AI 自動化概觀
AI 自動化正在藉由簡化工作、減少人工並提高效率，以重塑企業運作方式。透過自動化重複性流程和增強決策，AI 可協助組織實現更快的速度、更良好的準確性和創新。
現代商業的 AI 自動化
了解 AI 自動化可如何支援效率、創新和增長——以及如何使用 AI 簡化作業並在您自己的組織中更智能地調整規模。
重要資訊
- AI 自動化利用人工智慧技術——如機器學習和自然語言處理——來執行例行工作和簡化流程。
- 它支援各種業務功能，包括客戶服務、行銷、供應鏈管理和人力資源。
- 這種方法提高了運營效率，減少了錯誤，並降低了成本，同時使團隊能夠專注於策略性目標。
- AI 自動化可協助領導者做出明智的選擇並預測業務需求。
- 它透過釋放資源來進行創意探索、開發新產品與服務，從而推動創新與成長。
- 道德的 AI 做法和強固的資料隱私權措施對於維護信任和確保負責任的實作至關重要。
- AI 解決方案提供具擴展性與彈性的系統，能隨市場變化而進化，不像過時且僵化的技術。
什麼是 AI 自動化?
AI 自動化是指利用人工智慧執行工作、行動或簡化本來需要人力的流程。它將自動化技術與 AI 功能 (如自然語言處理、機器學習和電腦視覺) 相結合，以協助組織更有效率且有效益地運作。
在其核心，AI 可透過減少重複性工作、提高準確性並為更高價值的思考建立空間，以協助人們以更少的資源做更多的事情。AI 和自動化並非取代人類判斷，而是強化它。當組織面臨創新與擴展壓力時，AI 自動化為更智能、更快速、更一致的營運提供了基礎。
實作 AI 自動化既是技術挑戰也是策略性挑戰。能深思熟慮地理解並應用 AI 自動化的企業，通常更有能力在變動環境中適應、成長並引領潮流。
在其核心，AI 可透過減少重複性工作、提高準確性並為更高價值的思考建立空間，以協助人們以更少的資源做更多的事情。AI 和自動化並非取代人類判斷，而是強化它。當組織面臨創新與擴展壓力時，AI 自動化為更智能、更快速、更一致的營運提供了基礎。
實作 AI 自動化既是技術挑戰也是策略性挑戰。能深思熟慮地理解並應用 AI 自動化的企業，通常更有能力在變動環境中適應、成長並引領潮流。
為什麼要使用 AI 自動化?
AI 自動化可在整個組織中創造即時且持久的價值。主要優點包括:
- 提高效率。 AI 自動化可協助人們更快地完成例行工作——無論是處理文件、分析大量資料，還是回應客戶詢問。這能釋放出時間，專注於更具策略性、創造性和人際互動的工作。
- 準確性提高。 AI 系統在遵循規則、偵測異常與標記問題方面具備一致性。這可減少人為錯誤，並協助團隊更有信心地做出決策，降低返工次數。
- 節省成本。 自動化重複性工作流程可降低營運成本，減少對人工監管的需求並降低停機時間。這些節省可以再投資於增長和創新。
- 更大的可擴縮性和彈性。 AI 自動化讓企業能更輕鬆地擴展營運並因應新業務需求，而無需大幅改動流程。
- 更好的客戶體驗。 更快的回應時間、個人化互動和一致的服務都促進了更良好的客戶滿意度和忠誠度。
AI 自動化的關鍵應用
AI 自動化改變了核心業務功能完成工作的方式。將 AI 支援的工具整合進日常流程中，可讓整個組織受益。
以下是 AI 自動化正在造成影響的幾個關鍵領域。
以下是 AI 自動化正在造成影響的幾個關鍵領域。
- 客戶服務: AI 支援的聊天機器人 和虛擬代理程式可協助團隊全天候回應客戶查詢。使用這些工具解決常見問題、呈報複雜案例，並在各個通道提供一致的支援。例如，Dynamics 365 Customer Service 中的 Microsoft Copilot，可協助代理程式更快找到答案並根據實時內容個人化回應。
