Vad är hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en metod som används för att dagliga affärsverksamheter ska bli snabbare, effektivare och noggrannare. Den är också relaterad till en annan trend, nämligen intelligent automatisering, som är en teknisk process där robotiserade automatiseringar kombineras med artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) för att efterlikna mänskliga interaktioner och automatisera komplexa processer. Hyperautomatisering är den affärsdisciplin som bygger på intelligent automatisering och som hjälper organisationer att dra nytta av operativa data för att identifiera och automatisera fler affärs- och IT-processer.

Till skillnad från vanlig automatisering ger hyperautomatisering företagare ett sätt att komma åt operativa data, integrera datakällor och använda AI-tjänster för att automatisera komplexa och nyanserade affärsprocesser. Det kan röra sig om interaktioner med kundtjänst, dokumentdirigering, leveranslogistik, affärsanalyser och många andra processer. Med hjälp av funktioner som bygger på data, till exempel artificiell intelligens, generering av naturligt språk, datorseende och avvikelsedetektering, försöker hyperautomatisering samordna en affärsprocess som kräver tolkning av mänskligt språk och ge råd om de bästa alternativen och till och med analysera en rad steg och använda bottar för att automatisera dem. Målet är att leverera de bästa affärsresultaten till lägst kostnad och samtidigt förbättra affärsverksamhetens precision och snabbhet.

Översikt över hyperautomatisering, beskrivning nedan — De fyra nyckelkomponenterna i hyperautomatisering är personer med sakkunskaper om uppgiften som ska automatiseras, operativa data från affärsapplikationer, automatiseringsverktyg och artificiell intelligens.

Viktiga lärdomar

Målet med hyperautomatisering är att förbättra effektiviteten, noggrannheten och snabbheten i en organisations dagliga verksamhet, inklusive att lägga till feedback i realtid där det är möjligt för att hjälpa organisationen att reagera på eller till och med förutse förändringar i verksamheten.
Hyperautomatisering skiljer sig från och är mer kapabel än enklare robotiserad processautomatisering (RPA).
Hyperautomatisering kombinerar automatisering av affärsprocesser, programvaruintegreringar och stora lager av operativa data för att träna artificiell intelligens och automatisera komplexa affärsprocesser.
Hyperautomatisering kan leda till ökad effektivitet och större precision när det gäller uppgifter såsom att hantera kundtjänstärenden eller dirigering av varor eller dokument på ett intelligent sätt i en mängd olika affärsverksamheter.
Hyperautomatisering kräver noggrann planering och fortlöpande utvärdering och analys för att förfina resultaten och uppnå önskad avkastning på investeringen.

Förklaring av hyperautomatisering

Organisationer använder hyperautomatisering för att den dagliga verksamheten ska bli så effektiv som möjligt och för att få det bästa resultatet. Även om målet är att göra det enkelt för företagsanvändarna innebär hyperautomatisering en komplex samordning av flera tekniker, verktyg och plattformar. Enligt analytiker på Gartner som myntade termen omfattar hyperautomatisering följande: artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), händelsestyrd programvaruarkitektur, robotiserad processautomatisering (RPA), processstyrning (BPM) och intelligenta processtyrningssviter (iBPMS), integreringsplattform som en tjänst (iPaaS), verktyg med lite kodning/utan kodning, paketerad programvara och andra typer av beslut, processer och verktyg för automatisering av uppgifter.

Med hyperautomatisering kan ett företag få mer värde från sin branschkunskap och mängden operativa data som det samlar in varje dag. Genom att integrera dataflöden och träning av AI kan företaget öka effektiviteten i den dagliga verksamheten och stödja mer effektiva interaktioner mellan medarbetare, kunder och partner.

Som du ser kräver hyperautomatisering att många discipliner kombineras och att djupgående sakkunskaper om verksamheten automatiseras. Resultatet kan dock lyfta kund- och partnerinteraktioner till en ny nivå av effektivitet som kan leda till kostnadsbesparingar och konkurrensfördelar.

Hur fungerar hyperautomatisering?

