智能自動化實施后如何保障自動化成果？這八個方法你應該看一下

八個方法，助你打造超強智能自動化

(資料圖片)

引入技術只是開始，這里有八個方法助你持續增強智能自動化

智能自動化實施后如何保障自動化成果？這八個方法你應該看一下

害怕引入智能自動化會失敗？不妨先看看這八個增強方法

實施智能自動化以后應該注意什么？這八個建議你應該看一下

文/王吉偉

最近看了一些關于2003年的智能自動化（IA，intelligent automation）發展趨勢，其中有這么幾個趨勢值得關注：

第一個趨勢，中小企業更快地采用智能自動化。越來越多的中小企業正在選擇越發實惠的IA技術，以最大限度地降低成本并增強客戶服務和競爭力。

第二個趨勢，將 IA 擴充為工具。除了部署工作流程自動化，更多的企業也正在通過引入IA技術增強現有工具和軟件平臺。

第三個趨勢，引入IA以支持人員短缺。熟練勞動力供不應求，許多公司正在轉向用IA來解決這個問題，通過自動執行重復、耗時的任務，將支持人員解放出來，讓他們專注于更復雜的增值活動。

三個趨勢，從市場情況、企業運營和人力資源角度，反映出了IA正在進入更多企業的事實。

智能自動化是指運用人工智能（AI）、機器學習（ML）、機器人流程自動化（RPA）等技術，實現業務流程的高效、靈活和可持續的自動化。

IA能夠有效地提高企業的效率和生產力，節省時間和成本。越來越多的任務可以自動完成，員工可以將更多的時間和精力集中在更高價值的工作上，有助于提高企業的整體生產力和競爭力，幫助企業在不斷變化的市場中保持敏捷性和靈活性。

IA技術也可以幫助企業實現更高的準確性和可靠性。在一些需要高度精確度和可靠性的任務中，例如醫療診斷和生產線上的制造過程，智能自動化技術可以確保任務的準確性和一致性，避免人為錯誤的發生。

在某些情況下，IA還可以幫助企業實現更高的安全性。比如在核電站和石油鉆井平臺等危險或高風險的業務場景，智能自動化技術可以減少人為錯誤的風險，并提供更加可靠的監控和控制系統，確保員工和環境的安全。

自IA出現以來，很多跨部門和跨地區的組織通過將自動化嵌入其流程中來交付具體成果，IA已經幫助他們實現了不同程度的增效降本提升競爭力和創造價值。

讓業務流程運行得更快更智能，是每個組織引入該技術的初衷。但要實現IA并充分發揮更大的潛力并不容易，需要企業有明確的戰略目標、合理的技術選擇、有效的組織管理以及持續的創新能力。

所以，企業想要更好的實現智能自動化，引入這項技術僅是個開始，更多的是需要長期堅持智能自動化戰略，并通過更多方法持續增強智能自動化的能力。

那么，應該如何增強智能自動化呢？本文，王吉偉頻道將介紹增強智能自動化的八個方法，為企業實施智能自動化提供參考和建議。

方法一：以結果為導向，專注于明確的業務成果

在最基本的層面，企業應該清楚地闡明對智能自動化的期望結果，包括提高效率、以非線性方式擴展、加速業務決策或實現更雄心勃勃的目標，這樣才能專注于最終業務成果。

其中的關鍵因素是堅持正軌，將愿景鎖定在結果上。這需要以一流的行業標準為基準，對與結果和績效趨勢相關的所有因素有一個整體的、以洞察力為導向的觀點。

對于如何更好地專注于智能自動化方面的業務成果，這里有以下幾個建議。

1、明確目標和價值。在實施智能自動化之前，需要明確要解決的問題、要達到的目標和要創造的價值。這樣可以幫助選擇合適的技術方案、制定合理的預算和時間表、評估風險和收益，以及監測和衡量效果。

2、選擇合適的場景和工具。不同的業務場景有不同的復雜度和需求，因此需要根據具體情況選擇合適的智能自動化工具。例如，對于簡單而重復性高的任務，可以使用RPA來模擬人類操作；對于需要處理大量數據和信息的任務，可以使用 AI 和 ML 來提取洞察并支持決策；對于需要跨系統和平臺協作的任務，可以使用集成自動化來實現無縫連接。

3、建立多元團隊和文化。IA需要多種技能和知識，因此需要建立一個由不同背景、領域和角色組成的多元團隊，包括業務分析師、數據科學家、開發者、測試者等。同時，也需要培養一種支持創新、變革和學習的文化，鼓勵團隊成員之間的溝通、協作和分享。

4、實施迭代式改進。IA是一個持續性的過程，需要不斷地測試、評估、優化和擴展。因此，在實施過程中，需要采用迭代式改進方法，即通過小規模試驗來驗證假設，并根據反饋進行調整，并逐步擴大范圍并提高質量。

