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人工智能工作流程自动化正在改变企业的运营方式，将数据、人工监督和高级工具相结合，以简化流程并削减成本。成功的关键因素包括 互操作性 与现有系统集成， 治理 确保遵守 HIPAA 和 GDPR 等法规，以及 成本控制 避免超支，同时最大限度地提高效率。使用这些解决方案的公司报告说，生产力显著提高，处理时间缩短，运营成本降低。
探索的热门平台：
从易用性到可扩展性和合规性，每种平台类型都有优点和缺点。选择正确的机构取决于您组织的规模、优先事项和技术需求。
Prompts.ai 是一个 AI 原生编排平台，旨在简化基于提示的工作流程的开发。与主要连接 SaaS 应用程序的通用自动化工具不同，Prompts.ai 专注于跨多个大型语言模型 (LLM) 创建、测试和部署工作流程。它通过单一界面提供对超过35种领先人工智能模型的访问，使团队能够构建、比较和优化其人工智能驱动的流程，而无需管理单独的订阅或API。让我们探讨 Prompts.ai 如何在互操作性、工作流程设计、治理和成本管理方面脱颖而出。
Prompts.ai 通过将超过 35 个 AI 模型与外部系统（例如，集成）来应对工具蔓延的挑战 Slack， Gmail的，以及 Trello -全部在一个平台上。这种多模型功能允许美国企业在相同的工作流程中并行评估 LLM，并将任务动态分配给最高效或最具成本效益的模型。该平台采用 API 优先的方法构建，支持各种集成，将 LLM 编排置于通用的应用程序间自动化之上。
借助其低代码工作流程构建器，Prompts.ai 使团队无需编写代码即可创建提示链。用户只需拖放元素即可使用分支逻辑设计工作流程。例如，可以根据情感分析将客户查询发送到不同的回复模板。该平台还支持 A/B 测试和实验跟踪，允许团队在将提示部署到生产环境之前对其进行微调。
首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯分享说：“过去需要数周甚至一个月的三维渲染和商业提案现在使用 Prompts.ai 的 LoRa 和工作流程在一天之内完成”。
对于有限的工作流程，订阅选项起价为每月29美元，商业AI套餐的起价为每位成员每月99美元。
对于遵守 HIPAA、SOC 2 和 GDPR 等合规标准的美国组织，Prompts.ai 提供了强大的治理工具。其中包括基于角色的访问控制 (RBAC)、审计日志以及用于开发、暂存和生产的单独环境。该平台于2025年6月19日开始其SOC 2 Type 2审计，并通过其公共信任中心 (https://trust.prompts.ai/) 提供实时安全更新。所有计划，从免费的即用即付等级到每位会员每月129美元的精英计划，都具有合规监控和治理管理功能。这种集中式治理可确保团队能够跟踪即时变更并避免与使用断开连接的人工智能工具相关的风险。
Prompts.ai 引入了 TOKN 积分系统，以美元管理使用量和成本，提供详细的仪表板，按工作流程、提示和业务部门跟踪支出。该平台声称通过整合超过35种工具订阅并减少冗余的API调用，可将人工智能成本降低多达98％。商业人工智能计划包括每位会员每月25万至1,000,000个代币积分，而个人计划起价为0美元，即用即付。团队还可以设置预算提醒以监控代币消耗，并在性能差异最小的情况下使用多模型比较功能将任务分配给更具成本效益的模型，从而帮助在不产生过高成本的情况下扩展 AI 工作流程。
与 Prompts.ai 专注于 AI 特定编排不同，通用自动化平台旨在整合整个企业的工作流程。这些平台采用整体方法，连接CRM、ERP、HR和财务系统等基本业务工具。通过将人工智能洞察嵌入到现有基础架构中，他们无需全面检修即可实现运营现代化。它们还创造了传统的基于规则的自动化与人工智能驱动的流程相结合的环境，从而融合了稳定性和适应性。让我们深入探讨这些平台如何确保不同系统的顺利数据集成。
通用自动化平台擅长创建统一的集成层，将来自各种来源（例如ERP、CRM、人力资源、财务系统甚至物联网设备）的原始数据提取到一个集中式池中以供人工智能模型分析。这种整合的数据访问对于满足美国企业的效率要求至关重要。数据处理完毕后，执行层使用人工智能驱动的决策在互联业务应用程序中启动操作。这些平台中有许多都配备了用于流行企业软件的预建连接器，从而简化了连接不同系统的过程。