Ett hyperautomatiseringsprojekt inbegriper att identifiera arbetsflöden som skulle kunna dra nytta av automatisering, informationsinsamling och integrering av rätt operativa data, samt välja lämpliga automatiseringsverktyg, återanvända beprövade automatiseringar där det är möjligt och utöka deras funktioner med olika former av AI och maskininlärning, till exempel avvikelsedetektering, datorseende eller bearbetning av naturligt språk.

Målet med hyperautomatisering är att efterlikna sättet kunder eller anställda interagerar med applikationer och smälta in i processen. Genom att till exempel identifiera hur personer utför en uppgift kan en bot som automatiserar den åtgärden skapas. Med AI kan den åtgärden omfatta att förstå syftet på klientens naturliga språk och fatta beslut om nästa steg i ett arbetsflöde. Med tiden kan data från dessa digitaliserade åtgärder analyseras för att hitta dolda möjligheter till förbättringar av affärsprocessen. Allteftersom uppgifter blir mer komplexa och affärsverksamhetens hastighet och precision förbättras har du övergått från automatisering till hyperautomatisering.

Få ett större affärsvärde med OCI

Enligt IDC kan du med hjälp av OCI få en avkastning på 474 % på fem år och den totala driftsomkostnaden kan sänkas med 53 %.

Hämta IDC:s rapport om affärsvärde

Hyperautomatisering kontra robotiserad processautomatisering (RPA)

Robotiserad processautomatisering (RPA) är ett system som låter personer i en organisation skapa datorbottar för att ersätta mänskliga interaktioner och ta bort vardagliga, repetitiva uppgifter i sitt arbete. Om någon regelbundet kopierar och klistrar in text eller hela tiden flyttar dokument från en fil till en annan kan en datorbot genereras så att den kan utföra de stegen medan den anställde fortsätter till andra uppgifter.

Hyperautomatisering är i praktiken samordningen och förbättringen av RPA för att uppnå bredare och mer komplicerade mål. IT-teamet kan automatisera uppgifter och senare skapa mer komplexa hyperautomatiseringar genom att tillhandahålla standardiserade datalager av operativa data och API:er för integrering av data från flera källor. Företagare får en plattform med lite kodning eller utan kodning där de kan dra och släppa data och integreringar för att skapa ett automatiserat arbetsflöde. Organisationer styr ofta processen med ett expertiscentrum för automatisering som granskar idéer, utbildar deltagarna och ger stöd.

Hyperautomatisering lägger till ett lager av artificiell intelligens som har tränats och informerats med hjälp av den stora mängden historiska operativa data i nära realtid. Användningen av AI gör det möjligt för automatiseringar att interagera med kunder, partner och medarbetare på sätt som till exempel kan förstå avsikt, snabbt hitta korrekt information, välja lämpligt svar och kommunicera på naturligt språk.

Varför är hyperautomatisering viktigt?

Hyperautomatisering är en tillämpning av sofistikerad AI som kan revolutionera verksamheter. Den gör det möjligt för företag att få en konkurrensfördel genom att erbjuda nya effektivitetsnivåer. Med hyperautomatisering kan företag bättre utnyttja alla operativa data de samlar in och lagrar. De kan också vidta smartare åtgärder med hjälp av händelsedriven programvara, i stället för att bara använda data för att se tillbaka och analysera det förflutna. Exempelvis kan en port spåra och flytta containrar snabbare och mer exakt genom att använda datorseende för att automatiskt identifiera och mäta en container när den går in i en port. Eller så kan ett försäkringsbolag påskynda ett ärende med intelligent teckenigenkänning för att titta på texten i ett dokument och sedan automatisera ett dokumentflöde och endast flagga ett litet antal tecken som en anställd ska granska. På samma sätt kan verksamheter inom finans, hälso- och sjukvård, tillverkning och detaljhandel på nätet göras mer effektiva genom att möjliggöra snabbare och mer exakta interaktioner med kunder, patienter och leverantörer med hjälp av affärsautomatiseringar som också når in i en försörjningskedja för att förutse behov, beställa varor, fylla i dokument och föreslå nästa steg till kunder eller anställda. På alla dessa områden är hyperautomatisering en konkurrensfördel som minskar bördan av repetitiva uppgifter, sänker kostnaderna, förbättrar noggrannheten och leder till innovationer.

