工作流(workflow)是什麼?將AI導入工作流後,會帶來哪些改變和優勢?本文以6個基本問題來解析工作流與AI工作流、AI工作流應用的產業及優勢,解釋企業如何選擇AI工作流工具、實際上如何導入,最後以一間小型電商來舉例AI工作流導入的實際情形。
工作流(workflow)是什麼?
工作流(workflow)指的是一系列有序的任務、步驟或活動的組合,這些步驟以特定的邏輯順序執行,以達成特定目標或完成某項工作。簡單來說,工作流是一種描述「工作如何流動」的框架或模型,用於將資源(人力、設備、數據)以及時間進行有效組織與管理。
現在AI及機器人技術日漸成熟,工作流也邁向自動化工作流(Automated Workflow),部分或全部任務由系統執行,將原本需要人工執行的業務流程部分或全部自動化的過程。
自動化工作流透過預設的規則、自動化操作和數據處理來執行任務,減少人工參與,從而提升效率、降低錯誤率和節省成本。
工作流廣泛應用於各類型組織的業務管理中,從簡單的請假申請流程到複雜的產品開發管理,都可以透過工作流提高效率與透明度。自動化工作流的核心要素有:
任務自動化
自動化的第一步,就是讓系統幫你做「重複又花時間」的工作。
像是:
- 每天要整理 Excel 表格 → 改由系統抓資料並產出報表
- 客戶訂單完成 → 自動發送 Email 或簡訊通知出貨
- 表單提交後 → 自動發送審核通知給下一位負責人
- 收到客訴信件 → AI 自動判斷類型並分派給對應窗口
範例:某間人力資源公司將「面試安排流程」自動化,履歷一進系統,HR 不用再逐筆手動安排時間,而是由系統自動邀約、提醒、紀錄。
邏輯規則
每一條工作流程裡,常會出現「要不要繼續下一步」、「該給誰處理」這類的判斷,這就要靠邏輯規則來控制。
透過預先設定的條件,系統會自動決定要走哪條流程:
- 如果金額小於2萬元 → 自動核准
- 如果申請人是主管級 → 跳過初審直接到決策階段
- 如果超過3天未處理 → 發提醒信給相關人員
範例:某電商平台設定「退貨流程」邏輯,超過15天的不自動受理、退貨品項為促銷品則需主管人工審核,其他則自動進退款程序。
數據集成
很多企業會用到好幾套系統,比如:
- CRM(客戶關係管理)記錄聯絡與交易紀錄
- ERP(企業資源規劃)管理庫存、進銷存
- Email/Line OA 進行對外通知
- 文件系統如 Google Drive 保存報價單與合約
透過自動化工作流,可以讓這些系統互相串接,不用人再來回複製貼上,資料也更一致。
範例:某 B2B 公司將官網表單資料自動匯入 CRM,並根據填寫內容自動寄送報價單、指派業務人員聯繫,大幅縮短回覆時間。
通知與提醒
一個好的 workflow,不只是自動做事,還要讓「人」知道自己該做什麼。這就要靠即時通知與提醒。
- 流程到你這 → 發 Line/Slack/Email 提醒你處理
- 事情卡住太久沒人動作 → 發催辦通知
- 任務完成 → 通知上級或主管知道進度
範例:某會計事務所導入工作流系統,設定帳務流程到哪裡會通知負責人及客戶,提升回覆率,也讓案件進度不再卡關。
工作流如何運作?
工作流運作的基本過程如下:
設計階段
在自動化工作流開始前,需設計清晰的流程,通常包括以下步驟:
- 確定業務目標:例如加速報銷流程或優化客服回應。
- 定義任務順序:每個步驟的執行者和輸出。
- 設置邏輯條件:例如根據請求金額大小決定是否需要額外審核。
配置與設置
通過自動化工作流管理工具(如Make.com、Microsoft Power Automate、UiPath等),配置具體的操作步驟和觸發條件。例如:
- 收到電子郵件後自動創建任務。
- 在數據庫中插入新記錄時自動通知負責人。
執行階段
當工作流被觸發時,自動化系統開始按照設定好的邏輯執行任務,例如:
- 收集用戶輸入的數據並自動填入表格。
- 審核文件並將其轉發至相關部門。
- 根據時間表定期生成報表並發送給指定收件人。
監控與管理
通過自動化工具的管理介面,企業可以做到以下事情:
- 查看流程執行情況(完成的任務數量、進度等)。
- 排查錯誤或異常。
- 優化流程中耗時或冗餘的部分。
在數位化環境下,工作流的執行通常由工作流管理系統(Workflow Management System, WfMS)支持,這些系統通過自動化技術實現任務執行、狀態跟踪和數據分析。
AI 工作流的9大優勢
你可能聽過很多人說:「導入 AI 工作流可以大幅提升效率、省下人力成本。」但這到底是怎麼做到的?真的這麼神嗎?
