什麼是智慧流程自動化（IPA）？

傳統自動化最適合流程明確、輸入格式一致的情境。但多數企業營運並非如此單純。

實際上，當資料遺漏、需求不明確或流程中途條件變動時，工作流程就會中斷。

規則式系統只能照指令執行，無法因應環境變化而調整。

智慧流程自動化（IPA）進一步結合自動化與企業聊天機器人，讓系統能理解複雜流程。這些機器人能解讀自然語言輸入、協調系統間的不一致，並即時做出決策。

什麼是智慧流程自動化（IPA）？

智慧流程自動化（IPA）結合機器人流程自動化（RPA）、人工智慧（AI）、分析與決策邏輯，打造能理解、調整並自動執行的工作流程，無需人工介入。

有時也稱為智慧自動化、超自動化或數位流程自動化，IPA 超越傳統規則式機器人。

它運用機器學習、自然語言處理與流程探勘等技術，處理非結構化資料、理解情境並即時決策。

智慧流程自動化 vs 機器人流程自動化

智慧流程自動化（IPA）與機器人流程自動化（RPA）常被混用，但兩者用途不同。

RPA 適合處理重複且規則明確的任務，輸入格式一致、步驟預先定義——像是在系統間複製資料或處理結構化表單。

IPA 則在自動化基礎上加入人工智慧，讓系統能處理非結構化輸入、即時判斷條件並根據情境做決策。

這讓 IPA 適用於無法用簡單腳本涵蓋的流程——步驟取決於系統所見，而非僅僅依指令執行。

智慧流程自動化的主要優勢

自動化只有在能處理真實業務流程的複雜性時才有效。大多數規則式機器人在輸入變動或步驟不固定時就會失效。

IPA 為團隊提供更靈活且可擴展的自動化層，專為處理動態輸入與決策而設計。

大幅減少大規模人工作業

傳統自動化往往需要密切監控。團隊仍需花時間審查例外、解決資料不符及處理腳本外的任務。

IPA 減少這類監督。它能依據業務規則解讀需求，並在每個步驟自動執行，無需人工介入。

有些公司會與AI 顧問合作設計這些流程，確保系統穩定、高效且貼合實際業務需求。

能適應變動的輸入與情境

傳統機器人仰賴一致格式。即使只是小錯字或新文件版型，也可能導致流程中斷。

IPA 能處理多樣變化。它會讀取輸入、理解意圖並做出回應——即使結構不理想也能運作。這讓 IPA 在日常應用中更可靠，因為需求不總是照規則來。

提升營運透明度

規則式自動化缺乏情境時常常失效。很難追蹤問題發生的原因、地點或觸發點。

在多代理系統中，這問題更明顯，因為多個代理可能同時或依序運作。若缺乏可視性，難以追蹤互動或維持穩定效能。

IPA 會記錄流程中每個步驟，提升可觀察性。這對於評估多代理系統特別有幫助，協助團隊定位問題並優化代理協作。

智慧流程自動化是如何運作的？

智慧流程自動化將事件、資料、決策與動作串接在同一自動化流程中。每個步驟都由能理解現況並知道下一步該做什麼的 AI 代理處理，即使輸入雜亂或不完整也能應對。

以下以常見的電商流程——處理退貨申請——說明 IPA 的實際運作。

你可以用 AI 代理自動化整個流程，無需全部交由客服人員處理。這個代理能解讀輸入、決定下一步並跨工具執行動作。

步驟一：事件觸發流程啟動

顧客填寫退貨申請表或發訊息要求退貨，這則訊息會啟動退貨流程。

代理會立即接手，無需等待人工分流。

步驟二：AI 代理解析資訊

代理會掃描訊息或表單，擷取訂單編號、商品名稱、退貨原因與顧客編號等關鍵資訊。

針對非結構化訊息，會利用大型語言模型（LLM）判斷意圖並找出正確訂單。

步驟三：AI 代理決定下一步

代理根據業務規則與退貨政策，判斷商品是否符合退貨資格，以及適用哪種退貨方式（如退款或購物金）。

這個決策會即時完成，模擬客服人員的處理流程。

步驟四：AI 代理跨系統執行動作

一旦決策完成，代理會：

• 更新訂單狀態
• 產生退貨標籤