5、關注用戶體驗和滿意度。IA最終是為了服務用戶，并提升用戶體驗和滿意度。因此，在設計和實施過程中，需要關注用戶需求、期望和感受，并通過收集用戶反饋來改善服務質量。

需要注意的是，在專注于IA方面的業務成果時，需要明確目標與價值，根據場景與工具選擇合適方案，建立多元團隊與文化，實施迭代式改進，并關注用戶體驗與滿意度。

方法二：把構建端到端自動化作為長遠目標

大多數企業由于其風險偏好，在進入下一階段之前，一次只實施一個單一的聯合自動化技術。這種零碎的實施錯過了跨多個組件的交叉點可能提供的機會，并且在整個價值流中缺乏可見性和凝聚力。

為了使自動化真正具有變革性，企業必須采取端到端的方法，確保所有自動化組件都連續工作。這種方法需要采用更高的思維方式，并著眼于業務孤島，目標是快速、成功地完成流程。

端到端自動化是指將多個流程或任務連接起來，形成一個完整的自動化解決方案，從而提高效率、減少錯誤、節省成本和增加價值。端到端自動化通常涉及到人工智能、機器人流程自動化（RPA）、數據分析等技術的結合和應用。

在銀行、金融服務和保險等行業，端到端自動化可以增強各種業務流程的能力，例如監管報告、市場營銷、銷售和分銷、銀行服務、支付操作、借貸操作、后臺操作、企業支持等。它還可以防止欺詐活動，因為由AI算法授權的智能自動化解決方案可以有效地監控交易并主動識別可疑行為。

比如某銀行利用UiPath RPA平臺，實現了信貸審批流程的端到端自動化。該流程包括從網站或電子郵件收集客戶信息，驗證身份證件和信用評分，生成合同文檔，并發送給客戶簽署等步驟。通過RPA機器人執行這些重復性高且耗時長的任務，該銀行大大提高了信貸審批速度和準確性，并降低了人力成本。

現在，隨著超自動化技術解決方案的應用與普及，企業可以更好的構建端到端自動化，并將之作為長期戰略進行實施。

方法三：采用數據驅動的方法

組織想要實現更高程度的自動化，需要持續的優化深度、強度和干預點。成功的IA計劃取決于數據驅動的方法，該方法指導應用自動化的位置和程度。這種方法提供了一種系統的方法，用于評估自動化成熟度以及各種自動化杠桿對業務結果的影響。

數據驅動的方法是指利用大量的離線或在線數據和知識，在受控系統模型未知或模糊的條件下，實現對系統的優化控制和決策的一種方法。數據驅動智能自動化利用大量的數據和人工智能技術，來實現對各種復雜系統和過程的優化控制和管理。

數據驅動的方法可以提高系統的智能化水平，應對復雜、不確定和變化的環境。在軟件開發、自動駕駛等多個領域，這種方法已經顯示出了強大的潛力和優勢，同時也開始在企業中流行。

簡單來講，數據驅動智能自動化有以下幾個好處：

提高效率和質量。通過數據分析，可以發現系統和過程中存在的問題和改進點，從而提出合理的優化方案，提高效率和質量。比如通過數據驅動IA實現對生產線、物流、倉儲等環節的精細化管理，降低浪費和成本，提高產能和利潤。

增強適應性和靈活性。通過數據驅動智能自動化，可以實現對系統和過程的實時監測和調整，從而增強適應性和靈活性。比如在數據驅動的加持下，IA可以根據市場需求、客戶反饋、環境變化等因素，及時調整產品設計、生產計劃、庫存策略等，提高客戶滿意度和競爭力。

促進創新和發展。通過數據驅動智能自動化，可以實現對系統和過程的深入理解和挖掘，從而促進創新和發展。比如在發現潛在的市場機會、客戶需求、技術突破等方面，數據驅動的IA可以將其轉化為更有價值的產品或服務。

數據驅動智能自動化是一種有效的提升企業競爭力的方法，在各行各業都有廣泛的應用前景。

方法四：以生態系統為導向

想要實現智能自動化，并不是一件簡單的事情。需要企業有清晰的戰略目標、強大的技術平臺、協同的組織架構以及開放的生態系統。

生態系統，是指由多個相互依賴、共享價值、協同創新的參與者組成的網絡。在智能自動化的場景下，生態系統可以包括企業內部的各個部門、職能和角色，也可以包括企業外部的供應商、合作伙伴、客戶和社會等利益相關者。

當今復雜多變的市場環境下，單靠一家企業或者一種技術很難滿足客戶的多樣化需求，也很難應對競爭對手和行業變革的挑戰。只有通過構建一個開放、高效與韌性、可持續、以人為本的生態系統，才能實現資源共享、價值創造、風險分擔和協同創新。

