什么是智能流程自动化（IPA）？

传统自动化在流程明确、输入格式统一时效果最佳。但大多数业务操作并没有那么规范。

实际操作中，流程会因数据缺失、请求不明确或中途条件变化而中断。

基于规则的系统只能机械执行指令，无法应对环境变化。

智能流程自动化（IPA）通过结合自动化与企业聊天机器人，能够理解杂乱的工作流程。这些机器人可以解析自然输入，解决系统间的不匹配，并实时做出决策。

什么是智能流程自动化（IPA）？

智能流程自动化（IPA）将机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）、分析和决策逻辑结合，打造能够理解、适应并自主行动的自动化流程，无需人工干预。

有时也称为智能自动化、超级自动化或数字流程自动化，IPA超越了传统基于规则的机器人。

它利用机器学习、自然语言处理和流程挖掘等技术，处理非结构化数据，理解上下文，并做出实时决策。

智能流程自动化与机器人流程自动化的区别

智能流程自动化（IPA）和机器人流程自动化（RPA）这两个术语常被混用，但它们的用途不同。

RPA适用于处理重复、基于规则的任务，输入一致且步骤预设——比如在系统间复制数据或处理结构化表单。

IPA在此基础上，为自动化体系引入人工智能。它让系统能够处理非结构化输入，实时评估条件，并根据上下文做出决策。

这使其适用于无法用简单脚本描述的流程——流程步骤取决于系统所见，而不仅仅是预设指令。

智能流程自动化的主要优势

自动化只有能应对真实业务流程的复杂性时才有效。大多数基于规则的机器人在输入变化或步骤不规律时会失效。

IPA为团队提供了更灵活、更具扩展性的自动化层。它专为处理动态输入和决策而设计。

大规模减少人工操作

传统自动化通常需要密切监管。团队仍需花时间审核异常、解决数据不匹配，以及处理超出脚本范围的任务。

IPA减少了这种监管需求。它可以根据业务规则解析请求，无需每一步都人工干预即可执行操作。

有些公司会与AI机构合作设计这些流程。这些合作伙伴专注于确保系统稳定、高效，并适应实际业务操作。

适应变化的输入和上下文

传统机器人依赖一致的格式。即使是小小的变动，如拼写错误或新文档布局，也可能导致流程中断。

IPA能够应对变化。它读取输入，理解意图并做出响应——即使结构不理想也能处理。这让其在日常使用中更可靠，因为请求并不总是遵循同一模式。

提升运营透明度

基于规则的自动化缺乏上下文时常常失败。很难追溯发生了什么、在哪里发生、是什么导致了失败。

在多代理系统中，这一问题尤为突出，不同代理并行或顺序操作。缺乏可见性时，难以追踪交互或保持各代理间的可靠性能。

IPA通过记录流程中的每一步提升可观测性。这种细致记录在评估多代理系统时尤为有用，帮助团队定位问题并优化代理协作。

智能流程自动化是如何运作的？

智能流程自动化将事件、数据、决策和操作连接在一个自动化流程中。每一步都由AI代理处理，即使输入杂乱或不完整，也能理解当前情况并知道下一步该做什么。

要了解IPA的实际运作方式，我们以常见的电商流程——处理退货请求为例。

无需将所有请求都转交给客服人员，你可以用AI代理实现端到端自动化——代理能够解析输入、决定下一步并在各工具间执行操作。

步骤1：触发事件启动流程

客户填写退货申请表或发送退货请求消息。该消息激活退货流程。

代理立即接手，无需人工分流。

步骤2：AI代理解析信息

代理扫描消息或表单，提取关键信息，如订单号、商品名称、退货原因和客户ID。

对于非结构化消息，代理利用大语言模型（LLM）解析意图并识别正确订单。

步骤3：AI代理决定下一步

代理根据业务规则和退货政策，判断商品是否符合退货条件，以及具体退货方式（如退款或商店积分）。

代理即时做出决策，模拟客服人员的常规操作。

