機器人流程自動化（RPA）是一種基於軟體的自動化技術，它利用數位機器人完成通常由人工在電腦上執行的重複性、基於規則的任務。 RPA機器人可以輸入和傳輸資料、處理交易、更新記錄、產生報告、管理文件，並根據預先定義的指令與多個應用程式互動。
本指南解釋了機器人流程自動化 (RPA) 的含義、RPA 流程的工作原理、RPA 的主要類型、適用的自動化任務、RPA 軟體和工具、業務優勢、醫療保健和行業應用、實施方法、效能指標、AI 整合、挑戰和未來趨勢。
什麼是機器人流程自動化？
機器人流程自動化（RPA）是一種利用軟體機器人自動執行重複性、結構化和基於規則的電腦任務的技術。這些機器人透過使用者介面、應用程式介面（API）或整合與應用程式交互，執行諸如資料輸入、文件移動、記錄檢查、交易處理和業務系統更新等操作。
與搬運物料或操作機械的工業機器人不同，RPA機器人存在於軟體之中。它們可以跨網站、電子表格、ERP平台、CRM系統、電子郵件、資料庫、傳統軟體和其他數位環境運作。 IBM將RPA定義為軟體機器人技術，它結合了使用者介面互動和應用程式介面（API），以在企業應用程式中執行重複性工作。
RPA 的價值在於將可預測的數位化工作轉化為可重複的自動化工作流程。員工無需每天打開五個應用程式、複製資訊、驗證欄位並更新記錄數百次，只需配置一次，即可由軟體機器人持續執行相同的操作流程。
RPA是什麼意思？
RPA 指的是機器人流程自動化，它描述的是使用軟體機器人來遵循預先定義的指令並執行先前需要人工互動的重複性數位任務。
「機器人」一詞可能會產生誤導，因為RPA通常不涉及實體機器人。 Enterpriser專案解釋說，這裡的機器人指的是運行在實體或虛擬電腦上的軟體，它能夠模擬人機交互，例如複製資料、移動檔案、填寫欄位以及執行多步驟工作流程。
理解RPA的一個簡單方法是：
人制定規則 → 軟體機器人執行規則 → 業務任務自動完成
對於評估自動化流程的公司而言，這種差異至關重要。當任務本身邏輯清晰時，RPA 的優勢最為顯著。如果員工無法一致地解釋決策過程，那麼在沒有人工智慧或人工審核的情況下，傳統的 RPA 通常無法可靠地自動執行該決策。
RPA（機器人流程自動化）是做什麼的？
RPA 可自動執行結構化的數位操作，例如資料輸入、資訊傳輸、交易處理、文件管理、記錄驗證、報告以及軟體應用程式之間的日常互動。
機器人可以開啟電子郵件附件，提取發票號碼，核對採購訂單，將已批准的資訊輸入ERP系統，更新電子表格，並發送確認訊息。工作流程可以根據計劃、系統事件、佇列或員工發起的作業來運作。
常見任務包括：
- 資料輸入和資料擷取
- 文件和資料夾管理
- 發票處理
- 訂單處理
- 報告生成
- 記錄驗證
- 電子郵件處理
- 帳號更新
- 數據遷移
- 定期對帳
SAP 對 RPA 的描述也類似，它是一種軟體機器人，可以像人類用戶一樣點擊、輸入、移動資料並與應用程式交互，但執行過程是自動化的。
關鍵在於判斷力。傳統的RPA（機器人流程自動化）只是執行預先設定的步驟。它本身並不具備理解模糊文件、與客戶談判、解讀不確定語言或做出策略決策的能力。這些任務需要人工智慧、其他軟體邏輯或人工幹預。
為什麼RPA對企業至關重要？
RPA 對企業來說很重要，因為它可以減少重複性的人工工作，同時提高處理速度、一致性、營運能力、可審計性和員工生產力。
日常的數位化任務往往耗費員工大量時間，卻無需太多的判斷力。如果能將適當的任務自動化，員工就能將更多精力集中在顧客溝通、分析、工程設計、異常處理、決策和流程改善上，而不是反覆在不同螢幕間切換訊息。
UiPath 強調，RPA 的主要業務優勢包括：執行速度更快、處理更一致、資料輸入錯誤更少、在適當情況下可實現全天候運作、返工更少以及可擴展的自動化。此外，UiPath 還強調，機器人可以連接孤立的系統和傳統應用程序，而無需從頭開始重建每個工作流程。
因此，最有力的商業論證並非只是「取代人工」。企業應該確定自動化是否能夠縮短週期時間、消除瓶頸、提升服務水準、提高產能或降低與錯誤相關的成本。即使某個流程在技術上可以自動化，但如果它每月僅耗時幾分鐘，那麼可能並不足以構成實施RPA專案的理由。
RPA與傳統自動化有何不同？
RPA 與傳統自動化不同，因為它可以透過現有的應用程式介面自動執行工作，而傳統軟體自動化通常更依賴 API、資料庫、自訂整合、腳本或對底層系統的變更。
| 因子 | RPA | 傳統自動化 |
| 主要互動 | 使用者介面、應用程式、API | API、資料庫、自訂程式碼 |
| 開發方法 | 通常採用低程式碼 | 通常由開發者主導 |
| 遺留系統支援 | 強大 | 積分依賴 |
| 最佳使用 | 重複性數位工作流程 | 系統級自動化 |
| 應用程式變更 | 可能影響使用者介面機器人 | 取決於整合情況 |
| 部署 | 通常速度相對較快 | 可能需要更多工程設計 |
| 治理需求 | 規模高 | 規模高 |
當員工需要重複使用難以直接整合的應用程式時，RPA（機器人流程自動化）就顯得尤為重要。由於機器人可以模擬介面操作，因此無需立即替換任何平台即可連接新舊系統。 SAP 特別指出，RPA 對於缺乏便捷 API 存取的遺留系統和應用程式具有顯著優勢。
然而，使用者介面自動化並非一定優於應用程式介面（API）。在存在可靠API的情況下，直接系統整合可能比透過按鈕和欄位進行視覺互動更加穩健。強大的自動化架構會為每個步驟選擇最穩定的整合方法，而不是強制所有流程都通過RPA介面。
機器人流程自動化是如何運作的？
機器人流程自動化 (RPA) 的工作原理是將可重複的業務工作流程轉換為數位指令，然後由軟體機器人透過應用程式、介面、API、規則、觸發器和異常處理路徑來執行這些指令。典型的 RPA 流程包括：識別任務、定義輸入和決策、配置機器人、測試工作流程、部署工作流程以及監控效能。
現代RPA平台提供開發環境，團隊可以在其中定義工作流程每個階段的具體操作。有些任務使用螢幕交互，有些任務則直接存取API、電子表格、資料庫、文件、電子郵件或企業系統。 IBM將企業級RPA定義為將原本獨立的應用程式的UI互動和整合功能結合起來。
簡化的RPA工作流程如下：
辨識流程 → 定義規則 → 建置機器人 → 連線系統 → 測試 → 部署 → 監控 → 改進
步驟 1：確定基於規則的流程
RPA 的第一步是確定一個重複性強、可預測、業務量足夠大，且受規則約束的流程，這些規則可以清楚地描述。
