自动化技术正迈向代理式人工智能（Agentic AI）时代，企业不再满足于单一任务自动化，而是追求端到端业务流程的智能协调与规模化部署。这股转变尤见于高度规管的金融与政府领域，香港作为亚洲金融枢纽，正积极拥抱AI以提升竞争力。在UiPath年度FUSION峰会传媒午宴上，全球CFO兼COO Ashim Gupta、UiPath大中华区副总裁Pallas高颖梅，以及高级销售工程师Ming Yin刘铭贤，分享了Agentic AI从试点转向落地应用的策略，特别聚焦香港金融及政府机构的本地部署方案。
三位受访者强调，UiPath正引领企业自动化进入第二阶段，通过Agentic AI实现「agents think, robots do, people lead」的协作模式，为本地企业提供安全、可扩展的解决方案。
代理式AI重塑企业自动化愿景
UiPath的长期愿景聚焦于将复杂企业情景转化为智能安全的运营环境。Ashim Gupta指出，公司在Agentic AI领域定位为「代理式业务协调和智能业务编排（Agentic Business Orchestration）的领导者」。
「UiPath 的长期愿景是将企业的复杂情景转化为智能且安全的运营，建立一个 AI 代理负责推理、机器人执行行动、而人类引领方向的协作环境 （agents think, robots do, people lead）。」
Ashim Gupta，全球CFO兼COO
这种定位强调连接系统、AI代理与人类，在受控端到端工作流程中驱动成长与韧性。Pallas高颖梅补充，面对快速变化的AI环境，UiPath调整策略，从个别任务自动化转向协调完整业务旅程，并优先开发垂直行业解决方案，以降低配置成本并加速投资回报。
「我们正带领企业进入自动化的第二阶段，从过往单纯把个别任务自动化，转向协调完整的端到端业务旅程 。UiPath 现时的核心策略是将重点从实验性的 AI 试点转向企业级的规模化落地，并优先开发针对金融、零售及制造业等垂直行业（Vertical industries）的专用解决方案，以消除通用平台的高昂配置成本，让企业能迅速获得可衡量的投资回报率。」
Pallas高颖梅，大中华区副总裁
Agentic AI核心原理超越传统RPA
Ming Yin刘铭贤解释，Agentic AI与传统RPA的根本区别在于其推理、规划及自适应能力，能处理模糊性复杂工作，而非仅依赖预设规则。他强调，核心原理是将AI代理嵌入受管治的自动化架构中，实现从洞察到执行的闭环。
「传统 RPA 主要基于预设规则执行确定性（Deterministic）的任务，而 Agentic AI 则具备推理、规划及自适应执行的能力，能处理具备模糊性的复杂工作。核心原理在于将 AI 代理嵌入受管治的自动化架构中，使 AI 能在企业级的护栏内自主执行决策，而非仅是孤立的技术展示，从而实现从洞察到执行的完整闭环。」
Ming Yin刘铭贤，高级销售工程师
Ashim Gupta进一步透露，这种转变让UiPath成为自动化行业的「指挥家」，确保AI不仅思考，还能安全执行。
本地部署确保金融机构安全合规
针对香港金融机构的严格合规需求，UiPath通过Automation Suite™提供本地部署，让客户掌控数据路径与驻留权。Pallas高颖梅表示，这解决了云端AI的合规上限，并支持自行托管开源模型，防止敏感数据外流。
「我们通过 UiPath Automation SuiteTM 提供本地（地端）部署选项，让金融机构能完全掌控数据处理的路径与驻留权，解决云端 AI 可能带来的合规上限问题。系统嵌入了可追踪、可审计的管治机制，确保 AI 代理的所有行动皆在安全护栏内运作，并支持自行托管开源模型，防止敏感数据离开客户的数据中心。」
Pallas高颖梅，大中华区副总裁
Ming Yin刘铭贤补充，在FUSION峰会上推出的Automation Suite™本地方案，正是为香港高度规管行业量身定制，配合金管局「金融科技2030」愿景。
从试点到大规模落地的关键转型
将Agentic AI从试点转为企业级应用，需克服碎片化遗留系统的挑战。Ashim Gupta透露，UiPath提供预置垂直行业解决方案，并利用UiPath Maestro™管理复杂多步骤流程，确保可观察性与安全性。
