当RPA遇见超级自动化：自动化怎么个“超级”法？

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Gartner近期发布《金融主要技术趋势》报告，详细介绍了金融领域的9大创新技术，其中，超级自动化（Hyperautomation）入选并居首位，同时被Gartner列为“立即响应”类别，是CFO需要立即做出反应的战略技术之一。

其实，Gartner在《2021年战略技术主要趋势》报告中，就将超级自动化列为9大重要战略趋势之一。

超级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）、流程挖掘（Process Mining）、业务流程管理（BPM）、集成平台即服务（iPaaS）和高级分析（Advanced Analytics）等。

过去几年中，超级自动化一直在持续不断地发展。超级自动化强调了从重复、枯燥的手动流程转向自动化流程的重要性，以更轻松地适应不断变化的业务环境。

组织通过超级自动化可以构建更复杂、更强大、更具收益的自动化路径图。例如，任务自动化、流程自动化、跨职能编排、业务运营再造/重塑等。

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。

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。

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。

流程挖掘是一种通过提取工作流日志中的有效数据并加以分析，深入了解业务流程的技术。其可以利用企业信息系统中的现有数据，自动呈现真实流程，并对工作流进行分析和优化，使管理者在决策时保持客观。

流程挖掘可查看流程中有多少异常情况，及时反馈哪些流程会导致延误、潜在危险和漏洞，帮助企业在部署RPA前发现瓶颈，改进流程，使RPA实施更加顺利。

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。

由于超级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。

通过超级自动化，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。

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

伴随全球经济环境的下滑对组织产生了巨大成本压力，领导者将目光转向业务流程自动化。超级自动化借助强大的分析工具功能，帮助组织优化其资源部署，以节省运营成本和提高工作效率。

值得注意的是，超级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，超级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。

总之，随着自动化技术的不断发展，超级自动化将与人类并肩作战，提供更加高效的工作方式，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。