公司流程愈改愈複雜？用 AI 找出已經失去理由的規則

你有沒有遇過這種情況？

公司原本只有一張表格。

後來，因為某一次資料填錯，又增加一張確認表。

接著，因為某一次主管沒有看到，再增加一個簽核步驟。

又因為某一次同事忘記通知，再增加一封 Email、一個群組訊息，以及一張追蹤表。

幾年之後，新人報到時，前輩很認真地告訴他：

新人可能會小心翼翼地問：

前輩停頓了幾秒鐘，最後回答：

這一句話，可能就是流程開始變複雜的地方。

流程不是愈多愈安全，有時候只是愈難走

公司增加規則，通常不是故意要為難同事。

每一條規則背後，可能都有一段故事：

• 曾經有人填錯資料
• 曾經漏掉一個重要通知
• 曾經出現客訴
• 曾經發生設備故障
• 曾經主管沒有掌握進度
• 曾經有人沒有完成交接

於是，團隊很自然地增加：

• 一張表格
• 一次確認
• 一層簽核
• 一封 Email
• 一個群組訊息
• 一份備份文件
• 一場會議

問題是：

通常不會。

規則很像辦公室裡的紙箱。

一開始只是暫時放一下。

過了幾個月，大家開始繞著它走。

幾年後，甚至沒有人記得紙箱裡裝了什麼。

《靈感製造機》的規則狗：不要只因為習慣，就停止思考

在《靈感製造機》的「創新思考之奇幻旅行」中，有一站叫做：

規則狗很忠誠。

只要過去訂下規則，它就會認真地守在旁邊。

即使環境改變了，原本的問題消失了，它仍然努力守著原來的做法。

規則本身不是壞事。

沒有規則，組織可能會像沒有紅綠燈的十字路口，大家都想往前走，最後誰也走不了。

但規則的目的，應該是：

• 降低風險
• 提升效率
• 減少錯誤
• 協助合作
• 讓責任清楚
• 讓使用者更方便

不是：

創新思維不是看到規則就反對。

而是重新追問：

一個經典提醒：過去合理的設計，不一定永遠適合未來

有些做法在過去有它的合理性。

例如，傳統打字機的鍵盤設計，經常被拿來說明：某些排列方式與當時機械結構的限制有關。當使用情境與技術改變後，人們仍然可能因為使用習慣、學習成本與既有標準而繼續沿用原本設計。

