2026年7月25日 · ISZ.AI Solution Architecture Team

為什麼RPA總是卡在「例外處理」：企業導入AI Agent前該懂的事

AI Agent 與 RPA 差異用一句話來說，就是「照規則跑」跟「看狀況判斷」的差別。RPA是一種評價兩極的工具——用對場景會覺得「還好有導入」，用錯場景則會覺得「根本不能用」。

處理重複性高的定型作業，例如每次都從同一個畫面抓同一種資料再貼到別的系統，RPA確實表現不錯。但業務現場一定會出現「例外」：不同客戶用不同格式的單據、SaaS系統無預警改版的畫面配置、需要靠人判斷的模糊案件。每次遇到這些狀況，RPA就會卡住，得靠人工介入處理。

結果就是「本來想靠RPA省人力，最後卻花更多時間在維護RPA」的抱怨，在許多企業的IT與營運團隊之間並不少見。

RPA會卡在哪裡

RPA本質上是一套「If-Then」規則集。符合條件的情境，它能精準執行；一旦超出規則範圍，就完全無法應對。

實務上常見的「規則外」情境包括：

每次遇到這些狀況都得重寫腳本，RPA維運人員的工作量也就跟著慢慢堆積。

AI Agent是以LLM（大型語言模型）作為推理引擎，運作方式是「理解當下情境、做出判斷，再呼叫需要的工具去執行」。

如果說RPA是「照著操作手冊執行的機器人」，AI Agent就更像是「看得懂手冊、也能依情況判斷該怎麼做的員工」。

一旦AI要自主判斷，就一定會遇到「出錯的話算誰的責任」這個問題——這是RPA時代不曾出現過的議題。

實務上有兩個做法：

設置Human-in-the-Loop（人工確認節點） 金額較大的付款、合約異動、信心分數低於一定門檻的案件，不直接自動執行，而是先請負責人確認。重點不是把所有流程都自動化，而是清楚劃分「AI可以自行處理的範圍」與「必須由人判斷的範圍」。

保留完整稽核紀錄 記錄AI Agent每一步「參考了哪些資訊」「呼叫了哪個API」「做出什麼判斷」。事後能夠追溯，一旦出狀況，調查成本就能大幅降低。

客服第一線應對 參考過往互動紀錄與產品資訊，自動產生回覆草稿，縮短客服人員的處理時間。標準做法是簡單詢問全自動完結，複雜案件才轉交真人處理。

發票與單據核對、系統輸入 用AI-OCR讀取格式不一的發票，再與後台系統資料比對。只有出現差異時才通知負責人，大幅縮減人工檢查的工作量。

競品調查、報告自動產出 定期蒐集並彙整網路上的公開資訊，整理成指定格式後推送到Slack或Teams等內部溝通工具，把原本花在資訊蒐集上的時間省下來做其他事。

不需要把現有的RPA全部換掉。定型作業維持RPA運作，例外處理較多、或需要橫跨多套系統的流程改用AI Agent，這種混合式架構才是現實中可行的做法。

ISZ.AI協助企業建置能與既有RPA及企業系統（如Salesforce、ServiceNow、SAP等）串接的客製AI Agent。如果貴公司正面臨「RPA維護耗掉太多人力」或「想嘗試更複雜的自動化」的狀況，我們可以先從盤點現況開始協助。

現有的RPA需要全部換成AI Agent嗎？ 不需要。定型作業運作順暢的部分可以保留RPA，只把例外處理較多、或橫跨多套系統的流程交給AI Agent，這種混合式架構在投資金額與轉換風險上都更務實可行。

AI Agent一定要透過API串接嗎？只能靠畫面操作的舊系統也能用嗎？ 有API可用的系統，串接會更穩定。但對於只能靠畫面操作的系統，也可以採用類似RPA的方式，由AI Agent代為操作畫面，只是處理速度與穩定性會略遜於API串接，建議視情況逐步推動系統API化。

導入需要多久時間？ 視業務範圍與需要串接的系統數量而定。若已確認可透過API與既有系統串接、且範圍是單一業務流程，通常數週到一個月左右就能啟動PoC。橫跨多套系統、或判斷標準本身還不清楚的業務，則需要更多時間釐清需求。

AI Agent判斷錯誤的話，責任算誰的？ 與其糾結「算AI還是算人」，實務上更有效的做法是事先劃清哪些情境可以自動執行、哪些一定要經過人工確認。金額較大的付款或合約異動不自動執行，並保留AI參考資訊與判斷依據的稽核紀錄，一旦出問題，調查成本就能控制在合理範圍。