什麼是智慧自動化？

智慧自動化結合傳統流程自動化與 AI 以簡化工作流程。

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智慧自動化概觀

智慧自動化運用人工智慧，將先前僅靠傳統流程自動化無法實現自動化的傳統流程。智慧技術與傳統技術的結合，讓企業將更複雜的流程自動化。因此，隨著人工智慧從體驗中學習，組織效率可得到提升。

曾用於「讀取」紙本或數位文件（例如 PDF）的 光學字形辨識（OCR） 就是一個例子。傳統上，OCR 依靠模式辨識軟體以識別字母和數字。然而，由於字型和手寫文字可能非常不同，因此 OCR 的準確性受到限制。

OCR 機器學習的出現則消除了這種限制。機器學習神經網路可以藉由識別每個字元中的獨特模式，並學習新的模式來解釋這些差異，從而「讀取」字元。隨著時間的推移，這使得 OCR 能夠更好地區分「O」和「0」，或「5」和「S」，因為它能夠識別出較窄的圓圈更符合數字「0」的模式，而不是字母「0」。其他部份智慧自動化的應用程式如下：

Document Information Extraction（DOX）。光學字形辨識（OCR）的演進。DOX 可在試算表檔案（結構化資料）和掃描文件（非結構化資料）的表頭和表格中萃取資料。這可讓企業快速處理大量發票、採購單、收據、表單、應用程式和其他項目，並確保與其他記錄相符。

智慧的客戶互動。運用自然語言處理技術，智慧流程自動化支援的聊天機器人透過情境感知、量身打造的答案來了解並回應客戶查詢，這不僅可加速回應時間，還能提升整體客戶滿意度，同時減少支援人員的工作量。

預測性維護。透過持續分析歷史及即時感測資料，智慧流程自動化可偵測設備故障的警訊，讓維護團隊能即時排程干預並動態調整服務間隔，進而減少停機時間及維修成本。

這說明 AI 如何將先前的人工流程自動化，進而大幅提升準確度和速度。在本文中，我們也將探索 AI 如何改善決策制定、簡化維護工作流程，以及提升企業及其人力的營運效率。

智慧自動化的元件

智慧自動化包含三個主要元件。這些元件為提升企業營運效率共同提供一個策略架構：

人工智慧（AI）：使電腦能夠像人類一樣學習和解決問題的技術。AI 領域包含機器學習、自然語言處理、電腦視覺和生成式 AI。

企業流程管理：此元件包含設計、營運和最佳化具有正式規則的數位企業流程。

流程自動化（RPA）：軟體機器人可執行重複性的人工低階任務，例如資料擷取。

智慧自動化如何運作？

若要了解智慧自動化的運作方式，必須先了解兩種基本自動化形式：

傳統流程自動化是遵循程式化規則來使用軟體和技術，將重複的企業流程自動化。整合多個自動化流程會建立端對端流程，也稱為工作流程協調。

流程自動化是 BPA 的主要元件。這表示程式化的機器人會模擬並複製人類行為，以完成重複性任務。透過將其整合至企業系統，RPA 機器人可自動化多種以規則為基礎的任務。

智慧流程自動化是下一個發展方向。這可整合先進的 AI 技術（包括機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）與流程自動化（RPA），以執行無需預先進行程式設計的高階任務。這也可推斷資料背後的業務情境，並從體驗中學習，從而使其比舊形式的自動化更具彈性和適應性。以下為幾個範例：

在潛在商機到收款流程（尋找潛在商機並轉化為付款客戶的週期）中，銷售人員可使用智慧流程自動化，從結構化資料（例如 Microsoft Excel 試算表）或非結構化資料（例如掃描的 PDF）建立銷售訂單。他們可以將省下的時間花在提供個人化客戶服務上。

在僱用到退休的流程中（尋找員工、管理員工職涯直至員工離職的週期)，人力資源員工可使用智慧流程自動化在招募期間篩選履歷表。

為何智慧自動化很重要？

智慧自動化之所以重要，在於此功能結合規則導向自動化流程的效率，以及可分析複雜資料、從經驗中學習的先進人工智慧功能。這使得企業能夠自動執行先前無法自動化的任務，從而提高一致性、最佳化決策並降低營運成本。

