規則型自動化（Rule-Based Automations）

AI Agents的基礎建設：以明確條件驅動的確定性流程

在導入 AI 之前，每一家企業其實都需要一個穩定、可信賴的自動化基礎。

而規則型自動化，正是這個基礎的核心。

它遵循一個非常清楚的原則： 當指定條件成立時，就執行預先定義好的動作——每一次都一樣，不會偏差。

這種「確定性（Deterministic）」正是規則型自動化在現代 AI 系統中，依然不可或缺的原因。

在 AI 優先架構中的角色定位

在 iSlash AI 裡，規則型自動化不是被 AI 取代，而是成為 AI 的地基。

它常被用來：

• 定義 AI Agents 的啟動與結束條件

• 設定 AI 可以與不可以做的邊界

• 在 AI 判斷前後強制執行商業邏輯

• 確保關鍵結果永遠一致

規則型自動化是軌道，AI 是在軌道上前進的引擎。

規則型自動化常被誤解為「初階功能」，但事實恰恰相反。

沒有它：

• 資料難以維持一致

• 流程難以維護與擴展

有了它：

• 自動化行為可預測

• AI 決策更貼近商業目標

• 團隊始終掌握主導權

在現代商業訊息場景中，可靠性不是加分項，而是基本要求。

在商業訊息場景中的常見應用

在 iSlash AI 中，規則型自動化通常負責處理那些「不能出錯」的基礎工作：

觸發式回應

• 當訊息包含特定關鍵字（如「價格」、「退款」、「營業時間」）

• 當用戶點擊按鈕或選擇選項

• 當對話來自特定廣告、活動或 QR Code

時間與狀態邏輯

• 非營業時間自動回覆

• 節日或檔期專屬訊息

• 超過 SLA 的自動升級或通知

聯絡人管理與資料結構化

• 依行為自動加上標籤

• 自動分群或加入銷售管道

• 蒐集結構化欄位（如需求類型、地區、產品興趣）

內部通知與轉交

• 當符合條件時即時通知銷售或客服

• 對話自動分派至正確部門

• 根據流程階段鎖定或釋放對話

這些看似基礎的動作，實際上構成了可規模化訊息營運的骨幹。

先把簡單的事做到穩，再談智慧化

許多企業常犯的錯誤，是一開始就想「全部交給 AI」。

實務上，更成熟的做法是：

• 先用規則型自動化建立清楚、可衡量的流程

• 驗證邏輯與成效

• 再逐步導入 AI Assistant 與 AI Agents，處理更高價值的判斷型任務

這樣的策略帶來：

• 更快的落地速度

• 更低的導入風險

• 更高的團隊接受度

• 更好的長期擴展性