什么是超自动化？

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。

什么是超自动化？

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。

超自动化

1. 专家：具备行业知识和专业技能
2. 商业应用：运营数据和数据集成
3. 自动化工具：数据编排和机器人流程自动化
4. 智能：AI 和机器学习，可模仿人类的专业技能

关键要点

• 超自动化旨在提高企业日常运营的效率、准确性和速度，包括添加实时反馈，帮助企业响应甚至是预测业务变化。
• 超自动化与更简单的机器人流程自动化 (RPA) 有所不同。
• 超自动化将业务流程自动化、软件集成和大量运营数据相结合，可训练 AI 并自动执行复杂的业务流程。
• 超自动化可以为处理客户服务查询或在广泛的业务运营中智能地传递货物或文件等任务带来新的效率和准确性水平。
• 超自动化涉及彻底的规划和持续性的评估和分析，以优化结果并实现预期的投资回报。

超自动化详解

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。

超自动化的工作原理

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。

超自动化与机器人流程自动化 (RPA) 对比

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。

超自动化的重要性

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。

超自动化的优势

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。

• 加快业务速度：自动执行更复杂的运营任务，提高整个企业的生产力和效率。
• 提高准确性：帮助企业快速、准确地处理大量数据，而不会丢失详细信息或导致系统出错。
• 减少对人工的依赖：降低成本，让员工摆脱繁琐的任务（无论是在现场还是在办公室），从而专注于更重要的项目。
• 进一步使用数据和 IT 基础设施：利用现有的运营数据和 IT 基础设施，以更低的成本获得更好的业务成果，同时提高速度和准确性。
• 改善流程：在业务流程中提供更一致、更可预测的操作，使用 AI 分析日常运营，快速做出业务决策，并随着时间的推移改善流程。
• 改善客户服务：通过了解意图、快速准确地寻源信息以及与自然语言进行沟通，为客户和客户提供满意的服务。虽然复杂或情绪化的情况仍需人工处理，但许多情况都能够交给超自动化聊天机器人巧妙地解决了。

超自动化的挑战

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：

• 重新设计业务流程需要高昂的成本投入：要使业务流程步入正轨并实现自动化，需要一定的时间和规划工作以及员工的支持。这可能意味着一个漫长的变革管理战略，与受影响的员工持续进行定期沟通。
• 技术升级：要从简单的机器人自动化转变为超自动化，需要投资于新技术，例如事件驱动的软件、能够将正确的数据整合在一起的有效集成平台以及低代码开发工具。同时，还需要业务流程自动化和 AI 方面的专业知识。例如，实时分析能力对于操作和判断自动化功能的有效性至关重要。
• 必备分析：超自动化计划的其中一环是数据管理和数据分析的升级，可为您提供信息，以评估效率并检查整个自动化流程的合规性。
• 必备安全基础设施：超自动化涉及企业内部多个不同的系统，因此需要进行测试，以确保连接到该操作的任何机器人或系统都不会被恶意操作者渗透。
• 偏见：无论是贷款、雇用、采购还是保险费率，我们在使用业务流程自动化来做出任何决策时都必须非常谨慎，确保算法不会产生意外的偏见。

