CIO 價值學院 第四堂課 AI 創新轉型新視野
過去 20 年製程自動化進展緩慢，惟 SS&C Blue Prism 資深解決方案顧問林世雄指出，自 2022 年大型語言模型（LLM）問世後，徹底顛覆自動化光譜，驅使企業進入能思考、學習與調適的智能代理新時代。唯有將 AI 治理與可控性置於核心，企業才能在確保安全與合規的前提下，大規模推進智慧轉型。
文／明雲青
智能代理自動化與傳統機器人流程自動化（RPA）的核心區別，在於傳統技術僅能根據預定規則執行任務，缺乏理解、推理與適應能力。林世雄顧問表示，新一代智能代理 AI Agent 則能理解意圖, 跨系統協調、從結果中持續學習，並能在動態環境中自主調整行動策略。、主動行動、從結果中學習並適應動態情境的強大特質。企業邁向全自動化工作的旅程是一個清晰的演化軌跡：從最簡單的任務自動化（Level1），到任務型代理（Level2），進而達成多代理協作生態系的高度自主（Level3），最終是能預測管理情勢、在事件發生前主動規劃並採取行動的完全主動狀態（Level4）。這項質變已讓部分流程的自動化幅度，從過去 10% 大幅攀升至 80%~90%。
SS&C Blue Prism 以 Customer Zero 實證智能代理效能：56 個 AI 代理每月處理 640 萬筆交易與 560 萬份文件，帶來 6 億美元營收成長並節省逾 2 億美元成本；其中信用協議代理更將流程時間縮短 95%，並消除人工錯誤。林世雄舉例，其中導入信用協議代理的成果相當顯著，成功的讓原本耗費數小時的處理流程縮短 95%，並徹底杜絕人為錯誤。
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他強調，在高度監管產業中，治理不足——也是大規模部署 AI 代理的核心關鍵——將讓過半 AI 專案無法達標。因此 SS&C 推出 AI Gateway 企業級安全閘道，在資料進入大型語言模型前即以內建防護與審計機制，確保輸出精準並降低幻覺，使黑箱式 AI 成為 透明、可治理、可審計、可控 的企業級方案，安全且可擴展。
這也印證業界共識：未來是 人機協作 的時代，AI 代理是增能夥伴而非替代者，績效衡量也應從追求產量，轉向重視品質與學習速度，以推動組織持續進化。
想像企業導入智能代理，就像從手排車（傳統 RPA）升級到具備自動駕駛輔助的智慧車（Agentic AI）。
RPA 僅能依規則執行；Agentic AI 則能感知情境、預判變化並持續學習。因此能在信用協議處理、客戶服務等複雜流程中提供端到端、可協作且可自主決策的支援。
這場從「執行者」到「智能夥伴」的跨越，正是企業突破效率瓶頸、邁向智慧營運的關鍵。
(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)