- 行銷: 利用 AI 進行受眾細分、內容個人化及行銷活動推動，可為行銷部門帶來更高的精準度與效率。像 Dynamics 365 Customer Insights 等工具可分析客戶資料，以提供深入解析並觸發自動化工作流程，讓行銷團隊可以正確的訊息在正確的時間觸及正確的受眾。
- 供應鏈管理: AI 可協助提升可見度、預測中斷並最佳化物流，使企業更能適應不斷變化的供應鏈狀況與需求。例如，Dynamics 365 ERP 解決方案 中的 AI 支援的功能，可支援需求預測、庫存追蹤和供應商協調——從而協助組織打造更順暢、更具調適性的供應鏈。
- 人力資源: AI 自動化可支援招募、入職和員工參與。像是 Dynamics 365 Human Resources 中的 Copilot 等 AI 協助工具，可協助人資團隊篩選合適人選、簡化日常工作，並打造更具個人化的員工體驗。
- IT 作業: AI 自動化可協助 IT 部門減少人工、提高服務可靠性，並更有效率地管理複雜環境。其中一種方式是 超自動化——結合 AI、低程式碼工具與機器流程自動化，盡可能自動化業務與 IT 流程之策略。超自動化解決方案有助於簡化 IT 工作流程，包括工單分級、使用者佈建、系統監控與維護。
使用 AI 強化客戶體驗
人們希望獲得快速、個人化且一致的互動體驗——而且是以他們自己的方式。AI 自動化能夠讓客戶體驗更具回應性、相關性且直觀，從而滿足這些期待。
像聊天機器人、虛擬助手和 AI 代理程式這樣的 AI 支援的工具可處理常見問題，指導人們完成複雜工作，並在需要時將問題呈報給人類專員。這些工具持續運作且不斷學習，可隨時間推進提升服務品質。AI 代理程式通常被設計為支援專業人員的輔助工具——收集情境、建議動作，並協助更快速地解決問題。例如，透過 Dynamics 365 Customer Service 中的 Copilot，支援團隊可提供更快速、更精確的回應，包括實用摘要、建議回覆與實時知識查詢。
預測分析也扮演著關鍵角色。藉由分析客戶行為模式，AI 可協助在客戶要求之前，先識別其可能需求——無論是後續追蹤訊息、服務提醒或產品推薦。這種主動的支援有助於建立信任和忠誠度。
AI 自動化可透過以下方式改善客戶體驗:
像聊天機器人、虛擬助手和 AI 代理程式這樣的 AI 支援的工具可處理常見問題，指導人們完成複雜工作，並在需要時將問題呈報給人類專員。這些工具持續運作且不斷學習，可隨時間推進提升服務品質。AI 代理程式通常被設計為支援專業人員的輔助工具——收集情境、建議動作，並協助更快速地解決問題。例如，透過 Dynamics 365 Customer Service 中的 Copilot，支援團隊可提供更快速、更精確的回應，包括實用摘要、建議回覆與實時知識查詢。
預測分析也扮演著關鍵角色。藉由分析客戶行為模式，AI 可協助在客戶要求之前，先識別其可能需求——無論是後續追蹤訊息、服務提醒或產品推薦。這種主動的支援有助於建立信任和忠誠度。
AI 自動化可透過以下方式改善客戶體驗:
- 得益於全天候的虛擬支援的 更快的解決時間。
- 基於實時深入解析的 更個人化的互動。
- 更智慧的服務路由，將客戶與合適的資源相配對。
- 主動式聯繫，預判需求並自動跟進。
以資料為依據做出決策
現代企業產生的資料比以往更多；如何理解與運用這些資料可能是一大挑戰。AI 自動化能將原始資料轉化為清晰、可行的見解，以協助組織更快、更有信心地做出決策。
使用 AI 支援的應用程式，團隊能夠實時分析大量結構化和非結構化資料。這些工具可識別趨勢，揭示隱藏的模式，並提供可能遺漏的深入解析。決策者不再依賴人工報告或直覺，而是根據系統、團隊與客戶實際發生的情況之證據做出決策。
預測分析是這種方法的關鍵部分。AI 模型會使用歷史資料來預測未來結果，從而協助團隊預測需求，更有效地配置資源，並降低風險。在供應鏈管理、銷售預測和客戶留存等領域，預測分析為組織提供了競爭優勢。
