RPA 與 AI：有何不同，為何重要

機器人流程自動化（RPA）已經存在多年，主要用來自動化重複且有明確規則的任務——像是處理發票、在系統間搬移資料，或更新 CRM 紀錄。

但隨著自動化工具越來越聰明，RPA 與人工智慧的界線也越來越模糊。許多團隊都在問同樣的問題：

RPA 算是 AI 嗎？它有用到 AI 嗎？又和大家現在都在導入的 AI agent 有什麼不同？

人們常把 RPA 和 AI 對立起來——彷彿只能選一個。但事實上，它們解決的是不同問題，而且在企業自動化中，搭配使用效果更佳。

什麼是機器人流程自動化（RPA）？

機器人流程自動化（RPA）是一種軟體，能像人類一樣與數位系統互動，自動執行重複且有明確規則的任務——點擊、輸入、複製、在應用程式間觸發動作。

大多數 RPA 機器人都是依照固定指令運作。它們不會分析資料或做決策——只會一再精確執行相同流程。

由於 RPA 在 UI 層級運作，可以跨越沒有 API 或整合的工具。因此，常用於舊系統或企業流程中，讓結構化任務自動化，而不需從頭改造系統。

AI 和 RPA 有什麼不同？

RPA 和 AI 都屬於自動化技術，但運作方式截然不同。RPA 依指令行事，AI 則負責解讀、預測與調整。雖然兩者常在企業自動化中整合，但了解各自的功能與限制非常重要。

RPA 算是 AI 嗎？

不是——RPA 並不是人工智慧的一種。

RPA 透過模仿人類在使用者介面上的操作來自動化任務。它會依照指示點擊、輸入、複製、搬移資料。沒有學習、推理，也沒有彈性，完全依賴明確定義的流程。

相較之下，AI 以資料和機率為基礎，能辨識模式、推斷意義，並在動態環境中做決策。

RPA 執行指令，AI 根據情境產生結果。

這種誤解常見，因為兩者都能減少人工操作。但自動化不等於智慧。

RPA 有用到 AI 嗎？

傳統 RPA 系統是規則式、確定性的，需要結構化輸入和固定流程。不過，RPA 可以結合 AI 元件，處理非結構化資料、語言和變異情境。

• AI 解讀原始輸入（如文件、電子郵件、訊息）
• RPA 執行結構化輸出（如資料輸入、任務分派）

這種組合在智慧型聊天機器人中很常見——尤其是處理客服請求或內部查詢時。如果你要打造 AI 驅動的 FAQ 聊天機器人，AI 負責理解問題，RPA 則可用來查詢或更新後端資料。

RPA 與 AI 的主要差異

雖然 RPA 和 AI 常一起部署，但它們的技術基礎和運作角色大不相同。RPA 設計用來精確執行指令，AI 則能處理複雜、模糊和變動的情境。

如果你在評估如何應用兩者，下表整理了它們在輸入、邏輯、適應性等方面的核心差異：

這個差異很重要。RPA 適合流程固定的環境；當輸入不可預測或任務需解讀時，AI 就變得不可或缺。多數現代系統的真正優勢，在於兩者搭配，各自發揮所長。

RPA 的主要優點

RPA 的價值不在於智慧，而在於精確。在邏輯固定、介面複雜、規模龐大的系統中，RPA 能帶來一致性且不干擾現有運作。

它提供了多數企業軟體堆疊所缺乏的執行層——能跨工具運作，無需更動原有系統。

無需 API 或基礎設施

RPA 不需要結構化整合，能直接與使用者介面互動——模仿點擊、輸入、瀏覽，就像真人操作一樣。這讓它在沒有 API、廠商支援有限，或工具本身無法互通的環境下依然可行。

