什麼是機器人流程自動化 (RPA)？
Michael Chen | 資深撰稿人 | 2025 年 12 月 18 日
當談到運用科技、以創新方式釋放資料價值時，機器人流程自動化 (Robotic Process Automation, RPA) 往往不是第一個浮現在腦海中的選項。但對具前瞻視野的企業而言，RPA 已成為優化工作流程的關鍵利器，無論是在資料輸入、營運流程或客戶服務方面皆是如此。透過 RPA，企業能串聯跨部門與跨職能流程，幫助員工擺脫人工作業，從而專注於更高價值、更具創造力的工作。
什麼是機器人流程自動化 (RPA)？
RPA 是一種以電腦為基礎的流程自動化技術，適用於具備明確規則、輸入與輸出，以及觸發條件的工作流程。與人工執行相比，RPA 可以更快地完成重複的任務，同時避免人為錯誤。RPA 工作流程可透過與各種應用程式的整合來定義，也可使用無程式碼或低程式碼工具建立。有些 RPA 系統甚至能透過觀察人員執行任務來自動產生腳本。RPA 流程的實際應用包括自動輸入資料、在庫存達到特定水平時進行盤點，以及簡易的零售退貨處理。
重點精華：
- RPA 提供基於電腦的自動化功能，可以處理大量重複性的、基於規則的任務，避免人為錯誤。
- RPA 與 AI 不同：RPA 無法自我學習，也無法在既定流程之外識別新的模式。
- RPA 讓使用者擺脫耗時且重複的工作，例如頻繁的資料輸入或軟體更新部署。
- RPA 常用用於建置 AI 代理，讓代理能夠執行重複的任務。
RPA 詳解
RPA 是一種利用軟體機器人 (簡稱「機器人」) 自動執行重複、基於規則的數位化任務的技術，這些任務過去通常由人工完成。RPA 機器人可如同人類一般與應用程式與系統互動，包括登入系統、瀏覽畫面、點擊按鈕、擷取資料、填寫表單以及移動檔案。因此，機器人能執行如發票處理、客戶資料管理與報表產生等工作。RPA 不僅能提升效率、降低錯誤，也能讓員工專注於需要判斷力與創造力的高價值工作。此外，相較於以 AI 系統執行相同任務，RPA 通常消耗的資源更少。
RPA 技術的運作方式類似於 Excel 等應用程式中的巨集，兩者皆是依據既定規則與觸發條件，逐步自動執行任務。然而，RPA 可跨多個應用程式運作，並支援條件式邏輯等功能，能處理更複雜的工作流程。當 RPA 建置於雲端基礎架構中時，可透過無程式碼或低程式碼工具建立腳本，這讓業務使用者能夠輕鬆使用 RPA，并且無需 IT 部門的協助也能能建立任務自動化流程。
RPA 可設定為工作流程中的自動執行步驟 (無人介入)，也可由人員手動觸發 (有人介入)。透過與 AI 代理結合使用，則能實現更高層次的流程自動化。
RPA 的運作方式
RPA 利用軟體機器人模擬人員使用電腦完成任務的方式。首先，業務使用者或開發人員使用 RPA 軟體快速記錄流程中的確切步驟，包括點擊、鍵入、資料擷取與系統操作，橫跨電子郵件、網站、試算表，以及 ERP 等業務軟體，並自動轉化為可重複執行的工作流程。專業人員可進一步優化流程，加入規則判斷、迴圈與邏輯來應對潛在的變化和決策。
工作流程設定完成後，機器人即可立即投入運作。企業可依需求設定排程自動執行，或在特定事件發生時即時觸發。舉例來說，當需要歡迎新進員工時，機器人會依照既定腳本，自動執行完整的到職流程，就像人工操作一樣，但通常速度較快，且不會出錯。機器人能從招募系統蒐集新員工的資料，建立使用者帳戶、電子郵件與系統存取權限，發送歡迎郵件與設備或資源設定的操作說明，並產生所有必要的合規文件。如果機器人無法從頭到尾完成整個流程，也能將該作業交由人工處理。
核心技術應用