• 發送退貨說明給顧客
• 通知倉庫

所有步驟都在串接的系統中完成，無需團隊間交接。

步驟五：AI 代理記錄結果

每個步驟都會被記錄，從最初申請到最終回覆。這些紀錄會匯入儀表板與警示系統，方便追蹤流程。

若案件需人工審查，會帶著完整情境升級處理。

智慧流程自動化的應用場景

雖然聊天機器人應用備受關注，實際上最有影響力的自動化多發生在幕後——那些驅動決策、行動與後續處理的流程中。

智慧流程自動化適用於規則難以涵蓋、但又太重複不適合全人工處理的流程。

如果你的團隊經常面對不可預測的輸入、工具分散或需反覆人工審查的決策，IPA 就能派上用場。

處理非結構化文件與表單

規則式機器人在面對雜亂輸入時很快就會失效。許多商業文件——如發票、理賠、合約或新進員工資料——都包含不規則或半結構化資料，格式並不一致。

IPA 智能代理透過光學字元辨識（OCR）和自然語言處理（NLP）來處理這些任務：

• 從收據中擷取總金額
• 解析合約條款
• 從掃描表單驗證身份

一旦資料被解讀，系統就能自動執行後續動作，無需人工監督。這讓端到端的流程自動化成為可能，例如讓人資聊天機器人處理員工表單，或讓客服聊天機器人接收文件型支援請求。

跨系統自動化多步驟流程

像員工入職或退貨處理這類流程，通常不會只在單一系統內完成。它們往往橫跨 CRM、內部資料庫、排程平台和通知工具，每個元件都增加了依賴性。

IPA 智能代理會逐步管理流程，評估輸入內容，根據情境做出決策，並在連接的系統中執行動作。

這樣可以保持流程邏輯完整，不需依賴人工轉派或脆弱的權宜做法。

因此，IPA 非常適合作為像預約預訂聊天機器人這類流程的核心引擎。介面負責收集基本資料，系統則自動查詢可用時段、安排預約、發送確認通知，並同步更新後端工具。

根據訊息意圖分派客服工單

客服隊列常因訊息不明確而塞車。客戶不一定會按照標準格式提問，而大多數系統也無法理解實際需求。

IPA 智能代理會解讀訊息，找出關鍵細節，並判斷正確的處理方式。

它們能評估緊急程度，將工單自動轉派到適合的系統或團隊，無需人工介入。

這正是AI 工單系統更具擴展性的原因。工單會自動補充情境資訊並送到正確位置。

強化內部入口網站的自助服務

內部團隊經常因等待核准或回覆而浪費時間，而這些其實不需要人工處理。延遲通常來自權責不明或手動流程緩慢。

IPA 讓內部入口網站更實用。它能理解使用者需求，連接後端系統，直接完成任務，全程只需一個介面，省去不必要的來回溝通。

這種方式非常適合，因為這些流程可以橫跨多個管道和使用者，同時保留每次互動的清楚紀錄。

五大智慧流程自動化軟體推薦

當你準備好超越傳統規則自動化時，選對軟體至關重要。

如果你要自動化像退款、入職、分流或工單分派這類複雜流程，這些平台能提供核心功能。

1. Botpress

Botpress 專為重視自動化掌控權的團隊打造。你可以定義不只是照規則執行的智能代理，而是能根據輸入、記憶和即時情境做出決策的代理。

你可以建立驗證退貨資格、解讀退款申請或跨系統更新紀錄的流程。每個代理都能運用規則、LLM 或決策邏輯，並可同時在網頁、Slack、WhatsApp 等多平台運作，無需重複建置。

當你需要自動化處理變動輸入、API 觸發和實際營運結果的智慧流程時，這是理想選擇。

主要特色：

• 可視化 AI 智能代理建構器，支援流程邏輯、記憶體與條件設定
• 支援多管道運作，並可整合後端工具
• 支援即時 API 呼叫、動態分派與自訂動作
  
  

價格：

• 免費方案，依用量計算 AI 點數
• Plus：每月 $89，含真人客服轉接與流程測試
• Team：每月 $495，支援協作、單一登入與存取控制
• 企業版：客製報價