其實,AI 工作流(AI Workflow)就是把「工作流程」和「人工智慧」結合起來,讓整個工作流從原本的人工處理,轉變成自動化執行,而且還能根據情境做出聰明判斷。這不只是節省時間而已,更是在營運管理、數據分析、顧客服務等各個層面,為企業帶來實質好處。以下就帶你具體了解,自動化工作流到底有哪些優勢,為什麼越來越多台灣企業都開始導入。
優勢 1、提升整體運營效率
導入 AI 工作流後,原本需要多個人手工處理的流程,像是資料輸入、表單審核、回覆客戶等,全都可以由系統自動完成。比如電商的出貨流程,以前是人工一筆筆確認訂單、通知倉庫、安排物流,現在透過自動化設定,系統一接到訂單就自動啟動出貨通知,甚至同步更新庫存與發送確認信,幾分鐘就能搞定。
再舉例像人資部門,新人報到流程過去可能要跑三四天才能完成帳號申請、發卡、權限設定等流程,現在只要 HR 一提交表單,AI 工作流就自動通知 IT 建立帳號、通知行政配備桌位,最快幾個小時就能搞定。這種「無縫接軌」的工作流,真的讓整體運營變得又快又穩。
優勢 2、降低營運成本
人力成本一直是台灣企業很頭痛的問題,尤其是中小企業,請一位員工每月要三、四萬,還要考慮培訓與管理。AI 工作流的好處就是——不需要增加人力,也能讓流程跑得更順、更快。
像客服系統中導入 AI 聊天機器人,可以先自動回應 60~80% 常見問題,只留下真正需要人處理的問題交給專員,讓客服人員的壓力小很多、品質也提升。對企業來說,這不只是「節省人事支出」,更重要的是資源被「用在對的地方」——把員工的時間釋放出來,做更有價值的事。
優勢 3、提高準確性與一致性
人的工作總有出錯的時候,特別是當你一天處理幾十份表單、幾百筆資料時,疲勞和分心都可能讓錯誤發生。但 AI 工作流系統不會累,也不會漏掉關鍵資訊。
舉例來說,財務部門導入自動化報帳系統後,報帳表單可以自動驗證金額是否超出上限、發票格式是否正確、報銷內容是否符合公司政策,大大降低了人為審核失誤的機率。
更重要的是,工作流統一設定標準作業流程(SOP),不管是哪個部門或新舊員工,大家都走一樣的流程,作業一致性大幅提升,對客戶來說也更專業、更值得信任。
優勢 4、提供即時數據與決策洞察
有了自動化工作流後,流程中每一筆資料、每一次動作都會被系統記錄下來。這些資料不只是歷史記錄,更是未來決策的參考依據。例如,行銷團隊可以根據 AI 自動產生的報告,了解哪一個活動帶來最多訂單、哪一個客戶群最常回購。倉儲部門也可以根據歷史出貨數據,預測未來庫存需求,提早補貨或調整採購策略。這種「資料驅動」的決策模式,讓企業不再憑經驗猜,而是靠數據規劃未來,反應更快也更精準。
優勢 5、員工更有成就感
你可能會擔心:「自動化是不是會取代員工?」其實正好相反,AI 工作流幫忙的是「重複性高、瑣碎的工作」,讓員工可以更專注在有創意、有挑戰性的任務上。像是設計部門,以前要每天手動整理圖片尺寸、命名規則、分類圖庫,現在透過自動化處理流程後,設計師可以把時間花在視覺創作和品牌提案上。對員工來說,工作內容變得更有價值、更能發揮專業,也更有工作動力。
優勢 6、客戶體驗升級