最有希望的候選任務通常涉及重複執行相同的操作，且輸入和輸出已知。例如，傳輸訂單資料、核對記錄、下載報告、更新客戶資訊、處理標準發票或將數值與預先定義的閾值進行比較。
企業專案確定了評估 RPA 適用性的四個有用特徵：工作流程應基於規則，定期重複或可預測地觸發，具有已定義的輸入和輸出，並且發生量足夠大。
此選擇階段具有重大的財務影響。自動化一個每月交易量達 20,000 萬筆的穩定流程可能會產生可觀的價值。而自動化一個不斷變化且存在許多不可預測異常情況的工作流程，其帶來的維護成本可能大於節省的人力成本。
步驟 2：採集輸入和業務規則
RPA 的第二個步驟是定義輸入、決策規則、預期輸出、例外情況、審批和系統交互，這些因素決定了工作流程的運作方式。
下面是一個有用的流程圖：
觸發 → 輸入 → 驗證 → 決策 → 操作 → 輸出 → 異常
對於發票工作流程，機器人可能需要供應商詳細資料、採購訂單資料、發票金額、稅務資訊、核准狀態以及ERP存取權限。然後，系統會根據規則決定哪些交易可以自動過賬，哪些交易必須轉交給員工處理。
這一步驟應該反映實際運作情況，而不僅僅是理想流程。如果 20% 的發票沒有採購訂單號，則必須在自動化流程中考慮到這種例外情況。否則，機器人可能在演示中運作完美，但在生產環境中卻會反覆出現故障。
步驟 3：設定 RPA 機器人
RPA 的第三個步驟是配置機器人，使其具備完成任務所需的工作流程邏輯、應用程式互動、規則、條件、循環、資料轉換和異常處理能力。
許多機器人流程自動化工具都提供視覺化或低程式碼建構器，讓使用者可以將操作排列成工作流程。 SAP 還介紹了工作流程錄製功能，該功能可以擷取使用者操作並將其轉換為可重複的自動化序列。
然而，簡單的錄製只是實現可靠企業自動化的起點。生產環境中的機器人通常需要驗證規則、可重複使用元件、安全的憑證處理、日誌記錄、復原機制、錯誤處理和受控部署。
即使第一個版本運作正常，結構不良的自動化系統也很難維護。開發標準至關重要，因為機器人可能會在生產環境中運行數年，而周圍的應用程式、業務規則、用戶和基礎設施卻在不斷變化。
步驟 4：連接應用程式和系統
RPA 的第四步是將機器人連接到完成該流程所需的每個應用程式、資料來源和數位環境。
連接方式可能包括：
- ERP系統
- 客戶關係管理平台
- Web應用程序
- 桌面軟件
- 邮箱
- 電子表格
- 數據庫
- APIs
- 文件管理系統
- 內部門戶
- 虛擬桌面
RPA之所以流行，其中一個原因是企業通常運行著許多原本設計為彼此溝通的應用程式。 IBM指出，RPA可以結合API和UI交互，在不相關的企業系統中執行任務。
成熟的實作方案會針對每個系統採用最適合的連接方式。對於沒有 API 的老舊應用，UI 自動化可能更為合適；而對於現代雲端平台，直接 API 通訊則更為理想。
第五步：執行自動化任務
第五步 RPA 允許機器人在員工、日程安排、傳入交易、系統事件或其他觸發器啟動流程後執行配置的工作流程。
例如，發票機器人可能：
- 偵測到新發票。
- 提取發票資訊。
- 驗證供應商數據。
- 請核對相應的採購訂單。
- 比較數量和數值。
- 將已核准的資訊輸入ERP系統。
- 將路線差異轉交給員工。
- 記錄已完成的交易。
機器人無需完全模仿人類的每一個動作。精心設計的自動化流程可以去除不必要的步驟，盡可能使用API，批量處理數據，並自動將常規事務與異常事務區分開來。
因此，我們的目標並非更快複製低效率的手動工作流程。更佳的做法是先簡化流程，然後自動化那些能創造最大商業價值的版本。
步驟六：監控結果和異常狀況
RPA 的最後一步是監控自動化效能，識別失敗的交易和異常情況，在系統變更時更新機器人，並持續改善工作流程。在製造環境中，RPA 還可以透過收集生產數據、更新 ERP 或 MES 記錄、追蹤作業狀態以及將加工或檢驗異常情況分配給相應的團隊來支援CNC 加工操作。
有用的監控數據包括交易量、完成率、異常率、平均處理時間、機器人可用性、人工幹預次數、隊列長度和單筆交易成本。對於數控加工工作流程，如果可以透過連接的系統獲取相關信息，企業還可以監控機器狀態、生產數量、檢驗結果、刀具相關警報、作業完成情況和計劃變更。
生產型RPA應被視為營運系統，而非一次性的自動化項目。如果CNC加工作業未通過檢驗、機器報告停機或生產資料超出預設條件，RPA機器人可以觸發通知、更新生產記錄、建立後續任務，或將問題轉交給工程和品質團隊。 RPA旨在支援圍繞加工的資訊工作流程，而非取代CNC控制器或加工程序本身。
這意味著每個重要的自動化流程都應該有負責人、文件、警報規則、變更管理程序、測試案例，以及在機器人無法完成交易時應採取的回應措施。對於使用數控加工的製造商而言，將RPA與ERP、MES、品質系統和機器監控數據連接起來，可以在確保加工決策、刀具路徑控制和關鍵品質判斷處於適當的工程監督之下的同時，提高生產可視性。
RPA主要有哪些類型？
RPA主要分為有人值守RPA、無人值守RPA和混合RPA三種類型。智慧RPA則在此基礎上，結合了基於規則的機器人和人工智慧技術，能夠處理文件、語言、影像、預測以及其他基礎RPA無法有效解讀的資訊。
有人值守自動化和無人值守自動化的主要差異在於人與流程互動的方式。 Automation Anywhere 將自動化分為三大類：有人值守、無人值守和混合模式；而 SAP 則強調有人值守和無人值守是兩種主要的運作模式。
| RPA類型 | 人類參與 | 典型應用 |
| 出席 | 頻繁 | 客戶服務、桌面支援 |
| 無人值守 | 低 | 後台批量處理 |
| 雜交種 | 混合 | 存在異常的流程 |
| 智慧RPA | 多樣看板 | 文件和人工智慧輔助工作流程 |
參加了RPA
有人值守的 RPA 與員工一起工作，通常在員工在業務流程進行過程中需要自動化支援時觸發。
客服代表可以在與客戶通話時啟動聊天機器人。該機器人可以從多個系統中檢索記錄、填充常用欄位、驗證資訊並準備下一步操作，而客服人員仍需負責溝通、審批和判斷。
Automation Anywhere 將有人值守的自動化描述為由人工發起的 RPA，用於輔助客戶服務和 IT 服務台等互動式流程。
主要優勢在於，重複性的螢幕操作可以自動化，同時又不會將人從需要上下文資訊的場景中剝離出來。當員工在面對客戶的工作流程中花費大量時間搜尋、複製或輸入資訊時，有人值守的RPA尤其有效。
