企業使用案例

企業 IT 中真正重要的自動化挑戰，存在於多系統交匯、非結構化資料、不穩定的第三方介面以及需要生產等級安全保障的 AI 推論這幾個維度的交叉點上。這正是傳統 RPA 只能處理順暢路徑、在所有其他情況下失敗的原因，也是客製化整合專案耗費數個月構建、在上游發生第一個變更時就立即崩潰的原因。

Triggerfish 的解決思路是將確定性工作流程編排與決策節點上的 LLM 推論相結合，並透過 AI 層無法繞過的分類感知安全執行機制來統一管控。最終實現的自動化方案能隨環境變化而自適應，同時不犧牲生產系統所要求的稽核追蹤和資料管控能力。

跨系統編排涵蓋了跨越十幾個甚至更多系統的工作流程——從採購到付款、員工入職、事件回應——每個步驟都需要情境判斷，而不會因剛性流水線自動化的脆弱性而中斷。非結構化資料擷取解決了格式變更時不會崩潰的發票處理、文件接收和郵件解析問題，將基於座標的欄位提取替換為 LLM 文件理解。第三方入口網站自動化處理沒有 API 的供應商入口網站、政府網站和支付方系統，使用視覺瀏覽器導航，當 UI 重新設計時會自適應而不是悄然失敗。生產工作流程的 AI 推論整合彌合了 AI 展示與持久生產工作流程之間的鴻溝，所用的安全執行、稽核追蹤和工作流程編排是平台內建的，而非每個專案單獨加裝。