Fördelar med hyperautomatisering

I takt med att hyperautomatisering används i större utsträckning av företag börjar de se fördelar på många områden.

Affärshastighet: Förbättrar produktiviteten och effektiviteten inom en organisation genom att automatisera alltmer komplexa verksamheter.
Förbättrad precision: Hjälper organisationer att snabbt och korrekt behandla stora datavolymer utan att missa detaljer eller introducera fel i sina system.
Minskat beroende av manuellt arbete: Sänker kostnaderna och frigör medarbetarna från omständiga uppgifter, både på fältet och på kontoret, så att de kan koncentrera sig på viktigare projekt.
Ytterligare användning av data och IT-infrastruktur: Utnyttjar befintliga operativa data och IT-infrastrukturer för att uppnå bättre affärsresultat till lägre kostnad med högre hastighet och större precision.
Processförbättring: Kan tillhandahålla mer konsekventa och förutsägbara åtgärder i en affärsprocess och använda AI för att analysera den dagliga verksamheten, fatta snabba affärsbeslut och förbättra processer med tiden.
Förbättrad kundtjänst: Gör kunder nöjda genom att förstå deras avsikt, snabbt hitta korrekt information och kommunicera på naturligt mänskligt språk. Det är fortfarande viktigt att ha människor som är redo att hoppa in för komplexa eller känslomässiga situationer, men många situationer kan hanteras på ett skickligt sätt av hyperautomatiserade chattrobotar.

Utmaningar med hyperautomatisering

Hyperautomatisering lovar mycket, men den kräver noggrann planering och ett engagemang för datahantering för att se till att rätt data används för att få fram svaren. Utan dessa kan den bli en börda i stället för en tillgång. Följande utmaningar kan uppstå:

Kostsam omstrukturering av affärsprocesser: Att anpassa en affärsprocess så att den kan automatiseras kräver tid, planering och engagemang från medarbetarna. En långsiktig strategi för ändringshantering kan behövas med regelbunden och konsekvent kommunikation med medarbeterna som berörs av detta.
Tekniska uppgraderingar: Att ta steget från enkla robotiserade automatiseringar till hyperautomatisering kräver investeringar i ny teknik såsom händelsestyrd programvara, en effektiv integreringsplattform för att föra samman rätt data och utvecklingsverktyg med lite kodning. Det kräver också sakkunskaper om automatisering av affärsprocesser och artificiell intelligens. Exempelvis är förmågan att göra realtidsanalyser avgörande för att kunna driva och bedöma effektiviteten hos de automatiserade funktionerna.
Obligatoriska analyser: En del av planeringen för hyperautomatisering är en uppgradering av datahanteringen och dataanalyser, vilket kommer att ge dig information för att mäta effektiviteten och kontrollera regelefterlevnaden genom hela automatiseringsprocessen.
Obligatorisk säkerhetsinfrastruktur: Hyperautomatisering berör många olika system i en organisation, så den måste testas för att garantera att inga bottar eller system som är anslutna till åtgärden kan infiltreras av skadliga aktörer.
Systematiska fel: När automatiserade affärsprocesser tillämpas för att fatta beslut – oavsett om det gäller lån, nyanställda, inköp eller försäkringspremier – måste stor försiktighet iakttas för att garantera att algoritmerna inte leder till oavsiktliga systematiska fel.

Användningsfall för hyperautomatisering

I flera branscher är hyperautomatisering en förutsättning för att organisationer ska kunna sänka kostnaderna, förbättra servicenivåerna och minska riskerna. Här är fem exempel från verkligheten:

Detaljhandel: Efter att ha upplevt en tresiffrig tillväxt upptäckte det brasilianska företaget Facily att kundtjänst har blivit en utmaning. Facily, en marknadsplats för social handel, byggde automatiseringar som integrerade ekonomihantering, lager och logistik och som drev basfunktionerna i företagets onlinemarknadsplats. I och med detta skapades granskningsbara veriferingskedjor, från beställning och godkännande till leverantörsreskontra, vilket ledde till snabbare orderexpediering och bättre lagerstyrning och inköp.
Ekonomifunktioner: Lyft använde automatisering för att minska tiden det tar att sammanställa intäkter i huvudboken i samband med årsbokslut. Företaget räknar med att det kommer att ta hälften så lång tid att upprätta årsbokslut och att tiden sedan kommer att halveras igen när processerna har förbättras.
Försörjningsskedja: Eftersom Chipotle insisterar på att använda färska ingredienser krävs en anpassningsbar försörjningskedja. De använder automatisering på två sätt. Först har de automatiseringar som spårar och prognostiserar behov hela tiden med precision, vilket gör att leverantörerna kan lita på prognoserna och planera därefter. Sedan automatiserar de orderspårning för avhämtning och utkörning så att de kan stämma av, utan verifiering av en person, varje onlinetransaktion med leveranspartner, vilket sparar miljontals dollar varje år i avstämningar med förare.
Hälso- och sjukvård: Den danska vårdgivaren Coloplast använder automatiserad marknadsföring för att kommunicera med och stödja personer som använder stomipåsar och katetrar. Företaget når engagemangsnivåer som ligger klart över genomsnittet inom hälso- och sjukvårdsbranschen. Deras personliga och interaktiva serviceprogram är utformat för att hjälpa till att förbättra användarnas tillstånd och livskvalitet med korrekt och aktuell information med hjälp av automatiserad kommunikation via flera kommunikationskanaler, bland annat e-post, webben, direktreklam och telefon.
Kundtjänst: Automatisering gör det möjligt för Razer att tillhandahålla teknikkunniga spelare de självbetjäningsfunktioner som de föredrar. Majoriteten av Razers kunder sa att chatten var det mest praktiska sättet att kontakta företaget, men företagets mest utvecklade kommunikationskanaler var telefon och e-post. Razer använde sig av chattrobotar och AI för att optimera och automatisera sin kundtjänstprocess. Nu sköter företaget 50 % av kundfrågor med automatiserad chatt samtidigt som resten dirigeras till andra kommunikationskanaler på ett intelligent sätt.
Datasäkerhet: Adenzas AxiomSL-affärsenhet är en global leverantör av programvara för data- och riskanalyser för lagstadgad rapportering i finanssektorn. De använder automatiserade maskininlärningar i sin databasinfrastruktur för att eliminera de flesta aktiviteter som rör databasunderhåll och tillhandahålla automatiserad skalning och finjustering samt en automatiserad process som krypterar känsliga och reglerade data, korrigerar säkerhetsrisker i databaser och hjälper till att förhindra obehörig åtkomst.

Starta hyperautomatiseringsprocessen

Om en manuell affärsprocess ska bli hyperautomatiserad krävs många människors engagemang samt mycket data och annan teknik. Här är en sammanställning av de avancerade steg som ingår i hyperautomatisering.

Fastställ era automatiseringsbehov och möjligheter.
Hyperautomatisering börjar med dina etablerade affärsprocesser. Samla information om verksamheten och affärsreglerna och jämför med praxis i branschen. Intervjua personer som arbetar med affärsprocesserna för att ta reda på var flaskhalsarna är eller var automatisering kan underlätta repetitiva processer. Hitta de enkla robotiserade processautomatiseringar som kanske redan finns. Med den här informationen kan du planera de hyperautomatiseringar som passar din organisation bäst.
Samla in dina data.
Hyperautomatisering är till stor del en process där datakällor integreras och dataflöden skapas i realtid. Detta kommer att hjälpa dig att skapa leverans- och godkännandekedjor i komplexa automatiseringar. Använd dina lagrade operativa data för att träna maskininlärningsmodeller.
Identifiera dina verktyg.
Att bygga automatiseringar kommer att omfatta tjänster för automatisering av affärsprocesser, dataintegreringsverktyg, utvecklingsplattformar med lite kodning, utbildningsplattformar för maskininlärning, analysverktyg och i vissa fall IoT-sensorer (sakernas internet). Dessa kopplas till affärsapplikationsdata för att automatisera interaktioner mellan och inom dessa applikationer.
Organisera din personal.
Identifiera projektledare i olika delar av verksamheten och de ledare som ska godkänna de automatiserade godkännandeprocesserna. Dessa personer hjälper dig att identifiera och organisera processer som ska automatiseras och kommer att vara mest intresserade av analysen av effektivitetsvinster inom sina områden. Observera att automatiseringar kan medföra att medarbetare som arbetar direkt med processerna känner sig osäkra på sina roller. Hjälp dem att upprätta nya rutiner som drar nytta av automatiserade processer.
Implementera, mät, iterera.
Hyperautomatisering är ett samarbete mellan mänsklig sakkunskap och maskininlärningsalgoritmer som möjliggörs av dataflöden och dataanalyser i realtid. Upprätthåll öppen kommunikation med medarbetarna som arbetar med affärsprocesserna för att mäta alla automatiseringars effektivitet och var beredd på att iterera. Med tiden kommer du att kunna förlita dig på dataanalyser för att se hur de automatiserade processerna hjälper företaget att bli både mer effektivt och mer flexibelt.

