和體驗層。

1.自動化層 (執行骨幹)

此層可處理工作流程協調-觸發 Salesforce、Slack 和 Workday 等系統之間的動作。Appian 或 Pega 等工具充當「導體」，確保任務在系統之間順利流動。

二.智能層（分析核心）

大腦在這裡：機器學習模型、NLP 引擎和預測分析。它解釋輸入數據，得出結論，並更新下游系統。
先進的系統內嵌了精細調整的 LLM，以進行總結或基於 GPT 的推理，允許跨越簡單觸發程序的情境決策。

三.體驗層 (使用者介面)

這就是用戶與 AI 互動的地方。而不是瀏覽儀表板，他們可以簡單地通過 Slack 或 Teams 詢問「向我顯示本週的工作流程例外情況」。
然後，AI 副駕駛員直接在協作工具內提供答案，將每個員工變成「工作流程參與者」。

這些層結合在一起形成一個統一的協調結構，讓業務邏輯、資料智慧和使用者體驗都能像一個系統一樣運作。

選擇 AI 工作流程工具時的常見挑戰

選擇合適的 AI 工作流程工具並不是關於價格，而是關於資料成熟度、組織準備性和可擴展性目標之間的一致性。

一個主要挑戰是供應商分散。許多工具專注於單一功能（數據同步，分析，RPA），使企業必須掌握多個許可證。組織應尋找通過開放 API 無縫整合的平台，以避免將來的鎖定。

另一個問題是數據不一致。AI 工作流程在結構化、高品質的資料上蓬勃發展；缺少或重複的項目可能會降低模型準確度。在採用之前，公司必須投資資料標準化和治理管道。

變更管理仍然同樣重要。員工必須了解人工智能並不會取代他們，而是 增強 他們的角色。培訓計劃和內部大使可以幫助建立信任並加速採用。

最後，成本可見性通常被忽略。雖然無程式碼工具可減少工程負擔，但大規模協調仍可產生隱藏成本，例如 API 呼叫、模型重新培訓或合規性稽核。每個 AI 工作流程部署應該配合透明的 ROI 模型。

通過主動解決這些挑戰，公司可以確保自動化投資發展為可持續競爭優勢，而不是短暫的實驗。

結論

AI 工作流程工具和產生器已重新定義組織運作方式，將工作流程從靜態規則集轉換為動態學習系統。
這些工具結合自動化與適應性智慧和合規嚴格，使團隊能夠從反應到預測，從管理資料到掌握資料。

2025 年，最好的企業不只會採用人工智慧，而且還會根據其設計工作流程。‍

常見問題

1.什麼是 AI 工作流程工具？
AI 工作流程工具可連接自動化、機器學習和協調，以實現業務系統之間的無縫通訊。它們幫助組織減少人工工作，並做出更快、更明智的決策。

二.什麼是 AI 工作流程生成器？
AI 工作流程產生器使用自然語言提示或範本自動建立端對端工作流程，在幾秒鐘內識別步驟、資料連線和動作。

三.AI 工作流程工具如何增強合規性？
它們提供可解釋的 AI 儀表板、以角色為基礎的權限和即時稽核記錄，確保每個自動化決策都可以跟踪並為監管機構進行證明。

4.哪些 AI 工作流程工具適合小型團隊？
Whalesync 和 Zapier AI 等工具輕量、經濟實惠，非常適合想要快速整合而無需編碼的初創企業或營銷團隊。

5.採用 AI 工作流程自動化的常見陷阱是什麼？
資料衛生不佳、管治缺乏、工具分散，以及使用者介入功能不佳。克服這些問題需要強大的領導力、資料準備和持續監控。

六.AI 工作流程工具如何改變經銷商營運？
它們會自動化潛在客戶分配、服務排程和合規性檢查，從而在各部門創造一致的個性化體驗。

‍