現在的客戶期待回應快、資訊準確,還要有「被重視」的感覺。AI 工作流讓這一切都能達成。例如客戶下單後,系統會自動寄出訂單確認信,若有缺貨或延遲,也能自動通知或轉接人工處理。這不但提升效率,也讓客戶感受到服務的「主動性」。再搭配 CRM 系統,自動化工作流還能依據客戶過去的消費行為,主動推薦產品、發送專屬優惠,提高轉單率與滿意度。
優勢 7、組織更有彈性與抗壓性
疫情之後,很多企業體會到:組織不能只有效率,還要有「彈性」。AI 工作流幫助企業把流程變成可視化、可遠端操作的系統,就算大家不在辦公室,也能清楚知道誰在做什麼、流程卡在哪裡。不管是跨縣市、跨國、外包或擴編,都能快速上手、不掉鍊。
優勢 8、合規與稽核更簡單
特別是在金融、醫療、保險、教育等高度監管產業,法規遵循是一大挑戰。自動化工作流會自動產生完整紀錄與操作軌跡,像是誰審核了什麼、什麼時候處理的,全都清清楚楚,方便日後稽核與查詢。這不只降低違規風險,也節省因為補件、補資料所浪費的時間。
優勢 9、釋放創新潛力
當你不再被雜事綁住,整個團隊才能開始思考「我們還能做什麼新的可能?」這正是自動化工作流最終的價值。
來看三個實際例子:
- 人資部門:透過 AI 工作流自動篩選履歷,安排面試,不僅節省時間,還提高招募品質。
- 財務會計:報帳系統自動核對、登帳、發票生成,會計人員可更專注在財務分析與預算規劃。
- 客戶服務:AI 聊天機器人先處理 80% 常見問題,真人客服只處理少數複雜案件,回覆速度與滿意度雙提升。
如果說過去是靠「人跑流程」,那 AI 工作流就是讓「流程自己會跑」,讓人回到真正的價值工作上。在數位轉型、效率競爭越來越激烈的今天,導入 AI 自動化工作流,不只是節省成本,更是幫企業站穩未來的重要策略。你準備好了嗎?
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AI工作流適用於哪些領域?
金融與保險
- 風險管理:AI分析客戶數據和市場趨勢,預測風險並優化資產配置。
- 自動化報告:自動生成財務報表或保險理賠報告。
- 客戶服務:智能聊天機器人回答客戶查詢,提供產品建議。
財務會計
- 帳務管理:例如報銷、呵算、批審等等
- 發票管理:自動生成並發送發票。
醫療與健康
- 患者管理:AI自動安排預約、提醒服藥,並跟踪康復進程。
- 醫療影像分析:AI輔助醫生解讀X光、MRI等影像,快速診斷疾病。
- 醫療研究:分析臨床數據,支持藥物研發和試驗。
電子商務
- 客製化推薦:根據用戶行為和偏好,提供商品建議和促銷活動。
- 自動客服:通過AI處理客戶查詢,例如訂單狀態或退貨流程。
- 庫存與物流優化:AI分析需求波動,能精準管理庫存並妥善規劃配送路徑。
製造業
- 預測性維護:AI監測設備運行情況,預測潛在故障並安排維護計劃。
- 生產流程優化:分析數據以提高生產效率並減少資源浪費。
人力資源管理
- 招聘流程自動化:AI篩選簡歷、安排面試並進行候選人評估。
- 員工發展管理:根據績效數據推薦培訓或職業發展計劃。
客戶服務
- 客服請求處理:自動分類客戶查詢並分配給對應團隊。
- 滿意度調查:完成服務後自動發送問卷。
供應鏈與物流
- 訂單處理:自動化訂單接收、確認和跟踪。
- 庫存管理:根據庫存水平自動補貨或發出警報。
如何選擇適合的AI工作流工具?