步骤4：AI代理在各系统间执行操作

一旦做出决策，代理将：

• 更新订单状态
• 生成退货标签
• 向客户发送操作指引
• 通知仓库

所有操作都在互联系统内完成，无需团队间交接。

步骤5：AI代理记录结果

从初始请求到最终响应，每一步都被记录。这些记录会流入仪表盘和告警系统，使流程可追溯。

如需人工审核，案件会带完整上下文被升级处理。

智能流程自动化的应用场景

虽然聊天机器人应用场景备受关注，但最具影响力的自动化往往发生在幕后——那些驱动决策、行动和后续跟进的流程中。

智能流程自动化适用于规则难以覆盖但又过于重复不宜手动处理的流程。

如果你的团队需要处理不可预测的输入、分散的工具，或需人工复核的重复决策，IPA可以提供帮助。

处理非结构化文档和表单

基于规则的机器人在处理杂乱输入时很快就会失效。许多业务文档——如发票、理赔、合同或入职材料——都包含不规则或半结构化数据，格式并不统一。

IPA 代理通过光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）来处理这些任务：

• 从收据中提取总金额
• 解析合同条款
• 通过扫描表单验证身份

一旦数据被解析，系统就能在无人监督的情况下自动处理。这让端到端的流程自动化成为可能，比如由人力资源聊天机器人处理员工表单，或由客户服务聊天机器人接收基于文档的支持请求。

跨系统自动化多步骤工作流程

如员工入职或退货处理等流程，通常不会在单一系统中完成。它们通常涉及 CRM、内部数据库、日程安排平台和通知工具，每个环节都增加了依赖。

IPA 代理逐步管理流程。它们评估输入，根据上下文做出决策，并在连接的系统中执行操作。

整个逻辑保持完整，无需依赖人工分流或脆弱的临时解决方案。

这使 IPA 成为预约预订聊天机器人等工作流程的理想引擎。界面收集基础信息，系统则负责可用性检查、安排预约、发送确认并同步后台工具。

根据消息意图分流支持工单

支持队列常常因消息不清晰而堵塞。客户并不总是按照规范格式提交请求，大多数系统也无法理解实际诉求。

IPA 代理通过解析消息，识别关键信息，并确定正确的处理方式。

他们可以评估紧急程度，将工单自动转发到合适的系统或团队，无需人工介入。

这正是AI 工单系统更具可扩展性的原因。工单会被补充上下文，并被准确分流。

赋能内部门户自助服务

内部团队经常因等待审批或答复而浪费时间，而这些其实无需人工参与。延误通常源于责任不清或手动流程缓慢。

IPA 让内部门户更高效。它理解用户需求，连接后台系统，直接完成任务，全部通过一个界面，无需繁琐往返。

这种方式非常适合大规模、多渠道、多用户的流程，同时还能清晰记录每次交互。

五大智能流程自动化软件

当你准备超越基于规则的自动化时，选择合适的软件至关重要。

如果你要自动化如退款、入职、分流或工单分配等复杂流程，这些平台能为你提供核心能力。

1. Botpress

Botpress 专为希望掌控自动化方式的团队打造。你可以定义不仅仅遵循规则的代理——它们能基于输入、记忆和实时上下文做出决策。

你可以构建验证退货资格、解析退款请求或跨系统更新记录的流程。每个代理都可使用规则、LLM 或决策逻辑，一切可在网页、Slack、WhatsApp 等多渠道运行，无需重复劳动。

当你需要构建涉及多变输入、API 触发和实际业务结果的智能流程时，这是理想选择。

主要功能：

• 可视化 AI 代理构建器，支持流程逻辑、记忆和条件设置
• 支持多渠道运行并集成后台工具
• 支持实时 API 调用、动态分流和自定义操作
  
  

价格：

• 免费套餐，按用量计费的 AI 点数
• Plus：$89/月，包含人工接管和流程测试
• Team：每月 $495，支持协作、单点登录和访问控制
• 企业版：定制

