運營工作是支撐幾乎每個企業的基礎，涵蓋數據輸入、處理、呼叫支持和筆記記錄等任務。傳統的機器人流程自動化（RPA），如UiPath，雖然市值達80億美元，但其局限性顯而易見。A16z的Steph Smith與合夥人Kimberly Tan探討了大型語言模型（LLM）如何在各行業中創造新的自動化領域，取代只能由人工完成的工作。透過智能AI Agent，企業可以更有效地處理複雜任務，開啟全新的自動化時代。
出處：RIP to RPA: How AI Makes Operations Work (A16z)
Steph Smith：
「沒有人會想要坐在辦公室後方，翻閱 100 份傳真，然後手動將它們輸入系統。如果你能為某個行業打造專屬的智能 AI Agent，完全符合該行業的業務需求，幾乎可以說，採用它是個不需多想的決定。」
Steph Smith：
「Kimberly，你最近寫了一篇文章，標題非常有趣：《RIP to RPA》。我們就從這裡開始吧。但首先，什麼是 RPA？」
Kimberly Tan：
「RPA 是 'Robotic Process Automation'（機器流程自動化）的縮寫。它是一種用於自動化組織內部非常手動化工作的方式，比如數據輸入或發票處理。這些任務幾乎每家公司都需要完成，但它們並不是公司的核心能力，僅僅是組織內部那種『骯髒又麻煩』的基礎工作。過去，這些工作通常是通過聘請數據分析師或後勤人員手動完成。」
「在過去的 20 年裡，人們開始嘗試創新，探索是否能自動化這些任務。於是，RPA 技術出現了。傳統 RPA 的運作方式是建構一個軟體機器人，模擬人類的點擊與操作。它是非常『確定性』的，意思是，機器人會完全按照事先設定的操作路徑，比如點擊特定的輸入框或按鈕。」
「然而，組織內部的工作通常並不像這樣條理分明。如果某些情況稍有偏離，比如名字拼錯了，或者網站介面的登入框位置改變，這些都會導致 RPA 流程出錯。你可以想像，有無數的小變化可能會發生，而這些都會讓 RPA 的運作失靈。RPA 通常能完成大約 80% 的任務，但剩下的 20% 還是需要人工介入，因此它並不足夠可靠，無法完全完成自動化流程。」
「這意味著，企業仍然需要雇用後勤人員，來處理那些需要人工干預的部分。這就是為什麼我們認為，基於人工智慧的技術現在能做得更好。因為 AI 可以處理非結構化數據，並且能夠理解上下文，選擇最佳行動方案。這就讓新一代的後勤自動化工具可以轉變為智能 AI Agent。」
Steph Smith：
「那麼，智能自動化或你所說的 LLMs，在實際應用中有哪些優勢，是 RPA 無法達成的？」
Kimberly Tan：
「舉個例子吧，我們投資了一家公司，叫做 Tennr。Tennr 專注於為醫療機構提供轉介管理服務。假設我是一名基層醫生，需要將患者轉介給專科醫生。傳統上，這種轉介的操作方式是：我需要把轉介信息手寫在紙上，然後傳真給專科醫生。而專科醫生的前台人員則需要拿到傳真，查看並輸入所有信息到自己的數據庫，再檢查患者的保險條款和過往病史等，最後決定是否接受該患者。」
「這個流程非常繁瑣，且因為涉及到的細節太多，RPA 很難處理，所以只能依賴行政人員手動完成。而 Tennr 開發出了一個非常簡潔的解決方案，可以自動完成整個轉介流程，並且對用戶來說十分直觀。」
「RPA 的傳統做法是聘請實施顧問，讓他們觀察並記錄員工的每一步操作，然後將這些點擊步驟編程到軟體中。但像 Tennr 這樣的公司，則是創造了一個靈活的用戶界面，用戶可以像拖放模塊一樣輕鬆設置自己的自動化流程，完全不需要外部專家來協助。他們解決了許多底層的複雜性問題，而用戶只需要專注於直觀操作即可。」
Steph Smith：
「AI 現在的技術成熟度如何？我們真的可以實現所謂的智能自動化嗎？是否還存在技術障礙？」
Kimberly Tan：
「目前我們看到的最佳運作方式是，企業先從一個非常具體的自動化流程開始。這通常是針對某一特定行業，並且是非常明確、重複性高的手動任務。例如：數據輸入。我們打電話查詢訂單的更新狀況，並把通話中的信息解析後輸入到主系統中。這種操作每天可能在大型企業中發生成千上萬次，而且通常完全是人工完成的。」
「我們認為，從這類明確的工作流開始，逐步拓展到更複雜的流程，是最成功的路徑。與其嘗試一次解決整個行業的所有問題，不如先專注於具體的可行解決方案，確保智能 Agent 能夠穩定運行。」
Steph Smith：
「未來 5 到 10 年，這個領域的發展趨勢會是什麼？隨著技術進步，企業該如何重新調整自己的思維和預算分配？」
Kimberly Tan：
「未來的轉變將是一個漸進的過程，尤其是在技術接受度較低的傳統行業中。這些行業往往更依賴實體操作，且基礎設施也相對落後。我們認為，從端到端的垂直解決方案開始，為這些行業量身定制自動化工具，會是一個非常有效的切入點。」
「沒有人真正想做數據輸入這種工作，這也不是任何公司的核心能力。如果我們能為每個行業構建專屬的智能 AI Agent，不僅能解放人力資源，還能幫助企業將人力投入到更高價值的工作中。」
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以上內容由 智慧方案股份有限公司 彙整。
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