AI 还是规则？
触发与结果稳定时用规则。PDF、邮件与自由文本用 AI，并在回写前人工校验。实践中组合两者往往效果最好。
横向对比
| 因素 | AI自动化 | 工作流自动化（规则） |
|---|---|---|
| 输入类型 | PDF、扫描件、邮件正文、多样化格式 | 结构化事件、表单字段、数据库行记录 |
| 可预测性 | 概率性输出；需要置信度分数机制 | 规则正确时为确定性输出 |
| 治理机制 | 人工审核队列、模型版本管理、审计日志 | 规则测试、变更日志、异常处理路径 |
| 失效模式 | 高置信度但提取错误 | 边界场景出现时规则易脆断 |
| 实施方式 | 模板、训练数据、监控体系 | BPM工具、脚本、集成触发器 |
| 成本驱动因素 | 推理成本、人工审核、模板维护 | 集成开发、规则维护 |
| 最佳首用场景 | 单据分类与字段提取 | 里程碑通知与审批路由 |
| 运营信任度 | 随时间积累的审核准确率来建立 | 通过透明规则行为来建立 |
何时选择AI自动化
当文档格式因承运商、通道或客户而异且仅规则解析器不断中断时，请选择 AI。
AI 还适合电子邮件分类、提取预订详细信息或总结线程 - 在 TMS 更新之前进行人工审核。
- 大容量异构文档
- 使用多种语言接收电子邮件到工作流程
- 需要 OCR 加上语义验证
- 团队可以每天操作审核队列
何时选择工作流程自动化
在构建事件时选择规则：收到里程碑、超出延迟阈值、需要批准、文件丢弃到 SFTP。
规则非常适合 TMS、WMS、Slack 和财务之间具有清晰映射的可重复集成。
- 稳定的触发因素和结果
- 对收费概率错误的容忍度较低
- 需要可审计的确定性行为
- API 事件已正常化
共同决策因素
风险等级：计费和海关错误需要比内部通知更严格的控制。
卷：AI复习劳动必须建模；当合作伙伴改变格式时，规则需要维护。
数据契约：任何类型的自动化都需要目标系统写入权限和幂等性。
物流特定示例
AI提取送货单字段；规则将高置信度行路由到 TMS 并标记其他行以供处理器使用。
当里程碑代码和延迟分钟数符合 SLA 政策时，规则会向客户发送延迟警报 — 无需 AI。
AI 对入站电子邮件请求进行分类；规则按帐户层和请求类型分配队列。
风险和权衡
无需审核的AI可以比手动输入更快地将不良数据加速到TMS。
当合作伙伴 EDI 更改代码列表时，没有监控的规则会默默停止。
营销 AI 承诺通常会跳过这两条路径上的集成和操作采用工作。
推荐的决策框架
对工作流程进行分类：结构化输入与非结构化输入。
在一条结构化路径上启动规则以证明监控和所有权。
在一种文档或电子邮件类型上添加 AI 并进行审核 SLA；在自动批准之前测量纠正率。
将提取与策略规则之间的显式切换合并到一个管道中。
常见问题
文档处理是否总是需要 AI？
不是。固定 EDI 流程或高度统一的 PDF 可继续用规则。格式多样时通常需要带复核的 AI。