7月11日，Forrester副總裁、首席分析師Craig Le Clair受邀出席2020世界人工智慧大會雲端峰會RPA+AI分論壇，分享RPA在全球的發展現狀。
大會現場，Craig帶來了RPA最新趨勢報告《後疫情生產力時代，智慧自動化打造以人為本的企業》，併為眾多雲端觀眾解讀了自動化的關鍵趨勢。他的分享為後疫情時代企業智慧自動化相關建設指明瞭思路。
01 後疫情時代智慧自動化的三個主要趨勢
人機協同隨著機器智慧水平的不斷提高，它們取代了越來越多的人工流程，這通常被稱為人機協作-“Human-Machine Cooperation”。得益於人工智慧技術，人們逐漸向規則更復雜、確定性更低的流程自動化領域邁進。在這個過程中，我們使用機器學習等人工智慧技術來進行資料處理、輔助決策。這極大改變了人類很多傳統的工作場景。雲擴觀點
如果員工註定與人工智慧一起工作，雲擴希望每個員工都能掌握與人工智慧協作的能力。
因此，雲擴正式推出千人千面的自定義人機協作平臺–雲擴工作臺。
業務人員可以通過雲擴工作臺以零程式碼的方式自定義與機器人的互動，無論使用者是否具有技術背景，都能輕鬆調取RPA機器人執行任務，從而讓RPA可以真正落地企業，助力企業邁進大規模人機協作時代。
智慧文字提取文字挖掘屬於機器學習的範疇，也是人工智慧的一個子集。所處理的文字通常是文件、表格、票據、電子郵件等非結構化的資訊。基於智慧文字抽取技術，可以獲取更高質量的資料，用於後續的資料分析工作。例如，檢視使用者填寫表單時可能出現的錯誤，檢查可能不正確的交易，挖掘文字中的客戶情感。 雖然這一領域的核心仍然是自然語言處理，但用機器學習的訓練模型，來理解文字背後的含義，也是近期熱門的領域。隨著計算機視覺、文字分類等方面技術的逐漸成熟。機器可以理解文件上的表單和影像，以及上下文的邏輯。在AI技術的賦能下，智慧自動化蘊含了具有洞察力的價值。而不僅是過去的降低運營成本。雲擴觀點
隨著流程自動化在企業的深入推進，雲擴發現企業內部存在80%的非結構化文件，無法被高效解析，納入智慧自動化業務流中。
為了響應需求，雲擴推出的新產品雲擴DocReader，整合了 OCR 、NLP 機器學習等人工智慧技術，能夠在少量樣本的情況下，對各類文件進行智慧的識別和資訊的抽取。
使用者僅使用少量的樣本，通過簡單的框選標記，即可快速定製文件理解模型，讓機器人具備文件理解能力，實現文件處理的自動化，能幫助員工節省大量的整理文件、處理表單、發現錯誤與風險的時間。
自動化突擊隊對於企業的自動化建設，用更廣闊的視野進行整體規劃十分重要。這裡有多方面的原因：一是一些自動化場景，引入了需要從組織治理角度考慮的新問題。
其次，機器人通常會使用員工的密碼憑證，進行一些生產系統的日常操作。因此，需要關注密碼憑證的安全管控。
此外，智慧自動化涉及許多技術的應用，需要團隊在企業內部解釋不同自動化技術的特點，以便用正確的方式應用和落地。雲擴觀點
Strike team 是未來 RPA 規模化最重要的趨勢之一，也有人會把 Strike team 叫做 COE。
雲擴的企業流程銀行，能夠給企業內部的 RPA Strike 團隊、COE 團隊提供一個工具，讓他們能夠積累和沉澱在企業內部推行 RPA 時的經驗和流程；能夠鼓勵企業內部跨團隊的自動化流程分享，打造一個企業私有化的流程自動化智庫，實現公司範圍內跨部門的自動化經驗的交換和分享，從而充分地發掘流程自動化在整個公司內部所帶來的價值。