2. Make（原 Integromat）

Make 旨在让你无需编程即可整合各类应用。它提供可视化画布，可构建多步骤场景——在自动化跨工具操作时，非常适合 IPA。

当一个系统需要响应另一个系统的事件时（如 CRM 与订单系统同步，或根据支持表单条件执行操作），Make 表现尤为出色。

它不具备代理级上下文或 AI 决策，但对于流程级集成和触发来说，速度快且灵活。

主要功能：

• 支持数百款应用的拖拽式流程构建器
• 条件逻辑、调度、数据解析和 Webhook
• 支持复杂分支和多步骤流程
  
  

价格：

• 免费：每月 1,000 次操作
• 核心版：$9/月
• Pro 和 Teams 计划，适合高用量和高级控制
  
  

3. Zapier

当你想快速连接工具且无需复杂分支时，Zapier 是最佳选择。它不是完整的编排层——但能实现聊天机器人与 CRM、日程安排器或数据库间的数据传递，无需一行代码。

对于 IPA，Zapier 非常适合将解析后的意图转化为后台操作。它不负责“思考”，但能把“思考”系统与实际执行工具连接起来。

主要功能：

• 支持 6,000 多种集成
• 可由聊天机器人、表单或 Webhook 触发
• 团队无需工程支持即可轻松上手

价格：

• 免费：每月 100 个任务
• 入门版：$19.99/月
• 专业版：$49/月，含高级功能

4. Tidio

Tidio 是一款集成自动化的实时聊天平台。虽然不是完整的 IPA 平台，但在自动化客户相关任务（如分流、收集信息或回复支持请求）时非常好用。

它支持 AI 回复、条件流程和后台交接——适合表层决策自动化。对于小型运营团队或中小企业，是不错的起点。

主要功能：

• AI 驱动的实时聊天，内置自动化模板
• 聊天分流、表单处理和 CRM 集成
• GPT 驱动助手，灵活应答

价格：

• 免费：基础聊天和自动化
• 入门版：$29/月
• Plus：AI 功能和 CRM 同步

5. n8n

n8n 是一款开源流程自动化平台，完全掌控逻辑、触发和集成。与 Zapier 或 Make 不同，它支持自托管，并可在需要时编写代码。

这让它非常适合有技术资源、追求灵活性和隐私的团队。你可以运行 IPA 代理、对接 API、处理结构化或非结构化数据——全部在可自定义的流程中完成。

主要功能：

• 可视化编辑器，支持代码节点
• Webhook、调度器、条件分支
• 可自托管或使用云服务

价格：

• 免费：自托管
• 云基础版：$20/月
• 专业版：$50/月，含团队功能

如何部署智能流程自动化

理解智能流程自动化是一回事，真正落地则需要专注、规划和合适的切入点。

大多数团队不会一次性推翻所有流程。他们通常从最容易出错的流程入手——那些可见、重复、仍依赖人工干预的环节。

举个例子：

你在与一个手动处理退款的客户成功团队合作。

该流程依赖表单提交，需跨系统查找数据，并根据特定业务规则批准或拒绝请求。

它速度慢，容易出错，扩展成本高。这正是智能流程自动化发挥作用的地方。

1. 从一个导致瓶颈的工作流程开始

退款审批流程就是一个很好的例子。请求不断涌入，但内容各不相同。有的包含订单号，有的没有。客服需要手动查找信息、核实资格、并应用业务规则。

这种摩擦让它成为智能自动化的理想对象——逻辑很清晰，但输入的多样性足以让基于规则的机器人出错。

2. 绘制端到端流程图，包括异常情况

记录流程的具体运作方式。跟踪退款请求的来源、客服从哪里获取信息、他们做出哪些决策，以及采取了哪些操作。

确保涵盖常见异常情况：数据缺失、退货原因不明确，或订单信息与退款政策不符。

这些正是智能自动化需要介入的地方。

3. 找出决策点

寻找需要人工解读输入或判断的环节。在退款流程中，这可能包括阅读客户的退货理由、对照退货规则，并在退款、发放代金券或拒绝之间做出决定。

