AI automation 會取代員工嗎？
通常是把重複工作交給系統，讓員工專注處理需要判斷的個案及客戶關係。
甚麼是 AI automation？
AI automation 是在業務流程中加入人工智能，令系統能讀懂文件、理解查詢內容、作出分類或草擬回覆，再交由現有系統或真人完成下一步。它不是要取代所有人手，而是把重複而耗時的部分交給機器，讓同事處理需要判斷的個案。
與單純使用聊天工具不同，AI automation 會接入企業的郵箱、文件庫、企業資源規劃及客戶關係管理系統，並有清楚的規則決定何時自動處理、何時交給真人。
與傳統流程自動化的分別
| 方面 | 傳統規則式自動化 | AI automation |
|---|---|---|
| 適合的輸入 | 固定格式、結構化數據 | 電郵、掃描文件、自由文字 |
| 處理變化 | 格式一變便失效 | 能理解不同寫法 |
| 決策 | 只按預設規則 | 提出建議並附信心程度 |
| 人手角色 | 處理例外 | 覆核建議及處理例外 |
| 維護 | 修改規則 | 更新指示、測試資料及規則 |
適用場景
文件處理
讀取發票、提單、報關文件及申請表格，抽取資料並輸入系統。
客戶查詢
分類中英文電郵及網上表格，草擬回覆或轉交相關部門。
財務後勤
對數、跟進欠款、整理費用報銷。
人事行政
處理假期申請、回答政策問題、準備入職文件。
物流及貿易
核對貨運文件、追蹤貨件狀態、通知客戶延誤。
合規檢查
比對合約條款、找出缺漏文件。
導入步驟
- 揀選業務量大、規則相對清楚的流程
- 量度現時處理時間、錯誤率及積壓
- 以過往個案建立測試資料
- 先以建議模式運行，由同事確認每一項結果
- 按量度結果逐步提高自動處理比例
- 設立監察及定期檢討
開始時寧可保守：先讓系統處理信心高的個案，其餘交給真人，再按數據逐步擴大範圍。
例子：物流公司的提單處理
一間香港物流公司每天處理數百份來自不同船公司及代理的提單和貨運文件，格式各異。過往由同事逐份輸入系統，旺季時經常積壓。導入 AI automation 後，系統讀取文件、抽取收貨人、貨品、件數及重量等資料，並與訂艙紀錄比對；資料一致且信心高的文件自動入帳，有差異的則標示原因交給同事處理。試行三個月後，公司量度每份文件的平均處理時間、自動處理比例及錯誤率，並據此決定擴展到報關文件。
人手覆核的設計
好的自動化流程會清楚界定哪些情況必須由真人處理：金額超過上限、客戶投訴、法律或合規相關內容，以及系統信心不足的個案。同事看到的應是系統的建議連同依據，而不只是一個結果，這樣覆核才快而可靠。
私隱與數據保安
自動化流程經常處理客戶姓名、聯絡方法、身份證明文件等個人資料，須符合《個人資料（私隱）條例》的要求：只收集所需資料、按原定目的使用、設定保存期限並做好保安。私隱專員公署就人工智能發出的指引亦建議進行風險評估及保留人為監督。應清楚記錄數據在哪裡處理，以及哪些供應商能接觸到這些數據。
常見錯誤
- 一開始便想全自動化，沒有建議模式
- 沒有量度現時的處理時間，無法證明成效
- 測試資料只有「乾淨」的個案
- 忽略例外個案的處理流程
- 沒有人負責維護指示及規則
UberGPT 的角色
UberGPT 正在開發 AI Orchestration Layer，用以協調模型、代理、企業數據及應用程式，可作為多個自動化流程的共同基礎。UberGPT 正處於市場推出的初期階段，功能及整合須在每個項目中確認。
延伸閱讀
常見問題
第一個流程需時多久？
範圍清晰的流程一般數星期至數個月便可試行。
可以處理中英夾雜的文件嗎？
可以，但測試資料必須包括這類真實文件，並分開評估準確度。
需要更換現有系統嗎？
一般不需要；AI automation 會連接現有郵箱、文件庫及業務系統。