這也是為什麼它仍被用於 AI 聊天機器人平台——當後端存取有限，機器人需跨工具自動化流程時，RPA 就派上用場。

讓營運團隊主導

與大多數完全由工程團隊主導的自動化不同，RPA 通常由營運團隊設定。這些人負責定義、執行、更新日常流程——也就是最了解流程的人。

這種團隊主導的方式也適合更廣泛的 AI 專案管理策略，讓非技術人員在工具選擇和自動化調整上有更多自主權。

確保大規模精確執行

一旦部署，RPA 會精確執行指令。沒有即興發揮、沒有捷徑、沒有因人而異的差異。每次任務都以相同方式完成。

這種精確性對財務、法規遵循、報表等領域至關重要——即使一點偏差都可能帶來風險。這也是企業流程自動化策略中，強調可重複性而非彈性的基礎。

可與 AI 協同執行

RPA 雖不具智慧，但非常可靠——這正是它能與 AI 系統完美搭配的原因。模型可以分類、產生或推論，RPA 則負責執行後續動作。

這種模式在以 垂直 AI agent 為基礎的系統中越來越常見——LLM 負責邏輯與決策，RPA 則負責後端更新與系統觸發。

RPA 能自動化哪些任務

RPA 專為執行明確定義的數位任務而設計——在合適的情境下，每週能悄悄省下大量人工工時。它的強項在於一致性。流程一旦定義，就能每次都無誤、無疲勞、無猶豫地執行。

最適合用來支撐日常營運中看不見的基礎——不互通的系統間，或是人力長期難以負擔的繁瑣流程。

跨系統資料轉移

RPA 常用於在無法直接連接的工具之間傳輸結構化資料——特別是當這些工具本身無法互通時。它可以擷取表單提交內容、在不同儀表板間遷移紀錄，或根據匯出日誌自動更新內部試算表。

這類工作流程經常在 LLM agent frameworks 的幕後運作，由模型決定要更新什麼，RPA 則負責資料的傳遞。

重複性的行政作業

像是發票產生、文件記錄、退款處理及狀態同步等流程，通常由依照步驟邏輯運作的機器人來管理。這些是每個企業背後常見的高頻率、規則導向任務。

這些流程多屬於更廣泛的 BPA（業務流程自動化）範疇——RPA 的應用重點不在於取代系統，而是確保各系統間的一致性。

以觸發事件為基礎的工作流程執行

當特定事件發生時——例如表單提交、webhook 觸發或團隊頻道下達指令——RPA 可以自動啟動。這些流程能減少跨工具的人工協調。

這種模式常見於內部 ChatOps 工具，機器人可根據簡單提示啟動流程，無需工程師介入。

支援流程中的後端協調

在客服環境中，RPA 可確保一個系統的更新能同步到其他系統——像是同步工單狀態、記錄升級原因或跨團隊分派請求。

這種協作在工作流程自動化架構中特別常見，由智能系統處理查詢，RPA 則負責後續執行。

客服聊天機器人動作的後續執行

當使用者透過聊天機器人預約、更新請求或收到交易確認時，RPA 通常就是執行這些動作的那一層。它負責實際更新、同步後端系統並確認互動——全程在幕後完成。

這種模式常見於許多前端應用，例如 WordPress 聊天機器人或Telegram 助理。

RPA 在大型智能代理架構中的定位

RPA 專為重複且結構化的任務設計。然而，當客戶期待快速回應、內部團隊又依賴眾多工具時，自動化必須更進一步。

這時 AI 就派上用場了。將規則導向流程與自然語言理解及 API 邏輯結合後，你就能超越傳統 RPA，打造能夠適應、回應並主動執行任務的助理。

像 Botpress 這樣的平台，提供了透過聊天觸發動作、查詢資料及自動化真實工作流程的方法，推動這種轉變。

你可以打造一個機器人，能夠：

• 在 Telegram 上讀取使用者請求
• 查詢後端系統的狀態
• 更新紀錄或啟動後端工作流程——就像 RPA 一樣
• 並即時回應，結合 AI 力量

這就是 RPA 所做的一切——但更聰明，且面向使用者。

立即開始打造——免費使用。

常見問題

1. 我該如何決定在自動化專案中使用 RPA、AI，還是兩者結合？

當任務重複且涉及結構化輸入（如在系統間複製資料）時，應該使用 RPA（機器人流程自動化）。若任務需要判斷或處理非結構化資料，則適合用 AI。最佳做法是結合兩者：讓 AI 解讀資料，RPA 負責執行。

2. 哪些產業最適合結合 RPA 與 AI？

金融、保險、醫療及客服等產業最能從 RPA 與 AI 的結合中受益，因為這些產業需處理大量文件及重複性流程。例如，AI 可擷取表單資料，RPA 則能自動將資料輸入舊有系統。

3. 如何將 RPA 整合進現有技術架構而不影響運作？

將 RPA 整合進技術架構的最佳方式，是從單一、非關鍵的案例開始，並選用能透過使用者介面（UI）模擬人類操作的 RPA 工具，而非需大幅更動 API。建議及早讓 IT 與資安團隊參與，確保與舊系統或敏感系統的相容性。

4. 實施 RPA 需要開發人員嗎？

實施 RPA 不一定需要開發人員。多數主流 RPA 平台（如 UiPath 或 Power Automate）都提供低程式碼介面，讓業務分析師或營運人員也能建立機器人。只有在需要自訂腳本或複雜整合時，才需開發人員協助。

5. RPA 在處理敏感客戶資料時有多安全？

只要採用適當的安全措施（如加密憑證存儲及安全稽核日誌），RPA 就是安全的。由於機器人操作方式類似人類使用者，因此處理個人識別資訊（PII）或財務紀錄時，必須套用同等甚至更嚴格的安全政策。