目錄
- 為什麼企業開始重新審視自動化策略？
- RPA 與 AI Agent：兩種不同的自動化哲學
- 決策框架：不同場景適合不同方案
- 混合策略： AI 流程自動化（IPA）
- 投資報酬：從數據看效益
- 實施路徑：階段化推進策略
- 台灣企業的實踐經驗
- 未來展望：代理化 AI 的新紀元
- 結語：從工具選擇到策略思考
為什麼企業開始重新審視自動化策略？
全球 89% 的 CIO 將 AI Agent 列為 2025 年首要策略優先事項時，反映出企業對「自動化」這件事的重新佈局與思考：從「埋頭苦幹」的機械執行，進化到「三思而後行」的智能決策。。 全球 AI 流程自動化市場預計從 2025 年的 182.6 億美元成長到 2033 年的 471.8 億美元，年複合成長率達 12.6%。這波成長的驅動力，正是企業從「執行自動化」邁向「 AI 決策」的典範轉移。RPA 與 AI Agent：兩種不同的自動化哲學
如果用人來比喻，RPA 像是一位「埋頭苦幹」的員工——只要交代清楚步驟，就能不眠不休地重複執行；而 AI Agent 則像一位會「三思而後行」的助手——理解任務目標後，能根據情境判斷、調整策略、甚至從經驗中學習。RPA：「埋頭苦幹」的數位勞動力
RPA（機器人流程自動化）使用明確的規則型指令來執行簡單、可重複的任務，最適合處理結構化資料。可以把它想像成一位極度專注但缺乏變通能力的員工： 運作邏輯： 遵循預設腳本，模擬人類在系統介面上的操作 適用場景： 資料輸入、表單處理、系統間資料轉移 商業價值： 平均投資回報期少於 12 個月，快速見效 核心限制： 無法分析和理解非結構化資料，如圖片、影片或人類語言 實務案例： 某銀行使用 RPA 自動從申請表中提取客戶資料並更新內部系統，將處理時間從數天縮短至幾分鐘。AI Agent：會「三思而後行」的數位夥伴
與遵循預定義規則的 RPA 機器人不同，AI Agent從資料中學習、做出決策並適應不斷變化的業務邏輯。這更像是一位能夠理解脈絡、自主判斷的 AI 助手： 運作邏輯： 使用大型語言模型（LLM）和機器學習來感知環境、規劃行動、執行決策 適用場景： 客戶互動、詐欺偵測、預測分析等需要靈活判斷的任務 商業價值： 可實現 25-50% 的營運成本降低，並持續優化 差異化能力： 可處理非結構化資料、隨時間學習、無需明確程式設定即可做出判斷和呼叫其他工具 實務案例： AI Agent不僅能分類電子郵件，還能使用語言處理分析情感、根據緊急程度排定優先順序，甚至草擬並發送個人化回覆，並隨時間學習如何改善行動。
決策框架：不同場景適合不同方案
適合使用 RPA 的時機
當流程重複且基於規則、輸入結構化且可預測、不需要決策時，RPA 是合適的選擇： 高穩定性場景： 已經行之有年、不需要思考的既定流程 快速部署需求： RPA 機器人通常部署速度更快、成本更低 傳統系統整合： 更新缺乏 API 的舊系統記錄 典型應用：- 登入系統並在應用程式之間移動資料
- 從電子郵件中提取結構化資料並輸入資料庫
- 處理固定範本的文件（如發票）
適合使用 AI Agent 的時機
當任務涉及非結構化資料、需要持續學習和適應、需要做出判斷時，AI Agent更為適合： 動態決策需求： 需要根據情境判斷下一步行動 複雜資料處理： 處理文字、語音、圖像等多模態資料 持續優化場景： 系統需要從經驗中學習並改進 典型應用：- 分析社群媒體上的客戶情感
- 以動態和非腳本化方式回應客戶查詢
- 從非結構化資料中摘要和提取洞察
混合策略： AI 流程自動化（IPA）
為什麼不是「非此即彼」？
許多組織正在採用超自動化（hyperautomation），使用包括 RPA 和 AI 在內的多種技術來自動化業務流程。這種混合模式被稱為「 AI 流程自動化（IPA）」，結合了兩者的優勢。 協同運作模式：- AI Agent 負責理解與決策
- 解讀客戶需求、分析例外情況、制定策略
- RPA 負責執行與操作
- 登入系統、填寫表單、更新記錄
- 人工聚焦在策略與創新
- 當遇到無法處理的情況時，AI Agent介入或轉給人工
真實世界的 IPA 應用
金融業： 某金融機構將客戶入職時間縮短 90%。AI Agent分析貸款申請、用 OCR 驗證文件、透過 AI 執行詐欺檢查，然後批准簡單案例或標記例外情況給人工審核人員。 保險業： 美國一家保險公司應用 IPA 處理理賠，處理速度比之前快 6 倍。AI Agent審核理賠、提取相關資訊、交叉檢查保單細節，RPA 則處理支付流程。 醫療保健： 根據 Deloitte 研究，使用自動化的銀行平均減少 30% 的詐欺損失，而在醫療領域，IPA 簡化患者入院、帳單和保險理賠流程。投資報酬：從數據看效益