它的限制在於無法完全取代員工在場。如果流程能夠獨立運作且無需即時人工決策，無人值守自動化或許能夠提供更高的營運效率。
無人值守的RPA
無人值守的 RPA 可根據預先定義的計畫、觸發器、佇列或系統事件獨立運行，無需人工啟動每個事務。
典型應用包括隔夜對帳、報告編制、計劃資料傳輸、帳戶更新、交易處理、發票輸入、庫存同步和後台管理。
SAP解釋說，無人值守機器人可以獨立運行，並可根據計劃或預定義條件啟動。 Automation Anywhere也類似地將無人值守RPA應用於後台辦公活動，例如資料輸入、IT運維和應用程式整合。
這種模式可以支援更長的運行時間，因為數位員工不受常規辦公時間的限制。然而，無人值守運作使得異常處理和監控變得更加重要。例如，如果機器人在凌晨 2 點發生故障，就需要相應的警報和恢復流程。
混合 RPA
混合型 RPA 結合了有人值守和無人值守的自動化，因此機器人和員工可以在同一工作流程的不同階段參與其中。
例如，一個無人值守的機器人可以自動處理 900 筆標準交易。另外 100 筆交易可能包含缺失資訊、衝突值或違反策略的情況，因此需要轉交給員工處理。完成這些決策後，機器人可以繼續執行剩餘的自動化步驟。
Automation Anywhere 將混合 RPA 描述為一種組合，其中工作人員和自動化系統協同工作，以完成無法完全透過單一方法處理的流程。
混合模式通常比追求100%自動化更現實。經濟目標並非一定要完全消除人為幹預。或許更有價值的做法是，將80%到90%的日常工作自動化，同時讓經驗豐富的員工專注於那些需要判斷的少量事務。
智慧RPA
智慧型 RPA 將確定性 RPA 執行與 AI 技術結合，有助於解釋資訊、對輸入進行分類、識別模式或支援決策。
可能的技術包括：
- 機器學習
- 自然語言處理
- 計算機視覺
- 智能文檔處理
- 生成式人工智能
- 預測模型
IBM 將智慧自動化描述為 RPA 的擴展，它融合了機器學習、自然語言處理和電腦視覺等人工智慧學科。
例如，傳統的RPA機器人可能只能讀取固定發票欄位中的資料。而智慧型文件處理可以先識別多種文件佈局中的供應商名稱、金額、日期和發票編號，然後RPA可以將這些值輸入到ERP系統中。
關鍵的差異在於，人工智慧層負責解讀不確定訊息，而機器人流程自動化（RPA）層則執行受控操作。將二者結合，可以在不取代驗證和治理的前提下，擴展可自動化的流程數量。
哪些流程最適合採用RPA？
最適合採用RPA的流程是：重複性高、資料量大、基於規則、穩定、可數位化訪問，並且輸入輸出明確。而對於主觀判斷主導、流程不斷變化、存在高度不可預測的異常情況或來源資料結構不良的流程，RPA則較不適用。
流程選擇對自動化投資報酬率影響巨大。即使技術上再強大的機器人，如果底層工作流程處理量小、變更頻繁或需要大量人工判斷，也可能是一項糟糕的投資。
| 過程特性 | RPA適用性 |
| 高交易量 | 高 |
| 清晰的業務規則 | 高 |
| 已定義的輸入和輸出 | 高 |
| 穩定應用程式 | 高 |
| 重複性的體力勞動 | 高 |
| 頻繁的主觀決定 | 低 |
| 持續的流程變化 | 低 |
| 極不規則的數據 | 降低無人工智慧版本 |
重複性和高強度任務
重複性和高容量的任務非常適合採用 RPA，因為每次自動化交易都能節省更多的時間和成本。
一項只需三分鐘就能完成的任務看似微不足道。然而，如果員工每月執行這項任務兩萬次，那麼在不考慮錯誤、延誤和管理成本的情況下，這相當於大約一千小時的人工作業。
企業專案將高容量重複資料處理確定為優秀 RPA 候選者最明確的指標之一。
因此，企業應該衡量任務頻率，而不是只根據單一交易的複雜程度來判斷自動化潛力。簡單的任務往往能帶來可觀的投資報酬率，正是因為它們發生的頻率很高。
基於規則和可預測的過程
基於規則和可預測的流程適合 RPA，因為機器人需要明確的指令來確定在每種情況下應該執行什麼操作。
例如：
如果發票金額 = 採購訂單金額 → 繼續
若發票金額 ≠ 採購訂單金額 → 進入審核流程
這種邏輯很容易轉化為自動化流程，因為所需的操作是確定性的。機器人無需理解差異產生的原因。
涉及談判、主觀評估、策略決策或模糊情境的流程有所不同。傳統的RPA無法可靠地重現員工本身都無法定義為一致規則的判斷。
結構化數位數據
結構化數位資料非常適合 RPA，因為機器人可以可靠地讀取欄位、表格、表單、記錄、電子表格和標準化資料庫資訊。
例如，以統一電子格式收到的發票比格式不一致的手寫發票照片更容易自動化。
非結構化輸入並非一定使自動化無法實現，它們只是改變了技術堆疊。文件人工智慧、光學字元辨識、自然語言處理、電腦視覺或生成式人工智慧等技術可能首先將資訊轉換為結構化數據，然後RPA機器人才能繼續處理後續流程。
這種區別有助於防止企業期望基本的 RPA 軟體解決它並非設計用於解決的數據解釋問題。
跨多個應用程式的流程
需要員工在不同應用程式之間反覆切換的流程，特別適合採用 RPA（機器人流程自動化）。
採購人員可能需要透過電子郵件接收資訊、在網路入口網站中驗證供應商、在ERP軟體中輸入採購訂單、更新電子表格，並在另一個系統中建立文件。單獨來看，這些步驟都不難，但重複數百次卻會耗費大量人力。
UiPath 和 IBM 都強調 RPA 能夠透過 UI 互動、API 和整合來連接系統，包括應用程式孤立或涉及遺留系統的環境。
這使得 RPA 作為實用的整合層特別有價值，因為在這種情況下，重建整個 IT 架構會太慢或太昂貴。
人工錯誤率高的任務
如果錯誤是由於重複的複製、打字、檢查、計算或資料傳輸造成的，那麼高人工錯誤率的任務可以從 RPA 中受益。
經過充分驗證的機器人能夠一致地執行預設步驟，不會因工作量過大而疲勞或遺漏欄位。這可以提高數據一致性並減少後續返工。
然而，RPA也能非常有效率地自動執行錯誤操作。如果規則錯誤，機器人可能會重複執行相同的錯誤操作數千次。
因此，在生產部署之前，測試必須包括正常情況、極端情況、無效輸入、缺失資料、系統故障和意外應用程式回應。
RPA的常見應用場景有哪些？
RPA 的常見應用場景包括財務和會計、人力資源、營運、客戶服務、資料輸入、資料遷移、發票處理、報告、採購、IT 管理以及其他在數位系統之間反覆移動資訊的工作流程。
SAP 和 UiPath 都將財務、人力資源、客戶服務、IT、採購、醫療保健、製造和其他職能部門視為常見的 RPA 環境。
財會
