什麼是AI超自動化？

banq發表於2022-01-22
AI

2021 年及以後的技術趨勢是超自動化，使用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的組合來識別和自動化所有可能的業務流程。
利用多種技術力量實現自動化的綜合目標。這些技術包括：
  • 機器人過程自動化（RPA），
  • 過程挖掘，
  • iBPMS,
  • iPaaS，
  • 電子簽名，
  • 機器學習 (ML)
  • 人工智慧 (AI) 使工作自動化。

在這篇文章中，我們將嘗試瞭解什麼是超自動化以及它是如何工作的？
 
描述
  • 超自動化的最終目標是發展一個自動化企業自動化的流程。
  • 超自動化一詞是由 IT 研究和諮詢公司 Gartner 在 2019 年建立的。
  • 超自動化為許多自動化技術的計劃部署提供了一個框架。
  • 它提出了一種經過研究的自動化方法。
  • 超自動化實踐包括識別要自動化的工作，選擇合適的自動化工具。
  • 還包括對自動化流程重用的驅動敏捷性。
  • 同樣，包括使用人工智慧和機器學習的幾種口味來傳播他們的能力。
  • 超自動化企業透過支援驅動自動化能源的卓越中心 (CoE)反覆同步。

 
超自動化的目標
  • 節省成本，
  • 提高生產力
  • 獲得自動化自動化的效率，
  • 利用數字化流程收集和製作的資料。
  • 組織可以直立這些資料，以做出更好、更及時的業務決策。

 
超自動化的重要性
  • 超自動化透過框架為組織提供擴充套件、整合和最佳化企業自動化的能力。
  • 它基於RPA工具的成功產生並解決了它們的侷限性。
  • 相對於其他自動化技術，RPA 的快速攀升歸功於其簡單的使用和直觀的特性。
  • 例如，由於 RPA 反映了人們如何與應用程式互動，員工可以透過記錄他們如何執行任務來自動化他們的部分或全部工作。
  • 由於機器人反映了人類的行為，因此通常衡量自動化工作任務的速度、準確性或公司採用的其他指標，以衡量員工在同等任務上的表現。
  • 然而，早期的 RPA 努力在企業使用方面存在重大缺陷：
  • 該技術並不容易擴充套件。
  • 只有大約 13% 的企業準備好擴充套件早期的 RPA 計劃，這與 Gartner 2019 年的評估一致。
  • 超自動化力量相信擴充套件自動化計劃所需的流程。
  • 關鍵目標是企業如何構建自動化流程。
  • 這將超自動化與僅專注於改進自動化工具的其他自動化框架或自動化概念（如數字過程自動化 (DPA)、智慧過程自動化 (IPA) 和認知自動化）區分開來，這些自動化概念專門研究自動化本身。
  • 超自動化加速了識別自動化機會的方法。
  • 然後自動生成可接受的自動化工件，包括將使用 DPA、IPA 或認知自動化元件的機器人、指令碼或工作流。
  • 數字工作者分析的理念側重於績效和流程：例如，跟蹤開發、部署和管理自動化的價值以使價值與交付的價值相匹配的方法。
  • 這種分析對於確定未來自動化工作的優先順序至關重要。
  • 許多 RPA 和企業自動化的賣家開始將數字工作者分析引入他們的工具。

 
超自動化如何工作？
  • 超自動化專注於新增更多智慧並實施更廣泛的基於系統的方法來擴充套件自動化工作。
  • 該方法強調了在用自動化代替人工和最佳化複雜流程以消除步驟之間取得適當平衡的重要性。
  • 一個關鍵問題在於確定誰應對自動化負責以及應該如何完成。一線工人處於更好的位置，可以發現自動化的無聊任務。
  • 業務流程專家可以更好地發現我們許多人處理的自動化機會。
  • Gartner 引入了組織數字孿生 (DTO) 的思想。
  • 這通常是業務流程如何工作的虛擬表示。
  • 該方法的表示是使用過程挖掘和任務挖掘的組合自動建立和更新的。
  • 流程挖掘檢查來自 CRM 和 ERP 系統等業務管理軟體的企業軟體日誌，以構建流程流的表示。
  • 任務挖掘繼續使用在每個使用者桌面上執行的機器視覺軟體來構建跨多個應用程式的程式檢視。
  • 流程挖掘和任務挖掘工具可能會自動生成 DTO。
  • 這使組織能夠了解功能、流程和關鍵績效指標如何相互作用以推動價值。
  • 人工智慧和機器學習元件使自動化能夠以其他方式與地球互動。例如，OCR 允許自動化處理紙質或 PDF 文件中的文字或數字。
  • 舌頭處理可以從文件中提取和組織資訊，例如識別發票來自哪家公司，它的用途，並自動將這些資料捕獲到會計中。
  • 超自動化平臺可能直接位於公司已經擁有的技術之上。
  • 超自動化的一個主要途徑是 RPA。
  • 每個領先的 RPA 銷售商都在為流程挖掘、數字工作者分析和人工智慧整合提供幫助。
  • 此外，其他型別的低程式碼自動化平臺也在增加對更多超自動化技術元件的支援。


 

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