數位員工是什麼？一篇搞懂 AI Agent、RPA 與企業導入

每天整理逾期訂單、核對發票、回覆客戶的出貨查詢，往往要在不同系統之間找資料，再確認下一步由誰處理。有時候，真希望這類反覆出現、交付結果明確的工作可以交給機器自己跑。其實是可以的喔！數位員工可以來幫忙。

數位員工（Digital Employee）是企業配置在特定流程中的軟體工作角色。它可以在授權範圍內讀取資料、依業務規則判斷下一步，並完成通知、建立待辦或整理報告等任務。當這個角色運用人工智慧（Artificial Intelligence，AI）理解文字、分析資料或依情境選擇下一步時，也常被稱為 AI 員工。

一、數位員工如何運作？從讀取資料到執行任務

數位員工接到任務後，會先取得所需資料，再依業務規則判斷如何處理，最後在授權範圍內執行動作。帆軟夥伴美庫爾在訪談中用 PDA 說明 AI Agent 的這三個階段，分別是感知（Perceive）、判斷（Decide）和行動（Action）。

1. 讀取資料：取得完成任務所需的資訊

數位員工會從授權的系統或報表讀取資料。以每天檢查逾期訂單為例，它會查詢待出貨的訂單，取得訂單編號、承諾交期和出貨狀態。這些欄位就是下一步判斷訂單是否逾期的依據。

2. 做出判斷：依業務規則確認哪些訂單逾期

數位員工會比對承諾交期與出貨狀態。如果承諾交期已過，訂單仍未出貨，就依規則標記為逾期。若只出了一部分，或客戶已同意延期，則依企業設定的例外規則判斷是否仍需列入清單。追蹤客戶交期時，應以對客戶承諾的日期為準。

3. 執行任務：交付結果

數位員工會把判定逾期的訂單整理成清單，依流程設定通知負責人或建立待辦。如果訂單缺少交期或出貨狀態，就將資料缺漏的項目一併列出，交給承辦人確認。後續若要修改交期或向客戶承諾新的出貨日期，則由有權責的人員核准。

二、數位員工、AI Agent、RPA 有什麼差別？

1. 數位員工、AI Agent、RPA 與聊天機器人的差別

數位員工描述的是企業交付給系統的工作角色。AI Agent 描述的是一種可以根據任務目標選擇工具和步驟的技術。RPA（機器人流程自動化）是利用軟體機器人模擬人類在電腦上執行重複性、規則型任務的自動化技術。聊天機器人則以對話為主要介面，也能接入 AI Agent 或既有工作流程。

2. 與RPA相比較，什麼工作適合交給 AI 員工？

如果只是依固定欄位比對訂單交期，簡單的排程查詢或 RPA 就能完成。當交期異動資訊分散在不同格式的郵件中，需要讀懂文字、辨識對應訂單並整理異動內容，工作就變得更複雜。這時可以讓 AI 員工先擷取訂單編號、新交期與異動原因，再依既有規則核對訂單。

試行時，可以用歷史郵件檢查 AI 是否正確擷取關鍵欄位。也要測試郵件缺少訂單編號、同一筆訂單出現兩個交期等情況，確認系統能否把案件連同待查資訊交給業務。

三、數位員工可以做什麼？三個企業應用範例

1. 營運分析：找出業績差異，列出待查原因

假設某個產品本月營收下滑，數位員工可以依客戶、產品或通路拆解差異，標出訂單量減少或出貨延後的項目。帆軟在服務客戶的過程中，有些客戶就提到，企業可能知道哪張單沒拿到，手上卻缺少競爭對手、成交條件或客戶回饋等資訊。這時可以讓數位員工整理差異和待查問題，再由業務人員補上第一手資訊，確認原因。

2. 財務對帳：比對單據，將差異交給承辦人

應付帳款流程可先比對發票、採購單和驗收紀錄，標記金額不符、缺少驗收紀錄或疑似重複請款的項目。試點可以先交付附有原始單據的差異清單，由財務人員核對，再依公司既有流程處理後續付款。

3. 客戶服務：處理例行查詢，轉交例外案件

數位員工可以查詢物流進度、整理客戶對話，並將需要人工處理的案件分派給對應人員。遇到退款爭議、身分無法確認或出貨資訊互相矛盾時，轉交內容應包含已查過的資料與待確認事項。客服人員可以接續處理，客戶也能少花時間重述問題。

四、數位員工有哪些效益？從執行效率到團隊分工

1. 減少重複操作，縮短工作等待時間

數位員工可以依排程或指定條件啟動任務，減少人工查詢、複製與轉交資料的步驟。團隊能更早拿到待處理清單或分析結果，接續完成後續工作。衡量成效時，可以比較一項任務從啟動到交付所需的總時間，並計入人工覆核與修正。

2. 讓員工把時間用在需要判斷的工作

數位員工承接例行處理後，同仁可以將時間用於查證異常原因、協調跨部門問題，以及回應客戶的個別需求。企業可觀察導入後，同仁花在整理資料與處理問題上的時間如何改變，確認節省的工時是否真正用於推進業務。

3. 增加團隊可承接的工作量

當業務量上升，數位員工可以協助處理增加的例行任務，減輕既有人力的負擔。企業可比較相同人力在導入前後完成的案件量，同時追蹤未結案件與錯誤情形，確認團隊是否能在維持品質的情況下承接更多需求。