所以，當代企業都要以生態系統為導向，充分調動企業內外部的技術與資源，賦能企業的長期高效運營。

IA也是如此，為了充分利用自動化，企業必須超越自己的企業，找到與學術界、初創企業和其他成熟企業合作的方法。以目的為導向的生態系統充當跨行業和機構協作的門戶，并允許公司訪問研究和新用例。

比如旅游公司，可以通過分析行為和消費模式來創建客戶群，開辟新的收入來源。有了這些信息，他們可能會與金融機構合作，提供個性化的旅行貸款、信用卡或貨幣兌換。

想要以生態系統為導向構建智能自動化，可以通過積分方面入手：

首先，從客戶需求出發，確定智能自動化的目標和范圍；

其次，選擇合適的數字技術和數據分析方法，搭建智能自動化平臺；

再者，建立跨部門跨界別跨組織層級協作機制與文化氛圍，推進組織轉型。

此外，還可以尋找并加入相關領域或行業內外優秀參與者所組成的開放式創新網絡，打造生態圈。

方法五：規劃靈活的自動化以實現可配置性

在任何時候，企業都可能需要改變經營策略，商業模式、供應鏈、營銷渠道、定價結構等都會有所改變。

企業應建立整合模塊化變革的能力，以能夠適應快速變化的市場環境。即插即用、模塊化和可擴展的數字解決方案，將有助于滿足這些不同的需求。將模塊化能力融合進入自動化中，企業就能形成靈活的智能自動化。

靈活的自動化是指可以根據不同的條件、參數和數據進行調整和變化的自動化。靈活的自動化可以適應復雜、多變和不確定的環境，以及用戶、客戶和業務方面的個性化需求。

靈活的自動化，可以實現提高自動化效果和質量；避免出現錯誤、異常或失敗；提高用戶滿意度和忠誠度，提供更好的服務和體驗；提高業務敏捷性和創新力，快速響應市場變化和機遇；節省資源和成本，減少人工干預和維護。

要規劃靈活的自動化，可以參考以下幾個步驟。

1、確定業務需求和目標。明確業務需求和目標，即希望通過智能自動化實現什么樣的效果和價值。

2、數據采集和處理。接下來，需要收集并處理與業務需求相關的數據，例如用戶行為數據、交易數據、生產數據等。這些數據可以用來分析模式、預測變化、建立基線等。

3、建立模型。在數據的基礎上，可以建立模型，通過機器學習、深度學習等技術訓練模型，并對模型進行優化和調整，以提高模型的精度和準確性。

4、系統集成。將模型集成到系統中，實現智能自動化功能。這需要開發相應的軟件或硬件，并對系統進行測試驗證。

5、持續改進。為了確保系統穩定性與性能，并適應不斷變換環境與需求，在運行過程中對系統進行持續監控與改進，并對系統進行升級與優化。

同時，在靈活性方面，Gartner提出的可組合架構會是很好的選擇。

方法六：通過公民開發實現智能自動化規模化

為了從IA中獲得最大收益，組織需要在整個企業中擴展其解決方案，允許不同業務線內帶來不同水平技術知識的員工做出貢獻。

為了使這種公民開發（技術開發民主化）取得成功，組織應該有一個強大的框架來評估、優先考慮和跟蹤公民發展計劃。致力于構建和實施易于遵循的低\無代碼（LCNC）技術的卓越中心（CoE）可以幫助非技術團隊的人員更輕松地使用和開發自動化解決方案。

為了取得成功，CoE必須包括擔任變革導航員的人員，他們帶來了強大的背景知識，并且可以指導員工進行項目。

公民開發是指讓更多的人參與到技術創新和應用的過程中，降低技術開發的門檻和成本，提高技術開發的效率和質量。IA責是利用人工智能、大數據、云計算等新一代信息技術，實現對生產、管理、服務等各個環節的自動化、智能化、優化。

技術開發民主化與IA有著密切的關系。一方面，技術開發民主化為IA提供了更多的可能性和創造力，讓更多的人可以利用現有的平臺、工具、資源來設計、實現、部署智能自動化的方案，滿足不同場景和需求的解決方案。