財務和會計部門使用 RPA 進行發票處理、應付帳款、對帳、定期報告、交易驗證、財務結算支援以及財務系統之間的資訊傳輸。
SAP 描述了無人值守機器人如何提取發票資訊、將其輸入 ERP 系統、核對銀行對帳單以及產生定期財務報告。
一個設計良好的應付帳款流程可以自動處理與採購訂單和已批准的供應商相符的發票，同時將不匹配提交人工審核。
這樣既減少了重複錄入，又不削弱財務控制。審批門檻、職責分離、例外處理程序、稽核日誌和存取權限等都應保留在流程中。
人力資源
人力資源部門使用 RPA 來自動化員工入職、文件準備、記錄更新、薪資相關管理、福利處理和帳戶設定。
SAP 將錄用通知書製作、入職培訓和員工記錄維護作為人力資源領域有人值守自動化的範例。
入職機器人可以建立系統帳戶、填寫員工資訊、發送標準文件、安排所需培訓，並在新員工獲得批准後通知相關部門。
諸如選擇候選人、評估績效、解決衝突或確定薪酬等人類決策，不應僅僅因為相關的行政步驟可以自動化，就被視為例行的、基於規則的自動化操作。
操作
營運團隊使用 RPA 進行庫存更新、採購訂單、生產報告、供應鏈管理、資料同步、訂單管理以及營運系統之間的日常通訊。
在製造業中，RPA通常作用於軟體和資訊層。它可以連接ERP、MES、QMS、庫存系統、電子表格、供應商入口網站和報表應用程式。
Automation Anywhere 將庫存管理、採購訂單和出貨處理以及品質資料活動列為製造業 RPA 用例。
因此，RPA不應與實體工廠自動化混淆。工業機器人操作零件和工具，而RPA機器人操作資訊和軟體流程。
客戶服務
客戶服務使用 RPA 來檢索帳戶資訊、更新記錄、分配工單、建立案例、填寫表單，並在客戶互動期間自動執行常見的數位任務。
有人值守的 RPA 特別有用，因為代表可以在機器人從多個系統收集資訊的同時繼續與客戶交談。
UiPath 將工單路由、資料更新和回應自動化列為常見的客戶服務應用程式。
商業價值體現在減少螢幕導航和等待時間，而不是自動化所有客戶對話。複雜的投訴、協商、同理心以及特殊決策仍然需要適當的人工介入。
資料輸入和資料遷移
RPA 可根據預先定義的映射、驗證規則和工作流程邏輯，在系統之間移動訊息，從而自動完成資料輸入和遷移。
當公司從舊系統遷移、合併業務部門、清理 CRM 記錄、同步資料庫或在永久整合可用之前需要臨時連接系統時，這非常有用。
數據品質是主要限制因素。自動化可以更快地處理數百萬筆記錄，但它無法自動使錯誤或重複的資料可信。
一個完善的遷移工作流程包括驗證、去重、協調、異常報告和樣本驗證，然後再停用來源系統。
發票和訂單處理
RPA 透過提取資料、檢查記錄、應用標準規則、輸入交易和路由異常來自動處理發票和訂單。
常見的工作流程如下：
接收文件 → 擷取資料 → 驗證供應商 → 符合採購訂單 → 檢查金額 → 核准或回報 → 過帳至ERP系統
UiPath 將發票處理和訂單到收款列為企業自動化的主要領域之一。
這些流程之所以適合進行異常處理，是因為交易量可能很大，而且許多決策都遵循明確的規則。然而，不規範的供應商、缺少的參考資訊、價格糾紛、稅務差異或損壞的訂單等情況，仍需要精心設計的異常處理機制。
機器人流程自動化 (RPA) 應用在哪些領域？
機器人流程自動化已應用於醫療保健、銀行、金融服務、製造業、保險業、零售業、IT業、政府部門、金融業、人力資源、採購業以及其他員工需要在各種應用程式上執行重複性數位流程的行業。
UiPath 發現 RPA 在醫療保健、製造業、零售業、保險業、金融業、人力資源、客戶服務、IT、採購和其他企業職能部門都有應用。
醫療保健
醫療保健產業使用 RPA 進行行政工作流程，包括預約管理、理賠處理、計費、病患資料更新、報告、人力資源管理和其他結構化數位活動。
Automation Anywhere 將病患預約、理賠處理和電子健康記錄資料管理確定為主要的醫療保健 RPA 應用。
最有發展潛力的領域通常是行政管理而非臨床領域，因為基於規則的機器人更適合傳輸和驗證訊息，而不是做出醫療判斷。
醫療保健部署還需要高度重視隱私、憑證、可審計性、存取控制、異常管理以及敏感患者資訊的處理。
銀行和金融服務
銀行和金融服務業使用 RPA 進行客戶註冊、貸款管理、對帳、合規報告、帳戶更新、交易處理和重複性後台工作。
Automation Anywhere 強調，客戶進入、貸款處理支援、文件檢查和監管報告是常見的金融服務應用。
由於交易量龐大且許多流程都受明確規則約束，因此該行業非常適合採用RPA（機器人流程自動化）。然而，金融機構也需要嚴格的安全措施、門禁管制、稽核追蹤、驗證和變更管理。
RPA 可以自動進行收款和執行，而信用決策、詐欺調查、投資判斷和其他高影響力活動可能需要專業員工或受監管的 AI 系統。
製造業
製造業主要利用 RPA 來自動化生產過程中的資訊流，而不是實際的機械加工、焊接、組裝或零件移動。
典型應用包括庫存更新、採購訂單管理、供應商資訊、生產報告、品質資料收集、物流記錄、發票和 ERP 管理。
Automation Anywhere 特別指出，庫存管理、訂單處理、出貨追蹤和品質資料活動是製造業 RPA 用例。
這種差異很重要，因為「機器人自動化」可以指工廠車間的實體機器人，而機器人流程自動化通常指在數位系統中工作的軟體機器人。
保險
保險業使用 RPA 進行理賠管理、保單更新、客戶資料驗證、保費處理、監管報告和重複性承保支援。
UiPath 在業界應用中識別出理賠處理、保單管理和承保支援。
理賠流程通常包含可自動化的工作和需要人工判斷的工作。機器人可以收集文件、驗證保單資訊、更新系統並計算既定數值，而理賠員則負責調查異常或有爭議的理賠案件。
這使得混合型 RPA 特別有用，因為日常事務可以快速完成，同時也能利用人類專業知識處理例外情況。
零售與電子商務
零售和電子商務使用 RPA 進行訂單處理、庫存核對、產品資料更新、退貨管理、定價工作流程、客戶資訊和報告。
UiPath 將訂單處理、客戶服務和庫存核對列為零售應用。
零售企業通常經營許多不相連的平台，包括線上商店、ERP、倉庫軟體、支付系統、市場、承運商入口網站和客戶服務工具。
RPA 可以彌合永久整合不可用或員工重複傳輸相同資訊的環境。
資訊科技
資訊科技利用 RPA 進行使用者設定、密碼和存取工作流程、服務台管理、排程任務、報告、資料收集、系統監控和備份相關活動。
UiPath 將使用者設定、監控和備份流程作為 IT 自動化的範例。