这些平台建立在集成数据基础上，为设计工作流程提供了用户友好的工具。可视化工作流程构建器中的拖放界面等功能使非技术人员无需编写代码即可创建复杂的自动化序列。这种可访问性加快了工作流程的创建，同时减少了 IT 团队的工作量。此外，人工智能驱动的逻辑使这些工作流程能够动态适应不断变化的输入，与基于规则的静态自动化相比，它们更能响应现实世界的业务挑战。
安全性和合规性是通用自动化平台的重中之重。数据保护措施包括 AES-256 加密、TLS 1.3 协议以及令牌化和屏蔽等技术。身份和访问控制依赖于强大的框架，例如基于角色的访问控制 (RBAC)、多因素身份验证 (MFA) 和最低权限原则，以确保只有经过授权的用户才能访问系统。通过 OAuth 2.0 身份验证、速率限制和通过 API 网关进行详细记录来维护 API 安全。对于美国组织而言，这些平台还通过支持GDPR、CCPA、HIPAA和SOC 2等标准来满足监管要求。他们通过持续监控和防篡改审计跟踪来实现这一目标，确保合规性符合严格的美国法规。这些措施为安全和合规的运营提供了坚实的基础。
低代码和开源框架为员工打开了用最少的编码知识创建和部署工作流程的大门。这些平台通过提供可视化生成器、预先设计的模板和可轻松与现有业务系统集成的模块化组件来简化自动化。与通常需要漫长设置过程的传统企业 AI 平台不同，这些框架可实现快速且可访问的自动化。这使团队能够迅速采取行动，尝试想法，并根据需求的变化扩展解决方案，为希望在不经历漫长开发周期的情况下进行创新的组织提供实用的解决方案。
这些框架的突出特点之一是它们能够通过预先构建的连接器和灵活的 API 集成消除数据孤岛。通过模块化设计，用户可以将人工智能模型链接到各种系统，无论是 CRM、ERP 还是 IoT 设备，而无需编写复杂的代码。例如，在 2025 年 5 月，Fungible Labs 使用了 BlinkOps，一个低代码平台，用于创建智能工作流程来管理用户跨多个系统的访问权限。这种方法通过自动同步用户群组和整合身份提供商的更改来节省大量时间，例如 Okta 要么 谷歌工作空间。这些工具的无缝集成确保了整个组织的数据流畅流动，使人工智能模型能够毫不费力地访问实时信息。这种连接水平为直观高效的工作流程设计奠定了基础。
借助可视化拖放生成器和自然语言提示，团队可以快速设计、测试和完善工作流程。 新鲜的作品 突出显示了这种可访问性：
“借助提示和自然语言处理 (NLP) 等人工智能功能，自动化系统现在可供所有人使用，而不仅仅是专家。这些系统易于构建，灵活，可适应不断变化的需求”。
一个实际的例子来自以色列BDO，它使用BlinkOps实现了超过一半的每月安全警报的自动化。这种自动化导致了 响应时间缩短 50% 针对事件并增强了整体用户体验。Blinkops的低代码方法简化了传统方法所不及的自动化。这些平台使团队能够从小规模项目开始，通过测试微调工作流程，然后逐步扩展——所有这些都无需进行大量的代码修改。
低代码和开源框架在成本管理方面也大放异彩。通过自动执行重复任务并使团队能够独立构建工作流程，这些平台提供了 经济实惠的解决方案 适用于寻求渐进式创新的组织。与收取高额许可费的企业平台不同，这些框架允许企业在不花很多钱的情况下进行创新。好处不仅仅是节省劳动力——自动化工作流程可以减少人为错误，加快流程，提高对不断变化的业务需求的适应能力。对于在预算紧张的情况下运营的美国公司，扩大自动化工作的能力逐步确保了投资与可衡量的回报保持一致，从而避免了巨额前期支出的风险。
企业 AI 工作流程平台融合了人工智能、机器学习和机器人流程自动化，实现了可扩展的全组织集成。这些平台是为需要管理跨多个部门、系统和数据源的复杂工作流程的企业量身定制的。与更简单的自动化工具不同，企业平台将人工智能深度嵌入到复杂的系统中。低代码工具侧重于速度和易用性，而企业平台则优先考虑强大的安全性、治理和无缝集成，为大规模运营提供统一的解决方案。