超自动化的使用场景

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。

• 零售：在经历了三位数增长后，巴西的 Facily 公司发现客户服务已成为了一项挑战。该社交电商平台构建了一个涵盖了财务管理、库存和物流的自动化流程，可为其核心功能提供支持，包括涵盖了从订购和批准到应付账款的可审计的全流程跟踪，从而更快地完成订单并更好地控制库存和采购。
• 财务运营：Lyft 使用自动化技术将关账所需的时间缩短了一半以上。该公司预计，随着流程不断改进，完成全部财务关账所需的时间会先减一半，往后再减一半。
• 供应链：由于 Chipotle 坚持使用新鲜食材，因此需要响应式供应链。该公司以两种方式使用自动化：首先，使用自动化不断准确地跟踪和预测需求，让供应商能够信任预测结果并制定相应计划。然后，再自动执行打包和外卖的订单跟踪，在无需人工验证的情况下，完成与外卖合作伙伴的每笔线上交易对账，每年从与配送员对账的活动中节省了数百万美元。
• 医疗卫生：丹麦医疗卫生提供商 Coloplast 使用营销自动化与造口和导管使用者进行沟通并为其提供支持。该公司的参与度远高于医疗卫生行业的平均水平。该公司的个性化交互式服务计划旨在通过多个通信渠道（包括电子邮件、网络、直接邮件和电话）进行自动化通信，帮助改善用户的病情和生活质量，并提供准确和及时的信息。
• 客户服务：通过自动化，Razer 可以为精通技术的游戏玩家提供他们喜欢的自助技术支持。Razer 的大多数客户表示，通过在线聊天室联系该公司更为便捷，但其实该公司更成熟的沟通渠道是电话和电子邮件。Razer 引入了聊天机器人和 AI 来优化和自动执行服务流程。现在，该公司通过自动聊天机器人处理 50% 的客户咨询，同时以智能的方式将剩余的客户咨询分配到其他通信渠道。
• 数据安全性：Adenza 的 AxiomSL 业务部门是金融服务行业监管报告的数据和风险分析软件的全球提供商。该单位在数据库基础设施中使用了机器学习自动化来消除大多数数据库维护活动，不仅提供了自动扩展和调优，还提供了自动化流程，从而加密敏感和受监管的数据，为数据库打补丁以消除安全漏洞，并帮助防止未经授权的访问。

启动超自动化流程

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。

1. 了解您的自动化需求和机会。
   超自动化需要以现有的业务流程为起点。收集有关当前运营和业务规则，并与行业优秀实践进行比较。采访前线人员，了解瓶颈的所在位置或需要自动化的重复性流程。找到可能已经存在的简单的机器人过程自动化。这些信息将帮助您为企业量身定制超自动化计划。
2. 收集您的数据。
   超自动化主要是一个集成数据源和创建实时数据流的过程。这将有助于您在复杂的自动化中创建交接和审批链。使用已存储的运营数据来训练机器学习模型。
3. 确定您要采用的工具。
   构建自动化需要业务流程自动化服务、数据集成工具、低代码开发平台、机器学习训练平台、分析工具等，在某些情况下也需要物联网 (IoT) 传感器。这些数据将与您的商业应用数据紧密相连，从而在这些应用之间以及应用内部进行自动化交互。
4. 组织人员。
   确定不同业务领域的项目负责人以及自动化审批流程的负责人。这些人员将帮助您识别并整理出需要进行自动化的流程，并且希望在各自的领域实现分析效率提升。请注意，自动化可能会让前线员工对其角色感到困惑。因此，您需要帮助他们构建自动化流程的新常规。
5. 实施、评估、迭代。
   超自动化将通过实时数据流和数据分析，实现人类专业知识与机器学习算法之间的协同工作。您需要与前线员工开放沟通，以评估任何自动化措施的有效性并做好迭代准备。随着时间的推移，您将能够依靠数据分析来展示自动化流程如何帮助企业提高效率和敏捷性。

图中显示了从左下方向右上方延伸的阶梯。左下角的台阶上，有一个双手叉腰站立的人。右上角的台阶上，有一个挥着旗帜的成功人士。

1. 1：从小做起。根据业务规则，自动执行简单任务
2. 2：大胆构思。使用业务流程自动化，构思新的自动化
3. 3：使用数据。将数据源集成到流程流中。训练 AI 和 ML 算法
4. 4：创建路径。添加事件处理架构以编排自动化
5. 5：应用智能。在已建立的工作流中，应用 AI 和 ML 算法
6. 6：迭代。用更多数据改进算法

利用 Oracle 解决方案实现超自动化

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。

超自动化的常见问题解答

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。