2. Make（前身為 Integromat）

Make 專為免寫程式串接應用而設計。你可以在可視化畫布上建立多步驟情境，非常適合 IPA，讓你自動化跨工具的動作。

當一個系統需要對另一個系統的事件做出反應時（例如 CRM 與訂單系統同步，或根據支援表單條件執行動作），Make 表現特別出色。

雖然沒有智能代理層級的情境或 AI 決策，但對於流程級整合與觸發來說，速度快且彈性高。

主要特色：

• 支援數百款應用的拖放式流程建構器
• 條件邏輯、排程、資料解析與 Webhook
• 支援複雜分支與多步驟流程
  
  

價格：

• 免費：每月 1,000 次操作
• Core：每月 $9
• Pro 與 Teams 方案，適合高用量與進階控管
  
  

3. Zapier

當你想快速串接工具又不需要複雜分支時，Zapier 是最佳選擇。它不是完整的協作層，但能讓你的聊天機器人與 CRM、排程器或資料庫間無縫傳遞資料，完全免寫程式。

對於 IPA，Zapier 很適合將解讀後的意圖轉為後端動作。它不負責「思考」，但能將思考系統與執行工具連接起來。

主要特色：

• 超過 6,000 種整合
• 支援聊天機器人、表單或 Webhook 觸發
• 團隊免工程支援即可輕鬆設定

價格：

• 免費：每月 100 項任務
• Starter：每月 $19.99
• Professional：每月 $49，含進階功能

4. Tidio

Tidio 是一款即時聊天平台，內建自動化功能。雖然不是完整的 IPA 平台，但在自動化客服分派、資料收集或回覆查詢等任務上非常實用。

它支援 AI 回覆、條件流程與後端轉派，適合表層決策自動化。對於小型營運團隊或中小企業來說，是很好的入門選擇。

主要特色：

• AI 驅動的即時聊天，內建自動化範本
• 聊天分派、表單處理與 CRM 整合
• GPT 助理，回覆更彈性

價格：

• 免費：基本聊天與自動化
• Starter：每月 $29
• Plus：AI 功能與 CRM 同步

5. n8n

n8n 是開源流程自動化平台，讓你完全掌控邏輯、觸發條件與整合。與 Zapier 或 Make 不同，它可自行部署，並在需要時撰寫程式碼。

這讓有技術資源、重視彈性與隱私的團隊非常適合。你可以運行 IPA 智能代理、串接 API，並處理結構化或非結構化資料，全部都在可自訂的流程中完成。

主要特色：

• 可視化編輯器，支援程式碼節點
• Webhook、排程器、條件分支
• 可自行部署或使用雲端服務

價格：

• 免費：自行部署
• Cloud Basic：每月 $20
• Pro：每月 $50，含團隊功能

如何部署智慧流程自動化

理解智慧流程自動化是一回事，實際落地則需要專注、規劃和正確的起點。

多數團隊不會一次性全面改造。他們通常從最常出錯的流程開始——這些流程明顯、重複，且仍仰賴人工處理。

舉個例子：

你正在與一個客戶成功團隊合作，該團隊目前手動處理退款。

這個流程依賴表單提交，需跨系統查詢資料，並根據特定商業規則來核准或拒絕申請。

這種方式速度慢、容易出錯，而且擴展成本高。這正是智慧流程自動化發揮作用的地方。

1. 先從一個經常造成瓶頸的工作流程開始

退款審核流程就是個好例子。申請單進來時內容常常不一致，有的有訂單編號，有的沒有。客服人員必須自己去查資料、確認資格，還要手動套用公司規則。

這些阻礙讓它成為智慧自動化的理想對象——規則很清楚，但輸入資料的變化足以讓傳統規則型機器人出錯。

2. 繪製端到端流程圖，包含例外狀況

把整個流程記錄下來。追蹤退款申請如何進來、客服從哪裡取得資訊、做了哪些判斷、採取了哪些行動。

記得把常見的例外情況納入：像是資料缺漏、退貨原因不明、或訂單資訊與退款政策不符等。

這些就是智慧自動化需要介入的地方。

3. 找出決策點