建置基礎機器人的常見方式之一，是透過 RPA 軟體「觀察」並記錄人員的操作行為。企業也可部署任務探勘工具，記錄使用者在各種應用程式中的互動行為 (例如點擊、鍵盤輸入與資料填寫)，以找出適合導入 RPA 的重複工作。流程探勘工具則更進一步，透過分析企業系統中的事件日誌，將端到端流程視覺化，協助確定哪些流程能帶來可觀的自動化投資回報。
針對較為複雜的自動化需求，可使用如 Python 或 JavaScript 等程式語言來開發流程。這些語言可透過 API 與系統串接，進行資料匯入與匯出，並結合光學字元辨識、物件偵測，以處理涉及掃描文件的流程，同時整合 AI 代理。RPA 在此基礎上進化為智慧自動化，AI 的導入讓系統得以處理結構化程度較低的資料，並做出基本的決策。
RPA 工具本身通常支援無程式碼與低程式碼的腳本設計；如果建置於雲端架構中，這些腳本即可跨多種資料來源運作。事實上，雲端 RPA 已成為重要趨勢。雲端不僅可提升可擴展性，也讓機器人更容易連結各類應用程式與資料來源。
最後，隨著企業部署的機器人數量持續增加，因此需要集中化的管理機制。協調管理工具可提供統一的控制介面，負責分派工作給可用的機器人、管理存取憑證，並提供機器人效能的詳細日誌與分析。
AI 與 RPA 的結合方式
AI 與 RPA 主要透過兩種方式協同運作。首先，AI 代理可以使用 RPA 來完成其指派的任務。舉例來說，如果 AI 代理負責驗證並處理傳入文件，則可先檢視試算表，判斷檔案格式是否符合企業的標準格式；如果需進行轉換，便可啟動 RPA 腳本，自動完成相關作業。
其次，RPA 腳本可內建規則，當遇到特定情況時暫停流程，並請求人員或 AI 代理介入。在預設情況下，系統可能會要求人工審核與決策。但 RPA 也能改由 AI 代理評估當下狀況，並判斷該如何完成該任務。
AI 自動化應用範例
以 AI 客戶服務聊天機器人結合 RPA 腳本處理產品退貨為例。聊天機器人先接收客戶提交的退貨申請表，並透過 RPA 驗證退貨原因是否合理。然而，在「退貨原因」的下拉選單中，通常會有一個「其他」選項，並搭配文字欄位，讓客戶自行說明問題。由於這類內容屬於非結構化資料，且缺乏明確的後續處理規則，因此 RPA 通常會暫停流程，並標示為需人工審核。藉助 AI，RPA 便可呼叫大型語言模型 (LLM) ，分析過往客戶選擇「其他」時的處理方式。根據 LLM 的判斷結果，系統即可自動決定接受退貨、拒絕退貨，或將案件升級交由客服人員處理。
RPA 的優勢
透過 RPA 推動系統化自動化能帶來許多優勢，其中主要體現在提高效率和減少錯誤方面。RPA 具備高度彈性，能靈活整合各類系統，無論是內部營運應用程式，或面向客戶的軟體皆適用。以下總結了 RPA 最常見的優勢。
- 節省成本：RPA 能更快速完成任務，同時釋放人力投入更高價值的工作。錯誤減少，也意味著花在查找與修正問題的時間更少。此外，企業可依需求彈性擴大或縮減 RPA 的使用規模，無須承擔招募與培訓新員工的相關成本。
- 減少錯誤：上述高度耗時的人工作業，往往伴隨人為錯誤的風險。以資料輸入流程為例，將客戶資訊從表單匯入完整檔案時，人工資料輸入可能涉及打字或複製/貼上操作，非常容易出錯。機器人則會嚴格依照預先定義的腳本執行流程，確保作業準確。
- 提高效率和生產力：RPA 專為自動化規則導向的流程與步驟而設計，這類流程通常包含多個步驟且相當耗費人力，例如資料輸入、表單填寫或報表生成。當 RPA 在雲端環境中運行並可廣泛存取資料時，便能橫跨整個企業運作。同時，機器人可 24 小時不間斷執行，速度也遠勝人工。
- 嚴格的可稽核性：機器人經過編程，能夠精確地遵循流程，有助於確保符合法規要求與內部政策，並建立清楚、可稽核的記錄。
