RPA 是什麼？結合 AI 打造企業流程自動化的下一步

• 29 7 月, 2025
• AI.com.tw行銷部
• AI 專欄

許多中小企業至今仍靠 Excel 進行報帳、手動轉帳資料、逐一回覆表單或匯入訂單。這些低附加價值的重複性工作不但耗費人力，還容易出錯，而且會阻礙企業成長。根據研究，員工有 10%–25% 的時間耗在重複性電腦任務上、企業 IT 部門有 30% 的時間在處理基礎任務。學會讓「數位員工」處理例行工作，釋放人才投入更具策略性的任務，將成為企業提升效率的關鍵。

機器人流程自動化（RPA）正是解決方案之一。它透過軟體機器人模擬人類的電腦操作，連接既有系統，讓流程自動化、可追蹤且可擴充。當 RPA 結合 AI 時，還能處理非結構化資料、作出判斷，真正從「自動做」邁向「智慧決策」。

什麼是 RPA？為什麼它與 AI 越來越密不可分？

RPA 是「數位員工」，不是工廠機器人

RPA（Robotic Process Automation）是用軟體機器人模擬人類在數位環境中的操作，執行重複且規則明確的工作。簡單來說，RPA 機器人可模仿人類在電腦螢幕上的動作，例如登入應用程式、複製貼上資料、填寫表單或搬移檔案。而且能比人類更快、更一致地完成任務。因此 RPA 被稱為「數位員工」，它連接現有系統介面、可 24 小時運作、幾乎零失誤，大幅減少執行任務的時間與人力成本。

人工處理 vs RPA 自動化：效率差異一覽

以下總結人工處理與 RPA 的主要差異：

處理方式	操作速度 / 效率	準確性	人力成本	彈性與擴充性
人工處理	依賴個人速度，容易疲倦；大量資料處理耗時	容易出現輸入錯誤或遺漏，需人工校正	高，需投入人員加班或新人培訓	擴充能力有限，流程複雜化時易出現瓶頸
RPA 自動化	機器人 24/7 執行，多任務並行；流程速度提升	機器人按照流程執行，錯誤率極低	降低人力支出，將員工釋放到更高價值工作	可靈活新增「數位員工」，擴充快速，且能與既有系統整合

這張表可看出，RPA 在處理速度、準確度及擴充性方面均優於人工處理。當然不是所有流程都適合自動化；企業仍需評估流程穩定性、資料類型與 ROI 才能獲得最佳效益。

為何 RPA 必須結合 AI？

RPA 的強項在於處理「結構化、規則明確」的流程，但面對自然語言、圖片或複雜判斷時，機器人便需要 AI 的支援。AI 技術（機器學習、自然語言處理、影像辨識等）能讓 RPA 理解語言、解讀非結構化資料並在更動態的情境下做決策。AI 甚至使企業能夠透過流程挖掘找出更多自動化機會，並利用機器人作為 AI 決策的執行者。

RPA 與 AI 的結合：從流程自動到智慧決策

將 AI 引入 RPA，意味著從規則式自動化邁向智慧自動化。以下為幾種可能的智慧 RPA 應用場景：

自動分類信件

企業有 80%–90% 的資料來自文件、電子郵件、客戶回饋與社群貼文。具備自然語言處理（NLP）功能的智慧機器人能連結不同企業應用程式，理解資料來源的語境，將相關內容提取並轉為結構化資訊；例如在收到電子郵件時，自動擷取標題、內容與日期，並自動分類記錄進系統。

自動生成報表

NLP 賦能的機器人可登入公司系統，蒐集結構化與非結構化資料，匯入表格並整理計算，最後生成報告並發送給相關人員。這樣可以減少手動彙整時間，降低出錯機率，讓財務或管理人員專注於分析洞察。

客服支援

智能機器人可理解客戶查詢，24/7 回覆常見問題，或協助客服人員擷取客戶資料、呼叫後端系統。更進一步的對話式 AI 還能讓客戶自助完成開戶、預約、退貨等流程。

異常偵測

透過機器學習模型，RPA 可以根據歷史數據建立預測，例如自動判斷信用風險或檢測詐騙交易。當流程出現異常模式時，機器人即發出警示，將人員從漫長的監控工作中解放出來。

圖像辨識與文件處理

AI 驅動的 RPA 可使用光學字元辨識（OCR）與影像辨識來處理掃描文件、手寫表單或醫療影像，使企業能自動處理複雜文件。例如保險理賠流程中，AI 代理人透過影像和文件分析自行判斷理賠有效性，再驅動 RPA 取得所需資訊並發送通知。