透過 AI，組織可望實現:
使用 AI 支援的應用程式，團隊能夠實時分析大量結構化和非結構化資料。這些工具可識別趨勢，揭示隱藏的模式，並提供可能遺漏的深入解析。決策者不再依賴人工報告或直覺，而是根據系統、團隊與客戶實際發生的情況之證據做出決策。
預測分析是這種方法的關鍵部分。AI 模型會使用歷史資料來預測未來結果，從而協助團隊預測需求，更有效地配置資源，並降低風險。在供應鏈管理、銷售預測和客戶留存等領域，預測分析為組織提供了競爭優勢。
透過 AI，組織可望實現:
- 更精確的預測，協助團隊自信規劃。
- 更快速的報告週期，提供即時儀表板與視覺化呈現。
- 主動警示，在潛在問題變成問題之前，先將其標示出來。
- 根據需求模式或效能資料進行 更佳的資源配置。
運營效率與自動化
AI 自動化是一種實用的方法，可簡化營運流程並減輕重複性手動工作的負擔。它可協助個人與企業更迅速地行動、更智能地工作並維持一致性——特別是與機器人程序自動化 (RPA) 和智慧型工作流程等工具結合時效果尤佳。
RPA 會使用機器人軟體模擬重複性人類行為，如資料輸入、系統更新或發票處理。當機器人與 AI 結合時，機器人會變得更具適應性，能夠處理例外狀況、從模式中學習並隨著時間不斷改進。智慧型工作流程更進一步，能跨部門連接系統、資料與制定決策。
以下是實際應用情境:
RPA 會使用機器人軟體模擬重複性人類行為，如資料輸入、系統更新或發票處理。當機器人與 AI 結合時，機器人會變得更具適應性，能夠處理例外狀況、從模式中學習並隨著時間不斷改進。智慧型工作流程更進一步，能跨部門連接系統、資料與制定決策。
以下是實際應用情境:
- 財務團隊 使用 AI 自動執行發票對帳、詐騙偵測與財務報告。
- 營運團隊 建立智慧型工作流程，自動路由工作並在發生例外狀況時觸發警示。
- IT 團隊 透過自動化常見系統檢查與疑難排解步驟，降低支援票證量。
開始使用 AI 自動化的指南
深思熟慮的方法使 AI 自動化更容易實作。以下是一個可遵循的簡單路徑，以 使用 AI 建立您的業務:
若要深入了解 IT 領導者如何在組織中推動 AI 成功落地，請閱讀電子書《CIO 的優勢: 使用 AI 和低程式碼加快創新速度》。
- 識別大量、重複性工作，其遵循明確規則。
- 根據工作的複雜度 選擇適合的工具——例如使用 RPA 處理結構化工作流程，使用 AI 支援的工具處理需要判斷或變化性的工作。
- 先在單一團隊或部門 進行試驗專案，以測試成效並調整策略。
- 藉由追蹤節省的時間、錯誤率與員工意見反應來 衡量成效。
- 隨著團隊信心提升與新機會出現，再 逐步擴展。
若要深入了解 IT 領導者如何在組織中推動 AI 成功落地，請閱讀電子書《CIO 的優勢: 使用 AI 和低程式碼加快創新速度》。
使用 AI 推動創新與成長
透過消除擴展障礙、加速實驗與挖掘新的見解，AI 可為企業創造空間重新思考其營運方式與所提供的產品和服務。
在各行各業中，AI 自動化正在協助領導者探索全新的商業模式、產品與服務。以下是不同產業利用 AI 推動創新的方式:
1. 零售業
創新不一定總是意味著大規模的顛覆。它通常從小變化開始——像是測試新想法、改進工作流程，或發掘新的見解。AI 自動化能協助團隊更快速地推進計畫、實現創意，同時降低風險、提升明確性。
透過減輕人工工作負擔並擴展資料應用的可能性，AI 為有意義的進步創造空間——無論是提升顧客體驗、推出新服務，還是探索全新的工作方式。
在各行各業中，AI 自動化正在協助領導者探索全新的商業模式、產品與服務。以下是不同產業利用 AI 推動創新的方式:
1. 零售業
- 基於即時客戶行為的個人化產品推薦
- 自動化的庫存管理，以適應不斷變化的需求
- 支援引導式購物體驗的 AI 支援的代理程式