只要逻辑明确且数据可访问，这些决策都可以由AI代理处理。

4. 连接执行操作的工具

一旦做出决策，系统需要更新订单状态、通知客户、生成标签或触发付款。

要实现自动化，你需要一个能够连接这些工具并可靠协调操作的平台。这可能是一个代理编排层，或带有集成支持的自动化框架。

5. 测试、监控、优化

退款流程自动化后，跟踪其表现。查看哪些情况被正确处理，系统在哪些地方遇到困难。利用这些反馈优化决策逻辑，提升可靠性。

IPA系统是动态的。捕捉并处理的边缘案例越多，工作流程就越强大、越易扩展。

实施IPA的常见挑战

智能流程自动化可以带来显著成效——但实现这一目标不仅仅依赖技术能力。

大多数障碍来自组织如何设计流程、分配责任，以及如何将自动化与业务成果对齐。

流程和数据准备不足

自动化在流程一致时效果最佳。但在许多组织中，工作流程没有文档，或各团队处理方式不同。数据常常分散在不同系统或格式不统一，难以构建稳定的自动化。

在引入智能流程自动化前，先花时间梳理当前流程。记录输入、已知异常、工具依赖，以及仍需人工干预的环节。

初期实施过于复杂

团队常常试图一次性自动化太多内容。初次上线就涉及多个系统或一开始就包含边缘案例，容易导致延误或失败。

相反，应从一个有明确决策点和可衡量结果的单一流程入手。聚焦范围，尽早验证价值。

缺乏明确的负责人或长期规划

智能流程自动化系统是自适应、不断演进的项目。如果没有专人负责性能、逻辑和维护，系统很容易过时或偏离目标。

从一开始就指定持续负责人。需要有人跟踪自动化的表现、出现的问题以及需要调整的地方。

业务目标与自动化逻辑不一致

并非所有流程都值得自动化——也不是所有自动化都能带来价值。有时逻辑只反映了技术可行性，而非业务实际需求。

为避免这种情况，应与实际使用流程的人员共同设计工作流，包括支持团队、运营负责人和产品负责人。

当自动化真正契合实际需求时，更有可能带来持久成效。

立即将IPA引入您的工作流程

IPA在集成到您现有的工作流程中效果最佳——如支持分流、退款审批、文档处理、内部流转或排班请求等。

借助Botpress等平台，你可以构建能够自主决策、连接外部工具、处理非结构化输入，并在Web、Slack、WhatsApp或内部工具等多渠道运行的智能代理。

无论你是在替换脆弱的脚本，还是扩展现有流程，IPA都能为你提供结构化的自动化能力，实现真正的业务自动化，而不仅仅是重复性任务。

从小处着手。打造实用方案。快速上线。

常见问题解答

1. IPA与业务流程管理（BPM）有何不同？

IPA（智能流程自动化）与BPM的区别在于，BPM侧重于流程的设计、建模和优化，而IPA则通过AI、机器学习和RPA实际执行这些流程，实现决策和操作的自动化。BPM偏重战略，IPA则专注于运营和执行。

2. IPA能完全取代人工，还是只是减轻人工工作量？

IPA旨在通过自动化重复性和基于规则的任务来减轻人工工作量，而不是完全取代员工。它让人类能够专注于自动化无法可靠完成的高价值工作，如解决问题或建立关系。

3. IPA通常使用哪些类型的机器学习模型？

IPA常用的机器学习模型包括用于理解非结构化文本的自然语言模型（如BERT、GPT）、用于基于规则决策的随机森林，以及用于文档标记或意图识别的分类模型。具体选择取决于自动化的任务。

4. IPA只适用于大型企业，还是中小企业也能受益？

IPA对中小企业同样适用，它能帮助小团队自动化发票处理、表单校验等重复性任务。基于云的IPA工具让资源有限的公司也能以低成本实现自动化和扩展。

5. 有效训练或配置IPA模型需要哪些类型的数据？

要有效训练IPA模型，需要获取真实的运营数据——如邮件、支持工单、聊天记录、表单和交易记录——并配有正确的输出或操作。干净、标注好的历史数据能显著提升模型表现。