這個例子提醒我們：

公司流程也是一樣。

十年前需要紙本簽名，不代表現在仍然需要印出三份文件。

過去資料分散在不同部門，不代表現在仍然需要重複輸入三次。

以前每一件事情都要主管確認，不代表所有案件都需要走一模一樣的路徑。

流程愈改愈複雜，常見的四個原因

1. 每出現一次問題，就增加一道流程

某次客戶資料填錯。

團隊的第一個反應是：

某次通知漏掉。

團隊又決定：

某次簽核延誤。

團隊再補上一張追蹤表。

每一次增加規則，看起來都合理。

但如果沒有定期整理，流程會像穿了十件外套。

冬天可能很溫暖。

夏天走兩步就開始流汗。

2. 所有案件都走同一條路

有些公司擔心出錯，因此不論案件大小，一律使用同一套流程。

例如：

• 一般小額採購
• 高風險設備採購
• 例行性資料更新
• 對外重大公告

全部都要經過相同層級的確認。

這樣看似公平，實際上卻可能讓簡單案件也排隊等待。

比較好的方式是：

一般案件走簡單路徑。

高風險案件才進入完整審查。

3. 同一份資料被重複搬運

有些同事每天像勤奮的搬家公司：

• 先填 Excel
• 再貼進系統
• 再寄 Email
• 再傳群組
• 再複製到簡報
• 開會時再重新報告一次

忙了一整天，資料移動了很多次。

但真正的工作，可能還在原地等候。

如果同一份資料需要重複搬運，應該先問：

4. 沒有人知道哪一條規則可以刪除

新增規則很容易。

刪除規則卻很困難。

因為大家會擔心：

• 刪掉後會不會出事？
• 過去既然有這條規則，是不是代表很重要？
• 主管會不會不同意？
• 萬一出現問題，誰要負責？

於是，最安全的做法就變成：

結果，流程變得像家裡的儲藏室。

每一樣東西都覺得以後可能用得到。

最後要找一支螺絲起子，反而要先搬開三個紙箱。

先不要急著刪除：找出規則背後原本的理由

流程改善不是看到步驟很多，就立刻全部刪除。

有些規則仍然重要。

例如：

• 法規要求
• 財務稽核
• 個資保護
• 資訊安全
• 品質管理
• 高風險設備確認
• 對外承諾
• 客戶合約

真正需要處理的，是：

可以先建立一張：

過時規則盤點表

這張表的重點不是：

而是：

四種改善方式：刪除、合併、分流、前移

找到失去理由的規則後，可以使用四種方式調整。

1. 刪除：拿掉已經沒有價值的步驟

可以問：

• 這一步不做，會造成什麼具體風險？
• 風險真的存在，還是只是大家習慣保留？
• 是否已經有其他機制取代？

例如：

2. 合併：將重複資料整理成單一來源

可以問：

• 哪些表格內容重複？
• 哪些資訊可以只更新一次？
• 哪些通知可以整合？

例如：

3. 分流：不要讓所有案件走同一路徑

可以問：

• 哪些案件風險低？
• 哪些案件需要完整審查？
• 哪些可以自動核准？
• 哪些需要主管介入？

例如：

4. 前移：可以提前處理的事情，不要等到最後一刻

可以問：

• 哪些資料可以提早準備？
• 哪些確認不必等到最後？
• 哪些風險可以在前端先排除？

例如：

這四種方法看似簡單。

但簡單不代表沒用。

很多公司需要的，不一定是再買一套複雜系統。

有時候，先拿掉三個沒有必要的步驟，就能讓大家鬆一口氣。

AI 可以如何協助找出已經失去理由的規則？

AI 很適合協助整理流程紀錄、會議討論與表格內容。

可以將以下資料交給 AI：

• 流程步驟
• 表格欄位
• 簽核層級
• 常見等待點
• 常見錯誤
• 歷史改善紀錄
• 不同部門的回饋
• 可以公開使用的案例

請 AI 協助：

1. 找出重複步驟

哪些資料被輸入兩次以上？

哪些通知管道功能相同？

哪些會議只是重新報告已經存在的資訊？

2. 找出失去理由的規則

哪些規則可能是因為過去的問題而設立？

那些問題現在是否仍然存在？

是否已有新工具或新機制取代？

3. 建立風險分流

哪些案件可以使用簡化流程？

哪些案件仍然需要完整審查？

哪些步驟可以依照金額、風險或例外狀況調整？

4. 找出可以提前處理的節點

哪些問題總是在最後一刻出現？

哪些資料可以提前確認？

哪些工作可以同步進行？

5. 設計小型測試

流程改善不一定要一次全面改版。

可以先選擇：

• 一個部門
• 一個流程
• 一種案件
• 一週或兩週
• 一組可以衡量的指標

先測試，再決定是否放大。

可以直接複製的 AI 過時規則盤點提示詞

以下是目前的工作流程：

【請貼上流程步驟】

流程中使用的表格、系統與通知方式包括：

【請貼上內容】

目前常見的等待、錯誤與抱怨包括：

【請貼上內容】

請不要直接將所有步驟刪除。

請運用創新思維，先協助我找出每一條規則背後原本想解決的問題，再判斷這個問題現在是否仍然存在。

請建立一份「過時規則盤點表」，使用以下欄位：

* 流程步驟或規則
* 當初可能設立的原因
* 原本想避免的問題
* 問題現在是否仍然存在
* 是否已有其他工具、系統或機制取代
* 不執行這一步的具體風險
* 是否涉及法規、財務、資安、個資、品質或合約要求
* 建議保留、刪除、合併、分流或前移
* 建議理由
* 仍需向誰確認
* 適合先測試的方式

接著，請另外提供：

1. 最值得優先檢查的五個規則
2. 最可能重複輸入的資料
3. 最可能造成等待的三個節點
4. 可以合併的表格與通知
5. 可以依照風險分流的案件
6. 可以提前完成的工作
7. 一個為期兩週的小型流程改善測試
8. 測試前後應觀察的指標
9. 哪些步驟不能直接刪除，必須由專業人員確認
10. 三個需要向實際使用者訪談的問題

請注意：

* 不要自行假設法規要求
* 不要自行刪除涉及財務、資安、個資、品質與合約的流程
* 如果資訊不足，請標記「待確認」
* AI 只能協助盤點與提出假設，最後仍需由熟悉流程的人確認
* 流程改善的目的不是刪除最多步驟，而是保留真正有價值的步驟

流程改善的目的，不是把規則全部趕走

規則狗並不是壞狗。

它只是太忠心。

當初主人交代它守在門口，它就一直守著。

即使那扇門早已經換到另外一邊，它還是很認真地守在原地。

因此，流程改善不是看到規則就刪除。

而是重新問：

• 這條規則仍然保護著重要的事情嗎？
• 還是它只是因為習慣，繼續留在原地？
• 有沒有更簡單、更清楚、更符合現在情境的方法？

AI 可以幫助我們掃描流程、整理紀錄與提出假設。

但真正重要的，仍然是創新思維：

重點整理

1. 規則原本是為了降低風險與提升效率，不是用來綁住思考。
2. 每出現一次問題就增加一道流程，久了容易形成複雜迷宮。
3. 流程改善前，應先找出每一條規則背後原本的理由。
4. 可以使用刪除、合併、分流與前移，重新整理流程。
5. 涉及法規、財務、資安、品質、個資與合約的規則，不可直接刪除。
6. AI 適合協助盤點與整理，但最後仍需由熟悉流程的人確認。
7. 不要只問流程怎麼做，也要問流程為什麼存在。

你是否也有一條說不出理由的流程？

有些流程不是沒有改善空間。

只是大家已經太習慣它的存在。

歡迎將你正在煩惱的流程、表格、簽核或跨部門卡點，放進「創新許願池」。

也許那隻很忠心的規則狗，已經可以稍微休息一下了。

常見問題