- 更快的醫學影像分析，以支援早期診斷
- 適用於病患的 AI 輔助分級和症狀檢查工具
- 自動化的行政工作流程，以減少文書工作並改善病患的照護流程
- 預測性維護，以協助防止設備故障
- 透過影像識別和模式分析進行的 AI 輔助品質控制
- 利用即時供應鏈和需求資料進行更智能的生產規劃
- 基於 AI 模型的欺詐偵測，標記不尋常的活動
- 大規模地為客戶提供個人化的財務建議
- 自動化合規性檢查以提高稽核整備程度
創新不一定總是意味著大規模的顛覆。它通常從小變化開始——像是測試新想法、改進工作流程，或發掘新的見解。AI 自動化能協助團隊更快速地推進計畫、實現創意，同時降低風險、提升明確性。
透過減輕人工工作負擔並擴展資料應用的可能性，AI 為有意義的進步創造空間——無論是提升顧客體驗、推出新服務，還是探索全新的工作方式。
現代 AI 解決方案如何與您的業務共同成長
隨著業務需求的演變，支援它們的工具也需要跟上。AI 自動化提供了一種傳統系統根本無法實現的可擴縮性。它可快速適應，輕鬆與現代平台整合，並隨著新資料的學習隨時間持續改進。
不同於仰賴固定規則、手動更新或硬編碼工作流程的傳統系統，AI 商務解決方案 是為與企業共同成長而設計。它們能回應新輸入、自動調整工作負載規模，並適應變動條件，而無需全面重建系統。
AI 自動化透過以下方式支援彈性且可調整規模的營運:
AI 自動化可讓企業能靈活地試驗、擴展與調適——而不受傳統工具的限制與摩擦。無論是擴展單一流程，或是轉型全球營運，AI 都能作為與您一同成長的基礎平台。
不同於仰賴固定規則、手動更新或硬編碼工作流程的傳統系統，AI 商務解決方案 是為與企業共同成長而設計。它們能回應新輸入、自動調整工作負載規模，並適應變動條件，而無需全面重建系統。
AI 自動化透過以下方式支援彈性且可調整規模的營運:
- 管理動態工作負載 以根據使用量自動調整規模 (無論您是在處理 10 個或 10,000 個要求)。
- 隨著新優先順序、法規或客戶需求出現，模型可重新訓練或調整，以 因應變化。
- 與雲端平台整合，以更快速且更順暢地在團隊、地區或業務單位間進行擴展。
- 設定僵化，每次變更都需仰賴 IT 支援。
- 現代系統或資料來源的 有限整合。
- 遇到突發需求時 反應緩慢。
AI 自動化可讓企業能靈活地試驗、擴展與調適——而不受傳統工具的限制與摩擦。無論是擴展單一流程，或是轉型全球營運，AI 都能作為與您一同成長的基礎平台。
道德 AI 與資料隱私權
維護顧客、員工與合作夥伴信任的基礎，在於實踐道德準則並強化資料隱私權保護。隨著 AI 自動化日益融入日常營運，企業必須以負責任的方式建置並使用這些系統。
負責任的 AI 始於透明度。這代表著設計可理解、公平和負責任的系統。AI 支援的工具應支援——而非取代——人類的判斷。它們應該反映道德價值，避免偏見，並在保護個人和社會的明確界限內運作。
資料隱私權也一樣重要。AI 系統需要大量資料才能有效運作，而保護這些資料——尤其是個人或敏感性資訊——絕對不容妥協。組織必須確保其 AI 實作符合各地區與產業特定的法規，例如《一般資料保護規定》。
若要建立道德、注重隱私權的 AI 解決方案，組織應該:
當 AI 被負責任地開發與應用時——不僅能建立對技術的信心，也能強化人們對使用該技術的組織之信任與誠信。
Microsoft 採取以原則為基礎的方法來實現負責任 AI，其建立在公平性、可靠性和安全、隱私權與安全性、包容性、透明度與問責之上。深入了解 Microsoft 實現負責任 AI 的方法。
負責任的 AI 始於透明度。這代表著設計可理解、公平和負責任的系統。AI 支援的工具應支援——而非取代——人類的判斷。它們應該反映道德價值，避免偏見，並在保護個人和社會的明確界限內運作。
