機器人流程自動化範例
RPA 在現今的商業世界中有多種實際應用。以下列舉幾個企業目前可能採用的 RPA 應用方式：
- 應付憑據處理：RPA 機器人可設定為監控特定電子郵件收件匣，查看是否有新應付憑據。收到應付憑據時，機器人會開啟附件的 PDF 檔，並使用光學字元辨識 (OCR) 技術擷取重要資料，例如應付憑據號碼、供應商名稱、應付金額和訂購單號碼。接著登入公司的會計軟體 (例如 SAP 或 NetSuite)，將資料輸入正確的欄位，並標記任何例外狀況供專人審查。
- 客戶新手指引：RPA 可自動執行收集資訊和建立帳戶等新客戶新手指引程序。
- 訂單履行：RPA 可自動處理客戶訂單履行的數位作業，包括輸入訂單、更新庫存系統，以及啟動運送程序。RPA 軟體機器人可處理這些數位任務，並與實體倉儲自動化系統整合，完成任何非數位任務。
機器人流程自動化如何運作？
瞭解 RPA 的運作方式，是發揮其潛力的關鍵。RPA 會使用軟體機器人，根據一組預先定義的指示和觸發條件，模擬人類與數位系統互動時的動作。這些機器人會根據特定指示自主運作，舉例來說，您可以設定機器人，在特定事件發生時登入應用程式、從結構化試算表擷取資料，然後將資料複製並貼到另一個應用程式。
自動化流程通常會依下列步驟進行：
- 員工找出適合自動化的任務
- 錄製人員完成任務所採取的步驟，藉此使用 RPA 軟體建立機器人
- 測試建立的機器人，確保運作正常
- 將機器人部署至機構
標準 RPA 通常依預先定義的規則運作，但可透過機器學習和人工智慧 (AI) 等技術提升能力，以自動處理更複雜的任務。這種組合通常稱為智慧流程自動化 (IPA)，可讓某些軟體解決方案從過去的互動中學習，隨著時間推移提高準確率和效率。
機器人處理自動化分成哪 3 種？
實作 RPA 時，有三種主要的自動化類型可供選擇：
功能 | 有人值守自動化 | 無人值守自動化 | 混合式自動化 |
觸發條件 | 由員工視需求啟動。 | 根據時間表或系統觸發條件自動執行。 | 可由人或系統觸發。 |
互動 | 做為「數位助理」與人類並肩工作，確保人機迴圈的運作。 | 在背景獨立運作，無須人工操作。 | 視需要切換獨立和有人值守的任務。 |
適用情境 | 客戶服務、服務中心、需要專人監督的任務。 | 大量後勤流程，例如批次資料處理、報表生成。 | 需要自動化步驟和人工判斷的端對端程序。 |
範例 | 客服中心服務專員點擊按鈕，讓機器人從三個不同的系統擷取客戶的完整歷史記錄。 | 機器人每天凌晨 2 點運行，處理前一天的所有線上訂單，並生成銷售報表。 | 機器人處理貸款申請，但標記該申請，讓貸款專員做出最終核准決定。 |
功能
有人值守自動化
無人值守自動化
混合式自動化
觸發條件
由員工視需求啟動。
根據時間表或系統觸發條件自動執行。
可由人或系統觸發。
適用情境
客戶服務、服務中心、需要專人監督的任務。
大量後勤流程，例如批次資料處理、報表生成。
需要自動化步驟和人工判斷的端對端程序。
範例
客服中心服務專員點擊按鈕，讓機器人從三個不同的系統擷取客戶的完整歷史記錄。
機器人每天凌晨 2 點運行，處理前一天的所有線上訂單，並生成銷售報表。
機器人處理貸款申請，但標記該申請，讓貸款專員做出最終核准決定。
RPA 和人工智慧有何不同？
雖然有時候會混淆 RPA 和 AI 這兩個詞，但它們是截然不同的概念。雖然 RPA 可以運用 AI 技術，但兩者的核心重點大相徑庭。
機器人流程自動化主要著重於自動執行使用結構化資料的規則型任務和程序，而 AI 則著重於讓系統在沒有人為干預的情況下學習和做出決策，包括處理文字和圖片等非結構化資料。
RPA 確實最適合自動執行重複性高且可預測的任務，AI 則較適合處理需要一定程度的理解和決策能力的複雜任務。例如，RPA 可用於自動建立應付憑據，而 AI 則可用於開發聊天機器人，與顧客互動和回答問題。
RPA 機器人與 AI 代理
瞭解 RPA 和 AI 的一般差異固然有幫助，但區分 RPA 機器人和「AI 代理」也相當重要。AI 代理可視為更進階的實體，不僅能處理資訊，還能感知周遭環境、自主決策，並從互動中學習，以達成特定目標。
以下詳細列出兩者的特性差異：
特性 | RPA 機器人 | AI 代理 |
作業性質 | 設計為單純執行預先定義的步驟；只會根據明確的指示運作；必須經過重設才能做出調整。 | 模擬人類認知功能；可分析資料、找出模式並自行做決定；會根據新資訊調整。 |
