当RPA遇见超自动化:新概念?还是RPA的进化?

伴随全球数字化转型和远程办公按下加速键,企业对自动化的需求越来越高,办公自动化技术也将迎来全新的突破。“超自动化”则逐渐进入人们的视野。

在《2021年战略技术主要趋势》(Gartner)报告中,超自动化被列为九大重要战略趋势之一。另据Gartner预测,到2022年,全球超自动化技术市场将达到5,966亿美元,比2020年的4,816亿美元增长近24%。

什么是超自动化?

超自动化

(Hyperautomation)

超自动化并非指代单一的自动化技术,而是一系列先进自动化技术(人工智能、机器人流程自动化等)的集成。其即可以指自动化的任务和过程,也可指自动化的程度。通常被认为数字化转型下一个阶段的主要推动技术之一。

过去几年中,超自动化一直在持续不断地发展。值得注意的是,超自动化并不意味着完全取代人类。相反,通过提供一套可扩展的框架以及自动化的研究方法,超自动化旨在帮助人们从重复的低价值工作中解放出来,专注于更高价值的任务,助力企业人机协同,降本增效。

超自动化中所包含的关键技术,除了机器人流程自动化(RPA),还包括:人工智能(AI)、机器学习(ML)、业务流程管理(BPM)和高级分析(Advanced analytics)等。

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机器人流程自动化(RPA)

RPA可模拟人在计算机上的键鼠操作,按照一定规则自动执行任务,尤其适合处理批量、重复的任务。第一波自动化技术,在很大程度上,依赖于RPA。但RPA不具备理解上下文的学习能力,也不能识别处理非结构化数据。

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人工智能(AI)和机器学习(ML)

人工智能是以模拟人类智能的方式去赋能机器,使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、 决策和行动。

机器学习是人工智能的一个分支,使用计算机算法构建基于样本数据的数学模型,让系统自动学习、自动改进,以便在没有明确指令的情况下对所执行的任务进行预测或决策。

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业务流程管理(BPM)

BPM是超自动化的重要组成部分。将不同的数字工具引入到业务流程中,对于那些对自动化还不熟悉的企业而言,这可能是一个挑战。企业必须创建新的工作流,并在部署它们之前对其进行测试,以避免可能对业务造成的不良影响。BPM系统功能强大,可用于管理企业的超自动化项目。

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高级分析

高级分析强调使用技术和工具检查数据,以评估对业务流程的更深刻见解,预测业务成果并围绕决策制定建议,从而实现最大价值和ROI。

超自动化可为企业提供强大的分析能力,不仅可以处理结构化数据,还可以处理非结构化数据。这有助于企业提升数据运用能力,更好地让数据赋能企业发展。

超自动化有何优势?

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灵活性

由于超自动化依赖于多种自动化技术,比单一的数字化技术更为灵活。

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信息集成

通过超自动化,企业可以集成跨系统跨平台的数据信息,更好地访问数据,打通系统间信息孤岛。

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提高员工生产力

通过将繁琐复杂的工作自动化,能够释放员工潜能,让他们在企业中扮演更有价值的角色。

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提高投资回报率

超自动化增加了收入,降低了成本,借助强大的分析工具功能,企业可以优化其资源部署。

总之,随着自动化技术的不断发展,超自动化可以与人类并肩作战,提供无与伦比的效率,对流程产生变革性影响,为企业打开新的商业机会,创造更大价值。

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