資料隱私權也一樣重要。AI 系統需要大量資料才能有效運作，而保護這些資料——尤其是個人或敏感性資訊——絕對不容妥協。組織必須確保其 AI 實作符合各地區與產業特定的法規，例如《一般資料保護規定》。
若要建立道德、注重隱私權的 AI 解決方案，組織應該:
- 使用高品質、具代表性的資料 以減少 AI 輸出的偏見。
- 透明度設計，讓每個人都能了解決策制定的過程。
- 保持人類對自動化程序的監督，特別是在高度影響領域。
- 在整個資料生命周期中確保資料安全，方法包括治理、存取控制和加密。
- 隨時掌握不斷變化的法規最新資訊，並調整做法以保持合規。
當 AI 被負責任地開發與應用時——不僅能建立對技術的信心，也能強化人們對使用該技術的組織之信任與誠信。
Microsoft 採取以原則為基礎的方法來實現負責任 AI，其建立在公平性、可靠性和安全、隱私權與安全性、包容性、透明度與問責之上。深入了解 Microsoft 實現負責任 AI 的方法。
AI 自動化的挑戰——以及如何克服它們
儘管 AI 自動化的優點顯而易見，許多組織在開始使用時仍會面臨實際挑戰。這些不是障礙——它們是過程的一部分。透過正確的策略與支援，組織可以克服 AI 帶來的挑戰，實現更永續且成功的成果。
一些最常見的挑戰包括:
一些最常見的挑戰包括:
- 高實作成本。初期在工具、基礎結構或變革管理上的投入可能讓人卻步——特別是對於小型團隊或組織而言。
- 與現有的系統整合。許多企業仰賴舊版軟體，這使得在不干擾現有營運的前提下連接新 AI 解決方案非常困難。
- 缺乏 AI 專業知識。建置、部署與管理 AI 系統通常需要專業技能，而這些技能可能在內部並不容易取得。
- 從小規模開始，再逐步擴展規模。試驗專案讓團隊可在特定領域中測試 AI 自動化，評估成果並在更大規模地推廣前，完善方法。
- 選擇彈性且可互通的工具。尋找專為可與現有系統整合所設計的 AI 平台，透過標準 API 與連接器來避免大幅重構。若要深入了解低程式碼解決方案可如何大規模地支援彈性，請下載電子書《CIO 的低程式碼指南: 超越開發人員短缺》。
- 投資培訓和合作關係。提升內部團隊技能並與技術夥伴合作，有助於彌補知識缺口並加速採用。例如，Microsoft 提供各種 學習資源和認證 以支援 AI 整備。
- 專注於商務成果。在清楚理解所要解決問題的基礎上推動實作。這有助於排定適當使用案例的優先順序，並跨團隊建立支援。
AI 自動化的實際影響
各行各業的組織，已經從其 AI 自動化的使用中看到明確的成效——例如提升效率與顯著降低成本。以下是幾個真實的 Microsoft 客戶案例，展現 AI 如何協助企業適應變化、擴展業務並帶來更好的成果。
- 位於希臘的 ERGO 保險公司，使用 Microsoft Azure 推出一款名為 Χαρά (Joy) 的 AI 虛擬助理。該助理可協助客戶續保、付款並提供全天候支援——自動處理了 60% 的來電詢問。這項轉變提升了客戶滿意度，並讓員工能專注於更複雜的案件。「虛擬代理程式啟動的對話能達到 85% 的客戶滿意度，是非常正面的指標。代表使用者對這些互動感到滿意」ERGO 希臘的首席客戶暨數位轉型長 Rea Theleriti 表示。
- 漢諾威保險集團 成立了企業自動化實踐團隊，推動整體業務的一致且可調整規模的 AI 自動化。自動化策略與服務副總裁 Mukul Talwar 表示:「我們的目標是打造創新文化。」 透過 Microsoft Power Automate，他們在核保、理賠與客服中自動化數十項耗時的程序。短短 18 個月內，該團隊完成了超過 100 個自動化專案——加快處理速度、減少人為錯誤，並讓員工能專注於更高價值的工作。
