--作者：活意行銷企管 高培偉總經理
在上一篇文章中，我們提到 AI 最容易接手的三種類型工作，包括：
危險性高的工作、需要長時間持續作業的工作，以及資訊量非常大的工作。
這些工作的共同特徵是——
不是人類做不到，而是 人類做起來成本高、風險高，或效率難以長期維持。
因此企業在導入 AI 時，往往會優先把這些工作交給機器處理，
讓人力從高風險或高負荷的任務中解放出來。
但除了上述三種類型之外，
在實際產業應用中，還有 另外三類工作型態，
同樣正快速被 AI 與自動化系統接手。
這些工作的共通點則是：
流程清楚、速度要求高，或是人類在穩定度上常常表現不一致。
接下來，我們就從企業導入 AI 的實務案例來看，
還有哪些工作類型，正在悄悄被改寫。
第四類：規律性很高的工作
※原因：規則明確、重複性高
只要工作流程清楚、規則固定，且每天需要反覆執行相同步驟，就很容易被 AI 或自動化系統取代。對企業而言，這類工作若由人力完成，往往耗時且容易出現人為疏失，因此非常適合透過系統自動化來處理。
常見例子：
- 資料輸入
- 發票與帳務核對
- 基本行政作業
- 生產線組裝
實際案例：
◼ 案例1｜銀行貸款資料審核自動化
部分銀行導入 AI文件辨識與自動審核系統，可以自動讀取申請表、收入證明與身分文件，並依照既定規則進行資料核對與初步審查。過去需要大量行政人員逐筆檢查的流程，如今多數已可由系統自動完成。
◼ 案例2｜倉儲自動分揀系統
大型電商與物流倉庫使用 AI自動分揀設備，依照條碼或訂單資料將商品自動分類並送往不同配送區域。這類分揀工作規則明確且高度重複，非常適合由自動化設備取代人工操作。
◼ 案例3｜保險理賠文件處理系統
部分保險公司導入 AI理賠文件處理系統，可以自動讀取保單資料、醫療收據與理賠申請文件，並依照既定理賠規則完成初步核算。過去需要人工逐筆審核的流程，如今多數案件已可由系統快速處理。
第五類：必須高度效率的工作
※原因：機器速度遠超人類
當工作需要在極短時間內完成大量計算、分析與決策時，人類的反應速度往往難以跟上。AI 系統則可以在毫秒甚至更短的時間內完成資料分析與決策，因此在需要即時反應與高效率運作的情境中，往往比人工更具優勢。
常見例子：
- 高頻金融交易
- 即時物流調度
- 即時廣告投放
- 即時推薦系統
實際案例：
◼ 案例1｜航空公司即時票價調整系統
航空公司使用 AI收益管理系統，即時分析訂位率、航班時間、歷史銷售資料與市場需求，自動調整機票價格。系統能在短時間內完成大量計算，使票價能隨市場需求快速變動，以提升整體營收。
◼ 案例2｜智慧交通號誌控制系統
部分城市導入 AI智慧交通控制系統，即時分析路口車流量與交通壅塞狀況，自動調整紅綠燈時間。AI 可以持續運算與更新交通狀況，使整體交通流量更加順暢。
◼ 案例3｜電力需求即時調度系統
電力公司使用 AI電網調度系統，即時分析用電需求、發電量與天氣狀況，快速調整電力供應配置。由於電力需求變化非常快速，AI 能在短時間內完成大量運算，以維持電網穩定運作。
第六類：人類總是做不好的工作
※原因：人類容易受情緒與偏見影響
有些工作人類並不是做不到，而是 穩定度不高，容易受到情緒、疲勞或主觀判斷影響，導致結果不一致。AI 系統則可以依據既定模型與資料持續運作，在某些需要高度一致性與客觀判斷的工作上，往往能提供更穩定的結果。
常見例子：
- 品質檢測
- 影像辨識
- 交通流量判斷
- 詐欺偵測
實際案例：
◼ 案例1｜農產品分級檢測系統
部分農產品加工廠導入 AI影像分級系統，透過影像辨識技術自動判斷水果或蔬菜的大小、顏色與外觀品質。過去依賴人工分級容易因疲勞或主觀判斷產生誤差，而 AI 能以一致標準完成分類。
◼ 案例2｜垃圾分類辨識系統
部分城市與回收處理中心開始使用 AI垃圾辨識系統，透過影像辨識判斷不同種類的廢棄物，例如塑膠、金屬或紙類。這類工作若由人工執行，不僅效率低且容易出錯，而 AI 能持續維持穩定的辨識準確率。
◼ 案例3｜醫療病理切片分析系統
部分醫院導入 AI病理影像分析系統，協助醫師分析顯微鏡下的病理切片影像。由於長時間觀察影像容易造成疲勞與判斷差異，AI 能先標示可疑區域，協助醫師更準確地進行診斷。
foryou顧問總結
如果把這六種類型整理成一句話，其實很簡單，AI 最容易接手的工作是：
「危險的、很累的、很複雜的、很重複的、很急的、以及人類總是做不好的工作。」
但這並不代表人類會被取代；
相反地，AI 的出現讓人類可以把更多時間放在：
- 創意
- 判斷
- 溝通
- 策略
也就是那些『真正需要人性的工作」。
書名：《AI管理力：企業風險與AI使用準則》
～從五大風險，看企業如何被AI坑、學習如何建構企業AI使用準則
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