智慧自動化的效益

智慧自動化可讓企業簡化流程並制定更完善的決策，進而創造下列效益：

提升效率、準確性和一致性：AI 系統可提高自動化速度，執行重複性作業。如此便可提升生產力，並釋放人力，專注於高階的策略性活動。

提高投資報酬率：藉由智慧自動化減少成本、節省時間及降低風險，選擇投資的企業可期待獲得可觀投資報酬率。

改善客戶體驗：聊天機器人可全天候提供個人化客戶支援。聊天機器人解決問題的速度越快，就越不可能考慮競爭對手。

智慧自動化的挑戰

智慧自動化的效益很明確。然而，選擇採用智慧流程自動化的企業應做好準備，以因應其可能對人力產生的影響。

一些員工可能會感到從瑣碎的工作中解放出來，而另一些員工則可能覺得受到威脅。管理階層可透過實施政策，鼓勵員工提升技能和進行再培訓，減輕這種焦慮。理想情況下，企業中可能湧現出專注於創新，且更具策略性和創造力的思想家，而 AI 提供的洞察能強化其決策。

考慮採用 AI 的企業也應檢視關於 AI 偏見、得出結論的透明度，以及責任歸屬等相關問題。這些都是組織的 AI 倫理委員會可協助定義的主題。

另一個考量是移轉至 AI 技術期間產生的技術債務，同時還需維護較舊的舊版應用程式。資料品質不佳、基礎架構不足和技能差距等因素，都會阻礙企業智慧自動化的效率。AI 可藉由自動化開發人員經常必須處理的操作性工作（例如重構代碼），協助組織減少多年的技術債務。

智慧自動化技術

當企業將 AI 技術應用於傳統流程自動化時，智慧自動化就應運而生。這些技術包括：

人工智慧
AI 是智慧自動化的基礎，可讓系統處理資訊、識別模式並制定決策，無須人為介入。與遵循預先定義規則並使用結構化資料的傳統自動化不同，AI 導向的系統可以分析複雜的資料（包含結構化和非結構化資料），以擷取洞察並適應新的資訊。此功能可讓企業自動化決策程序、增強效率，並以規則導向的自動化無法達成的方式提升準確性。
機器學習
機器學習是 AI 的分支，涉及複雜的演算法，可使得先進模式識別能力超越傳統統計方法。機器學習模型可使用龐大且多樣的資料集，即時提供洞察以制定決策。除了持續學習之外，還可以隨著時間的推移進行調整，將先前的行動和結果納入其建議中。
自然語言處理
NLP 是機器學習的子集，專精於以語言為基礎的任務，以及隨之而來的非結構化語音和文字資料。NLP 可讓聊天機器人和虛擬助理透過自然語言了解人類指令，並考量情緒和意圖以提供量身打造的回應，最終為企業提供更好的客戶服務。自動文件分類為 NLP 的另一種應用此功能可加速安排和處理文件，協助輕鬆遵循法規，並更有效地管理文件。開發人員也可在編碼期間應用 NLP。從編碼建議、偵錯到文件產生，NLP 都能提供協助。
電腦視覺
電腦視覺是智慧自動化對視覺資訊的應用（例如圖片或影片資料）。企業可以將此功能用於檢測和檢查電網變壓器、變電站和電力線的磨損等任務。

智慧自動化應用案例

企業已開始採用智慧流程自動化。以下為幾個範例：

財務和會計
企業的財務和會計部門使用智慧自動化加速一系列工作流程。發票處理功能可自發票中擷取資料，並與採購單進行比對。透過費用管理功能，可對員工費用進行分類，並標示異常以供審查。此外，透過財務報表，您可以合併多個來源的資料、產生報表，並確保遵循法規。
供應鏈物流
智慧自動化透過強化存貨管理、自動化庫存補貨和最佳化出貨路線，協助供應鏈保持彈性。這可將交付時間和成本最小化、減少短缺和庫存過多的問題，並藉由即時出貨追蹤提升透明度。
客戶服務自動化
企業越來越多地使用智慧自動化來強化客戶服務。例如，聊天機器人和虛擬助理可處理客戶詢問並提供支援。如果一個問題太複雜，它們無法處理，則可將問題轉交至相應部門，由代理人處理。

AI 也可分析客戶意見回饋和互動，偵測情緒並改善回應策略。這稱為「情緒分析」。