【译】自从调查研究机构Gartner公司提出“超自动化”(Hyperautomation)这个术语以来,超自动化在商业领域引起了广泛的关注。超自动化将流程自动化的多个组件结合在一起,以增强自动化工作的能力。它融合了人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、深度学习、高级分析、视觉/语音分析以及流程挖掘等数字转型技术,并以机器学习流程自动化(RPA)为核心实现复杂流程自动化。
与简单优化任务流程的自动化不同,超自动化具有额外的机器人智能,使流程更加智能。以下是2020年端到端的十大超自动化用例。
在银行业、金融服务业和保险业中实施超自动化,能加强银行和金融业务流程的解决能力。很适合监管报告、市场营销、销售和分销、银行服务、支付操作、借贷操作、后台操作、组织支持等业务流程。超自动化还能预防可疑行为,因为由AI算法授权的智能自动化解决方案可以轻松又有效地监控交易,并主动识别欺诈活动。由于索赔处理是保险业最关键的流程,它可以从超自动化技术中获益。
医疗保健是一个受严格监管的领域,其中流程的优化、合规性、更好地为患者服务是关键优先事项。但是,超自动化为医疗保健ECO提供了一个很好的机会,能够给大家提供更多的商业经济价值,并以合理的成本提供优质的患者护理服务。
电子商务的出现推动实体零售店向数字化转型。这是至关重要的,因为当今的客户有更多的选择来满足他们的需求。在这种情况下,超自动化技术能帮助零售商在订单管理、付款、运输、仓储和库存、供应商管理、风险管理、采购、数据监控等业务领域实现自动化。
随着客户的期望值迅速增加,组织一定要通过客户所在的所有渠道,逐步的提升的专业性与主动性,及时解决客户面临的问题或担忧。通过集成智能自动化等超自动化技术,组织可以完全实现端到端流程的自动化,同时增强其他仍需要人工监督和控制的流程。它们能在吸引客户用任何数字或实时接触点方面发挥优势。Amazon Go杂货店是有效的客户服务的超自动化示例之一。
欺诈活动的迅速增加是支付行业的主体问题之一。然而,许多公司已实施了强有力的反洗钱措施,并从源头上打击洗钱活动,避免对组织和社会造成进一步的损害。机器学习流程自动化(RPA)、AI和机器学习等超自动化技术,能更加进一步使组织能够以高度自动化的方式持续监控其生态系统。结合RPA机器人收集有关数据和流程来验证客户记录和检测欺诈。
建筑行业在技术方面很复杂,需要保证工作人员的人身安全。在这一领域中使用超自动化不仅能使组织转变其业务运作方式,而且还能增强员工的安全性和能力,使他们可以更快地利用可用资源和更少的错误完成工作。这项技术还允许他们将时间和精力用于其他重要的工作。
对员工进行再培训或提高技能,能增加组织充分的利用其业务战略的机会。根据UiPath公司对全球各地的组织员工做的一项调查,86%的收房的人说,他们盼望雇主能提供培训新技能的机会,而83%的受访者希望雇主能给他们更多机会来提高现有技能或增加新技能。机器学习流程自动化(RPA)可能会引起了裁员,但同时也为愿意提高技能的专业技术人员提供了许多新机会。
如今,组织慢慢的变多地转向混合云或多云基础设施,在这种基础设施中,集成是效率过程的一个组成部分。由超自动化驱动的系统集成使它们能够无缝通信,确保重要系统都能访问集中式数据。
机器学习流程自动化(RPA)、机器学习、人工智能等技术通过消除可能的人为错误,使自动化服务变得轻松。它们能提高生产率,节约时机,减少相关成本。随着所有自动化模式的紧密合作,组织可具有超越单一技术的优势,实现真正的数字化敏捷性和大规模的多功能性。
投资回报率(ROI)是一个关键的绩效指标,它使组织能够确定其盈利能力的支出。无论组织的规模或行业如何,提高计算投资回报率都是非常有价值的。利用高级分析软件,组织能够准确的通过自动化的任务和节省的成本来分析投资回报率。
此外Gartner公司预测,到2024年,组织通过超自动化技术和重新设计其运营流程可以将经营成本削减30%。