企业平台的关键优势在于它们能够整合不同的生态系统。例如， Workato 提供超过 1,200 个预建连接器和加速器，实现大规模快速自动化。 销售部队的 Agentforce 利用现有的 销售部队 应用程序、工作流程和数据，用于交付 AI 驱动的 CRM 解决方案。 MuleSoft 桥接传统系统、云应用程序和自定义软件，将其转变为适用于 AI 驱动的工作流程的可操作工具。同样， 微软电源自动化 与 Teams、Excel 和 Power BI 无缝集成，简化了微软生态系统内的自动化。
这些平台允许人工智能代理与外部系统、API 和数据库进行交互，以执行基本文本生成以外的任务，从而扩展了其功能。这可确保跨系统的有效协调并支持多步数据处理。中间件解决方案和自定义 API 开发进一步解决了复杂或传统环境中的兼容性挑战。
专注于高影响力的重复性任务对于最大限度地提高投资回报率至关重要。首先解决数据难题——通过标准化格式、删除重复项和验证输入来确保数据干净、结构化和准确。这样可以减少错误并提高 AI 性能。
Freshworks 强调了人工智能工作流程平台的变革力量：
“AI 工作流程自动化正在重塑工作完成方式。在客户支持、人力资源、IT 和运营方面，团队正在采用人工智能来自动执行重复任务，整合分散的系统，并更高效地做出明智的决策”。
为确保可扩展性，使用灵活的架构设计工作流程，以适应不断变化的组织需求。分阶段实施集成，从不太重要的系统开始，以最大限度地减少中断，尤其是在处理旧系统时。精心设计的工作流程自然会支持强有力的治理，这在受监管的行业中尤其重要。
满足合规标准是当务之急，尤其是在金融、医疗保健和法律部门等行业。企业 AI 平台整合了高级治理和安全功能来满足这些需求。他们保留所有操作的不可更改的审计记录，确保审计期间的完全可追溯性。内置的批准工作流程可确保在部署之前对 AI 自动化进行全面审查。
严格的治理政策管理模型的使用、数据驻留和隐私。这些平台还监控 AI 输出中的偏见、幻觉或不安全内容等问题，确保一致和合规的运营。关键安全功能包括基于角色的访问控制 (RBAC)、单点登录 (SSO) /SAML、数据驻留选项、私有网络（例如 VPC 和 IP 许可名单）和密钥管理系统 (KMS)。
Jitterbit 成为业内第一个获得ISO 42001认证的公司，开创了显著的先例。部署选项（从云到私有 VPC、本地和气隙环境）可灵活地满足严格的安全和数据驻留要求。
在采用企业 AI 工作流程平台时，有效管理成本至关重要。尽管与更简单的自动化工具相比，这些平台的前期成本通常更高，但它们在简化操作和减少手动配置方面的长期优势使其成为一项值得的投资。具有广泛集成生态系统的平台可以帮助最大限度地减少定制开发费用。对于具有复杂工作流程或传统系统的组织，选择支持中间件或 API 开发的解决方案是明智之举。
跨部门的人工智能、机器学习和机器人流程自动化的战略协调（称为超自动化）具有显著的优势。这种方法不仅提高了工作流程的可见性，而且减少了对专用技术资源的需求，从而随着时间的推移创造了价值。
AI 工作流程自动化平台比较：优势和劣势
本节对不同平台类型的优势和劣势进行了清晰的比较，重点介绍了互操作性、工作流程设计、治理和成本管理等关键领域。了解这些方面可以帮助组织就哪个平台最符合其目标和运营规模做出明智的决策。
互操作性 对于配备全面预建连接器的平台来说，这是一个主要优势。这些连接器简化了 ERP、CRM 和协作工具等各种业务系统之间的 API 集成。通过将人工智能功能嵌入到熟悉的环境中，这些平台可以更快地采用并确保自动洞察无缝集成到日常工作流程中。但是，传统系统可能会使这一过程复杂化，通常会导致数据孤岛和不一致的工作流程，从而阻碍效率。
工作流程设计 不同平台的功能差异很大。低代码和开源框架提供快速且用户友好的部署，可满足技术和非技术用户的需求。这些工具非常适合快速创建和启动新应用程序。另一方面，企业人工智能工作流程平台专为处理大容量、复杂的操作而量身定制。它们通过低代码和专业代码功能提供可扩展性和深度定制选项。权衡是显而易见的：更简单的平台优先考虑速度，但可能缺少高级功能，而企业解决方案需要更多的初始努力，但提供更大的长期灵活性。
治理与合规 还能突出重要的对比。企业平台通常包括审计跟踪、基于角色的访问控制和持续监控等基本功能，这些功能对金融和医疗保健等行业至关重要。但是，治理失误可能会限制这些工具的有效性。AI 模型可能会继承训练数据中的偏差，或者体验模型随时间的推移而出现偏差。此外，尽管一些平台的幻觉率很低（低至0.7％），但处理敏感数据仍然构成隐私和监管挑战。