RPA 的局限性
雖然 RPA 在許多情境中表現出色，但在整合與功能層面仍存在一定限制。以下是 RPA 面臨的一些常見挑戰。
- 僅適用於可重複的任務：RPA 機器人最擅長處理以規則為基礎、重複性高且結構明確的任務，並不適合需要判斷力、批判性思考或創意解決問題的流程。如果流程中存在大量例外情況，或仰賴非結構化資料 (例如解讀客戶選擇「其他」作為退貨原因時的文字說明)，在缺乏更進階 AI 代理協助的情況下，傳統 RPA 機器人往往無法順利完成任務。
- 缺乏適應性：如果選單、介面或系統發生變動，可能會干擾 RPA 機器人的運作，導致流程中斷或產生錯誤結果。要讓 RPA 輸出高品質結果，執行環境必須長期保持一致。當因導入新軟體或流程更新而改變既有工作流程時，RPA 機器人未必能自行調整。其中的原因在於，雖然 RPA 可以透過人工示範「學習」流程，但機器人通常需要人工重新編程才能應用新的規則。
- 可擴展性挑戰：由於 RPA 通常在沒有 API 的情況下運行，其輸出與可擴展性往往受限於原本的特定情況。要為某一 RPA 功能打造更具規模化的做法，取決於自動化目標與相關軟體本身的專屬程度，以及是否能將流程步驟回歸為更通用、可重複運用的設計。
- 安全考量：機器人在執行任務時，往往需要廣泛的系統存取權限與高權限憑證。由於單一機器人可能同時操作多個高度敏感的應用程式，一旦帳戶遭到入侵，便可能成為攻擊者進入系統的入口，進而竊取資料、中斷營運或進行詐欺行為。關鍵風險控管重點包括：憑證的安全儲存、防止機器人邏輯遭惡意竄改、完整且可追蹤的稽核記錄，以及能嚴格控管存取權限的治理架構。
- 前期成本：RPA 經常應用於缺乏 API 支援的環境，這也意味著導入過程可能涉及較為複雜的設定需求，進而提高初期建置與後續維運成本。其中一個因應方式是選擇內建 RPA 功能的雲端服務，這些服務無須複雜的設定，即可提供更廣泛的應用範圍、更強大的協作能力，以及更完整的功能。
RPA 的類型
RPA 主要可分為兩大類：半自動 (Attended) 與全自動 (Unattended)。然而，能夠結合自動化效率與人為判斷力來處理複雜問題的混合式 (Hybrid) 方案也日益受到企業青睞。讓我們來看看這三種類型。
- 全自動 RPA
在全自動 RPA 模式中，機器人需由人工觸發，作為一種按需使用的工具。例如，RPA 機器人可以作為資料分析師的其中一個工具，用於對資料集進行標籤轉換。由於分析師需要先檢查原始資料，因此轉換過程並非完全自動。分析師完成檢查後，會呼叫 RPA 程式碼來自動執行轉換任務。 - 全自動 RPA
全自動 RPA 可將流程完全自動化，作為工作流程的一部分。機器人全天候待命，並在流程觸發條件達成時立即執行。線上零售是全自動 RPA 的常見應用場景，系統可在客戶完成購買後，自動產生收據，並即時透過電子郵件或簡訊發送給客戶。 - 混合式 RPA
混合式 RPA 結合了半自動與全自動模式的優勢。在混合模式中，機器人負責處理符合特定邊界和參數的預期任務和項目。當出現異常值和潛在問題時，這些項目會被標記為需要人工介入。審核人員必須做出判斷，才能將任務推進到工作流程的下一個階段。
以下透過混合式 RPA 的客服聊天機器人為例，說明其如何優化退貨授權流程。全自動 RPA 可以處理符合特定條件的退貨申請，例如購買日期、商品狀態和商品類型。但如果客戶輸入的資訊不明確，聊天機器人會將該任務標記為需要人工介入，以審查是否應批准退貨。在這樣的應用場景中，系統可自動處理大部分任務以提升效率，同時保留人工判斷空間，依據客戶終身價值或商品再銷售性等因素做出決策。
關於 RPA 的常見迷思