更多的自動化機會存在於業務一線，RPA+AI的深入需要激發每個員工自下而上的創新能動性。通過人人可用的流程挖掘工具雲擴Spark ，業務人員可以利用完整的線上工具箱，梳理、標準化和自動化每天操作的業務流程，並轉化為RPA流程，幫助流程從發現到實現的提速。
02 疫情給數字化轉型帶來的機遇
儘管在移動網際網路、社交媒體等領域，Uber等全球公司，以及美團、滴滴等中國網際網路企業，在數字化驅動業務模式創新等方面的勢頭表現良好。但傳統企業數字化轉型的進展相當緩慢。這讓我們不得不面對一個現實：現代化是艱難的，數字化轉型不易。
在2020年1月到3月的全球疫情高峰期，突然之間，企業快速進行數字化轉型。每個人都不得不在家工作，企業必須以新的方式開展遠端業務。隨之而來的，是在供應鏈等領域衍生出的一系列問題。在巨大的壓力下，企業不得不進行業務創新。不幸中的萬幸，疫情也從側面推動了一部分企業的數字化轉型程式，部分企業在過去的兩個月裡構建了比過去五年更多的數字化能力。
上圖中閃電標誌描述的數字化轉型激增的區域。現在，公司面臨的挑戰是如何在壓力下進行這種轉變，並在疫情結束恢復更正常工作環境時，繼續保持數字化轉型的勢頭。這將影響我們在過去幾個月中取得的數字化轉型成果。03 後疫情時代的智慧自動化路線圖
Forrester提出了後疫情時代智慧自動化路線圖，為企業提供了一種確定智慧自動化專案優先順序的方法。基於Forrester對所服務企業、政府客戶的調研和溝通。一些正在進行中的，大型人工智慧、數字化轉型專案，進度會受到影響甚至停滯，會掉進左下象限的動量損失區。因為根據大多數人的估計，我們正在經歷的這場疫情引發的經濟衰退，將是漫長而痛苦的。就像以前所有的經濟衰退一樣，企業將更專注降低成本和成本轉移。因此，在象限右上方的加速區中，RPA自動化變得非常重要，因為它在降低成本方面具有非常明顯的ROI。
上面提到的智慧文字提取也在這個區域，它能幫助員工節省大量的時間，來整理文件、處理表單、發現錯誤、客戶投訴、欺詐風險等問題。此外，一些視訊會議、遠端協作類的辦公產品和工具，也在疫情期間發揮了巨大的作用。 極少數人能夠準備好，應對我們所說的系統性全球風險。下一個系統性全球風險可能是氣候變暖。我們看到，更多的公司開始關注治理領域的問題，增強了風險管理意識，為可能發生的此類系統性風險做好準備。因此，系統彈性、業務韌性等可持續發展能力，已成為數字化轉型中的重中之重。例如，提升供應鏈的多樣性，以確保可用的材料採購，和商品交付能力。04 智慧自動化對不同型別工作者的影響
智慧自動化對不同型別工作者的影響程度是不同的。例如，呼叫中心的客服員工，企業後臺從事財務工作的員工，由於他們擁有相似的工作模式，標準的工作流程，因此自動化對他們工作的影響也是相似的。
另一方面，對於法律從業人員等創造工作者，他們通常會處理複雜的資訊，並在海量資料之間建立聯絡。由於工作的創造性水平、流程不固化等特殊性，自動化可能在很長一段時間內，都不會應用在這個領域。但我們也看到了一些創新的場景，比如數字員工助手輔助醫療行業的從業人員，進行認知搜尋和知識發現。
RPA+AI對特定職能的知識工作者和行政人員影響最深
目前，RPA真正發揮作用的應用領域主要集中在運營領域。智慧自動化非常適合於特定職能的知識工作者、協調員、行政工作者。這些流程標準、操作規範的場景是RPA主要的應用領域。很多自動化技術、AI技術正在改變企業的傳統流程。雲擴觀點
企業很難嘗試找到適合AI技術並敏捷落地的方式，即便匹配到了合適的AI技術，也很難融入到端到端的業務流程之中。