選擇適合的AI工作流工具是企業實現自動化目標的關鍵一步。這個選擇過程需要結合企業的需求、技術環境和長期發展目標進行考量。以下是詳細的步驟和指導,幫助企業選擇最適合的AI工作流工具。
明確業務需求與目標
應該分析現有業務流程,確定需要自動化的關鍵環節,例如數據處理、文件管理、通知提醒等。
此外,應該確定工作流的主要目標為何,例如提高效率、降低成本、提升客戶體驗或強化數據洞察。資誠聯合會計師事務所採訪沛星互動科技(Appier)營運長李婉菱指出,企業千萬不要為了 AI 而 AI,必須先找出想要解決的痛點為何、定義好現階段最需要被解決的問題,再思考這個想解決的問題目前擁有哪些資料和數據。定義好問題、蒐集好數據,接下來才是討論要選擇什麼樣的AI工具來解決問題,這樣才是對的順序。
評估技術功能與適配性
AI工作流的工具是否能工具是否能與現有系統(如ERP、CRM、電子郵件、數據庫等)無縫整合、是否支持跨平台協作、系統是否能隨企業規模和業務需求的增長而進行擴展、是否能集成更多模組、工具是否易於部署和使用?是否需要高度專業的技術背景才能操作?這些都是使用AI工作流的工具必須先思考的。問題
找尋技術供應商
確定了AI工作流工具,接著必須尋找技術供應商。要思考的點包括供應商的市場地位及用戶回饋、供應商是否有協助客戶成功達成目標案例、供應商能否提供完善的技術支持,例如全天候客服或即時回應問題、是否能提供培訓課程等等。
成本與報酬分析
企業想導入AI工作流,必須考量到AI工作流工具的訂閱或購買成本、技術供應商的費用、員工培訓和系統維運成本,以及最重要的,導入AI工作流後為企業帶來哪些具體和非具體的效益,例如營收增加或員工滿意度提升等等。
以下表格大致整理企業要引入AI工作流時,必須先考量的問題,包括上面提到以及其他也非常重要的事項:
評估事項 | 核心問題 |
成本效益 | 是否符合預算且提供高投資回報? |
整合能力 | 是否與現有系統無縫兼容? |
安全性與規範 | 是否符合數據隱私和行業法規要求? |
擴展性 | 是否能滿足未來需求和技術發展? |
技術支援 | 供應商是否提供良好的售後服務與技術支援? |
適用性 | 是否能適用企業所需的自動化和AI功能? |
用戶友善 | 是否易於部署、學習和使用? |
選擇適合的AI工作流工具需全面評估企業需求、工具功能與供應商能力。通過試用與測試,結合成本效益和長期發展計劃,企業可以找到最適合的解決方案,實現業務流程的高效化與智能化。
企業如何導入AI工作流?
導入AI工作流對企業需要謹慎規劃。延續上面提到企業如何選擇和評估AI工作流,以下是企業導入AI工作流的詳細步驟和注意事項:
確定需求
先評估企業目前的業務流程,找出瓶頸和重複性高的任務,確立AI工作流的應用場景。
評估現有資源和技術基礎
確認現有的業務系統(如ERP、CRM、HRM)與數據基礎設施是否適合與AI工具箱容,另外也要評估是否需要外部技術支援或合作廠商。
制定目標
為工作流設定具體目標(如降低運營成本、縮短流程時間),並衡量其可行性和投資回報率。
選擇適合的AI工作流工具
根據需求、功能相容整合性、易使用性、擴展性、成本效益等等來選擇合適的AI工具和技術。
適用與評估
選擇一個小範圍的業務流程進行試點測試,驗證AI工作流的效果,並收集相關數據進行調整。
全面導入和部署
將AI工作流工具與現有的業務系統進行整合,確保數據和功能能無縫對接、不同部門之間的數據能流通暢通。
培訓員工
提供員工必要的培訓,讓他們能熟練使用AI工作流工具,並減少對新技術的抗拒。同時企業也要更動管理計畫,幫助員工過渡到AI工作流模式,確保所有相關人員理解流程變更的原因和好處。
監控與優化
透過分析數據、定期檢查AI工作流工具是否出現異常,並且不斷改進工作流,如果需要,也必須隨著業務需求,靈活調整AI工作流的配置,確保AI能持續為企業創造價值。
以一家電商為例,這家電商導入AI工作流的目標是改善訂單處理速度與客戶通知時間,所以步驟可能有:
- 需求分析:發現手動審核訂單和發送通知過於耗時,且易出錯。
- 工具選擇:使用Make.com集成其電子商務平台和郵件系統。
- 流程設計:訂單確認後自動生成運輸單並發送通知郵件。
- 試用:進行測試,確保準確性和穩定性。
- 全面部署:將流程應用於所有地區,並評估後續效益。
- 評估效益:實際使用後發現,訂單處理時間少了80%。
戰國策為你打造企業AI競爭力的 7 大應用方案
想導入AI卻不知道從哪開始?從課程教育到系統建置,這些應用將幫助企業逐步邁向智慧化、效率化,真正把AI變成生產力,而不只是話題。
AI課程:讓團隊快速上手AI技能
不論是零基礎的員工,還是想進階應用的主管,企業都可以透過量身打造的AI課程(如Prompt設計、ChatGPT應用、資料分析實戰等),全面提升內部人員的AI素養。課程可採線上、實體混合模式進行,並搭配企業實務案例加強吸收。
AI顧問服務:量身打造企業AI轉型藍圖
專業顧問團隊會深入了解企業營運流程、資料基礎與痛點問題,提供從策略診斷、導入建議到系統落地的完整規劃。特別適合缺乏內部AI人才、初次導入AI的企業,有效避免「導了AI卻無人會用」的狀況。
企業專屬AI系統:客製開發最貼近需求的工具
針對企業特定需求,打造專屬AI應用,例如:客服機器人、智慧排程平台、客戶資料自動分群系統等。比起市售工具,專屬系統能與企業內部ERP或CRM無縫串接,資料不外流,也更能反映真實業務情境。
人工智慧與機器學習:升級企業資料價值
AI模型不只能「學習」,更能從大量數據中自動找出趨勢與關聯,應用在銷售預測、存貨管理、風險預警等領域。導入後可搭配視覺化分析儀表板,讓每位管理者都能以圖表快速理解決策依據。
企業工作流程自動化(RPA)+AI:從重複任務中解放人力
讓AI結合RPA技術,自動執行如對帳、報表彙整、合約審核、客訴登記等高頻率任務,不僅節省人力,更大幅降低人為錯誤率。過去花一天才能完成的流程,現在只需幾分鐘內完成。
AI塔羅決策輔助系統:不再拍腦袋決策
運用AI模擬與分析能力,輸入不同條件與限制後,即可快速模擬不同決策結果,像是「A定價 vs B定價」會影響銷售多少?還能搭配風險預測模型、交叉情境測試,提升管理決策的準確性與信心。
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AI 工作流常見問題 QA
很多企業在考慮導入 AI 工作流(workflow)時,常會有些疑問:「需要花很多錢嗎?流程會不會變複雜?是不是 IT 才懂得用?」以下整理 5 個最常被問到的問題,幫助你在開始導入前,先把觀念釐清,不走冤枉路。
Q1:AI 工作流一定要整套系統才能上嗎?小公司也能用嗎?
不一定。AI 工作流工具有很多彈性選擇,不需要一次買大套、也不需要 IT 團隊才能用。很多平台像 Zapier、Notion AI、Make 等都提供模組化的設定,小型電商、設計公司、工作室都能用一兩個流程開始導入,邊用邊調整。
Q2:會不會讓流程變得更複雜?
其實正好相反。AI 工作流的目的就是「簡化」流程,讓一件事從「要人盯、要人跑」,變成系統自動處理。你只要先設定好條件與動作,後續就能省下大量人力,不但更省時,也更不容易出錯。
Q3:需要懂程式才會用嗎?
不用!現在的自動化工作流工具多半走「無程式碼操作(No-code)」設計,只要像拖拉圖表一樣操作就可以設定流程。對行政、行銷或業務單位來說也非常友善。
Q4:導入 AI 工作流會不會很花錢?
根據使用工具不同,價格差異很大,但不一定要花大錢。很多平台都有免費或入門方案,適合測試用。如果能節省一位人力每月的工時,那導入成本早就回本了。
Q5:哪些工作最適合先導入 AI 工作流?
從「重複性高、錯了會出事、但規則清楚」的流程開始導入最有效。常見的例如訂單處理、請假核准、報帳流程、客服回覆、報表產生等。從最痛的流程下手,導入效果最有感。