當操作可預測且涉及多個介面時，RPA 非常有用。更複雜的架構配置可能更適合透過腳本、組態管理工具、API 或專門的 DevOps 自動化來處理。
因此，最佳解決方案取決於任務的性質，而不是假設 RPA 應該自動化所有 IT 流程。
什麼是RPA軟體？什麼是RPA工具？
RPA軟體和RPA工具是用於設計、執行、調度、協調、監控、保護、維護和分析軟體機器人的平台，這些軟體機器人能夠自動化數位化業務流程。企業級平台通常整合了工作流程開發、使用者介面自動化、整合、憑證控制、集中管理、分析和治理等功能。
現代RPA軟體的功能早已遠超簡單的巨集錄製。 UiPath強調低程式碼開發、整合、編排、集中管理、人工智慧、安全性和彈性部署是企業級自動化的重要功能。
RPA開發工具
RPA 開發工具允許使用視覺化活動、可重複使用元件、條件、循環、變數、應用程式操作、API 和業務規則來建立工作流程。
低程式碼開發減少了常見工作流程所需的傳統程式設計量，並允許受過訓練的業務使用者參與自動化開發。
UiPath 推薦的平台應同時支援業務使用者和專業開發人員，包括版本控制、偵錯、可重複使用元件、自動化測試、連接器和流程發現功能。
企業級開發仍需要嚴謹的工程規範。一個僅供一名員工使用的機器人可能只需要簡單的配置，但一個處理數百萬美元交易的關鍵業務自動化系統則需要測試、文件編寫、存取管理、程式碼審查和受控發布。
機器人和自動化工作流程
RPA機器人是軟體工作者，它們可以在應用程式和數位系統中執行已定義的自動化工作流程。
公司可以使用不同的機器人來處理發票、員工入職、CRM 更新、供應商記錄、報告、索賠、庫存或客戶服務任務。
每個生產流程都應該包含：
- 一位明確的企業主
- 技術所有權
- 版本歷史
- 安全權限
- 例外處理程序
- 性能指標
- 保養要求
隨著自動化數量的成長，將機器人視為受管理的數位資產變得越來越重要。
如果所有權不明確，組織可能會累積“孤兒機器人”，沒有人完全了解這些機器人，但關鍵流程仍然依賴它們。
編排與調度
編排控制機器人何時何地運作、處理哪些工作佇列、如何分配資源以及發生異常時會發生什麼。
集中式協調器可以管理日程安排、憑證、機器人版本、工作負載、部署、安全角色、佇列、警報和系統環境。
UiPath 認為，當組織需要協調大量機器人、人工智慧代理、人員和長時間運作的工作流程時，編排就顯得尤為重要。
對於小型自動化程序而言，這或許顯得過於複雜。然而，在企業級規模下，集中控制可以將託管自動化平台與數百個獨立的桌面腳本隔離。
監測與分析
RPA 監控和分析用於衡量機器人是否可靠運作以及自動化流程是否達到預期的業務成果。
重要指標可能包括：
- 已完成的交易
- 交易失敗
- 處理時間
- 異常率
- 佇列長度
- 機器人正常運作時間
- 人工幹預
- 服務水平協議合規性
- 每次交易成本
技術儀錶板應該與業務成果掛鉤。即使機器人能夠實現 99.9% 的正常運作時間，但它自動化的流程可能幾乎沒有任何經濟價值。
因此，監控需要同時考慮營運指標和業務指標。
與企業應用程式集成
RPA 工具透過使用者介面、API、資料庫、連接器、文件、電子郵件和其他通訊方式與企業應用程式整合。
常用系統包括 ERP、CRM、電子表格、瀏覽器、資料庫、虛擬桌面、文件平台、人力資源系統、財務軟體和專有遺留應用程式。
UiPath 建議使用能夠跨 UI、API 和 AI 自動化進行工作的平台，而不是只依賴單一方法。
這是重要的採購標準。能夠與現有企業系統良好相容的平台通常可以降低客製化開發、維護和部署的風險。
選擇RPA平台時該關注哪些功能？
一個優秀的RPA平台應該提供可靠的工作流程開發、廣泛的系統整合、集中式編排、安全性、治理、監控、AI相容性、可擴展性和靈活的部署。理想的平台應該支援整個自動化生命週期，而不僅僅是允許用戶錄製螢幕操作。
平台選擇應反映組織的長期自動化策略。一家計劃部署五個部門機器人的公司，與一家期望在財務、人力資源、供應鏈、客戶服務和IT等部門實現數千個工作流程的全球性企業，其需求截然不同。
簡易自動化開發
RPA平台應該能夠有效率地開發合適的自動化流程，同時支援複雜工作流程的專業工程實務。
視覺化建構器、可重複使用活動、錄製、調試、測試、模板和連接器可以縮短開發時間。
UiPath 特別建議將低程式碼工具與專業開發人員的功能（例如版本控制、可重複使用元件、進階除錯和自動化測試）結合。
開發速度固然重要，但在自動化生命週期中，可維護性更為關鍵。一個只需兩天就能建造完成但需要不斷維護的機器人，其成本可能高於一個精心設計、只需額外前期投入的工作流程。
強大的整合生態系統
RPA平台應支援與當前企業系統、傳統應用程式、Web介面、資料庫、API和第三方技術的強大整合。
廣泛的整合生態系統減少了為每個專案創建自訂連接器的需求。
UiPath 推薦能夠將 UI、API 和 AI 整合結合起來，並支援預先建置連接器和特定產業自動化元件的平台。
在選擇軟體之前，公司應該根據其實際技術堆疊測試平台，而不是僅依賴演示工作流程。
與最複雜的舊版應用程式的相容性可能比擁有數百個公司永遠不會使用的連接器更重要。
集中式編排
企業級 RPA 平台應提供機器人、佇列、計畫、憑證、使用者、環境、異常和工作負載的集中式編排。
隨著自動化規模的擴大，手動管理每個機器人變得效率低且風險很大。
UiPath 強調，當自動化工作涉及機器人、AI 代理、員工、依賴關係以及跨越複雜工作流程的異常路徑時，編排變得越來越重要。
集中控制還可以幫助 IT 團隊回答實際問題：哪個機器人處理了這筆交易？使用了哪個軟體版本？它存取了哪些憑證？為什麼工作流程失敗了？誰批准了更改？
安全與治理
RPA平台應提供安全和治理控制，以限制存取並創建可追溯、受控的自動化。
重要功能包括：
- 基於角色的訪問控制
- 憑證庫
- 審核日誌
- 加密
- 審批工作流程
- 版本控制
- 開發/生產分離
- 政策執行
UiPath 建議採用集中式控制，包括基於角色的存取控制、稽核追蹤、異常處理和儀表板。
當機器人可以存取工資、客戶、醫療保健、銀行、供應商或金融系統時，治理就顯得尤為重要。
人工智慧和智慧自動化能力
現代 RPA 平台應該能夠在工作流程需要文件理解、語言處理、分類、預測或更靈活的決策支援時與 AI 整合。
傳統RPA在確定性執行方面仍然很有價值。人工智慧則擴展了自動化流程能夠理解的資訊範圍。
一種實用的架構可能是：