雖然機器人流程自動化不像機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 那樣經常出現在大眾話題中，但它其實是一項強大且被許多企業高度仰賴的關鍵技術。在許多方面，RPA、ML 與 AI 彼此相輔相成，應用場景也經常有所重疊。對 IT 團隊而言，關鍵在於瞭解各種技術的應用場景，同時釐清以下兩個關於 RPA 的常見迷思。
- RPA 經常被誤認為是 AI 決策。AI 決策結合了預設規則、訓練資料與學習後的推理能力。AI 能自行評估並持續優化流程與邊界，並隨時間逐步進化。相較之下，RPA 是建立在高度明確的規則型工作流程之上，並不具備推理或自我優化的能力。RPA 嚴格遵循工作流程。因此，在沒有 AI 輔助的情況下，RPA 並不適合用於需要解釋、推論或判斷的任務。
- RPA 嚴格依照預先定義的規則運作。雖然 RPA 流程通常以靜態且明確的規則為基礎，但這並非絕對必要。RPA 也能透過記錄使用者反覆執行的操作步驟，並加以複製與自動化。例如，當使用者在影像編輯軟體中反覆進行相同的解析度轉換操作時，RPA 工具可以記錄並自動執行這一流程。不過，這類方式的彈性仍有限。在同樣的例子中，如果軟體的使用者介面或選單選項發生重大變更，RPA 腳本通常無法在沒有人工介入的情況下自行調整。
RPA 與 AI：瞭解兩者的差異
RPA 與 AI 的差異，可類比為技術人員與工程師之間的不同。兩者對營運成功都同樣重要，也都具備專業技術背景，但各自遵循的邏輯與目標並不相同。技術人員依照既定規則執行步驟、遵守邊界，以快速且精準地完成流程；工程師則不僅能完成相同工作，還能處理例外狀況與偏差，並進一步檢視流程是否有改進空間。
- RPA 透過預先定義或從重複操作中觀察到的規則，自動化執行重複的任務。。其核心目標是將可重複、以規則為基礎的流程 (例如一連串選單點擊) 自動化，以完成特定功能。在許多方面，RPA 類似 Excel 中的巨集 (Macro)，但 RPA 的流程更具彈性、建置更容易，也更適合跨應用程式運作。然而，由於 RPA 嚴格遵循流程和規則，其適應性也受到限制。
- AI 能從資料中學習，並根據洞察做出決策。與 RPA 類似，AI 可以從預先定義的指引開始，也可以透過觀察或訓練開始。然而，RPA 與 AI 之間的關鍵差異在於，AI 將這個初始步驟視為起點，而非終點；在既有指引的基礎上，AI 會透過學習結果所形成的回饋循環持續演進與優化。這樣一來，AI 能夠從資料模式中學習，從而在未經明確指示的情況下，做出更細緻的決策或將更多選項整合至工作流程中。
結合 RPA 與 AI，實現智慧自動化
什麼是智慧自動化？簡單來說，就是將 RPA 等自動化流程與 AI 結合，充分發揮兩者的優勢。這種組合讓自動化能以規則導向的方式提升效率、減少人工負擔，同時由 AI 自主判斷何時執行這些流程。以下是兩個智慧自動化的實際應用範例：
- AI 驅動的資料分析結合 RPA，實現自動化報告：RPA 腳本可用於觸發報告的自動生成，而報告內容則可透過 AI 驅動的資料分析進一步強化。藉由 AI 對資料進行處理與分析，RPA 腳本能根據即時資料產出更精準、洞察更深入的報告。以這種方式結合 AI 與 RPA，可大幅縮短工作流程兩端所需的時間與步驟。
- 使用自然語言處理 (NLP) 處理非結構化資料，再交由 RPA 機器人處理：當資料以電子郵件、日誌或其他文字型態的非結構化格式呈現時，NLP 可先對內容進行解析與整理，使其符合應用需求。舉例來說，如果智慧自動化的目標是從回饋表單中進行情緒分析，具備 NLP 功能的 AI 可以先處理文字內容，進行分類、統計並標記重點；接著，RPA 再處理這些結構化的資料，用於生成報告。
