【直擊 UiPath FUSION 2026】從單純自動化邁向 Agentic Business Orchestration，企業如何靠 Agentic AI 賺取 3 倍 ROI？

當今企業高層與董事會的焦慮已經改變，他們不再單純追問「AI 能做什麼？」，而是直指核心：「AI 能為我們賺錢嗎？」根據 IDC’s AI Business Value Framework Guide，高達 60% 的企業高層期望在 12 個月內，就能看到 AI 投資帶來至少 3 倍、甚至高達 4 倍或 5 倍的實質回報。面對如此緊迫的獲利壓力，傳統的自動化思維已經不夠用，企業正迎來從「任務自動化 RPA 」跨越至「代理式業務編排 Agentic Business Orchestration 」的歷史轉折。

在 2026/05/21 盛大舉辦的 UiPath FUSION 2026 台北場的大會上，也傳遞了一個明確訊息：

未來的競爭力，不在於誰最早導入 AI，而在於誰最早完成 AI、人員與流程的整合

破除「蒸汽機陷阱」：RPA 負責快跑，Agent 負責思考

UiPath 亞太區創新總監 Tony Nudd 在大會中提出了一個生動的歷史比喻：1880 年代工廠引進了電動馬達，但生產力卻在長達 40 年間停滯不前，因為人們只是把舊有的蒸汽引擎換成馬達，卻完全沒有改變產線的工作流程。

如果你只是把現代 AI 技術硬塞進舊的工作方式，這就是陷入了「 AI 沙盒陷阱」

傳統 RPA 的思維是讓既有工作跑得更快，而 Agentic AI 的思維則是「理解工作的本質」。為此，UiPath 推出了 Maestro 指揮家平台，它就像是一個強大的業務編排網格，能將人類員工、傳統 RPA 機器人、以及各部門專屬的 AI 代理無縫整合在同一條價值鏈上協同作業。

澳洲排名前十大的銀行就是最佳實證（案例由 UiPath 當天分享）。這家銀行每年處理約10萬+件自然災害理賠，約佔澳紐市場 27% 份額，因此他們將 Maestro 投入最複雜、成本最高的理賠流程，將原本依賴人工跨系統搜尋資料、耗時 1 到 2 天的理賠作業，一口氣縮短至 5 到 30 分鐘，完成了端到端的流程重塑

以下是他們如何運用 Maestro 投入端到端理賠流程的關鍵作法：

• 打造「理賠單一視圖 Single View of Claim 」，終結跨系統搜尋： 過去理賠人員必須在多個破碎的系統間切換，手動閱讀冗長的保單與法律文件來重建案件脈絡。導入 AI 後，系統會自動跨平台抓取並彙整資料，處理了高達 20 億字的理賠資訊，並產出約 200 萬份 AI 理賠摘要，讓員工能一眼掌握申請人資訊、理賠歷史與文件重點，免去無謂的搜尋時間

• 從「加速任務」升級為「理解工作本質」： 銀行不再只是用傳統 RPA 給員工「更好的搜尋工具」，而是利用 Agentic AI 真正理解理賠工作的意圖（如：資料分類、情境擷取、意圖識別），讓 AI 直接把員工做決策所需的精準資料與上下文脈絡送到面前

• 導入動態「案件管理 Case Management」進行端到端編排： 理賠往往充滿異常狀況與不確定性，無法用死板的直線流程處理。他們透過 Maestro 的案件管理功能，將流程拆分為不同階段（如：進件分流、決策處理、解決方案），並讓專屬的 AI Agent、RPA 機器人與人類在同一個網格上協同作業。當發生異常或資訊缺失時，Agent 會自動跨階段觸發處理，將混亂的局面變為連貫可控的進程

• 提供「下一步最佳行動」建議以輔助決策： AI Agent 不僅負責統整資料，還會進行初步的分析判斷，向理賠人員主動提出「下一步最佳行動（Next Best Actions）」建議。這幫助客戶更快獲得理賠（更快回家或回到工作崗位），同時也大幅提升了決策的準確度與客戶體驗