RPA 在企業的常見應用場景

RPA 早已廣泛應用於各行各業，不僅適用大型企業，中小企業也能從中受益。RPA 可以用於金融、醫療、零售、製造及公共部門等領域，涵蓋財務、法務、採購、客服、人資、營運、QA 和 IT 等部門。結合 AI 後，RPA 還能處理非結構化文件、擷取複雜合約與醫療紀錄、解析郵件意圖、做出即時信用判斷等。

以下是常見應用範例：

• 財務與會計：自動處理發票、收據與費用報帳；結合 AI 辨識發票影像，輸入 ERP 系統並生成報表。
• 人力資源（HR）：自動篩選履歷、安排面試通知、建立入職流程、發送薪資單與年度績效評估提醒。
• 銷售與行銷：自動更新 CRM 客戶資料、寄送行銷電子報與推播訊息；透過 NLP 分析客戶回饋、評估市場情緒熱點。
• 客服中心：智慧聊天機器人即時回應常見問題，RPA 協助客服處理郵件、分類問題並自動轉派給相關部門。
• 研發與製造：整合測試報告、比對測試數據、通知異常品管問題；AI 結合 RPA 實現設備預測性維修與產線自動排程。
• 法務單位：RPA 可自動擷取合約內容、比對條款異動、整理合約期限並寄出提醒；結合 AI 可分析風險條款。
• 採購部門：自動比價與叫價流程、彙整供應商報價、填寫採購單與付款憑證、比對發票與交貨紀錄。
• 營運部門：每日 KPI 與營運報表自動產製、跨系統數據彙整、資料庫定期備份與版本控管。
• QA 品保部門：RPA 可自動檢查測試數據是否符合規範、整理缺陷報告，並推送至指定人員。
• IT 部門：建立新員工帳號、系統權限設定、定期重設密碼、自動處理常見 IT Ticket，如VPN失效、郵件故障等。
• 中小企業通用應用：從資料比對、訂單處理、自動寄送帳單、處理表單到生成報表皆可逐步導入 RPA，迅速提升效率並減少人為失誤。

導入 RPA 的挑戰：不是人人都能自動化

雖然 RPA 能帶來效率革命，但導入過程中也存在不少挑戰與風險。這些挑戰分為 技術、業務與法規 三大類：

技術挑戰（做得出來但跑不順）

• 系統難整合、資料不好用
  很多企業的系統彼此不相容，資料格式又不同。RPA 處理有規則的資料很拿手，但遇到像掃描檔、Email 內容這種「看得懂但難分析」的資料時，就需要 AI 或 OCR 協助。
• 資料量變大，跑不動
  如果一開始沒考慮到未來成長，RPA 在資料變多後就可能卡住或變慢。再加上沒有穩定的 IT 架構，機器人也可能常常「斷線」。
• 沒人維護，流程會壞掉
  RPA 上線後還是要定期檢查、除錯。只要流程有改、系統有更新，沒調整機器人就會出錯。

業務挑戰（技術沒問題，人不一定買單）

• 員工怕被取代，不想配合
  員工常會擔心「機器人來了，我是不是要失業了？」如果缺乏溝通，很容易出現抗拒。所以導入時要強調是幫助他們減少重複工作，並提供學習資源。
• 流程選錯，忙半天沒效果
  並不是所有流程都適合自動化。像常常變動、例外很多的流程，反而會搞死機器人。應該先挑最穩定、重複性高的流程來試行。
• 沒算清楚 ROI，做完發現划不來
  導入 RPA 不只是買軟體，還要開發、測試、維護。如果沒有評估好成本與效益，最後可能會後悔。不如先做小規模試點，成功後再擴大。

法規與資安風險（流程跑得快，但不能出事）

• 合法使用資料是基本要求
  RPA 常會處理客戶個資或財務數據，必須符合個資法、GDPR 等法規。企業要有明確的規則和負責人，避免踩雷。
• 安全問題不能忽視
  自動化後，資料可能更容易被盜用或誤用。所以要限制誰能存取資料、加密資料存放方式，並定期追蹤機器人的操作紀錄。

