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当简单规则不够用时:
引入AI决策在自动化中的应用
认识Wordware:让AI决策变得易于访问
结论
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为什么您的自动化需要AI决策(以及Wordware如何提供)

May 15, 2025 am 10:47 AM

我们都体验过传统自动化平台如Zapier和IFTTT的神奇之处。它们擅长连接应用程序并自动化简单的“如果这样,则那样”序列:新表单提交创建电子表格行,传入邮件触发Slack警报。简单、有效,且对于基本任务来说是巨大的时间节省者。

但是,你的实际工作流程有多么简单?

一旦你的工作流程需要理解细微的上下文、优雅地处理错误或处理非结构化数据,这些工具往往会遇到障碍。它们的简单性使其易于使用,但也成为一种限制。

当简单规则不够用时:

考虑一下客户支持。票务系统涌入非结构化数据——聊天片段、屏幕截图、复杂的用户描述。基于规则的系统可能会根据几个关键词来路由票务,但它无法理解完整的对话上下文,无法检测真正的紧急情况与常规查询之间的区别,也无法管理涉及来回沟通和SLA合规的复杂升级路径。这些不可避免地需要人工干预。

另一个例子可以考虑发票处理。你可能设置了一个简单的自动化,当通过电子邮件附件收到新发票时触发。或许它会提取发件人的电子邮件,并尝试提取明显标注的总金额。然而,现实世界的发票以无数格式到达——PDF文件布局各不相同,需要OCR的扫描图像,甚至细节可能埋藏在电子邮件正文中。

基本的基于规则的工作流程在这里挣扎得非常辛苦。它无法可靠地从不同模板中提取特定行项目,将发票细节与相应的采购订单(PO)匹配,验证税务ID号以确保合规,或者智能地标记可能的重复发票或可能表明欺诈的细微异常。

一个经典的Zap根本无法解析不同的布局,执行跨系统的复杂验证逻辑,或学习区分合法发票与有问题的发票的模式。

引入AI决策在自动化中的应用

这就是传统自动化的局限性凸显了下一代发展的需要:AI驱动的决策。

通过使用自然语言理解(NLU)、情感分析和自适应学习等能力,AI可以智能地检查任何数据负载——文本、图像、表单输入——并做出基于上下文的决策。

  • 需要标记提及“合同重新谈判”的邮件以供法律审查吗?AI模型将理解其重要性。
  • 想要在客户情绪急剧下降或后续问题未得到回答时自动重新路由支持票务?机器学习引擎可以动态处理。

在幕后,这些先进的系统通常结合一个编排层和专门的AI服务:文本分析模块、异常检测器、进化的决策树以及自愈机制,这些机制可以重试失败的步骤或适当地升级到人工处理。

这样,你就可以得到灵活的、数据驱动的工作流程,这些工作流程实际上会随着时间的推移而改进。

认识Wordware:让AI决策变得易于访问

Why Your Automation Needs AI Decision-Making (And How Wordware Delivers) 这为像Wordware这样的工具铺平了道路,这是一个无代码平台,旨在将AI驱动的决策引入你的自动化。它建立在熟悉的触发-动作概念之上,但包括自然语言编程、上下文感知推理和自适应学习——使你终于能够自动化那些使传统工具感到棘手的复杂工作流程。

Wordware独特地结合了四个核心元素:

  • 自然语言编程:只需用简单的英语描述你想要的工作流程。例如:“当一个新的潜在客户填写我们的Google表格时,在线研究他们的公司,根据行业和规模计算潜在客户得分,将高意向潜在客户路由到销售Slack频道并附上摘要,向其余人发送欢迎邮件。”
  • AI优先引擎:Wordware利用最先进的AI模型(如GPT-4o、Claude 3.7、Perplexity Sonar-Pro、Stable Diffusion)从非结构化文本中提取结构化数据,总结输入,检测情感,分析图像,并做出智能分支决策。
  • 广泛的集成:连接你已经使用的工具。拥有超过2,000个集成——从Google Workspace和Slack到Salesforce、HubSpot和Supabase——Wordware无缝融入你的现有生态系统。
  • 自适应工作流程:系统会学习。每次异常、人工修正或数据格式的变化都会提供反馈,使AI能够随着时间的推移改进其决策逻辑,减少对人工调整的需求。

结合这些核心元素,你得到的是一个支持以下功能的AI驱动的自动化工具:

  • 一次性描述构建器
  • 智能决策点
  • 自愈与升级
  • 可视化监控与反馈
  • 现成模板

这是它的编辑器的展示,这里是魔法发生的地方:

Why Your Automation Needs AI Decision-Making (And How Wordware Delivers) Wordware驱动的真实世界用例

以下是一些构建者已经使用Wordware来专注于推动业务发展的高价值活动的场景:

智能潜在客户资格认证:自动评分传入的潜在客户,通过抓取网站、丰富数据并应用自定义规则。将热门潜在客户路由到Slack(甚至可以附带个性化的AI生成图像!)并通过电子邮件培养其他潜在客户。

更智能的Slack支持机器人:捕获支持请求,让Wordware搜索你的知识库或文档,总结相关发现,并将简洁的答案发布回频道。

自动会议笔记同步:在Notion或你喜欢的应用程序中做笔记。Wordware提取联系人、行动项目和关键决策,然后自动在你的CRM(如HubSpot)中创建或更新记录。

主动日历研究:在Google日历中添加会议。Wordware自动研究与会者,查找简历和相关链接,并直接在日历事件描述中添加简洁的摘要简介。

结论

当上下文重要时,传统自动化会遇到瓶颈。Wordware专为这些场景设计——理解情感,提取埋藏的信息,并适应变化。其AI优先的方法不仅处理复杂数据,还从每次交互中学习。与不透明的“自主代理”不同,Wordware提供透明度、控制权和使用自然语言快速迭代的能力。

创始人Filip Kozera和Robert Chandler认为,AI应该增强而不是替代人类专业知识,这驱使他们构建智能自动化工具。这一愿景也得到了最好的支持,因为Wordware是Y Combinator 2024年夏季队列的一部分,甚至获得了历史上最大的YC种子轮融资——3000万美元。

你可以免费注册Wordware,并在几分钟内连接你的第一个应用程序。然后使用简单的提示来设计你的第一个AI驱动的工作流程。停止调试,开始构建你的下一代工作流程吧!

为了快速开始,还有几个免费的模板可用

Why Your Automation Needs AI Decision-Making (And How Wordware Delivers)

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