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隨著 AI 代理（AI Agent）時代來臨，企業開始導入各式各樣的 AI 工具，最常遇到的挑戰並非 AI 工具如何使用，而是既有資料、系統與流程能否真正整合。叡揚資訊業務發展顧問部經理劉建萍表示，當企業導入 AI，最大的問題往往不是缺少系統或資料，而是如何讓既有資料、系統與流程有效串接。
「『數位化』並不等於『自動化』。」劉建萍認為，企業的日常工作，往往需要跨部門、跨系統協作，才能完成一整套流程，若資料、流程與系統未能有效串接，工作過程便容易出現斷點，最後仍需透過人工、郵件或電話進行處理與進度追蹤。這就是企業普遍面臨的『系統孤島』或『資訊孤島』問題。因為系統彼此孤立，就會形成流程斷點，讓資料難以真正發揮價值。
即使能夠取得資料，若整體流程仍存在斷點，工作便難以順利完成，因此企業真正需要解決的問題，不只是如何取得資料，更在於能否運用資料進行判斷，並採取下一步行動。
當 AI 真正進入企業流程後，劉建萍認為，將帶來三個明顯改變：首先是提升員工體驗。員工只需提出需求，AI 即可根據現有資訊，協助判斷後續處理方式，有助於降低員工在不同系統之間查找資料、確認規則及判斷下一步工作的負擔。
第二是提升工作效率。過去，資料查詢、分類、通知與進度追蹤等工作多由員工自行處理，但交由 AI 助理處理後，人員可將重點放在關鍵判斷與最終確認，再由 AI 接續執行後續工作與進度追蹤，將節省下來的時間投入更具價值的工作。
最後，AI 應用將從單點協助延伸至端到端流程。劉建萍表示，若企業能進一步完善資料、流程與治理基礎，AI 代理便不再只是完成單一工作，而能串接多個環節，逐步發展為可處理特定領域端到端工作的 AI 專家（AI Specialist），進一步彰顯其應用價值。
對此，叡揚資訊運用 ServiceNow AI 平台，協助企業將 AI 代理整合至既有工作流程，使 AI 能夠取得資訊、協助判斷並推進後續工作，在協助員工完成工作的同時，兼顧資料安全、權限管理與治理要求。
在劉建萍眼中，AI 代理更像是一名「數位員工」，大語言模型則如同它的大腦。它不再是單純回答問題的角色，而是能理解需求、查詢資料、協助判斷並執行後續工作。透過人與 AI 的協作，這名數位員工才能更順利地參與企業日常運作。
她認為，要讓 AI 從單點應用真正進入企業流程，並承擔更多工作任務，必須具備三項基礎條件，那就是「資料」、「流程」與「治理」。
首先，資料必須正確且具備完整的業務脈絡，包括企業政策、規範與業務邏輯，才能讓 AI 理解資料背後的業務意義。即使 AI 能力再強，若缺乏正確且完整的企業資料，仍可能增加判斷錯誤或產生「AI 幻覺」的風險。因此，企業必須先建立明確、可信且具備業務脈絡的資料基礎，AI 才能依據這些資料進行可靠判斷。
其次是流程。當 AI 以數位員工的角色幫忙提出申請、發出通知、派送任務或追蹤進度時，企業本身的流程必須先完成整理、標準化與串接，AI 才能順利參與並推進後續工作。
最後則是治理。當 AI 開始參與企業工作，必須受到企業政策、安全規範與權限機制約束，清楚界定可以做或不能做的事情，以及哪些情況必須交由人員做出最終決定。劉建萍指出，透過治理機制，可依身分、角色與權限控管 AI 的資料存取及操作範圍，並在重要關鍵節點保留人工審核與決策。
除了上述三項條件，劉建萍也強調 AI 行動紀錄的重要性。當 AI 代理協助執行工作時，每一項操作都應完整保存，包括使用哪些工具、採取哪些行動，以及由哪一個 AI 代理執行。完整的操作紀錄有助於企業進行後續追蹤、稽核、分析及流程優化。
AI 工具日益多元，劉建萍表示，叡揚資訊所扮演的角色，不只是提供企業一項 AI 工具，而是從企業既有的系統與營運流程著手，協助企業整合資料與流程、建立治理機制，再進一步找出企業內部哪些工作或流程適合優先導入 AI，逐步推動 AI 落地，提升營運效率與韌性。
劉建萍指出，企業常提到「流程自動化」，其價值不只是減少人工處理的步驟，更重要的是當異常發生時，企業能否迅速掌握狀況、找到正確的處理人員，並明確知道下一步該怎麼處理，同時完整保留過程紀錄，以利後續追蹤與改善，這才是提升營運韌性的關鍵。
當資料、流程與治理基礎逐步建立起來，AI 代理才能從單點工具進一步融入企業營運，不僅協助員工完成工作，也能在異常處理、流程追蹤與決策支援等環節發揮作用。劉建萍表示，隨著 AI 深入企業日常營運，企業也必須面對資料安全、權限管理及治理等新挑戰，叡揚資訊透過 ServiceNow AI 平台協助企業兼顧流程效率、治理與可追蹤性，提升整體營運韌性，並運用 AI 與流程自動化，將永續理念落實於日常營運。
（首圖來源：新報科技；資料來源：新報科技）