更重要的是企業原有的人才結構缺乏對AI技術的深入瞭解。這一切都讓人工智慧技術可觸達的市場非常有限。
讓人工智慧人人可用不再是一個“口號”，雲擴特別推出拖拽可用的人工智慧應用中心——雲擴AI Hub，集合全球頂級人工智慧能力，供客戶方便低成本地將AI能力整合到企業自身業務流程中，進行測試與使用。
05 人機協作的五個層次
在與智慧自動化相關人機協作中，會根據技術複雜度和自動化模式的不同分為5個層次。第五層是應用最先進的人工智慧技術實現機器的自主運動，比如自動駕駛汽車。相反，第零層是描述人類日常工作中沒有自動化驅動的場景。 在這中間，隨著自動化技術發展的不同階段，又有進一步的細分。第一層是工作流領域，我們使用BPM軟體來設計流程，連線不同的工作節點，處理一些確定性流程的自動化。
第二層：人類驅動機器完成任務
第二層是很多RPA正在做的事情，企業已經構建了一些數字員工或數字助理。人類與機器人之間有某種程度的互動。比如在客服中心，人可以使用機器人批量更新客戶的地址。以此來降低員工的資訊系統負擔，解放生產力，投入更有價值的工作。
第三層：人類在機器的幫助下完成任務
第三層是一系列AI技術與RPA相結合，賦予人們更強的資料處理能力。一些AI元件，例如NLP，通常使用機器學習來提供更靈活的資料提取。在過去，我們必須根據模板準確地定位欄位的位置，隨後才能取出資料。但現在，機器學習可以理解文件中的內容，識別文字、資料在哪個區域，並利用訓練機制，使機器的識別和提取越來越精確。
我們可以預見在第四層和第五層，人工智慧將更多的參與決策工作。我們也會遇到一些智慧自動化能力的黑盒問題，沒有人知道決策是如何做出的。我們需要更完美的演算法和智慧技術，以保證無人駕駛汽車不會因錯誤識別引發的事故。第四層和第五層中的所面臨問題，在第二層和第三級中，並不是那麼引起關切。06企業級RPA規模化擴充的阻力
現在很多公司在智慧自動化方面做了很大的投入，企業級的RPA也在逐步走向規模化。但整體上，大約一半的公司投入使用的機器人數量不到10臺。這不是我們預期的大規模。其中的規模化擴充阻力涉及幾個主要的原因： 一是早期的一些機器人流程和自動化解決方案，存在產品能力的不足。這些機器人維護成本高，缺乏管控手段，不足以支援企業的規模化擴充。
此外，組織面臨著發掘自動化場景能力不足的問題。起初，很容易找到可以自動化的業務場景。但持續不斷發現自動化需求並不容易。
因此，我們建議組織建立自動化工作小組，或機器人卓越中心。團隊由技術和業務人員組成。智慧自動化技術專傢俱有自動化和AI領域的技術知識。各個部門的業務人員瞭解業務場景、數字化需求和人員安排。他們將共同設計、建立和維護數字勞動力解決方案。
這就是我們所說的聯邦工作方法，智慧自動化不僅需要高水平的技術和產品，也需要了解業務場景、痛點需求的業務專家，在協力共建的模式下，才能確保自動化解決方案的有效價值產出。雲擴觀點
規模化的挑戰遠遠超乎想象，挑戰同樣也意味著機會和價值。對於大型企業而言，能夠被 RPA 所自動化的業務流程，是企業非常重要的資產。而這些標準化流程的價值，往往和自動化技術、自動化產品一樣重要。
企業流程銀行用於存取企業內部的RPA流程與經驗，能夠為合作者提供經驗積累與流程沉澱工具，幫助企業打造私有化的RPA智庫，實現公司內部跨部門的自動化經驗分享，快速解決企業內部規模化難題。
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