文件 AI 擷取資料 → AI 對案例進行分類 → 業務規則驗證 → RPA 執行交易 → 人工審核異常
IBM 將智慧自動化描述為 RPA 與機器學習、自然語言處理和電腦視覺相結合的擴展。
這種組合功能更強大，但也需要更嚴格的驗證，因為人工智慧的輸出可能是機率性的而不是確定性的。
靈活部署和可擴充性
RPA平台應支援與組織的安全、基礎設施、人員配備和可擴充性要求相容的部署模型。
可能的模型包括：
- 雲端
- 本地
- 雜交種
- 桌面
- 虛擬機
- 基於伺服器的機器人
- 遠端環境
UiPath 建議支援雲端、本地和混合環境，以及有人值守和無人值守的機器人。
最佳部署模型取決於資料敏感度、應用程式位置、身分架構、網路效能、監管要求和 IT 策略，而不是普遍偏好。
RPA和人工智慧有何關聯？
RPA（機器人流程自動化）和人工智慧是互補的技術：RPA 能夠可靠地執行預先定義的流程，而 AI 則能夠解讀資訊、識別模式、產生輸出、預測結果，並支援那些難以用固定規則表達的決策。將二者結合，可以實現更複雜的智慧自動化。
IBM 將 RPA 定義為主要以流程驅動，而將智慧自動化視為一種擴展，它融合了人工智慧技術，例如機器學習、自然語言處理和電腦視覺。
| 因子 | RPA | AI |
| 主要角色 | 執行任務 | 解釋並決定 |
| 邏輯 | 預先設定的規則 | 模型和數據 |
| 輸出 | 可預測 | 可能是機率性的 |
| 最佳建議 | 結構化 | 結構化/非結構化 |
| 學習 | 非固有 | 通常基於模型 |
| 例 | 更新ERP系統 | 解讀發票 |
RPA與人工智慧
RPA 與 AI 的區別在於，基本的 RPA 執行規則，而 AI 可以解釋資訊並從模式或模型中得出結論。
假設一家公司收到一個標準化的發票範本。 RPA機器人可能知道發票號碼總是位於某個特定欄位中。
如果公司收到成千上萬張格式各異的發票，人工智慧文件處理模型可以先識別發票編號、供應商、金額和日期。然後，RPA機器人可以將這些資訊輸入會計系統。
SAP 同樣將 RPA 定義為基於規則的自動化，而 AI 系統則能夠學習、推理、辨識模式和處理語言。
RPA和智慧自動化
智慧自動化將 RPA 與 AI 及相關技術結合，以實現包含可預測執行和更多可變資訊的流程的自動化。
典型的工作流程可能是：
AI讀取郵件 → AI對請求進行分類 → 規則驗證原則 → RPA更新系統 → 人工審核例外情況
人工智慧組件負責解釋指令。 RPA負責執行可靠的系統操作。
這種劃分至關重要，因為組織並不需要每個步驟都變得聰明。當決策和執行分離時，許多企業任務會變得更容易控制。
因此，智慧自動化並非只是「更高階的RPA」。它是一種更廣泛的自動化架構，RPA仍然是其中一種有用的執行技術。
RPA中的機器學習
機器學習透過提供機器人可以在自動化工作流程中使用的預測或分類來擴展 RPA。
譬如：
- 詐欺風險評分
- 文件分類
- 電子郵件路由
- 需求預測
- 異常檢測
- 客戶分類
RPA機器人可以接收模型輸出並執行對應的系統工作流程。
由於機器學習預測具有機率性，企業應設定置信度閾值。高置信度的常規案例可自動處理，不確定或影響較大的案例則應交由人工審核。
這樣可以防止自動化系統將每個機器學習預測視為不容置疑的事實。
生成式人工智慧和RPA
生成式人工智慧透過解釋語言、總結文件、生成文字、提取資訊以及幫助用戶透過自然語言與自動化進行交互，擴展了 RPA 的功能。
UiPath 將目前關係定義為互補關係：AI 代理可以進行推理和做出決策，而 RPA 則可在企業應用程式中提供可預測的執行。
生成式人工智慧模型可以解讀客戶要求，並判斷退款流程是否合適。然後，RPA 可以開啟交易系統，輸入已核准的退款，更新 CRM 系統，並發送標準化的確認資訊。
自主性越高，可審計性、審批門檻、安全性和回滾程序就越重要。
人工智慧代理和RPA機器人
AI 代理和 RPA 機器人的區別在於，代理可以規劃或決定如何實現目標，而 RPA 機器人則針對可靠地執行特定定義操作進行了最佳化。
Automation Anywhere 將 RPA 描述為一個執行層，當需要在企業系統中完成操作時，代理自動化可以呼叫該執行層。
例如，人工智慧代理可以識別出某個訂單需要信用審批，確定適用的政策，並決定下一步。然後，RPA機器人可以執行已批准的ERP、CRM和庫存系統更新。
這種架構將推理與執行分離，與賦予一個 AI 系統對所有應用程式不受限制的控制權相比，它可以使複雜的自動化更容易管理。
如何實施機器人流程自動化？
您可以透過識別合適的高價值流程、定義可衡量的業務目標、規範工作流程、選擇合適的軟體、開發和測試自動化、逐步部署、衡量結果以及在擴展之前建立治理來實現機器人流程自動化。
實施過程中最大的錯誤是一開始就問“我們應該購買哪種工具？”，而不是“我們應該改進哪個流程？”。自動化技術應該服務於業務需求。
識別高價值自動化機會
高價值的RPA機會將有意義的人工投入與可預測的工作流程和足夠的流程穩定性結合。
企業應該衡量：
- 月交易量
- 手動處理時間
- 錯誤率和返工率
- 勞動力成本
- 異常率
- 工藝穩定性
- 服務等級協定 (SLA) 要求
- 商業衝擊
每月只執行兩次、每次耗時十分鐘的任務，自動化價值可能不大。而一項重複執行十萬次、每次耗時兩分鐘的任務，則可能蘊藏著巨大的自動化機會。
因此，流程選擇需要實際的運作數據，而不是對哪些工作感覺重複的主觀印象。
與利害關係人互動並明確業務目標
RPA 專案應從流程負責人、員工、IT、安全、財務和其他相關利害關係人共同明確定義的業務目標開始。
一個有用的目標是可衡量的：
將發票處理時間從12分鐘縮短至4分鐘。
「利用RPA提高生產力」的說法太籠統了。
明確的目標使投資報酬率可衡量，並幫助團隊決定哪些例外情況或流程重新設計值得投入開發精力。
執行該流程的員工也應該參與，因為他們通常知道官方程序中缺少的實際例外情況和未記錄的變通方法。
流程標準化和優化
在開始自動化之前，應該先簡化和規範流程。
包含重複審批、過時報告、不必要的資料輸入、不一致的欄位名稱和非正式例外情況的工作流程不應該直接轉換為機器人。
自動化應盡可能消除不必要的工作。
一個有用的原則是：
簡化 → 標準化 → 自動化
這減少了機器人必須執行的步驟數量，通常可以提高可靠性。
RPA無法解決不明確的業務政策。如果員工對交易的處理方式有分歧，則必須先解決這個邏輯問題，工作流程才能變得可預測。
