讓流程自己運轉，AI 自動化流程從華苓 Agentflow 開始

企業談 AI，多半從模型、工具或自動化技術開始。但真正能產生營運價值的 AI，從來不是「多一套系統」，而是「讓流程自己運作、讓任務自動完成、讓組織不再依賴人力追著工作跑。」這，才是 AI 自動化流程的本質。

華苓多年深耕企業轉型實務發現，企業導入 AI 成效不彰，關鍵往往不在技術，而在基礎治理能力不足：

最終，AI 只能停留在零散應用，成為「點狀工具」，而非真正驅動營運的「組織能力」。

為什麼多數 AI 專案停在實驗階段？關鍵在於缺乏流程中樞

因此，我們提出一條更務實、可落地的方法論：「以華苓 Agentflow企業流程管理為流程中樞，結合 EIM 知識治理與 RPA 自動執行，逐步建構企業級 AI 自動化流程體系。」

但你可能會問，為什麼企業需要「流程中樞」思維，而不是單點 AI？許多企業嘗試用 RPA 自動點擊操作、用 AI 做文件辨識、用 Chatbot 回答問題，可這些都只是「任務自動化」。真正的挑戰是：

若沒有一個能統籌流程、協調角色、承接治理規則的核心平台，AI 永遠只是輔助工具，而非營運主力。這也正是華苓 Agentflow 下一步帶給成為 AI 流程的控制中樞的應用目標。

清楚所在位置，才能知道正確下一步

華苓 AI 自動化流程五步驟落地法，是我們在大型企業與政府專案中反覆驗證的導入路徑，可協助企業判斷目前階段與下一步策略。

Step 1 – 釐清需求，找出最適合自動化的場景

AI 並非從最複雜開始，而是從高重複 × 高規則 × 高耗時的優先盤點，此階段目標只有一件事，把混亂流程說清楚。

Step 2 – 拆解流程，將任務模組化

流程若只存在於人腦，就無法自動化。故必須拆解，當流程被模組化後，才具備可設計、可追蹤、可自動化、可優化等後續可由AI接手的特質，這也是 Agentflow 的核心能力基礎。

Step 3 – 以 Agentflow 建立流程中樞

這是 AI 自動化真正產生效益的分水嶺，更是成功落地關鍵。華苓 Agentflow 採「代理人導向(AOB)」設計理念，讓流程不依賴個人，而成為可治理的企業資產。

Agentflow 三大角色 :

角色一：流程設計中心

角色二：流程協調中心

角色三：流程治理中心

Step 4 – 三層架構，落地 AI 自動化流程

當流程完成標準化後，下一步不該只是再導入更多 AI 工具，而是建立一套能長期運作、可持續擴展的企業自動化架構。

華苓在大量專案中觀察到，多數 AI 導入停在實驗階段，並非技術不足，而是缺乏整體治理；流程沒人統籌、知識分散各處、任務無法自動執行，最終形成「工具孤島」。

要真正可落地的 AI 自動化，必須同時具備三種核心能力：協調流程 × 掌握知識 × 自動執行

協調流程，Agentflow 企業流程管理平台

負責思考與協調，統籌跨部門流程、定義 SOP 與簽核規則、控管任務順序與例外處理，並即時追蹤進度與權限治理，讓流程不再依賴個人。

掌握知識，Lale EIM 企業即時通訊平台

負責企業記憶與可信資料調用，支援整合語意搜尋與 RAG 應用，確保 AI 能找到正確答案、引用正確資料，提供真正落地的知識場域。

自動執行，AutoMan 流程自動化機器人

負責實際操作與任務執行，包括跨系統資料搬運、ERP 操作與重複性工作自動化，24 小時不中斷運作，成為企業的數位員工。

Step 5 – 測試與優化，小規模試點，快速複製

華苓建議，企業先以單一部門、單一流程、單一場景開始試點，並設定可量化的短期指標，如：

當效益清楚呈現，再快速複製到其他流程，形成單點到全域的自動化擴散模式，快速實現企業級 AI 流程落地。

讓流程自己創造產能

建立以流程為中樞的三層架構後，企業將實現，人負責判斷，系統負責執行，流程自動創造產能。