智慧技術與學習能力 | 本身未採用智慧技術；會根據指定規則運作；無法獨立演進。 | 通常採用機器學習和其他 AI 技術；會從資料中學習；效能會逐漸提升；能因應瞬息萬變的環境。 |
決策能力 | 只會按照預先定義的確定性規則行事 (如果 X，則執行 Y)。 | 獲得的資訊不夠清楚時，可推論、預測並評估選項，再根據機率做出較複雜的決策。 |
資料處理 | 主要協助處理結構化資料，例如試算表、資料庫等。 | 可使用自然語言處理和電腦視覺技術，處理結構化和非結構化資料，包括文字、電子郵件、圖片、語音等。 |
比喻 | 會依照檢查清單或指令碼行事的數位助理；工作的實際執行者。 | 「數位大腦」或認知夥伴，能理解脈絡、做出判斷及學習。 |
特性
RPA 機器人
AI 代理
作業性質
設計為單純執行預先定義的步驟；只會根據明確的指示運作；必須經過重設才能做出調整。
模擬人類認知功能；可分析資料、找出模式並自行做決定；會根據新資訊調整。
智慧技術與學習能力
本身未採用智慧技術；會根據指定規則運作；無法獨立演進。
通常採用機器學習和其他 AI 技術；會從資料中學習；效能會逐漸提升；能因應瞬息萬變的環境。
決策能力
只會按照預先定義的確定性規則行事 (如果 X，則執行 Y)。
獲得的資訊不夠清楚時，可推論、預測並評估選項，再根據機率做出較複雜的決策。
資料處理
主要協助處理結構化資料，例如試算表、資料庫等。
可使用自然語言處理和電腦視覺技術，處理結構化和非結構化資料，包括文字、電子郵件、圖片、語音等。
比喻
會依照檢查清單或指令碼行事的數位助理；工作的實際執行者。
「數位大腦」或認知夥伴，能理解脈絡、做出判斷及學習。
採用機器人流程自動化的好處
採用 RPA 解決方案的企業可享有各種好處，其中最值得關注的潛在優勢包括：
提高效率
提高效率
RPA 能自動處理重複性工作，大幅提升作業效率。這樣員工就能專注於更具策略價值的複雜作業，以最謹慎的態度處理細節。
提升準確率
提升準確率
機器人通常比人類更不容易出錯，因此能更準確地執行資料輸入作業和其他工作。
強化法規遵循
強化法規遵循
RPA 可自動執行與法規要求相關的工作，協助企業提高法規遵循成效。舉例來說，機器人能確保應付憑據一律按時正確處理，並且註明所有必要資訊。
擴充性
擴充性
企業可運用 RPA 更輕鬆地大規模處理作業，毫不費力就能複製機器人並部署至不同系統，方便擴大作業規模，而無須增加人力。
提高員工滿意度
提高員工滿意度
RPA 有助於營造更正面的工作環境。藉由這項技術，員工可專心處理更具挑戰性的高價值事務，較不容易感到倦怠或不滿，士氣也會有所提升，他們甚至有餘裕完成更多自己想做的工作。
更快實現投資效益
更快實現投資效益
RPA 經常能迅速帶來投資回報。許多 RPA 專案的實作速度相對較快，短時間內就能開始發揮效益。這項技術也能將更多目前由人力執行的繁瑣工作自動化，長期下來將可大幅降低成本。
機器人處理自動化面臨哪些難題？
雖然 RPA 有許多優點，但企業在導入這項技術時，也應留意可能面臨的難題，包括：
- 整合既有系統：整合 RPA 與既有系統有時可能並不容易，尤其是系統不適合與自動化技術搭配運作時
- 安全疑慮：RPA 系統可能容易受到安全威脅侵擾，因此擬定嚴格的安全防護措施至關重要
- 維護與更新：RPA 系統需要持續維護及更新，過程可能既耗時又複雜
- 變更管理：企業可能必須大幅調整業務程序，才能順利導入 RPA，這往往會造成管理上的問題
Google Cloud 如何支援機器人流程自動化？
Google Cloud 提供強大的建構模塊，能用來打造現代智慧自動化解決方案，擺脫傳統 RPA 的限制。儘管沒有獨立的低程式碼 RPA 工具，但我們的解決方案結合了無伺服器執行環境與世界級 AI，方便使用者建構更強大且可擴充的自動化系統。
Vertex AIVertex AI 為自動化功能增添「智慧」，使用 Vertex AI 處理需要預測、分類或複雜決策的任務，將簡單的 RPA 類流程提升為智慧自動化流程。
WorkflowsWorkflows 是自動化流程的「自動調度管理工具」。使用 Workflows 設計端對端流程，將 Document AI 等服務的觸發條件與 Cloud Functions 執行的動作連結。
Cloud Run functions做為無伺服器「機器人」，執行特定任務。您可以編寫函式來擷取 Document AI 處理的資料，然後輸入資料庫或第三方 API。- Document AI非常適合涉及文件的自動化流程，可自動從應付憑據、收據和合約等非結構化檔案中擷取結構化資料，並將乾淨的資料直接匯入工作流程。
