Jeff Erickson | 技术内容策略专家 | 2023 年 5 月 5 日
多年来,许多企业始终在收集日常运营数据,评估生产线、医疗服务互动、航运物流、金融交易等无数的重要细节。一直以来,业务流程软件都在使用这些数据来更好地了解运营,并在可能的情况下对其进行简化、标准化和自动化。现在,我们有了新的机遇:我们可以利用所有这些宝贵的运营数据和业务流程专业知识来训练 AI,并使用由 AI 支持的应用来更好地预测和应对业务的起起落落。这种做法可以带来强大的颠覆性业务优势,Gartner 分析师将其称为超自动化。
超自动化是一种商业技术,可以使日常运营工作更加快速、高效和准确。与其相关的还有另一个趋势:智能自动化,也就是将机器人自动化与人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 相结合,以模仿人类交互和自动化复杂流程的技术过程。超自动化是围绕智能自动化而建立的商业领域,可帮助企业利用其运营数据存储库,识别并自动化更多业务和 IT 流程。
与典型的自动化不同,超自动化为业务人员提供了访问运营数据、集成数据源以及使用 AI 服务自动执行复杂且细微的业务流程的方法。这些业务流程包括客户服务交互、文档传递、航运物流、商业分析等等。借助 AI、自然语言生成、计算机视觉和异常检测等数据支持的功能,超自动化旨在编排需要解释人类语言的业务流程,提供推荐方案,甚至还能够分析一系列步骤并结合机器人来实现自动化。超自动化的目标是以更小的成本提供更好的业务成果,同时提高业务运营的准确性和速度。
关键要点
企业使用超自动化来提高日常运营效率并获得更好的成果。尽管超自动化的目标是为企业用户简化操作,但其中也涉及了编排多个技术、工具和平台的复杂工作。根据创造“超自动化”一词的 Gartner 分析师表示,超自动化涉及了:人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、事件驱动的软件架构、机器人流程自动化 (RPA)、业务流程管理 (BPM) 和智能业务流程管理套件 (iBPMS)、集成平台即服务 (iPaaS)、低代码/无代码工具、打包软件以及其他类型的决策、流程和任务自动化工具。
超自动化实践是企业从行业专业知识和每天收集的大量运营数据中获得更多价值的一种方式。通过集成数据流和训练 AI,企业可以提高日常运营的效率,并促进员工、客户和合作伙伴之间更有效的互动。
正如您所看到的,超自动化需要将许多学科和深厚的专业知识结合到自动化操作中。如此一来,超自动化可以提高客户和合作伙伴互动的效率,进而帮助企业节省成本并获得更多竞争优势。
超自动化项目包含了识别从自动化、寻源和集成正确运营数据中受益的工作流,选择适当的自动化工具,尽可能重复使用经过验证的自动化方案,以及通过各种形式的 AI 和机器学习(例如异常检测、计算机视觉或自然语言处理)扩展其功能。
超自动化的目标是模仿客户或员工与应用交互的方式,并将其融入到流程中。例如,记录人们如何执行任务,并据此创建一个可自动执行该操作的机器人;通过 AI,该操作过程中还可以理解客户自然语言中的意图,并决定在工作流中需要采取的后续步骤。随着时间的推移,系统可以分析这些数字化操作的数据,以发现业务流程中可以改进的地方。任务会越来越复杂,业务运营的速度和准确性也不断提高,这也意味着您已然从自动化升级到了超自动化。
机器人流程自动化 (RPA) 是一个系统,支持企业中的员工创建计算机机器人来取代人类互动,并消除工作中的日常重复任务。如果某个员工经常需要复制和粘贴文本或不断将文档从一个文件移动到另一个文件,他可以生成计算机机器人来执行这些步骤,然后继续执行其他任务。
