ENTERPRISE AI SOLUTIONS
工作流自動化
讓重複性作業從人身上移開，並確保出錯時看得見、救得回。
01 / THE PROBLEM
業務問題
重複性作業的成本很少出現在報表上，它藏在「某個人每天花兩小時做這件事」裡。 而多數自動化嘗試失敗的原因不是做不出來， 而是自動化之後沒有人知道它有沒有在跑、跑錯了誰會知道。
02 / IMPACT
營運衝擊
沒有可觀測性的自動化比人工更危險：人會發現異常並停下來， 而腳本會安靜地把錯誤重複一千次。 等到有人發現時，需要處理的往往不只是原本那件事。
03 / APPROACH
PRESIRE 的做法
我們把自動化流程當成需要維運的系統來設計，而不是一次性腳本。 每一段流程都要能回答三個問題：現在跑到哪裡、失敗了怎麼辦、 誰會收到通知。在此之上才討論要自動化到什麼程度。
04 / ARCHITECTURE
典型架構
- 01 流程盤點與自動化邊界界定
- 02 觸發條件與排程設計
- 03 冪等性與重試策略
- 04 失敗通知與人工介入點
- 05 執行紀錄與監控儀表
- 06 資料一致性保護
05 / DELIVERABLES
交付項目
- 流程現況盤點
- 自動化流程實作
- 監控與告警設定
- 失敗處理與復原程序
- 維運文件與交接
06 / GOVERNANCE
治理與部署考量
- 具副作用的步驟須具備冪等性，避免重試造成重複
- 失敗必須主動通知，不能只寫進 log
- 涉及金流或對外通知的步驟須有人工確認點
- 自動化不得繞過既有的權限檢查
07 / USE CASES
使用場景
定期從外部來源取得資料並整併進內部系統
依條件觸發的通知與交辦流程
跨系統的資料同步與一致性檢查
COMMON SITUATIONS
常見狀況
- 自動化在背景失敗，數週後才被發現
- 重試造成重複扣款或重複通知
- 流程綁在某個人的個人帳號上，離職即中斷
常見問題
- 自動化流程失敗時會怎樣？
- 我們的設計要求每個流程都必須具備失敗通知與人工介入點， 具副作用的步驟採冪等設計以避免重試造成重複， 並提供執行紀錄以便追溯失敗發生的位置。
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