使用 RPA 的主要產業
RPA 自動化可廣泛應用於各種職能與產業，協助減少浪費、提升績效並提高準確性。以下列舉了一些實際應用，說明部分產業如何成功將 RPA 整合至工作流程中：
- 金融：金融業產生大量結構化資料，這正是 RPA 最擅長處理的領域。RPA 可將許多勞力密集、高重複性的工作轉化為近乎即時的自動化流程，例如資料輸入、文件驗證、標籤格式處理等，這些工作皆依賴明確定義的規則、步驟與邊界。除了大幅提升效率外，RPA 也能消除人工輸入所可能產生的錯誤，進一步提高資料準確性。
- 醫療：醫療機構可將 RPA 應用於面向病患和內部營運的各個環節。對病患而言，預約登記、檢查或檢驗結果通知、回診提醒等流程自動化，有助於簡化程序並改善整體體驗；對醫療人員而言，RPA 可加速不同電子病歷 (EHR) 格式的資料整合，以及出院後的照護管理。在營運層面，RPA 亦能支援從班表最佳化到供應鏈與庫存管理等各類需求。
- 零售：無論是線上、實體門市，或是線上線下整合的零售模式，RPA 都能大幅改善營運。透過將 RPA 融入庫存與供應鏈管理，零售商可即時掌握庫存與出貨狀況，讓主管能更快做出實務調整。此外，RPA 也能自動化多項面向客戶的流程，包括退貨與退款處理、發票建立與寄送，以及行銷電子郵件與簡訊管理。
RPA 的應用案例
RPA 可廣泛應用於各行各業，以自動化企業流程，無論是內部營運或對外的客戶互動皆適用。企業運用 RPA 的方式幾乎沒有限制，只要是具備明確步驟、可重複執行的流程，都非常適合導入 RPA。以下是幾個跨產業最常見的 RPA 應用情境：
- 客戶支援：由 RPA 驅動的聊天機器人可處理多數常見且流程化的客戶服務需求，例如資料查詢、退貨與退款申請，以及客戶回饋處理，只要相關步驟清楚且結構化即可。對多數企業而言，大部分客服工作都遵循標準流程，RPA 能有效承擔這些任務，讓人工客服專注於更複雜的問題。
- 人力資源：人力資源部門需處理各式各樣的流程，而這些流程大多可透過自動化大幅優化。員工體驗的幾乎所有方面都涉及可重複的人力資源流程，包括入職培訓、個人資料輸入、培訓流程，甚至離職清單等。RPA 功能可以自動化處理其中的大部分流程。
- 軟體更新：RPA 可透過自動化全網路的軟體更新流程，大幅減輕 IT 團隊的工作量。藉助 RPA，系統可自動檢查可用更新並執行安裝作業，將對員工時間與資源的需求降至最低。
RPA 導入挑戰
雖然 RPA 能為流程自動化與組織效率帶來顯著效益，但企業在導入過程中仍可能面臨一些常見挑戰。所幸 RPA 已是一項成熟的技術，能透過主動策略克服多數問題。
- 與舊版系統整合：現代應用程式通常能與 RPA 順利整合，但舊有系統 (尤其是部署於內部環境的系統)，常因連線介面不一致與 IT 環境複雜而面對困難。IT 團隊可事先進行相容性評估，並視需求透過中介軟體或客製化連接器來彌合 RPA 平台與舊版或自訂應用程式之間的差距。
- 員工抗拒與變革管理：自動化的導入可能引發員工對工作被取代的焦慮，進而產生抗拒情緒，影響專案推動。因此，完善的變革管理至關重要。管理層應清楚溝通 RPA 的目標，強調其角色在於承接重複性工作、強化員工的能力，讓員工能專注於更具創造性與高價值的任務，而非取代人力。
- 流程變動管理與機器人維護：RPA 機器人依特定流程設定運作，如果底層應用程式或流程發生變化，即使只是按鈕位置改變，都可能導致自動化失效。因此，持續維護不可或缺。企業需建立完善的治理機制，定期監控機器人運作並更新腳本，以確保準確性並避免因中斷而造成成本損失。
