隨著近兩年AI 技術迅速發展，企業迎來了流程改善的新機遇，但同時也面臨前所未有的挑戰。AI 工具如雙刃劍，為企業帶來效率提升和成本降低的潛力，卻也伴隨著資訊過載、工具選擇困難以及技術落地的難題。在這個資訊爆炸的時代，如何有效篩選出最適合的 AI 解決方案，成為企業在數位轉型道路上不可忽視的議題。

企業流程改善的核心在於解決效率低下和資源浪費的問題，但在面對海量的數位工具時，許多企業往往迷失方向，甚至淪為「為技術而技術」。真正的挑戰在於，企業如何將 AI 工具內建於流程改善的實踐中，讓技術不僅是輔助工具，更是提升業務價值的核心引擎。

本篇文章旨在為企業提供一套清晰的實用方法論，協助企業充分發揮 AI 的潛力，從流程自動化到數據驅動的決策優化，探索 AI 與流程改善的深度結合。同時，我們將分析 AI 帶來的機會與挑戰，為企業展開一幅嶄新的流程改善藍圖，確保每一步都邁向效率提升與競爭力增強的目標。

一、AI 如何改變流程改善的遊戲規則？

1. 自動化提升效率：從日常工作中釋放人力資源

AI 技術以其強大的自動化能力，顛覆了傳統流程管理的模式。透過運用流程自動化工具，如機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA），企業可將重複性、低價值的任務交由 AI 處理，釋放人力資源投入到更具創造性的工作中。例如，發票處理、數據錄入等繁瑣的作業，AI 可大幅縮短作業時間，提升整體效率。

2. 數據洞察賦能決策：用 AI 尋找流程瓶頸並優化策略

AI 的數據分析能力為流程改善提供了新的可能。透過運用機器學習演算法，企業可以快速分析大量數據，找出流程中的瓶頸與低效環節。例如，供應鏈管理中，AI 可即時監控物流數據，快速預測並解決潛在問題。這種數據驅動的方式，讓企業的決策不再依賴經驗，而是基於精準數據做出最佳選擇。

3. 流程可視化與透明度：讓每一個環節都更清晰

AI 的流程探勘工具（例如Process Mining）能夠完整記錄業務流程，將原本隱藏在不同系統中的數據串聯起來，以視覺化方式呈現流程運作情況。透過這種透明化的方式，管理者能輕鬆辨識流程中的效率缺口，進而提出針對性的改善措施。

（了解更多：企業缺工議題有解了？透過Process Mining優化作業流程，實現人才供給與配置最佳化）

4. 個性化服務提升競爭力：以 AI 為基礎重塑顧客體驗

AI 的應用不僅局限於內部流程，還能優化對外的顧客服務。透過自然語言處理（NLP）和客製化推薦演算法，企業可為顧客提供更個性化的服務。例如，零售業利用 AI 進行精準行銷，根據顧客偏好推薦產品，大幅提升購買轉換率。同時，AI 驅動的客服機器人可即時回應客戶需求，提升整體滿意度。

AI 的引入正深刻改變流程改善的方式，從效率提升到決策優化，再到客戶體驗的提升，為企業帶來全新的競爭優勢。這些技術的結合，讓流程改善不僅是一種技術選擇，更成為企業戰略的重要一環。

二、流程改善的3步驟：如何啟動 AI 驅動的轉型？

1. 確立目標與需求

成功的流程改善始於清晰的目標設定和需求分析。企業應從整體戰略出發，明確流程優化的核心方向，避免陷入「為技術而技術」的迷思。可以運用 ECRS 法則（排除、合併、交換、簡化），找出流程中多餘或低效的環節，將資源集中在最需要改進的地方。例如，零售業可以將目標聚焦於縮短訂單處理時間或提升庫存管理效率，確保每一項技術應用都能帶來實際效益。