Diagram över 6 steg till hyperautomatisering, detaljer nedan — Hyperautomatisering är slutresultatet av många steg. Dessa steg omfattar att börja i liten skala med enkla automatiseringar av arbetsuppgifter och sedan utforma mer komplexa automatiseringar med händelsebearbetning. Slutligen kan du träna AI- och ML-algoritmerna att hantera fler uppgifter och fortsätta iterera för att förbättra resultaten.

Dra nytta av fördelarna med hyperautomatisering med Oracle

När det är dags att utnyttja hyperautomatisering i din organisation kommer du att behöva pålitliga verktyg för processautomatisering, IoT, datahantering och AI-tjänster. Ett bra första steg är att använda Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, som hjälper programutvecklare och branschexperter att automatisera godkännandearbetsflöden som omfattar ERP-, HCM- och CX-system. Om du vill hämta alla de data som du behöver för den här hyperautomatiseringen behöver du en integreringstjänst, såsom Oracle Cloud Infrastructures integreringstjänster, som kan ansluta alla applikationer eller datakällor. Oavsett bransch eller användningsfall ger OCI dig de verktyg som krävs för att förenkla repetitiva uppgifter med återanvändbara affärsregler, färdiga integreringar och designverktyg med lite kodning.

Vanliga frågor och svar om hyperautomatisering

Varför ska man implementera hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en affärsstrategi som ger nytt värde från operativa data. Den kombinerar sakkunskaper om processautomatisering och dataintegrering med AI- och maskininlärningsfunktioner för att uppnå högre hastighet, ökad effektivitet och större precision i den dagliga verksamheten. Detta möjliggörs genom att automatisera komplexa arbetsflöden, till exempel dokumenthantering, kundtjänstinteraktioner och många andra processer, vilket kan ge konkurrensfördelar.

Hur uppnås hyperautomatisering?

Hyperautomatisering innebär samordning av flera tekniker, verktyg eller plattformar. Den kombinerar plattformar för automatisering av affärsprocesser med tekniker såsom robotiserad processautomatisering (RPA) och avancerad AI- och ML-teknik.

Hur kommer jag igång med hyperautomatisering?

Hyperautomatisering är en förlängning av konstruktionen av affärsprocesserna. Leta efter en partner som kan processteknik och erbjuder de AI- och ML-tjänster och integreringsverktyg som du behöver för att gå över från att automatisera uppgifter till att hyperautomatisera hela affärsprocesser.

Vad är bästa praxis för hyperautomatisering?

Bästa praxis för att införa hyperautomatisering i din organisation är att identifiera arbetsflöden som kan automatiseras, välja lämpliga automatiseringsverktyg, återanvända beprövade automatiseringar där det är möjligt och utöka deras funktioner med olika former av AI och maskininlärning. Du kommer också att behöva ett system för feedback för att verifiera att automatiseringarna uppfyller sina mål och förbättras med tiden.

Realisera den moderna molnekonomins utsikter

Läs mer om hur OCI:s arbetssätt skapar en unik molnupplevelse och realiserar den moderna molnekonomins utsikter

Ta del av IDC:s perspektiv