成本管理 揭示了关键的紧张局势。自动化有可能将运营成本降低多达40％，但是企业平台通常会带来更高的前期支出。一个常见的误解是，人工智能工作流程自动化昂贵得令人望而却步，或者将完全取代人工。实际上，存在许多具有成本效益的自动化解决方案，而人工智能作为人类专业知识的补充最为有效。根据 世界经济论坛，尽管到2030年，人工智能可能会取代9200万个工作岗位，但预计还将创造1.7亿个新职位，净增加7800万个工作岗位。这凸显了在关键决策任务中持续需要人工监督。
选择正确的平台需要仔细权衡这些利弊。下表为比较不同平台类型的优势和劣势提供了快速参考。
虽然许多组织都在采用 人工智能驱动的自动化，成功需要深思熟虑的方法。从不太关键的领域试点工作流程开始，保持透明度并根据绩效指标进行迭代可以帮助降低风险并最大限度地提高收益。使平台功能与组织的特定优先事项保持一致对于充分发挥 AI 工作流程自动化的潜力至关重要。
选择合适的人工智能工作流程自动化平台取决于贵组织的规模、技术专长和战略优先事项。对于初创企业和小型团队来说，简单性和成本效益至关重要。消除工具蔓延并将固定成本转化为可扩展的按需解决方案的统一平台可以带来变革。例如，Prompts.ai 的 创作者 套餐定价为每月25美元（按年计费），提供25万个代币积分、工作流程创建以及与Slack和Gmail等工具的集成。该套餐使小型团队能够在不产生大量开销的情况下保持竞争力。
另一方面，大型组织需要专为规模而设计的平台，特别强调安全性和合规性。企业需要能够提供高级治理和满足严格监管标准的解决方案。Prompts.ai 的 商业 套餐起价为每位会员每月99美元，提供SOC 2 II型、HIPAA和GDPR合规性、无限工作空间以及人工智能交互的完整审计跟踪等功能。对于技术团队而言，模型微调、并行 LLM 比较和动态工作流程创建等高级功能至关重要。Prompts.ai 的 问题解决者 和 商业 计划使团队能够训练 LoRA、开发 AI 代理并快速制作复杂解决方案的原型。
该行业还转向采用多代理系统（MAS），该系统有望通过用协作式专业代理取代单一的人工智能来提高效率。这种演变凸显了互操作性、数据质量和平台整合的重要性，使组织能够实现可持续的投资回报率。与基于规则的严格系统不同，AI 工作流程自动化利用机器学习来分析数据、识别模式并做出实时决策，从而推动更智能、更具适应性的流程。
无论您的组织规模大小或重点如何，在低风险地区试行工作流程都是至关重要的第一步。运营透明度和基于绩效的迭代改进是长期成功的关键。无论您是以简化效率为目标的初创公司，还是优先考虑合规性的企业，还是探索尖端解决方案的技术团队，使平台功能与运营目标保持一致都至关重要。通过将人工智能工具与强大的治理实践相结合，您的组织可以释放人工智能驱动的自动化的全部潜力，并最大限度地提高其投资回报率。
Prompts.ai 通过联合以下方面来改变人工智能工作流程自动化 35 个 AI 模型 整合到专为企业需求而设计的单一安全平台中。通过整合工具和流程，它使组织能够最多削减与人工智能相关的开支 98%，简化复杂的工作流程，减少对多种工具的依赖，从而实现更顺畅和更高效的操作。
该平台还优先考虑强有力的治理和合规性，确保组织对所有人工智能驱动的活动保持控制和统一性。这种方法不仅提高了生产力，还增强了人工智能驱动系统的可靠性。
Prompts.ai 非常重视遵守法规，例如 你好 和 GDPR，确保数据保护、隐私和治理是其运营的核心。通过整合安全的访问控制和可扩展的人工智能工作流程，该平台旨在谨慎而负责地处理敏感信息。
Prompts.ai 专为企业级安全而设计，支持组织满足合规标准，同时实现顺畅的、由人工智能驱动的流程，使其符合其运营目标。
企业可以使用 Prompts.ai 控制开支 即用即付定价模式，旨在减少不必要的工具并简化工作流程。该策略有可能将人工智能相关成本削减多达98％。
通过将超过 35 种人工智能模型整合到一个安全、企业就绪的平台中，组织可以更明智地利用其资源、减少冗余并控制预算。这种设置确保以一种简化且具有成本效益的方式将人工智能集成到日常运营中。