2. 組建跨部門協作團隊

AI 驅動的流程改善涉及多個領域，僅靠單一部門無法完成。企業應組建由 IT、人力資源、業務和數據分析等專才組成的跨部門專案團隊，以確保在不同領域的專業知識支持下，流程改善計劃得以順利推進。為促進協作，建立透明的溝通機制至關重要。定期召開跨部門會議，解決資訊斷層問題，並確保所有成員對於改善目標和進度保持一致。

3. 選擇合適的 AI 工具

企業需要根據實際需求與資源，選擇適合的 AI 技術和工具。例如，小型企業可選擇成本較低且易上手的自動化平台，而大型企業則可運用進階的生成式 AI 和數據分析解決方案。此外，建議採取小規模試點的方式，先在單一部門或流程中進行測試，根據結果進行調整後再全面推廣。這種逐步推進的方法能有效降低風險，並確保技術應用符合業務需求。

透過以上三個步驟，企業可有效啟動 AI 驅動的流程改善轉型計劃。從目標設定到團隊協作，再到技術選擇，每一步都為實現流程優化奠定堅實基礎，助力企業在數位化浪潮中實現長足發展。

三、AI 流程改善中不可忽視的挑戰與風險

1. 數據安全與隱私問題

AI 的應用需要大量數據支持，但這也帶來了數據安全和隱私的風險。企業在收集和存儲數據時，需制定嚴格的政策，確保數據的合法性與合規性。例如，在客戶數據的使用上，應遵守各地的隱私法規，如歐盟的 GDPR 或台灣的個資法，避免因數據濫用而引發法律糾紛。此外，企業還應投資於安全技術，例如數據加密和存取權限控制，確保數據免受駭客攻擊。

2. 人才與技能的短缺

AI 工具的應用雖然能簡化流程，但其操作和管理仍需要專業技能。企業在推進 AI 流程改善時，常面臨技術人才短缺的問題。解決這一挑戰的關鍵在於員工培訓，企業應針對不同層級的員工提供量身定制的學習計劃，例如教導業務人員如何運用 AI 工具進行數據分析，或讓管理層理解 AI 在流程改善中的應用場景。此外，企業可以與外部專業顧問合作，彌補內部技能短板。

3. 文化變革的推動

流程改善不僅是技術問題，更是文化變革的挑戰。AI 的導入往往會改變員工的工作方式，可能引發對新技術的抗拒心理。企業需通過內部宣導，向員工闡明 AI 流程改善的價值與必要性，減少對技術變革的排斥。同時，應建立支持創新與變革的企業文化，讓員工從心理上接受技術的應用，並積極參與流程優化。

4. 持續優化與迭代

AI 流程改善並非一次性的計劃，而是一個動態的優化過程。企業需要定期檢視流程改善的成效，根據數據驅動的結果進行策略調整。例如，製造業企業可根據生產數據，持續改進生產線的自動化程度，確保流程效率的最大化。持續的迭代不僅能提升流程改善的長期效益，也能讓企業在市場變化中保持競爭力。

在推進 AI 流程改善的過程中，企業需認識到這些挑戰的存在，並採取主動策略來化解風險。只有在應對數據安全、人才培育、文化變革與持續優化上取得平衡，企業才能真正實現 AI 流程改善的潛力。

先行智庫的成功實踐：內部AI變革與客戶流程改善的雙重突破

先行智庫始終將自己視為AI變革的實踐者與推動者。我們不僅在內部流程中積極採用AI技術來提升效率，更憑藉豐富的實踐經驗，為客戶提供量身定制的流程改善解決方案。內部，我們導入生成式AI和自動化平台，優化數據處理與決策流程，實現從營運到管理的全面數位轉型。這不僅縮短了內部流程週期，更顯著提升了資源利用率。

面對客戶，先行智庫深知每家企業在流程再造中的痛點，因此採取「技術與業務雙向對接」的策略，協助客戶打造無縫整合的解決方案。我們的團隊以IT與非IT部門之間的橋樑角色，提供清晰的溝通框架和生成式AI技術支持，確保每項技術落地符合業務需求。

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