RPA是流程規則自動化

International Data Corporation（IDC）機器人發展趨勢報告指出，重要的軟體機器人有三： 機器人流程自動化（RPA）、聊天機器人（chatbot）、機器人投資顧問（robot-advisor）。

圖：就享知製圖。

這三種機器人技術雖然各有側重，但在許多企業中也可以相互結合，例如客服Chatbot可以與RPA結合，自動處理客戶申請或查詢，RPA也可輔助投資顧問機器人自動執行交易，提高運作效率。 

IDC將RPA定義為「利用電腦軟體（而非實機器人） 來取代人工，自動處理簡單重複、既費時又枯燥的業務」。IDC認為RPA有幾個特性：

跨越不同部門

RPA跨越和協調多個不同的應用程序、資訊、網站以及其它數據源。

透過用戶介面執行重複工作

RPA像企業人員一樣，透過各種介面進行導出、理解、查錯、分析、整合等工作。

固定規則

RPA按照流程、遵循規則以完成業務。

RPA工作應用

RPA適用在量大、規則、人工且重複性工作、標準化作業流程、多系統間數據交換與整合等工作：

1. 金融業自動化：貸款申請、信用卡申請、客戶資料更新流程。
2. 供應鏈管理：訂單自動化、庫存自動更新、供應商資料自動化。
3. 人力資源自動化：候選人自動尋找、雇用歷史驗證更新等作業流程等自動化。
4. 產線自動化：結合訂單、採購單、生產作業乃至於設備機台，強化產線自動化。
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以帳單登錄過程為例，RPA可以執行以下幾個工作：

1. RPA從Email信箱中取得附檔PDF。

2. RPA將PDF文字內容轉成Excel欄位。

3. RPA自動登入企業系統，將Excel資料輸入帳單系統。

4. RPA完成後，將Email通知相關負責人。

RPA是人工智慧嗎?

新興人工智慧是基於大數據、機器學習，而非規則式的流程設計。

上述RPA帳單登入案例是傳統的人工智慧技術嗎? 事實上，RPA早在2000年時就已提出，但技術還不夠成熟。筆者當時正好在實施美國運通銀行消費信貸審核流程自動化系統，其自動化流程如下：

1. 利用程式模擬終端鍵盤輸入，自動將客戶資料送入聯徵中心進行徵信。

2. 自動將審核紙本文件掃描成PDF，並確認資料是否完整填寫，以驅動下一步審核流程進行。

3. 根據男女、年紀等各種規則判斷信用風險。

如今，RPA技術開始裝上新時代的大腦，有更智慧的發展：

認知技術

透過電腦影像、自然語言技術，可以讓RPA可以解析手寫辨識影像、閱讀文字內容、從e-Mail中理解語意，從而判斷企業流程走向。

機器學習

透過流程自動化歷史資料，可以學習、分析最佳化流程乃至於提出流程改善或其它建議。

勤業眾信預估，傳統RPA僅達到25%企業效益，若加上新興AI技術加持，則可達到40-60%效益。麥肯錫則預估未來RPA可產生6.7兆美元的經濟效益，企業可在實施第一年內即有30-200%的ROI投資效益。

新時代RPA就像家中的掃地機器人，開始具有「眼睛」，可以運用電腦視覺辨識與學習周遭最佳行走路徑，大幅提升清潔打掃的效益！

生成式AI與AI助理

RPA可以與生成式AI或AI助理進行前後地串連，以增進彈性與認知能力。例如: 透過RPA可以將客戶留言詢問ChatGPT生成式AI助理、聊天機器人，以完成客服自動化諮詢回覆；或者，AI助理將用戶詢問的問題，自動判別並啟動不同的RPA自動化工作項目，形成時下最熱門的代理式AI(Agentic AI)。

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RPA的三大核心技術能力

 那麼RPA系統或工具應該具備甚麼樣的技術能力呢? 以下整理三大重要元素：

RPA異質整合能力

RPA能整合各種異質系統，諸如：ERP、CRM、生產設備、倉儲管理系統等，甚至能結合自然語言、螢幕介面數據擷取、光學字元辨識（Optical Character Recognition，OCR）等，進行非結構化數據擷取。舉例：Newgen RPA軟體具備內容分析、情感分析、自然語言、語意處理等，處理各項非結構化資料。

RPA決策管理能力

RPA具備規則設定並透過推論引擎、決策情境分析等，輔助人員判斷或自動化決策以達到商業目標。先進的RPA還可運用大數據進行分析，提供決策判斷指引，諸如：顧客推薦、風險分析、設備異常偵測等。舉例：IBM Watson Health協助醫生解讀病人狀況並建議下一步動作。

RPA流程管理能力

RPA能夠設計、管理流程，進一步動態地監視流程狀態、使用者行為及流程實例數據分析，提供管理人員分析。先進的RPA更能利用累積流程實例、使用者操作行為等數據及流程改進方向進行分析，建議最佳化流程，增進商業流程效率。

舉例：NICE RPA軟體可以發現沒有效率流程、多餘流程步驟或不同員工處理類似流程的時間、或流程路徑差異過大等，提供管理人員進行最佳化流程改善建議。

圖、RPA流程發現與最佳化 （資料來源：NICE）

RPA與AI結合的未來發展趨勢

事實上，推動 RPA 不僅是軟體公司的關注重點，Deloitte（勤業眾信）、Accenture（埃森哲） 等管理顧問公司同樣積極推廣 RPA。這些顧問公司的客戶主要來自 財務、法律等企業部門，這些部門涉及大量文件審核與繁瑣的作業流程，傳統處理方式往往耗費大量人力與時間。

RPA 具備 快速導入的優勢（可在 10 週內完成），不僅能夠迅速提升企業的流程效率，還能促使企業重新思考並優化現有的流程管理方式。此外，RPA 不僅能與 人工智慧（AI）、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、光學字符識別（OCR） 等技術結合，使其具備更強的學習與決策能力，進一步推動企業在 AI 及機器學習領域的應用發展。更進一步，RPA與生成式AI、AI助理結合，形成代理式AI。

在企業軟體領域，ERP（企業資源規劃）、BPM（業務流程管理） 皆屬於流程導向型系統，而 RPA 可與這些系統整合，發展出更高效的解決方案，如：

1. 跨系統流程自動化——提升部門間數據交換與協作能力
2. 多數據來源整合——自動處理來自不同系統的資訊，減少手動輸入錯誤
3. 重複性人工作業自動化——如數據輸入、報表整理、文件歸檔等
4. 影像與文字內容理解——運用 OCR 辨識影像內容，處理非結構化數據
5. 流程學 習與最佳化建議——透過歷史數據分析，優化業務流程，提高決策準確度



RPA 不僅是一項能夠 降低成本 的工具，更是驅動 企業數位轉型 的關鍵技術。透過 RPA，企業能夠實現 效率提升、錯誤率降低、流程最佳化、員工體驗提升，從而在市場競爭中佔據優勢。未來，隨著技術不斷發展，RPA 的應用將更加廣泛，並朝向更智慧化的方向邁進。