成功導入 RPA 的最佳實務
RPA 能有效優化企業流程，但成功的關鍵在於規劃與系統整合。企業通常會先從既有流程中找出穩定且可重複執行的工作項目著手。確定目標流程後，企業可以採取一些步驟來確保自動化順利推動。
- 整合可設定性：成功的 RPA 開發會盡量減少將特定變數與設定寫死在程式碼中，例如檔案路徑或收件者電子郵件。這些項目應設計為可由流程負責人輕鬆設定，不需要開發人員重寫程式碼和腳本。
- 專注於可重複使用性：許多 RPA 步驟都是通用且可重複的，例如登入、寄送通知郵件或格式轉換。透過模組化設計，這些元件可在其他流程中重複使用，這樣做既能加快未來 RPA 流程的開發速度，又能創建組織的可重複性和存取權限標準。
- 預期並容錯：由於 RPA 依規則運作，非預期偏差或應用程式變動可能影響流程。雖然部分錯誤可能導致流程中斷，但現代 RPA 軟體可透過預先設計的容錯機制處理常見問題，如伺服器逾時。例如，可在記錄錯誤細節後跳過該項目，並交由人工審核。
- 規劃 AI 整合：結合 AI 後，RPA 可處理更複雜的非結構化資料，深入瞭解情境並管理例外情況，進而支援更完整的端到端流程自動化，例如處理多種發票格式或解析電子郵件中的客戶情緒。
運用 Oracle RPA 解決方案，增強自動化流程
RPA 提供可靠且一致的自動化技術，使其成為任何 AI 代理工具包的理想選擇。Oracle Integration 是 Oracle 的統一業務自動化平台，提供預先建置的整合、嵌入式最佳實務和視覺化開發體驗，協助您充分運用 RPA 和其他自動化工具。藉助 Oracle Integration 解決方案，客戶可以建立混合自動化流程，該流程包含 API 主導的整合、機器人、AI 代理和人機協作流程。
隨著 AI 的加持，我們正邁入 RPA 驅動生產力的新時代。RPA 一向擅長透過模擬人類操作，自動化重複且結構化的工作，而結合 AI 的 RPA 能完成更多工作。對企業而言，現在的挑戰是擴大思考 RPA 的應用範圍：可先透過試點專案展示當前 RPA 技術的價值，爭取各部門領導的支持，並規劃將此技術作為代理型 AI 的關鍵驅動力。
瞭解企業如何透過 AI 代理提升生產力，自動化關鍵流程。
RPA 常見問題
RPA 能否用於自動化處理非結構化資料任務？
雖然 RPA 最適合用來處理結構化資料與固定規則，但其應用場景可以進一步擴展。然而，要處理非結構化資料 (例如、影像、圖像)，則需要其他工具將資料轉換為 RPA 可使用的結構化定義。例如，NLP 模型可分析非結構化文字，為其分類與加上標籤，RPA 再利用這些資料生成報告；同樣，文件圖像可透過光學字元辨識 (OCR) 將表格轉為結構化資料，供 RPA 進行分析。
在企業內部擴展 RPA 時，主要需要考慮哪些因素？
RPA 可以擴展到整個企業，但需要謹慎規劃。成功關鍵包括所選 RPA 工具類型、自動化機會數量、現有資料互通性、處理資源，以及對機器人維護的監控能力。企業應先進行全公司流程分析，找出自動化機會，再與公司現有的其他 IT 工具和資源進行配對。在更微觀的層面上，RPA 開發團隊應應保持模組化、可重複使用性與靈活設定，以便導出 RPA 腳本，並簡化資源使用、整合及整體可擴展性的評估。
RPA 如何與其他自動化技術整合？
RPA 可以多種方式與其他自動化技術結合，形成所謂的智慧自動化。例如，RPA 可作為 AI 代理的工具，幫助達成目標。在流程中，如果遇到複雜或不確定的輸入時，先呼叫 AI 模型作出決策，再繼續後續流程；在其他案例中，AI 模型先進行分析或非結構化資料處理，再將結果輸入 RPA 生成報告的結構化流程中。