- 香港大學 (HKU) 則透過採用 Microsoft 365 Copilot 和 Copilot Studio 改進教職員效率與學生支援。教職員使用 Copilot 簡化行政工作、分析表現資料，並為混合式學習打造個人化課程內容。2024 年 8 月，香港大學推出 [一年級 Copilot]——使用 Copilot Studio 建置的 AI 支援代理程式——以協助新生解答學術問題，減輕教職員工作負擔並改善入學體驗。首席資訊長暨大學圖書館館長 Flora Ng 表示:「Microsoft 365 Copilot 提供了安全且完整的生成式 AI 解決方案。」 「Microsoft Copilot Studio 讓我們的 IT 團隊能建立能同時處理大量查詢的自訂機器人。」
AI 自動化的未來趨勢
AI 自動化正快速演進，為工作方式帶來全新可能。隨著工具變得更加智慧、更具適應性與協作性，它們正形塑一個人類與技術密切合作的未來。
其中一項重要變革是 自主 AI 的崛起——這類系統能以最少人工干預管理整體工作流程或做出情境感知決策。這些工具專為應對複雜且動態的環境而設計，能根據變化條件調整行動。在物流、網路安全性與營運等領域，自主 AI 已協助企業更快速回應並更可靠地運作。
生成式 AI 也在改變這一格局。這類模型可用於建立內容、摘要資訊、撰寫程式碼或協助決策，因此能廣泛應用於各產業和角色。整合到 AI 自動化後，生成式工具支援更快速地文件製作、強化的個人化溝通，和更順暢的團隊協作。
AI 代理程式 正藉由結合自主功能與生成式智慧，推動下一波自動化浪潮。它們結合生成式推理與工作執行，能理解意圖、以自然語言互動，並跨系統執行動作。AI 代理程式已協助團隊自動化多步驟工作流程、支援客戶，並減輕 IT 與營運人員的手動負擔，同時保留人類決策主導權。
展望未來，以下幾個趨勢正形塑下一代 AI 自動化，包括:
其中一項重要變革是 自主 AI 的崛起——這類系統能以最少人工干預管理整體工作流程或做出情境感知決策。這些工具專為應對複雜且動態的環境而設計，能根據變化條件調整行動。在物流、網路安全性與營運等領域，自主 AI 已協助企業更快速回應並更可靠地運作。
生成式 AI 也在改變這一格局。這類模型可用於建立內容、摘要資訊、撰寫程式碼或協助決策，因此能廣泛應用於各產業和角色。整合到 AI 自動化後，生成式工具支援更快速地文件製作、強化的個人化溝通，和更順暢的團隊協作。
AI 代理程式 正藉由結合自主功能與生成式智慧，推動下一波自動化浪潮。它們結合生成式推理與工作執行，能理解意圖、以自然語言互動，並跨系統執行動作。AI 代理程式已協助團隊自動化多步驟工作流程、支援客戶，並減輕 IT 與營運人員的手動負擔，同時保留人類決策主導權。
展望未來，以下幾個趨勢正形塑下一代 AI 自動化，包括:
- 具情境感知的系統，可理解意圖，並依據使用者的行為進行調整。
- 低程式碼／無程式碼平台，讓非技術員工也能輕鬆打造解決方案。
- AI 治理工具，支援大規模的透明度、監控與控制。
- 產業特定 AI 解決方案，為能源、教育、醫療保健等領域的獨特挑戰，提供量身打造的解決方案。
常見問題集
- AI 自動化是指使用人工智慧來自動化原本需要人類介入的任務、流程或決策。它結合機器學習、自然語言處理與電腦視覺等技術，以提升企業營運的效率、準確性與可擴縮性。
- AI 自動化的一個常見例子是使用 AI 虛擬代理程式來處理客戶服務查詢。這些工具可回應常見問題、處理要求並呈報問題——讓人類專員能專注於更複雜的支援工作。
- AI 自動化可協助企業提升效率、減少人為錯誤，並更有效地擴展營運規模。它透過即時洞察加快決策速度，並以更具回應性且個人化的服務，改善客戶體驗。組織使用 AI 在各部門中降低成本並加速創新。
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