什麼是超自動化？

多年來，企業一直在收集日常營運資料，測量製造生產線、健康照護互動、運輸物流、財務交易，以及其他無數的重要詳細資料。業務流程軟體市場存在已久；這類軟體使用上述資料來深入瞭解這些營運流程，並盡可能簡化、標準化及自動化。現在，新的機會出現了'：利用這些寶貴的營運資料和業務流程專業知識訓練人工智慧，並使用具備 AI 技術的應用程式加強預測能力，以因應業務的起伏跌宕。成功做到這一點，就能帶來強大的顛覆性業務優勢，也就是 Gartner 分析師所謂的超自動化。

什麼是超自動化？

超自動化是一種商業技術，能使日常工作變得更迅速、更有效率、更準確。另一個與之相關的趨勢是智慧自動化技術流程，也就是將機器人自動化與人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 結合，以模擬人類互動，並將複雜的流程自動化。超自動化是以智慧自動化為基礎的業務準則，協助組織發掘其營運資料存放區，找到更多適合的業務和 IT 流程並自動化。

與典型自動化不同的是，業務人員能夠利用超自動化取得營運資料、整合資料來源及使用 AI 服務，將複雜、細緻的業務流程自動化。這包括客戶服務互動、文件途徑、運輸物流、業務分析及其他許多流程。超自動化透過以資料為基礎的功能 (例如人工智慧、自然語言生成、電腦視覺和異常偵測等) 協調業務流程，這類流程可能需要解譯人類語言、建議最佳選項，甚至是分析一系列步驟，並結合機器人以將步驟自動化。目標是以最低成本達成最佳業務成果，同時提高業務營運的準確度和速度。

超自動化

1. 專業人員：產業知識與任務專業知識
2. 業務應用程式：營運資料與資料整合
3. 自動化工具：資料協調與機器人流程自動化
4. 智慧：AI 和 ML 模擬人類專業知識

關鍵因素

• 超自動化的目標是改善組織日常營運中的效率、準確度及速度，包括在可行時加入即時意見回饋，以協助組織因應甚至預期業務變化。
• 超自動化與簡單的機器人流程自動化 (RPA) 不同，能力更強大。
• 超自動化結合了業務流程自動化、軟體整合和營運資料大型存放區，以訓練人工智慧，並將複雜的業務流程自動化。
• 超自動化可在各種業務營運領域，為任務帶來新的效率和準確度，例如處理客戶服務查詢，或運用智慧遞送商品或文件等。
• 超自動化需要仔細規劃和持續評估及分析，以改善成果，並實現預期的投資報酬率。

超自動化說明

組織使用超自動化，盡可能提升日常營運的效率，並獲得最佳成果。雖然其目標對業務使用者來說相當簡單，但超自動化涉及多種技術、工具和平台的複雜協調。根據發明這個字的 Gartner 分析師定義，超自動化牽涉到：人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、事件驅動軟體架構、機器人流程自動化 (RPA)、業務流程管理 (BPM) 和智慧業務流程管理套件 (iBPMS)、整合平台即服務 (iPaaS)、低程式碼/無程式碼工具、封裝軟體，以及其他類型的決策、流程和任務自動化工具。

企業可以利用超自動化實務，從產業專業知識和每天收集的大量營運資料中，獲得更多價值。企業可以藉由整合資料流程和訓練 AI，提高日常營運的效率，並協助員工、客戶和合作夥伴之間進行更有效的互動。

如您所見，超自動化需要許多領域背景，對於接受自動化的作業也須具備深度專業知識。不過，其成果可為客戶和合作夥伴互動提供更上一層樓的效率，進而節省成本，並帶來競爭優勢。

超自動化如何運作？

超自動化專案會需要找出可因自動化改善的工作流程、採購尋源，以及整合正確的營運資料、選擇適當的自動化工具、盡可能重複使用經過實證的自動化，以及使用各種形式的 AI 和機器學習 (例如異常偵測、電腦視覺或自然語言處理) 擴充其功能。

超自動化的目標是模擬客戶或員工與應用程式互動的方式，並融入流程中。例如，可以透過記錄人員執行任務的方式，建立將該動作自動化的機器人；在 AI 的輔助下，該動作可以包含理解客戶自然語言的意圖，以及對工作流程的後續步驟做出決策。隨著時間推移，還可以分析這些數位化作業的資料，以找出業務流程中潛藏的改善機會。任務會變得愈來愈複雜，業務營運的速度和準確度隨之提升，您也逐漸從自動化轉為超自動化。

超自動化與機器人流程自動化 (RPA) 的比較

組織中的人員可以利用機器人流程自動化 (RPA) 系統建立電腦機器人，以取代人員互動，並免除工作中繁瑣重複的任務。如果有人定期複製並貼上文字，或持續將文件從一個檔案移到另一個檔案，就可以產生電腦機器人來執行這些步驟，讓員工能夠執行其他任務。

超自動化在實務上會協調和增強 RPA，實現更廣泛、更複雜的目標。為了將任務自動化，接著建置更複雜的超自動化，IT 團隊會提供營運資料和 API 的標準化儲存區域，以整合多個來源的資料。業務人員會取得低程式碼或無程式碼平台，以拖放資料和整合，建置自動化工作流程。組織通常會透過卓越自動化中心來控管流程，確認構想、指導參與者及提供支援。

超自動化增添了一層人工智慧，其訓練基礎包含過往和近乎即時的大量營運資料，並從中獲得資訊。在 AI 的輔助下，自動化能與客戶、合作夥伴及員工互動，方式包括理解意圖、快速取得正確資訊、選擇適當的回應，及以自然語言溝通。

超自動化的重要性為何？

超自動化是複雜 AI 的應用之一，有潛力徹底改變業務。其提供更上一層樓的效率，帶來為企業提供競爭優勢的機會。超自動化協助公司充分利用收集和儲存的所有營運資料；因此，公司能夠使用事件驅動的軟體，立即採取更聰明的行動，而不只是使用資料來回顧及分析過去。舉例來說，港口可以使用電腦視覺，在貨櫃進入港口時自動識別並加以測量，更快、更準確地追蹤和移動貨櫃。或者，保險公司可以使用智慧字元辨識，查看文件的文字，然後將文件流程自動化，只標記少量文件供員工審查，藉此加速理賠。同樣地，金融、健康照護、製造及線上零售業也都可以使用涵蓋供應鏈的業務自動化，預見需求、訂購商品、填寫文件，並向客戶或員工建議後續步驟，與客戶、病患及供應商擁有更快速、更準確的互動，藉此提高效率。在這些領域中，超自動化都是競爭優勢，能夠降低重複任務的負擔、降低成本、提高準確度並引領創新。

超自動化的優點

隨著超自動化逐漸佔有一席之地，企業也在許多方面發現優點。

• 業務速度：將愈來愈複雜的作業自動化，提升整個組織的生產力和效率。
• 提高準確度：協助組織快速準確地處理大量資料，而不遺漏細節或在系統中造成錯誤。
• 減少對人力的依賴：降低成本，並從繁瑣的工作解放現場和辦公室的員工，讓他們都能專注於更重要的專案。
• 額外使用資料和 IT 基礎架構：運用現有的營運資料和 IT 基礎架構，以更低的成本實現更理想的業務成果，同時提升速度和準確度。
• 流程改善：在業務流程中提供更一致且可預測的動作，並使用 AI 分析日常營運及快速做出業務決策，還會隨著時間持續改善流程。
• 改善客戶服務：透過理解意圖、快速準確地尋找資訊及使用自然人類語言溝通，讓顧客和客戶滿意。人員還是需要準備好介入處理複雜或情緒化的情況，但許多情況都能由超自動化聊天機器人輕鬆處理。

超自動化的挑戰

超自動化描繪了大好未來，但還是需要詳盡的規劃和確實的資料管理，才能確保使用正確的資料來產生回應。少了這些，超自動化可能會變成負擔，而不是資產。潛在的挑戰包括：

• 重新設計業務流程所費不貲：為了自動化，業務流程必須調整為一致，而這需要時間和規劃，以及員工的認同。這表示可能需要長期的變革管理策略，以及持續與受影響員工溝通。
• 技術升級：要從簡單的機器人自動化轉向超自動化，就必須投資事件驅動軟體等新技術、將正確資料彙集在一起的有效整合平台，以及低程式碼開發工具。此外，還需要業務流程自動化和人工智慧方面的專業知識。例如，執行即時分析的能力，是操作和判斷自動化功能成效的關鍵。
• 必要的分析：超自動化的規劃中，包含資料管理和資料分析的升級，讓您能夠取得資料，在整個自動化流程中測量有效性及檢查合規性。
• 必要的安全基礎架構：超自動化會觸及組織中的許多不同系統，因此需要接受測試，以保證惡意行為者無法入侵連線到作業的任何機器人或系統。
• 偏見：套用業務流程自動化進行貸款、僱用、採購或保險費率等決策時，必須謹慎處理，以確保演算法不會投射非預期的偏見。

超自動化使用案例

在各個產業，超自動化都藉由協助組織削減成本、提升服務等級及降低風險，證明了其價值。以下列舉五個真實例證：

• 零售業：在經歷三位數的成長之後，巴西公司 Facily 發現客戶服務成了一大挑戰。這個社群商務市集建立了自動化，以整合財務管理、庫存和物流，並增強其線上市集的核心功能：建立從訂購和核准到應付帳款，完全可供稽核的軌跡，從而加快訂單交貨速度，並改善庫存控制和採購。
• 財務作業：Lyft 使用自動化結算分類帳收入部分的帳本，時間縮短了一半以上。該公司預計將完整的財務結算時間減半，並隨著流程持續改善而再度減半。
• 供應鏈：Chipotle 堅持使用新鮮原料，因此需要迅速回應的供應鏈。他們以兩種方式使用自動化：首先，自動化會持續準確地追蹤和預測需求，讓供應商能夠信任預測，並依此進行規劃。接著，他們將外帶和外送的訂單追蹤自動化，以省去人工驗證，與外送合作夥伴進行每筆線上交易的對帳，一年從外送員對帳活動省下數百萬美元。
• 健康照護業：丹麥醫療照護提供者 Coloplast 使用行銷自動化，與接受造口和導管手術的患者通訊，並給予支持。該公司的互動程度遠高於健康照護業平均值。他們的個人化互動式服務方案，旨在透過多種通訊管道 (包括電子郵件、網站、直效行銷郵件和電話) 的自動化通訊，提供準確且及時的資訊，協助改善患者的生活條件與品質。
• 客戶服務：Razer 利用自動化，為熟悉技術的玩家提供他們偏好的自助服務技術支援。大部分 Razer 客戶表示，聊天是與該公司聯絡最方便的方式，但公司最成熟的通訊管道是電話和電子郵件。Razer 帶入聊天機器人和 AI，將服務流程自動化並最佳化。現在，該公司透過自動聊天來處理 50% 的客戶查詢，並運用智慧，將其餘部分轉接到其他通訊管道。
• 資料安全性：Adenza 的 AxiomSL 業務單位是資料和風險分析軟體的全球供應商，供金融服務業產生條款報表。他們在資料庫基礎架構中使用機器學習自動化，以免除大部分的資料庫維護活動，並提供自動擴充和調整，還具備自動化流程，可將敏感和受監管資料加密、修補資料庫安全漏洞，以及協助防止未經授權的存取。

開始超自動化流程

要將業務流程從手動轉為超自動化，不僅需要投入大量人力，也需要大量資料和其他技術。以下是超自動化的概要步驟分解。

1. 建立自動化需求和機會。
   超自動化從已確立的業務流程開始。收集您目前的營運和業務規則相關資訊，並與業界最佳實務比較。與第一線人員面談，瞭解哪些地方有瓶頸，或自動化在哪些地方有助於減輕重複流程。尋找可能已存在的簡單機器人流程自動化。此資訊有助於您規劃最適合組織的超自動化。
2. 收集資料。
   許多超自動化都是整合資料來源和建立即時資料流的流程。這有助於您在複雜的自動化中，建立交接和核准鏈。使用您儲存的營運資料訓練 ML 模型。
3. 決定工具。
   建立自動化涵蓋了業務流程自動化服務、資料整合工具、低程式碼開發平台、ML 訓練平台、分析工具；在某些情況下，還包含物聯網 (IoT) 感應器。這些工具會與您的業務應用程式資料連結，以將這些應用程式之間和之內的互動自動化。
4. 安排人員。
   指定不同業務領域的專案領導人，以及簽署自動化核准流程的領導人。這些人要協助您識別和整理要自動化的流程，也會對自身領域的效率提升分析最感興趣。請注意，自動化可能會讓第一線員工對自己的角色感到困惑。請協助他們建立運用自動化流程的新常規。
5. 導入、測量、迭代。
   即時資料流和資料分析實現了超自動化，也就是人類專業知識與機器學習演算法的協作。請與第一線員工保持開放的溝通，以衡量任何自動化的成效，並做好迭代的準備。有時，您可以仰賴資料分析，來展示自動化流程如何協助提升業務的效率和敏捷度。

從左下往右上爬升的階梯插圖。左下的階梯，有一個手叉腰的人。右上的階梯，有一個站著揮舞勝利旗幟的人。

1. 1：小處著手。根據商業規則，將簡單的任務自動化
2. 2：大處著眼。使用業務流程自動化，設想新的自動化方式
3. 3：使用資料。將資料來源整合到處理流程中。訓練 AI 和 ML 演算法
4. 4：建立路徑。新增事件處理架構，以協調自動化
5. 5：應用智慧。在已確立的工作流程內應用 AI 和 ML 演算法
6. 6：迭代。以更多資料改善演算法

透過 Oracle 獲得超自動化的優點

在為組織導入超自動化的時機到來時，您會需要值得信賴的工具，以進行流程自動化、IoT、資料管理和 AI 服務。Oracle Cloud Infrastructure Process Automation 協助開發人員和業務專家將 ERP、HCM 和 CX 系統的核准工作流程自動化，是很適合的起點。若要提取推動自動化所需的全部資料，您會需要能夠連接任何應用程式或資料來源的整合服務，例如 Oracle Cloud Infrastructure 整合服務。無論產業或使用案例為何，OCI 都能為您提供需要的工具，利用可重複使用的業務規則、預建整合和低程式碼設計，簡化重複的任務。

超自動化常見問題

為什麼要導入超自動化？

超自動化是一種業務策略，可從營運資料提供新價值。其結合了流程自動化和資料整合專業知識與 AI 和 ML 功能，以提高日常工作營運的速度、效率和準確度。做法是將複雜的工作流程 (例如文件管理、客戶服務互動和其他諸多流程) 自動化，以提供競爭優勢。

如何實現超自動化？

超自動化涉及協調多種技術、工具或平台。其結合了業務流程自動化平台與機器人流程自動化 (RPA) 及先進的 AI 和 ML 等技術。

如何開始進行超自動化？

超自動化是業務流程工程的延伸。您需要一個瞭解流程工程並提供 AI 和 ML 服務和整合工具的合作夥伴，協助您從任務自動化，轉為整個業務流程的超自動化。

超自動化的最佳實務有哪些？

在組織中建立超自動化的最佳實務，包括識別有機會自動化的工作流程、選擇適當的自動化工具、盡可能重複使用經過實證的自動化，以及使用各種形式的 AI 和機器學習擴充其功能。您也會需要意見回饋迴圈，以驗證自動化是否達成目標，並隨著時間改善。