五、導入數位員工有哪些挑戰？先檢查資料、權限與流程

1. 資料不完整或指標定義不同

掃描發票可能讀錯金額，自由格式的郵件也可能缺少訂單編號。即使資料已經集中，業務和財務對「本月業績」仍可能分別採用接單日與認列日。

在設計數位員工的工作流程時，企業需要先確認指標怎麼算、採用哪個資料來源，以及資料不足時應如何回報，讓 AI 能依企業的業務規則處理任務。

從盤點來源到整理資料、分析與產出報告的做法，可參考數據分析步驟完整解析。

2. 授權範圍要對應既有的核決責任

企業可以把既有的核決權限表轉成流程中的審核條件。例如，數位員工可以整理重大資訊發布所需的材料，但發布決定需要由有權責的人員核准。涉及人事處理或其他重要決策，也可依相同方式設計人工審核。

這裡可以借鏡帆軟客戶康那香的經驗，資訊長鐘子帆在訪談中提到：「我們會依據這個 AI 它要執行的任務的特性。以最小權限為原則，來劃分一個 AI 模型，它可以自主運作，還有讀取資料的範圍。」

3. 流程經常變動，維運成本可能大於效益

如果每月案件很少，或每次調整規則都需要資訊人員修改設定，導入後能省下的時間可能有限。選題時可以先盤點案件量、每件耗時、例外比例與規則變動頻率，再決定試點範圍。規則經常調整的流程，也要先確認上線後由誰更新設定、測試與處理異常。

六、企業如何導入數位員工？從一條流程開始驗收

1. 選一項交付清楚、出錯後容易修正的任務

以「每天整理逾期訂單」為例，先記錄人工處理的時間、漏報情形和常見例外，再定義系統要交付的結果，例如一份包含訂單編號、逾期依據、負責人及待確認事項的清單。有了原本的作業基準，試點結束後才能比較哪些環節有改善。

2. 先用歷史案件測試，再逐步開放權限

測試資料應包含正常案件、資料缺漏、來源矛盾與權限不足的情況。試行期間可以先採唯讀，由同仁核對輸出並記錄更正原因。如果之後要開放通知或回寫，應明定核准人、執行紀錄的查閱方式，以及誤發通知或寫錯資料時的處理方式。

3. 概念驗證後，用四個條件判斷是否擴大

概念驗證（POC）可以確認數位員工能否完成指定任務。是否值得擴大投資，還要看它進入日常作業後的表現。

鐘子帆認為，可以用四個條件來判斷。「第一個就是說，這個 AI 將來落地之後它的使用頻率如何。AI它的效率效益是不是能夠被量化。AI是不是能夠結合到企業的工作流程。還有這個 AI 在將來，它在維運的時候這個成本。」

以逾期訂單為例，可以記錄試行期間實際透過這個流程處理的案件量，比較總工時與漏報情形，再確認業務能否從平常使用的待辦工具接手。如果同仁仍要另開工具、手動轉貼結果，或每次調整交期規則都要請資訊人員協助，這些工時也要算進去。

七、Dora：帆軟的 AI 數位員工平台

Dora 是帆軟推出的企業級可信資料 Agent 平台。企業可以在同一個平台上使用不同的 AI 員工，讓它們在授權範圍內使用既有的 BI 資料、報表和指標，分別完成查詢、分析、報告或預警任務。

1. Dora 提供哪些數位員工角色？

2. 如何沿用企業的資料、權限與分析方法？

FineBI 提供企業已整理的指標、報表和儀表板。若對這類系統的用途還不熟悉，可先閱讀BI 是什麼，以及企業如何判斷是否需要導入。Dora 可以在授權範圍內使用這些分析資產，並調用專業 Skill，依企業設定的步驟執行分析、產出報告或推送結果。例如，企業可以把「先比較各產線本週與上週良率，再按班別拆解」設計成可重複使用的分析方法，讓臨時查詢和例行報告採用一致的比較方式。

以良率分析為例，企業可以先準備好指標與資料範圍，讓 AI 員工整理差異集中的產線與班別，再由現場同仁核對換線、設備或原料紀錄，確認異常原因。

3. 零售應用案例：查詢活動訂單並比對明細

零售業案例中，原本需要業務人員分別登入不同系統查詢預訂單、正式訂單與業績，再手動比對差異。配置銷售訂單問數 Agent 後，業務可以從同一個入口先查活動預訂單，再追問正式訂單，由 Agent 比對明細。

這類部門專用的 AI 員工，把對話式查數與分析能力用在一項交付清楚的工作上。對業務來說，交付結果是一份可供追蹤的訂單差異。對企業來說，也能據此驗收 Agent 是否查到正確的訂單、比對出需要追查的項目。

八、結語：讓第一位數位員工上工吧

每天反覆查詢、核對、整理的工作，值得換一種做法。把這些任務交給數位員工，讓團隊騰出時間追查問題、回應客戶，推進一直想做卻抽不出時間的改善計畫。

就從最耗時的一項資料工作開始。透過 Dora，讓 AI 員工協助查數、分析、產出報告與推送預警，把企業累積的資料與經驗用進每天的決策。現在就點擊下方的按鈕，為你的第一位數位員工定義任務，讓它上工吧！