另一方面，IA也為技術開發民主化提供了更多的支持和便利，讓更多的人可以通過IA來簡化和加速技術開發的流程，提升技術開發的質量和效果。

技術開發民主化與IA是相互促進、相互賦能的兩個趨勢，通過開發民主化，可以實現IA的規模化，將IA應用到更廣泛和更深入的領域，產生更大的商業價值。

當然，在推進開發民主化時，也需要加強培訓、監督和評估等措施，以確保智能自動化在規模上擴張時，在質量上不會下降 。

方法七：規劃持續創新保障智能自動化應用

企業應該創建管理及技術模型，讓員工有持續的愿望有目的地試驗想法并開發創新的自動化用例。采用精益創業方法進行自動化，有助于公司在重塑為全面轉型之前試水。

為了推動組織內部的創新，應該有針對性地收集創新的解決方案，并結合企業范圍的宣傳來刺激下游創新。解決方案原型可以來自正式研究、流程改進計劃、創意馬拉松 （ideathons）等活動，也可以來自主動接觸可能有想法的員工。

一般而言，想要通過規劃持續創新以保障智能自動化的長期應用，可以從以下幾個方面入手：

以客戶為中心。關注市場需求和變化，不斷優化客戶體驗和滿意度。

以數據為驅動。收集、分析和利用數據，支持決策和優化流程。

以開放為理念。打破傳統的系統限制，采用開放性的架構和平臺，實現軟硬件解耦和即插即用。

以標準化為基礎。對現有流程進行梳理和優化，消除冗余和低效環節。

以IT為支撐。將智能自動化融入企業的整體數字化戰略，與其他前沿技術相結合，并確保安全性和穩定性。

通過這些措施，企業可以實現智能自動化的持續發展，并在數字經濟中取得一定優勢。

方法八：引入生成式AI技術

生成式AI（Generative AI）是一種利用現有數據創建新內容的技術，可以應用于文本、音頻、圖像、視頻等多種領域。生成式人工智能可以幫助企業實現智能自動化，即通過機器學習算法來自動執行各種任務，提高效率和質量。生成式AI可以用于創造性、創新性或優化性的任務，例如創建軟件代碼、促進藥物開發和有針對性的營銷等。

生成AI可以為IA提供更多的可能性和潛力。通過生成式AI，智能自動化可以實現更高層次的任務，例如創造新的解決方案、適應不同的場景或需求、提升用戶體驗或滿意度等。

生成式AI可以根據不同的任務和場景，自適應地生成符合用戶需求和意圖的輸出。這種直接生成內容的模式，取代了部分原有業務場景基于智能自動化技術的步進式業務流程自動化，使得流程效率大大提升。

比如在市場營銷領域的智能自動化匯總，生成式AI可以根據用戶的偏好和目標，自動生成吸引人的廣告文案、電子郵件、社交媒體帖子等；在客戶服務領域，生成式AI可以根據用戶的問題和情緒，自動回復客戶郵件或消息，并提供實時支持；在醫療輔助診斷領域，生成式AI可以根據醫生提供的病歷信息和檢查結果，自動生成診斷報告和治療建議等。

在這些領域，IA也正在應用于更多的業務場景中。生成式AI可以幫助企業提高創造力、解決數據不足問題、提高數據利用率、降低應用門檻，而在與IA協同之下則可以讓一些業務流程的自動化程度更高。

在IA架構中引入生成式AI技術，IA的智能程度和自動化能力都會得到提升，起到增強IA的作用。

引入生成式AI后，智能自動化在相應業務場景中的運行效率將大幅提升。融合兩種技術的解決方案，可以廣泛應用于各種業務場景，例如文本生成、語音合成、圖像和視頻生成、對話系統以及機器翻譯等。

后記：在持續發展中不斷完善智能自動化

本文所總結的成功實現并增強智能自動化的8種方法，是為大家提供一個參考和建議。因為各組織的不同需求，在智能自動化的戰略規劃與實施上也不盡相同。

在智能自動化領域，企業的成功需要不斷追求創新和技術進步。通過實施IA方案，企業可以提高生產力、降低成本、提高質量和安全性，同時增強靈活性和可持續性。這些好處可以為企業帶來巨大的經濟和競爭優勢，并為客戶提供更好的產品和服務。

而要實現這些，就需要企業投入一定的資源來推動智能自動化的實施和發展。需要整合新技術、培訓員工、更新基礎設施和改進工作流程。而且，企業需要對智能自動化的實施進行全面的規劃和管理，以確保其符合企業目標和價值觀，并有效地利用資源。

盡管IA領域還存在一些挑戰和不確定性，但企業應該積極推動IA的實施，以確保它們能夠保持競爭優勢和適應不斷變化的市場。企業需要關注技術發展和趨勢，了解新的機會和挑戰，并采取行動來確保其在未來能夠保持競爭力以及持續發展。

總之，智能自動化是一個不斷發展的領域，它將為企業帶來巨大的好處和機遇。企業應該積極推動智能自動化的實施和發展，并持續關注技術趨勢和發展，以確保其在未來能夠保持競爭力和適應市場變化。

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全文完

【王吉偉頻道，關注AIGC與IoT，專注數字化轉型、業務流程自動化與RPA。】

責任編輯：Rex_20