選擇合適的RPA軟體
RPA軟體的選擇應根據應用相容性、工作流程複雜性、安全要求、開發能力、可擴展性、編排、AI整合、部署架構和總生命週期成本等因素進行。
企業在評估機器人流程自動化服務或軟體時，應該測試實際應用案例，而不只依賴供應商的簡報。
問題應包括：
- 它能與我們的現有系統可靠相容嗎？
- 憑證可以集中管理嗎？
- 我們可以測試和版本控制工作流程嗎？
- 它可以管理無人值守的機器人嗎？
- 如何監控異常狀況？
- 它可以透過API整合嗎？
- 應用程式升級期間會發生什麼？
最好的平台是適合實際運作環境的平台，而不一定是功能清單最長的平台。
建置並測試自動化
RPA 自動化應該針對正常交易、異常情況、無效資料、應用程式中斷、逾時、憑證故障和實際交易量進行建置和測試。
僅僅因為一個機器人成功完成了一個演示案例，並不意味著它就具備了生產就緒的能力。
測試應驗證技術執行和業務成果。
如果機器人成功處理了發票，但應用了錯誤的稅務規則，即使沒有發生軟體錯誤，自動化過程也失敗了。
團隊也應測試恢復行為。當ERP系統在交易過程中發生故障時，機器人必須知道是重試、暫停、撤銷交易或將案件轉交給員工處理。
從小規模開始，逐步迭代擴展
RPA 專案通常應該從可管理、可衡量的工作流程開始，並在開發、營運和治理實踐得到驗證後再進行擴展。
初始專案幫助組織建立文件、測試、安全性、所有權、部署、監控和支援方面的標準。
擴展速度過快會導致數百個脆弱的機器人出現，這些機器人的開發實踐不一致。
SAP 指出，隨著企業朝著管理數百上千個自動化工作流程的方向發展，可擴展性成為一個重要的規劃議題。
因此，目標應該是可重複的自動化能力，而不僅僅是盡可能多的機器人。
建立治理機制和卓越中心
RPA治理定義了自動化流程的選擇、開發、安全保障、測試、審核、部署、監控、變更以及最終退役方式。
規模較大的組織可能會建立自動化卓越中心，以協調標準、架構、可重複使用元件、培訓、所有權和績效衡量。
治理機制可以防止各部門創建功能重疊或存取權限過大的不受控制的機器人。
這也使得擴展更具經濟效益，因為未來的專案可以重複使用經過測試的組件、安全模式、文件和操作實踐。
RPA面臨哪些挑戰和限制？
RPA 面臨的主要挑戰包括：流程設計不佳、使用者介面脆弱、資料不一致或結構化程度低、異常處理、維護、安全、治理、組織採納以及難以在不斷變化的企業系統中擴展大量機器人。
SAP 特別指出，使用者介面變更可能會中斷自動化，異常情況通常需要人工幹預，企業規模擴大會帶來治理和整合的挑戰。
流程設計不合理
設計不良的流程即使自動化後仍效率低。
一家公司可能會將一個八步驟工作流程自動化，並大幅縮短處理時間，結果卻發現其中三個步驟從一開始就是不必要的。
因此，RPA應該在流程分析的基礎上進行，而不是取代流程分析。
團隊在自動重現每個欄位、批准、交接、電子表格和系統互動之前，應該質疑其存在的意義。
最有價值的結果可能是消除流程中的某個步驟，而不是將其自動化。
因此，流程發現和最佳化應該在機器人開發之前進行，特別是對於跨多個部門的工作流程。
自動化擴展的難度
隨著組織從幾個機器人擴展到跨多個團隊和業務系統的數百個工作流程，RPA 的管理難度也越來越大。
Automation Anywhere 將流程發現、資料、治理、維護和彈性列為擴展 RPA 時需要考慮的因素。
如果沒有標準化，不同的團隊可能會獨立開發類似的機器人，使用不一致的安全措施，重複集成，並創建中央 IT 部門難以支援的工作流程。
擴充需要架構、編排、可重複使用元件、命名標準、文件、所有權、監控、變更管理和生命週期治理。
非結構化或不一致的數據
非結構化和不一致的數據限制了傳統 RPA 的應用，因為當輸入可預測且定義明確時，機器人才能發揮最佳性能。
自由格式的電子郵件、掃描的合約、照片、手寫表格、長文件和不一致的電子表格可能會給純粹基於規則的工作流程帶來困難。
人工智慧技術可以幫助將這些輸入轉化為更結構化的資訊。
然而，在全面自動化之前，應該先評估資料擷取的準確率。如果人工智慧模型對某個金融領域的判斷只有90%的把握，那麼機構就需要製定規則來決定這筆交易是繼續進行還是轉交給人工處理。
自動化處理不確定性所需的控制措施與自動化處理確定性資料所需的控制措施不同。
應用程式和介面變更
當工作流程依賴螢幕元素、導航順序、標籤、視窗位置或其他介面行為時，應用程式和介面的變更可能會導致 RPA 機器人崩潰。
SAP 將此依賴視為維護方面的挑戰，因為即使是相對較小的應用程式變更也可能會擾亂基於 UI 的機器人。
更強大的自動化功能使用穩定的元素選擇器、適當的 API、受控的應用程式版本、回歸測試和監控。
組織還應將計劃中的軟體升級告知自動化團隊，以便在生產環境變更之前測試機器人。
維護和機器人彈性
RPA 需要持續維護，因為業務規則、軟體系統、憑證、資料格式、作業系統和組織需求都會改變。
因此，生產環境中的機器人應該有明確的所有者和支援模式。
各團隊需要了解：
- 誰會收到故障警報？
- 誰可以修改工作流程？
- 如何測試變更？
- 如何管理版本？
- 停機期間會發生什麼事？
- 機器人如何退休？
彈性是設計的一部分，而不是在故障發生後才添加的。關鍵自動化流程可能需要重試、佇列復原、防止重複操作、檢查點、回退邏輯和人工升級機制。
安全、合規和治理
RPA可能會造成安全風險，因為機器人可能需要存取敏感的企業系統和資料。
用於工資或付款的機器人不應將密碼儲存在不安全的腳本中，也不應使用共享的管理員帳戶。
企業程式應應用最小權限原則、集中式憑證管理、加密、稽核追蹤、受控部署、環境隔離和審核工作流程。
UiPath 將基於角色的存取控制、可審計性、集中式管理和治理視為重要的平台功能。
當 RPA 與能夠更自主地發起行動的 AI 代理連結時，安全性就顯得更加重要了。
組織對自動化的抵制
當員工將自動化視為威脅、被排除在流程重新設計之外或不信任由此產生的工作流程時，組織阻力可能會限制 RPA 的成功。
最了解流程的員工往往知道一些文件中沒有顯示的特殊例外。
因此，將它們納入自動化發現流程可以提高技術準確性和應用率。
公司也應該向員工解釋自動化後的職責將如何改變。當重複性工作消失後，員工需要清楚地了解取而代之的是哪些更有價值的工作。
RPA實施既是一個技術項目，也是一個流程和變革管理項目。
機器人流程自動化的未來是什麼？