「企业要实现 Agentic AI 大规模落地，关键在于将 AI 代理从孤立的对话系统转向深度整合核心业务系统，如企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）及供应链工具。我们通过提供预置且受管治的垂直行业解决方案，协助零售、制造及采购等不同领域的企业克服碎片化遗留系统带来的技术挑战，解决传统「自定义开发」的负担。藉由 UiPath Maestro™ 等协调技术，我们能管理涉及多个步骤且需长期运行的复杂流程，确保 AI 在推理与执行时皆具备可观察性与安全性，使技术能稳定转化为生产级应用。」
Ashim Gupta，全球CFO兼COO
Pallas高颖梅强调，这一歩骤让企业无需自定义开发，即可实现规模化。
大中华区策略聚焦香港金融政府需求
在大中华区，UiPath策略由试点转向以业务成果为核心的企业级部署。Ming Yin刘铭贤表示，公司积极配合香港AI发展策略及金管局愿景，为银行、医疗及政府部门转型传统规则监控为智能系统。
「在大中华区，我们的策略已由实验性的 AI 试点转向以实质业务成果与投资回报为核心的企业级部署。我们认同并积极配合香港政府的最新 AI 发展策略及金管局的「金融科技 2030」愿景，透过代理式解决方案协助银行、医疗及政府部门等关键领域，将传统规则监控模式转型为智能系统。」
Ming Yin刘铭贤，高级销售工程师
面对数据主权要求，Automation Suite™提供云端与自行托管模式灵活性，加速香港及大中华区市场渗透。Pallas高颖梅透露，这让企业在安全前提下迈向代理式转型。
「我们进一步强化了 Automation SuiteTM 的灵活性，提供云端模型与自行托管模型两种模式，让企业能灵活应对数据驻留限制，特别是那些允许境外推论但禁止云端协调的法规环境。这项策略让企业和机构毋须在采用先进 AI 与维护数据主权之间作权衡，让香港及大中华区的银行、政府及医疗保健机构能在确保安全的前提下加速迈向代理式转型。」
Pallas高颖梅，大中华区副总裁
竞争优势与未来工作流程变革
Ashim Gupta认为，UiPath的核心优势在于端到端协调能力，具备持久状态管理、异常处理及人类介入机制，超越单纯LLM或聊天机器人。
「尽管市场上有许多 AI 解决方案供应商，UiPath 的核心优势在于具备端到端的协调能力与生产级的执行力，能跨越 UIs、APIs 及不同的系统进行整合。我们不只是提供一个大型语言模型或聊天机器人，而是提供一个具备持久状态管理、异常处理及人类介入机制（Human-in-the-loop）的统一平台，让 AI 的决策能直接转化为实际的业务操作。」
Ashim Gupta，全球CFO兼COO
Agentic AI将重塑香港企业工作流程，让员工从重复任务解脱，专注决策与创新。对消费者而言，这带来更高效个性化服务，如加速贷款申请或医疗诊断。
「对于企业用户，Agentic AI 将实现任务重新分配，让员工从重复的手动数据输入中解脱，专注于复杂的决策与创新工作。对消费者而言，这将间接转化为更高效、个性化的服务体验，例如银行能更快速地处理贷款申请、通讯商能更精准地处理客户诉求、医疗机构亦能透过 AI 代理加速诊断并制定客制化治疗计划，彻底解决传统行政作业导致的延迟与瓶颈。」
Ming Yin刘铭贤，高级销售工程师
展望未来，UiPath预见Agentic AI从「会说话的AI」转向「会工作的AI」，公司将持续领导代理式业务协调。Ashim Gupta总结，真正的价值在于可观察、透明的企业级自动化，而香港金融与政府机构的本地部署，将成为这一转型的关键示范。
「我们认为未来的趋势将从「会说话的 AI」转向「会工作的 AI」，即 AI 必须具备自主执行的能力。UiPath 认为真正的价值在于「代理式业务协调」，我们将持续扮演「指挥家」和协调者的角色，利用 AI 代理处理动态判断，同时以机械人保持流程的精确性，确保所有自动化行为在企业级的规模上皆是可观察且透明的。」
Ashim Gupta，全球CFO兼COO
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