市場趨勢與成長
AI Agent市場規模在 2024 年為 52.5 億美元，預計到 2030 年將成長至 526.2 億美元，年複合成長率達 46.3%。74% 的組織表示他們在生成式 AI 和業務自動化方面的投資已達到或超過預期。實際效益比較
投資回報期： RPA 平均少於 12 個月即可回本，而 AI Agent/IPA 雖需要更高初期投資，但長期價值更大。 成本降低： RPA 可降低 20-30% 營運成本，AI Agent/IPA 則可實現 25-50% 的營運成本降低。 生產力提升： RPA 專注於速度提升，AI Agent/IPA 則帶來平均 35% 的生產力提升。 處理速度： RPA 比人工流程快 25-40%，AI Agent/IPA 不僅更快，還能處理更複雜的任務。產業別成效
- 醫療保健： 醫療服務提供者透過患者管理自動化實現 400% 的五年投資報酬率
- 金融服務： 將客戶入職時間從七天縮短至 24 小時
- 零售業： 近 70% 使用 AI Agent的零售商因改善個人化和預測性洞察而經歷有意義的收入增長
- 製造業： AI Agent的預測性維護減少 40% 的停機時間
實施路徑：階段化推進策略
成功的自動化不是一蹴可幾
成功的自動化計劃不會從最先進的技術開始，而是透過結構化、策略性的方法逐步發展，穩步提升能力。關鍵成功因素
1. 變革管理 員工可能抵制採用新技術，尤其是涉及可能改變日常工作的自動化時。解決方案是儘早讓員工參與，清楚溝通自動化如何透過消除重複性任務來增強工作，而非取代工作。 2. 技能培育 實施 AI 自動化需要流程分析、AI 和機器學習、RPA、系統整合和變革管理等領域的技能。企業需要投資培訓或引進專業人才。 3. 資料治理 隨著自動化變得更加 AI ，其治理也必須如此。平台融合需要嵌入隱私、可審計性和風險控制，確保自動化在規模化時仍保持安全、合乎道德和合規。台灣企業的實踐經驗
建立自己的 AI 能力
以台灣智慧方案股份有限公司的觀察，已協助超過 100 家企業成功導入 AI Agents，客戶橫跨傳產、製造、電商、金融、政府與媒體，包括旭榮集團、東元電機、聚和國際等。 這些企業的共同點是：他們選擇建立自己的 AI SOP，擁有自己的 AI Agent Hub，使 AI 成為提升效率與競爭力的核心資產，而非僅是外部工具的使用者。快速驗證的重要性
在生成式 AI 模型迅速演進的環境下，企業需要導入快速、客製開發、整合彈性的解決方案。實務上，企業只要有明確的 SOP 與資料，就能於數小時內打造專屬 AI Agent 進行驗證，從建立 RAG 知識庫、串接 LLM、設計提示詞到整合既有系統。 這種快速驗證的能力，讓企業可以用最小成本測試 AI 方案的可行性，再決定是否規模化推廣。
未來展望：代理化 AI 的新紀元
技術演進趨勢
IBM 和 Morning Consult 調查了 1,000 名企業開發人員，99% 正在探索或開發 AI Agent。RPA 的角色將在未來三到五年內轉變，隨著 AI Agent變得更加普遍。 預期發展方向：- RPA 作為基礎層： RPA 將可能成為基礎層——仍然有價值，但越來越不可見，嵌入在 AI 驅動的協調系統中
- AI Agent 作為協調者： 協調 AI Agent可以透過理解可用能力的全貌並適當地路由工作來管理複雜性
- 持續演進： 隨著 RPA 平台現代化和 AI Agent成熟，這兩種技術將互補發展，RPA 橋接舊系統和 AI 驅動的流程
企業應該思考的問題
- 評估現況： 審視現有流程的複雜度、資料類型和變動頻率
- 分階段投資： 從 RPA 快速取勝開始，逐步引入 AI 能力
- 建立生態系： 培養跨功能團隊，結合業務、技術和資料專長
- 保持彈性： 技術快速演進，保持架構的可擴展性和適應性
從工具選擇到策略思考
RPA 對於自動化基於規則、重複和冗餘的任務仍然相關，尤其是在錯誤有很大負面影響的產業，如銀行、保險和醫療保健。它不是被取代，而是與 AI 一起增強，允許在工作流程中做出更明智的決策。對企業領導者而言，關鍵不在於選擇 RPA 或 AI Agent 哪個比較好，而是理解兩者如何在不同情境下創造價值，以及如何建構一個 AI 化的自動化生態系統。預計到 2025 年將有 80% 的公司採用 AI 自動化——這不僅是技術升級，更是商業模式的根本轉變。 從執行到理解，從自動化到 AI 化—— 這是企業數位轉型旅程中的關鍵里程碑。重要的是開始思考、開始嘗試，找到最適合自己企業的路徑。