超自动化实际上是 RPA 的增强版,通过编排 RPA 来实现更广泛和更复杂的目标。为了自动执行任务并继续构建更复杂的超自动化,IT 团队需要提供标准化的运营数据和 API 存储库,以集成来自多个来源的数据。业务人员可以利用低代码或无代码平台,通过拖放数据和集成来构建自动化工作流。企业经常会使用自动化卓越中心来管理流程,审核构思,指导参与者并提供支持。
超自动化添加了一层 AI,可利用大量历史和近乎实时的运营数据进行训练并从中获得信息。通过使用 AI,自动化可以与客户、合作伙伴和员工进行交互,例如了解意图、快速获取准确信息、采取适当响应以及使用自然语言进行沟通。
超自动化是一种复杂的 AI 应用方式,有着彻底改变企业的潜能。超自动化可将效率提高至新水平,为企业提供竞争优势。超自动化还可以帮助企业更好地利用他们收集和存储的所有运营数据;通过使用事件驱动的软件,企业可以即时采取更明智的行动,而不仅仅是使用数据来回顾和分析过去。例如,港口可以使用计算机视觉,在集装箱抵达港口时进行自动识别和测量,从而更快、更准确地跟踪和移动集装箱。或者,保险公司可以使用智能字符识别查看文档文本并自动执行文档流,员工仅需检查少量带有标记的案例,因此可以加速索赔流程。同样的,金融、医疗卫生、制造和线上零售等行业都可以通过使用业务自动化来更快、更准确地与客户、患者和供应商交互,从而提高效率。这些业务自动化还可以融入供应链,自动预测需求、订购货物、填写文档并向客户或员工推荐下一步行动。在所有这些领域中,超自动化是一个非常具有竞争力的优势,不仅可以减轻重复性任务的负担,降低成本,还可以提高准确性并引领创新。
随着超自动化逐渐在企业中占据主导地位,企业也开始从多个领域看到了该技术带来的优势。
超自动化前景广阔,但需要周密的规划和持续性的数据管理,以确保系统能够使用正确的数据来生成响应。倘若缺乏这些努力,超自动化可能会成为一种负担,而不是一种资产。其中,潜在的挑战包括:
在各行各业中,超自动化通过帮助企业降低成本、提高服务水平和降低风险来证明其价值。以下是一些真实案例。
如果想要将一个业务流程从手动变成超自动化,不仅需要多方的努力,还需要大量的数据和其他技术。下面详细介绍了超自动化涉及的高级步骤。
为了实现超自动化,企业需要使用值得信赖的流程自动化、物联网、数据管理和 AI 服务等工具。Oracle Cloud Infrastructure Process Automation 助力开发人员和业务专家自动执行 ERP、HCM 和 CX 系统的审批工作流。如果想要提取超自动化所需的所有数据,您需要一个能够连接任何应用或数据源的集成服务,例如 Oracle Cloud Infrastructure 集成服务。无论您来自哪个行业、有着什么样的使用场景,OCI 都能为您提供必要的工具,帮助您通过可重用业务规则、预构建集成和低代码设计来简化重复性任务。
为什么要实施超自动化?
超自动化是一种从运营数据中获得新价值的业务策略。这种策略可将流程自动化和数据集成专业知识与 AI 和机器学习功能相结合,从而在日常运营中提高速度、效率和准确性。超自动化通过自动化复杂的工作流(例如文档管理、客户服务交互等流程)来实现这一目标,从而提供竞争优势。
如何实现超自动化?
超自动化涉及多种技术、工具或平台的编排,并将业务流程自动化平台与机器人流程自动化 (RPA) 等技术以及 AI 和机器学习技术相结合。
如何开始实施超自动化?
超自动化是业务流程工程的延申。寻找了解流程工程并能提供 AI 和 ML 服务及集成工具的合作伙伴,以满足您从任务自动化过渡到整个业务流程超自动化时的需求。
超自动化有哪些优秀实践?
在企业中实施超自动化的优秀实践包括:确定可实现自动化的工作流、选择适当的自动化工具、尽可能重复使用成熟的自动化工具,并通过各种形式的 AI 和机器学习扩展其功能。您还需要一个反馈回路来验证自动化是否实现了目标,并可随着时间的推移不断改进。
注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义: