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超级自动化:下一个数字领域

发布日期:2021-04-22 14:09:56浏览量:34

我们已经看到了未来,而且很快。但是您需要一个数字基础才能到达那里。
如果您曾经与乐高积木一起玩过,那么您知道无限的可能性。几个街区可以成为玩具车。再添加一些,您将获得一个微型房屋。继续前进,您会得到一个错综复杂的城市或真人大小的雕像。这些块本身以几乎无限的方式装配在一起。

技术与乐高游戏非常相似,因为您仅受想象力的限制。

尽管人工智能,过程挖掘,机器人过程自动化,编排和集成等新兴和成熟的技术本身具有强大的功能,但只有当我们将它们视为更大的基础时,才能释放其真正的潜力。

我们已经通过智能自动化看到了这一点,它融合了AI的多个元素,因此组织可以自动化复杂的任务,例如预测IT中断或对工作进行分类和路由。新的和令人兴奋的是适合这种“更好的结合”场景的各种技术。

借助超级自动化,诸如AI,RPA和流程挖掘之类的技术融合在一起,可帮助组织从基于规则和基于任务的自动化发展到尽可能多的端到端业务和IT流程的自动化。

但是,必须注意的是,超级自动化不是特定的技术分组。它是一系列企业工具,可以根据给定用例的要求一起使用。

例如,由AI驱动的虚拟代理可以利用文档智能,与多个系统的集成以及自然语言的理解来提供全自动的客户服务。同时,流程挖掘可以与机器学习相结合,不仅可以识别流程效率低下,还可以构建工作流程以自动消除这些效率低下的过程-也许是通过使用RPA消除了旧系统与现代系统之间的数据输入块,或者是通过AI将工作更智能地路由到员工。

令人兴奋的是,在这两种情况下,超自动化都可以实现跨越多个部门,系统和职务职能的活动的自动化,而这些活动以前需要一定程度的人工干预和认知。

结果是,自动化正在从提高效率和生产率的方式发展到从根本上改变组织运作方式的方式-消除了低级的认知任务,并使员工可以专注于高级创意工作。

实施中的自动化

想象一下,您是一家希望自动执行贷款发起的抵押贷款提供者。第一步是定义理想的贷款流程,从最初的接触到评估和文件签署。这是您的端到端工作流程,其中有许多自动化机会。

可以先从一个智能的虚拟代理收集信息和文档开始,然后再将案件交给AI算法来分配合适的信贷员。

在这种情况下,RPA僵尸程序可能正在合并来自旧系统的数据,因此贷款专员拥有做出决定所需的一切。机器学习算法甚至可以通过基于历史数据建议正确的决策来提供帮助。监督这一切的是过程优化工具,这些过程优化工具会根据理想过程衡量实际活动,然后提出需要改进的地方。

设置超自动化场景

这是端到端的自动化。为此,组织必须变得更加紧密。我要说的是,这种连接发生的程度将决定超级自动化成功的程度。

这就是为什么我们在魁北克发布以及最近收购印度RPA供应商Intellibot的原因如此令人兴奋。

一方面,它们增强了我们在遗留和现代系统之间集成和自动化工作流的能力,换句话说,就是在单个参与系统中将组织联系起来。另一方面,它们将超级自动化的构建块(AI,RPA,流程挖掘,集成和编排)带入一个平台。

结果是公司不需要将来自不同提供商的各种技术结合在一起。全部集中在一个地方,共享相同的代码库和数据模型。这使得识别端对端自动化机会并对其采取行动变得更加容易和快捷,从而提高了敏捷性,提高了生产率并降低了风险。

这是一次真正的飞跃。但是首先,我们必须停止将RPA和流程挖掘之类的工具视为离散技术,并开始将它们视为乐高积木,它们相互呼应,共同构建了未来的工作。

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