找出哪些環節需要人工判斷或解讀輸入內容。在退款流程中，可能是閱讀客戶的退貨理由、比對退貨規則，然後決定要退款、給予購物金還是拒絕申請。

只要規則明確、資料可取得，這些決策都能交給 AI 代理人處理。

4. 串接執行動作所需的工具

決策完成後，系統需要更新訂單狀態、通知客戶、產生標籤或觸發付款。

要自動化這些步驟，你需要一個能串接這些工具並可靠協調動作的平台。這可能是代理人協作層，或是具備整合能力的自動化框架。

5. 測試、監控、優化

退款流程自動化後，要追蹤執行情況。觀察哪些案例處理順利，哪些地方系統遇到困難。利用這些回饋來調整決策邏輯，提升穩定性。

IPA 系統是動態的。你處理的特殊案例越多，流程就越強大、越能擴展。

實施 IPA 常見挑戰

智慧流程自動化能帶來顯著成效——但要成功不只靠技術能力。

大多數障礙來自組織如何設計流程、分配責任，以及自動化與目標的對齊。

流程與資料準備不足

自動化在流程一致時效果最佳。但許多組織的工作流程沒有文件化，或不同團隊各自為政。資料分散在不同系統、格式不一，導致自動化難以穩定運作。

在導入智慧流程自動化前，先花時間釐清現有流程。記錄輸入資料、已知例外、工具依賴，以及哪些環節仍需人工介入。

初期實作過於複雜

團隊常常一開始就想自動化太多東西。若首次上線就涵蓋多個系統或各種特殊情境，反而容易延誤或失敗。

相反地，應從一個明確決策點、可量化成果的單一流程著手。聚焦範圍，早點證明價值。

缺乏明確負責人或長遠規劃

智慧流程自動化是持續調整、演進的專案。若沒有專人負責效能、邏輯與維護，系統很快就會過時或偏離需求。

從一開始就指定負責人。必須有人追蹤自動化表現、發現問題並調整。

業務目標與自動化邏輯不一致

不是每個流程都值得自動化——也不是每種自動化都能帶來價值。有時候邏輯只反映技術可行性，卻不符合實際業務需求。

為避免這種情況，設計流程時要與實際使用者協作，包括客服團隊、營運主管和產品負責人。

當自動化真正符合需求時，才能帶來長遠成效。

立即將 IPA 導入您的工作流程

IPA 最適合整合到您現有的工作流程中，例如客服分流、退款審核、文件處理、內部指派或排程申請。

透過 Botpress 這類平台，你可以建立能自主決策的代理人，串接外部工具、處理非結構化輸入，並在網站、Slack、WhatsApp 或內部工具等多種渠道運作。

無論你是要取代脆弱的腳本，還是擴展現有流程，IPA 都能讓你自動化真正的工作，而不只是重複性任務。

從小處著手。做出實用的東西。快速上線。

常見問題

1. IPA 與企業流程管理（BPM）有何不同？

IPA（智慧流程自動化）與 BPM 的差異在於，BPM 著重於流程設計、建模與優化，而 IPA 則利用 AI、機器學習和 RPA 實際執行這些流程，自動化決策與動作。BPM 偏向策略規劃；IPA 則著重於實際執行。

2. IPA 能完全取代人力，還是僅能減輕人員負擔？

IPA 的設計目的是自動化重複性、規則明確的任務，減輕人力負擔，而非完全取代人員。它讓人類能專注於自動化無法可靠處理的高價值工作，例如解決問題或建立關係。

3. IPA 通常會用到哪些機器學習模型？

IPA 常用的機器學習模型包括自然語言模型（如 BERT、GPT）來理解非結構化文本，隨機森林用於規則型決策，以及分類模型用於文件標記或意圖辨識。具體選擇取決於自動化的任務。

4. IPA 只適用於大型企業嗎？中小企業也能受益嗎？

IPA 對中小企業同樣適用，能協助小型團隊自動化像發票處理、表單驗證等重複性工作。雲端 IPA 工具讓資源有限的公司也能負擔且易於擴展。

5. 有效訓練或設定 IPA 模型需要哪些資料？

要有效訓練 IPA 模型，需要取得實際運作資料——如電子郵件、客服單、聊天紀錄、表單和交易紀錄——並搭配正確的輸出或動作。乾淨且標註過的歷史資料能大幅提升效能。