科技新知

一、自動化工作流程促使AI落地

在高度變動的市場裡，企業除了追求更高效率、降低成本，還須具備靈活反應能力。過去自動化多著重在生產線或單點操作，能減少人力卻常侷限在固定流程。隨著雲端運算、AI、大數據技術的進步，企業逐漸尋求更全面的自動化方案，使系統具備自我調整與持續優化能力，進而催生了自動化工作流程的技術發展。

與AI的結合讓自動化工作流程概念再進化成Hyper-Automation，這是由Gartner首度提出，強調將機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA）、人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）、業務流程管理（Business Process Management, BPM）、低程式（Low-Code）開發與數位雙生（Digital Twins）等技術融合，構建一個可學習、可優化的自動化生態系統。其不僅遵循既定規則，更能從數據中不斷學習與演進。當高頻、固定的任務由自動化處理後，組織可將人力專注於策略、創新等高價值領域，強化市場競爭力。

而自動化工作流程具有更積極的意義，隨著企業開始思考如何在營運服務中導入AI代理（AI Agent）。然而，AI代理的成功導入並非一蹴可幾，必須先從流程自動化與數據梳理開始，才能讓 AI 在最佳環境中發揮最大效益，因此，Hyper-Automation已是AI時代必須重視發展的技術。

成功導入Hyper-Automation的企業，往往能顯著提升流程效率與決策準確度。一方面，AI技術可為流程注入智慧分析，克服傳統自動化僅能按規定執行的限制；另一方面，跨系統整合能在單一平台集中管理與監控運作狀況，以資料驅動優化流程。若進一步應用於金融、製造或零售業，可在客服服務、產線管理、個人化行銷等面向實現快速反應與持續成長，如以下3個應用案例。

• 金融業：AI Chatbot與RPA自動審核授信文件，減少人工流程與錯誤。
• 製造業：利用感測器與機器學習偵測產線異常，BPM（Business Process Management）系統即時調度維修與物料補給。
• 零售／電商：AI進行動態定價與推薦，RPA負責訂單與物流處理，高峰期也能維持作業順暢。

二、Hyper-Automation的關鍵技術

在Hyper-Automation中，各項技術相互配合，形成「智慧判斷＋自動化執行」的核心架構：RPA負責大量重複任務，AI／ML協助做高階分析與預測，BPM協調整體流程，低程式開發平台降低開發成本，而數位雙生則進行虛擬驗證與風險控管。

（一）RPA與AI的結合

傳統RPA雖能處理制式化步驟，但欠缺彈性。加入AI／ML分析後，RPA不再只能「執行腳本」，而能根據新數據判斷行動路徑。客服中心透過AI分析需求並分流，RPA立即完成查詢；製造業中，AI偵測異常，RPA則啟動維修自動化，減少人為延誤。

（二）工作流程引擎與業務流程管理

BPM負責跨部門、跨系統的流程協調，如同「大腦」掌管執行順序。若流程中需要智慧決策，可呼叫AI；若遇到重複作業，就指派給RPA。透過可視化介面與動態調整，讓企業掌握每個節點進度，隨時修正瓶頸。

（三）低程式／無程式開發平台

開發資源不足常成為數位轉型瓶頸，低程式或無程式平台讓業務人員可自行設計小規模應用或流程，減輕程式人員負擔，更快落實創新構想。

（四）數位雙生與預測分析

若要導入大規模變更，數位雙生能在虛擬環境中模擬真實系統，並用預測模型提前發現可能風險。待證實可行後，再落地到真實場域，可大幅降低失誤成本。

三、開源工具與實作範例

Hyper-Automation涉及前後端多層次作業，開源工具因其低門檻、高客製化的特質，是做為實務範例的常見選擇，以下針對常見開源工具簡要介紹在不同技術情境下的串接流程，如圖1所示。
 

資料來源：資策會MIC研究團隊（2025/2）
圖1 由開源工具所組成的自動化工作流程範例
 

（一）機器人流程自動化RPA：TagUI、Robot Framework

TagUI以簡明腳本語法著稱，能透過錄製使用者行為自動產生流程。Robot Framework倚賴Python龐大生態，可用關鍵字驅動模式管理大量腳本，擅長中大型專案。兩者皆能與AI介面整合，讓執行過程具有智慧判斷。

（二）業務流程管理BPM：Camunda、jBPM

Camunda支援BPMN 2.0，並具備REST API與豐富插件；jBPM與Java EE技術深度整合，適合複雜規則或事件驅動的企業場景。BPM在Hyper-Automation結合RPA與AI／ML，透過圖形化流程管理協調多部門需求。

（三）AI／ML：TensorFlow、PyTorch

TensorFlow在深度學習領域有廣泛支援與工具，如TensorBoard可視化；PyTorch語法靈活，研究與生產應用都具高彈性。企業可根據規模與技術需求自行選擇，並透過API與BPM或RPA互動。

四、未來發展與結論

Hyper-Automation與雲端、邊緣運算正密切結合，帶來更彈性的部署方式。市面上出現越來越多「一站式」平台，結合RPA、AI、BPM、Security等功能模組，讓規模大小不一的企業都能快速導入。隨著自然語言處理與多模態學習進步，人機互動也更自然，自動化範圍將進一步拓展。

導入Hyper-Automation並非取代所有人力，而是讓機器負責重複或可程式化的部分，讓人員得以聚焦在判斷、創意與策略層面。企業需配合做好內部培訓、協作模式調整與數位文化推廣，才能釋放自動化的最大潛力。

Hyper-Automation涵蓋多種自動化與智慧分析技術，能協同運作並動態優化，與AI代理的結合更進一步提升自動化流程的工作層次。企業可先從小規模試點開始，逐步累積經驗並放大應用範圍，只要有效規劃與評估，Hyper-Automation將是引領未來數位轉型、強化市場競爭力的重要關鍵。
 

(本文作者為資策會執行產業技術基磐研究與知識服務計畫產業分析師)