• 落實「選擇性 AI 自主」與角色重塑： 在 Maestro 的全面監控與治理下，銀行實現了流暢的編排：簡單的理賠案件可交由 AI 全自動處理（選擇性自主），而複雜的案件與例外狀況則精準派發給人類處理。員工的角色也從單純的「資料處理員」成功轉型為「AI 代理的監督者與決策者」

華邦電實戰案例：別讓 AI 增加「發生災難的效率」

然而，跑得快也要煞得住。若盲目將未經把關的 AI 放入自動化流程，AI 犯錯時，反而會「增加發生災難的效率」。

華邦電子數位平台策略與推展部產品經理 指出，為了因應每年 200 多份來自全球、格式混亂的B2B 客戶稽核問卷，他們首創了「AI 代理人分工架構」，將 AI 分為控管時程的「流程型 Flow Agent 」與負責專業回答的「領域型 Domain Agent 」

更關鍵的是，華邦電呼籲企業必須落實「設計即信任 Trust by Design」，並建立五層安全卡控機制。面對高度自動化，如果單純要求人類逐筆檢查 AI 產出，極易引發「自動化偏誤（疲勞放行）」。正確的做法是讓「AI 檢查 AI（AI in the loop）」，而人類員工的價值則重塑為高階監督者（Human on the loop），專注於價值導向的最終決策。

三大重磅技術發布：全地端架構、Coding Agent 與 AIC1 認證

為了解決高科技製造、金融業對於資安與合規的極度焦慮，UiPath 在大會上釋出了三大震撼市場的新方案：

1. 全地端（On-premise）完整版架構正式上線：針對資料絕對不可外洩至公有雲、有「主權 AI Sovereign AI 」強烈需求的企業，UiPath 突破限制，允許企業在全封閉的地端環境中運行 Maestro 與 Agent Builder，並支援「自帶模型 BYO LLM 」，讓合規與效能不再是單選題。

👉 延伸閱讀：UiPath 透過 Automation Suite 提供地端代理型 AI 部署，幫助臺灣企業擴展代理型 AI 應用

2. 業界首家取得 AIC1 認證，打造 AI 信任層：企業最怕 AI 產生幻覺或外洩機密。UiPath 透過全域的防護欄 Guardrails 與政策管控，能自動遮蔽個資或阻擋特定指令，並因此成為全球首家獲得 AIC1（AI 代理安全驗證）認證的自動化企業，確保 AI 只在授權邊界內運作。

3. Coding Agent 與 Delegate Agent 顛覆開發模式：全新的寫程式代理（Coding Agent）讓開發者只需用自然語言下達指令，AI 就能在幾分鐘內自動生成 UI 表單與 RPA 腳本。尚在 Preview 階段的 Delegate Agent 甚至能自主跨越系統蒐集市場競爭資訊，並在遇到刪除或覆寫等敏感動作時，主動停下要求人類授權。

企業級 AI Agent 平台評估指引

綜合此次 UiPath FUSION 2026 大會的精華與各大企業（如華邦電、澳洲頂尖銀行）的實戰經驗，企業在評估 AI Agent 平台時，應跳脫「單純比較模型強弱」的沙盒實驗思維，轉向追求「端到端業務編排與營運韌性」。

以下為您整理的企業級 AI Agent 平台評估指引，分為五大核心維度：

一、 端到端業務編排能力 (End-to-End Orchestration)

未來的競爭力不在於誰的單一 AI 工具最強，而是誰能完美整合

• 跨系統與跨代理協作網格： 平台是否具備強大的「業務編排層 Orchestration layer 」（如 UiPath Maestro）？它必須能打破系統孤島，將人類員工、既有 RPA 機器人、自建 AI 代理，甚至是第三方 AI（如 Salesforce、SAP 的 Agent）無縫整合成一條價值鏈