導入 RPA 的步驟

由上可知，導入 RPA 不是購買軟體即可運行，而是一套專案流程。以下步驟可作為參考：

1. 流程梳理與選定：徹底評估現有流程，找出繁瑣、規則清楚且易出錯的重複性任務。與跨部門協調，瞭解痛點並制定明確自動化目標。
2. 可行性測試與流程設計：與流程負責人及 RPA 開發者合作，設計自動化工作流程，明確定義輸入、輸出與決策點，並進行技術可行性測試。
3. 機器人開發：使用 RPA 工具建立機器人腳本，讓機器人按既定步驟登入系統、導航介面、擷取資料與執行決策。依流程複雜度選擇適當的平台（後文比較）。
4. 測試與除錯：在正式上線前進行多場景測試，檢查資料處理、例外處理與資安漏洞。發現問題後修正再測，以確保機器人穩定運作。
5. 整合與部署：與既有 IT 基礎架構整合，確保兼容並遵守資安標準。建議先從小規模試點流程開始，再逐步擴展。
6. 監控與維運：建立監控機制，持續追蹤機器人效能、流程完成率與錯誤率；定期回顧自動化效益。
7. 優化與擴充：根據監控結果調整機器人配置，隨著企業信心提高逐步擴大自動化範圍。
8. 變革管理與培訓：在導入過程中必須做好內部溝通，讓員工了解自動化會幫助而非取代他們，提供必要的技能訓練。
9. 持續改善：RPA 導入後仍需定期檢討流程並引入更高階的 AI 技術，以保持競爭力。

此外，選擇 RPA 工具時，需評估流程複雜度、IT 環境（雲端或地端）、成本與團隊能力。下面我們將比較常見的三款自動化工具。

RPA 工具比較：Make.com、Microsoft Power Automate、UiPath

以下比較三款熱門 RPA/自動化工具。雖然市場上還有其他方案，但這三種工具在台灣及全球都有廣泛採用，適合不同規模與需求的企業。

工具 / 平台	適合誰使用	AI 功能	成本與部署方式
Make.com（原 Integromat）	不會寫程式也能用，適合中小企業的行銷、業務、行政團隊，自動化日常流程超方便	AI 功能少，如要用機器學習或文字理解，需要串接其他服務	雲端為主、依使用量付費，費用便宜、門檻低
Microsoft Power Automate	熟悉 Office 365 的企業最適合，流程簡單也能快速上手，自帶很多範本	內建多種 AI 模組（看文件、懂語意、產生郵件），也能用 Copilot 自動生成流程腳本	全雲端部署，支援上千種連接服務，價格親民，容易入門
UiPath	想做企業級、大規模自動化的公司首選，功能強大適合 IT 或技術團隊	AI 功能完整，可自行建立模型或串接 Google、OpenAI 等服務，能做智慧決策、處理非結構資料	支援雲端與地端部署，功能齊但學習曲線較高，費用也相對較高

如果企業只是希望快速串接應用、建置簡單流程，Make.com 或 Power Automate 即可滿足；但若需要處理大量流程、建立長期自動化基礎，且需要更多人工智慧能力，UiPath 是更完整的選擇。

RPA 將被 AI 融合還是取代？

隨著生成式 AI 和 Agentic AI 的快速發展，許多人擔心 RPA 是否會被更聰明的 AI 取代。事實上，未來的趨勢是 融合而非取代。Agentic AI 是擁有自主性、主動性與適應力的 AI 系統，能在動態環境中自主做決策並完成任務。這類 AI 將 RPA 視為「手腳」，AI 作為「大腦」負責計畫、分解子任務並與工具或其他 AI 合作；人類則負責設定目標與治理，必要時進入流程審核。

Agentic AI 可以處理更複雜、非結構化的流程，擴大自動化範圍。但是，RPA 在執行操作、連接企業軟體、提供安全與治理方面仍然是基礎。例如保險理賠案例中，AI 代理人判斷案件有效性後，仍需要 RPA 機器人進入系統蒐集資料並發出通知。因此未來將是「AI + RPA + 人」協作的模式，企業應提早佈局智能代理人與流程治理能力。

市場趨勢也支持此觀點。統計指出，53% 的企業已開始踏上 RPA 之路，另有 19% 計畫在兩年內採用；76% 的企業因疫情加速導入自動化並預期持續投資。在各行業中，製造業以 35% 的比例領先採用 RPA，科技、醫療、零售及金融產業也快速跟進。此外，80% 的財務主管已實施或計畫實施 RPA。這些數據顯示 RPA 不但不會消失，反而將和 AI 一起成為主流，甚至演進為 Agentic AI 這類更智能的代理人系統。

從「自動做」走向「智慧決策」，戰國策陪您實現

RPA 讓企業擺脫繁瑣的手動流程，AI 則讓自動化具備理解與決策能力。兩者結合將帶來從效率提升到創新突破的雙重效益。無論企業規模大小，只要掌握流程梳理、工具選擇與變革管理的步驟，就能在短時間內看到成效。

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