機器人流程自動化的未來越來越與人工智慧增強型工作流程、代理自動化、端到端編排、靈活整合、更強大的治理和人工監督聯繫在一起，而不是與自動執行孤立螢幕操作的獨立機器人聯繫在一起。
UiPath 和 Automation Anywhere 目前都將 RPA 定位為更廣泛的 AI 和代理自動化架構中的執行層，而不是被 AI 淘汰的技術。
AI 增強型 RPA
AI增強型RPA將自動化擴展到涉及文件、語言、影像、分類、預測和其他傳統規則無法有效解釋的資訊的流程中。
關鍵架構通常會將解釋與執行分開。
人工智慧可以確定資訊的含義，而RPA則根據已批准的輸出執行受控的系統操作。
這樣既能實現更靈活的自動化，又能確保在可靠性至關重要的情況下實現確定性執行。
權衡的關鍵在於治理。人工智慧模型可能會產生不確定或不正確的輸出，因此組織必須建立置信閾值、審查需求、記錄日誌、監控和回滾程序。
代理商流程自動化
智慧體流程自動化將能夠進行規劃和決策的人工智慧代理與能夠執行可靠數位操作的 RPA 機器人結合。
Automation Anywhere 將 RPA 描述為一種核心執行機制，代理程式和更廣泛的自動化系統可以呼叫該機制來完成企業應用程式中的任務。
例如，代理商可以分析收到的訂單，評估政策條件，確定可以繼續進行，並指示 RPA 機器人在 ERP 中建立交易。
智能體提供自適應推理，RPA 執行可預測的應用程式互動。
隨著企業希望實現更智慧的自動化，同時又不希望機率模型不受控制地存取敏感系統，這種劃分可能會變得越來越重要。
端到端流程編排
端到端編排協調整個業務流程中的 RPA、API、AI、業務規則、人員和應用程式。
傳統的RPA項目通常自動化單一任務。未來的架構將越來越注重完整的結果，例如從訂單到收款、理賠處理、員工入職或客戶服務問題解決。
UiPath 將編排描述為在更長、更複雜的工作流程中協調機器人、人工智慧代理和人員。
這樣做的好處是減少了碎片化。企業無需維護數十個互不相連的機器人，而是可以圍繞交易的完整生命週期協調自動化資源。
更自主的企業自動化
企業自動化將變得更加自主，系統將越來越多地偵測事件、分析資訊、確定下一步行動、執行交易、監控結果並解決例行異常情況。
然而，更大的自主權並不意味著要將人從每個過程中剔除。
對於特殊情況、敏感審批、政策決策、問責、客戶關係以及具有重大財務或法律後果的決策，人類仍然至關重要。
因此，工程上的挑戰在於決定自主性在哪些方面能夠創造價值，以及在哪些方面應該繼續保持人工控制。
自動化架構應該反映業務風險，而不是將追求最大程度的自主性本身作為目標。
更強有力的治理與人為監督
隨著 RPA、AI 和自主代理更廣泛地存取企業系統，治理和人工監督將變得更加重要。
組織需要能夠回答以下問題：
- 是什麼觸發了這個工作流程？
- 使用了哪些數據？
- 是哪個系統或模型所做的決定？
- 是哪個機器人執行了該操作？
- 誰批准了敏感交易？
- 出現了哪些例外狀況？
- 這個行為可以逆轉嗎？
UiPath 強調治理、可審計性、集中管理和受控執行是現代自動化平台的重要特徵。
自動化程度越高，可追溯性和問責性就越有價值。
常見問題
RPA與AI有何不同？
RPA 和 AI 的區別在於，RPA 遵循預先定義的流程規則，而 AI 則負責解釋資料、識別模式、從模型中學習或產生決策。 RPA 適用於確定性任務，例如複製資料或更新 ERP 記錄；AI 則處理非結構化工作，例如文件分類或語言分析。 IBM 將 RPA 描述為流程驅動型自動化，而將智慧自動化描述為新增了機器學習、自然語言處理 (NLP) 和電腦視覺技術。在許多系統中，AI 負責解釋輸入，而 RPA 則執行已批准的操作。
RPA 和 Python 哪個比較好？
RPA 和 Python 各有千秋，沒有絕對的優劣。 RPA 通常更適合跨桌面和企業應用程式的低程式碼業務流程自動化，尤其是在需要編排、憑證管理、UI 自動化、監控和治理等功能時。 Python 在 API、演算法、資料處理、機器學習和自訂整合方面提供了更大的靈活性，但對程式設計和部署技能的要求更高。對於複雜的企業自動化，兩者可以互補：Python 可以執行專門的處理，而 RPA 平台則可以控制跨業務系統的工作流程執行。
機器人流程自動化與智慧自動化有何不同？
機器人流程自動化 (RPA) 與智慧自動化的區別在於，傳統的 RPA 執行結構化的、基於規則的任務，而智慧自動化則加入了人工智慧 (AI) 技術，例如機器學習、自然語言處理、電腦視覺和文件理解。 RPA 可以將已知的發票金額輸入 ERP 系統，而智慧自動化則可以先從不同的發票格式中識別出這些金額。 IBM 將智慧自動化描述為 RPA 的擴展，它具備 AI 功能，使工作流程能夠處理更多樣化的輸入和決策。
什麼是RPA工具？
RPA 工具是用於建置、部署、執行、排程、監控、保護和管理軟體機器人的軟體平台。現代機器人流程自動化工具通常提供視覺化開發、UI 自動化、API、連接器、工作流程編排、佇列、憑證管理、分析、測試和治理等功能。企業級平台也可能包含人工智慧和文件處理功能。在比較不同工具時，企業應該評估應用程式的相容性、安全性、部署模式、可擴展性、維護性、編排能力、人工智慧整合以及整體生命週期成本，而不僅根據授權價格來選擇。
什麼是銀行業機器人流程自動化？
銀行業機器人流程自動化 (RPA) 利用軟體機器人自動執行重複性的財務流程，例如客戶註冊、帳戶管理、貸款文件審核、對帳、監管報告、交易處理和資料傳輸。 Automation Anywhere 將客戶註冊、貸款處理和合規報告列為常見的金融服務 RPA 應用。一家供應商的案例顯示，他們利用人工智慧增強的自動化技術在 14 天內處理了超過 40,000 萬份文件，但具體結果因供應商而異。銀行部署 RPA 需要嚴格的存取控制、審計追蹤、異常處理、安全性和人工監督。
結語
機器人流程自動化 (RPA) 使用軟體機器人跨應用程式執行重複性的、基於規則的數位任務，因此對於具有結構化資料和可預測決策的穩定、高容量工作流程尤其有效。成功的 RPA 取決於選擇正確的流程、在自動化之前對其進行簡化、選擇合適的軟體、管理異常情況、衡量投資回報率 (ROI) 以及在程式擴展過程中維護安全性和治理。
TiRapid的專長在於物理自動化而非軟體 RPA 的精密製造。我們為機器人、自動化設備、電子產品、半導體系統和工業機械中使用的客製化組件提供精密數控加工和製造服務，包括數控銑削、數控車削、五軸加工、工程材料加工、表面處理和尺寸檢測。