• 動態案件管理 (Case Management)： 對於非線性、無法預先寫死步驟的複雜業務（如客訴處理、保險理賠），平台是否能依據當下情境動態決定下一步，而非死板地執行直線流程

二、 企業級安全治理與合規 (Security, Governance & Compliance)

AI 若不受控，只會增加「發生災難的效率」

• 設計即信任 (Trust by Design) 與全域防護欄： 平台必須能由管理層統一設定嚴格的政策。例如：自動遮蔽個人機密資料（PII）、禁止產出歧視性用語，以及限制特定 Agent 只能存取特定資料夾

• 第三方 Agent 安全認證： 評估平台是否取得專為 AI Agent 設計的國際安全認證（如 AIC1），確保其具備「對抗性防禦力」、「工具呼叫可靠度」與「防操縱反應」

• 全地端部署與主權 AI 支援： 針對高機密與高度監管的產業（如金融、高科技製造），平台是否提供不打折扣的「全地端 On-premise」版本，確保機密資料完全落地，不須外洩至公有雲

三、 多模型彈性與集中化管理 (Model Agnosticism & Management)

企業不應被單一原廠的模型綁架

• 模型中心化樞紐 (LLM Hub)： 平台應具備單一管理儀表板，能集中管理不同供應商的 AI 模型（如 OpenAI、Gemini），並支援企業「自帶模型 BYO LLM 」

• 用量與 Token 監控： 平台必須能清晰追蹤每項自動化任務消耗的 Token 與成本，防止 AI 應用激增帶來的成本失控

四、 進階人機協作機制 (Human-Machine Collaboration)

不能盲目依賴人工逐筆查核，必須建立多層次防線

• 支援多層次卡控機制： 平台架構需允許企業建立如華邦電所提的「五層防護」，不僅要有底層與開發限制，還要能支援「檢驗型 Agent」來讓「AI 檢查 AI」，防範複合式幻覺

• Human on the loop 的授權機制： 平台需支援讓人類從「資料處理員」退居「決策監督者」。當 AI Agent 遇到政策邊界或敏感動作（如刪除檔案、異常高額補償）時，必須能自動暫停，並透過 Action Center 等機制要求人工覆核與授權

五、 價值衡量與稽核軌跡 (ROI & Auditability)

高層期待在 12 個月內看到 3 倍以上的投資報酬。

• 完整可視化日誌軌跡： AI 不能是黑盒子。平台必須提供完整的稽核軌跡，讓管理者在事後也能清楚查閱 Agent 在半夜執行的「思維路徑」、「判斷邏輯」與「API 呼叫紀錄」

• 支援新版 AI ROI 衡量框架： 平台所帶來的營運數據，必須能支持新的評估公式，不僅計算省下的工時，還能具體量化「帶來的業務價值（如滿意度提升） × 成功機率 ÷ （初期建置成本＋年維運訂閱成本）」

結語：競爭力不在於誰先聊 AI，而在於誰先完成「整合」

面對動態變化的全球市場，單靠單一工具或孤島式的 AI 實驗已無法滿足企業對韌性與獲利的渴望。正如大會閉幕時的強烈呼籲：

未來真正有競爭力的企業，不是最早談 AI 的那一群；而是最早把 AI、自動化系統和人，整合在一套可持續運轉的營運引擎的那一群

這場大會正式宣告：從 RPA 操作層邁向 Agentic 理解層的「業務編排新紀元」，已經在台灣企業界拉開序幕。

👉 活動推薦：06/17(三) 企業級 AI Agent 平台關鍵能力展示與評估指引

我們將透過深入展示 Agent 設計開發與整合 AI Agent, RPA 與人員的 Maestro 複雜長流程，完整解析 UiPath 企業級 Agent 治理與行動中樞平台的能力邊界，並提供平台選型評估框架，協助團隊做出有依據的決策

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▎活動回顧 🎬

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