自动化机会评估
选择试点前，梳理工作流、数量、异常、系统、控制及基线。
服务 04
智能自动化
减少重复工作，同时明确异常如何处理、操作由谁审批、运行由谁负责。
适用情形
人员在互不连接的系统之间重复输入资料。
文档与邮件请求形成待人工处理的队列。
业务规则越来越复杂，现有宏或脚本容易出错，难以继续支撑。
交付范围
项目可以涵盖的工作。
RPA 与工作流实施
跨企业及旧系统自动执行重复任务，配套日志及可恢复错误处理。
文档理解
对表格、报表、发票及邮件请求中的资料进行分类、提取、验证与分流。
API 与系统自动化
通过受支持接口可靠执行系统间操作，仍需旧界面的环节则使用 RPA。
AI 辅助工作流
只有在需要理解上下文或非结构化资料、无法用明确规则处理时，才使用模型来判断。
围绕成果设计
项目完成后，应带来哪些改善。
- 缩短周期并减少重复人工步骤
- 处理方式一致，异常清晰可见
- 自动化无法安全完成时，责任归属明确
- 从一个试点到更广泛运营应用的可衡量路径
3 天原处理耗时
约 1 小时自动化后耗时
2000+名员工
服务常见问题
团队在启动前常问的问题。
结合项目范围和实际交付方式，解答常见问题。
什么时候应使用 RPA 而非 AI？
路径稳定、基于规则且重复时，使用 RPA 或普通流程自动化。工作需要上下文判断或解释非结构化资料时，再考虑 AI。许多生产流程会结合两者。
Monic 能将文档密集型流程自动化吗？
可以。文档流程可涵盖分类、数据提取、置信度阈值、人工验证、分流、系统更新、审计证据，以及文档无法安全处理时的恢复。
什么样的流程适合作为首次自动化试点？
合适的试点应选择经常执行、成效可衡量、范围明确的流程。还需要有负责人能说清规则和异常，并能访问有代表性的系统和数据。
自动化无法完成个案时会怎样？
异常会纳入流程设计。方案应记录失败原因、保留个案上下文、交由负责人处理，并允许安全重试或手动完成。
从实际工作出发
告诉我们您的运营难题。
我们将协助判断下一步应采用数据工程、系统迁移、自动化，还是范围明确的 AI 试点。