八个方法，助你打造超强智能自动化

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引入技术只是开始，这里有八个方法助你持续增强智能自动化

智能自动化实施后如何保障自动化成果？这八个方法你应该看一下

害怕引入智能自动化会失败？不妨先看看这八个增强方法

实施智能自动化以后应该注意什么？这八个建议你应该看一下

文/王吉伟

最近看了一些关于2003年的智能自动化（IA，intelligent automation）发展趋势，其中有这么几个趋势值得关注：

第一个趋势，中小企业更快地采用智能自动化。越来越多的中小企业正在选择越发实惠的IA技术，以最大限度地降低成本并增强客户服务和竞争力。

第二个趋势，将 IA 扩充为工具。除了部署工作流程自动化，更多的企业也正在通过引入IA技术增强现有工具和软件平台。

第三个趋势，引入IA以支持人员短缺。熟练劳动力供不应求，许多公司正在转向用IA来解决这个问题，通过自动执行重复、耗时的任务，将支持人员解放出来，让他们专注于更复杂的增值活动。

三个趋势，从市场情况、企业运营和人力资源角度，反映出了IA正在进入更多企业的事实。

智能自动化是指运用人工智能（AI）、机器学习（ML）、机器人流程自动化（RPA）等技术，实现业务流程的高效、灵活和可持续的自动化。

IA能够有效地提高企业的效率和生产力，节省时间和成本。越来越多的任务可以自动完成，员工可以将更多的时间和精力集中在更高价值的工作上，有助于提高企业的整体生产力和竞争力，帮助企业在不断变化的市场中保持敏捷性和灵活性。

IA技术也可以帮助企业实现更高的准确性和可靠性。在一些需要高度精确度和可靠性的任务中，例如医疗诊断和生产线上的制造过程，智能自动化技术可以确保任务的准确性和一致性，避免人为错误的发生。

在某些情况下，IA还可以帮助企业实现更高的安全性。比如在核电站和石油钻井平台等危险或高风险的业务场景，智能自动化技术可以减少人为错误的风险，并提供更加可靠的监控和控制系统，确保员工和环境的安全。

自IA出现以来，很多跨部门和跨地区的组织通过将自动化嵌入其流程中来交付具体成果，IA已经帮助他们实现了不同程度的增效降本提升竞争力和创造价值。

让业务流程运行得更快更智能，是每个组织引入该技术的初衷。但要实现IA并充分发挥更大的潜力并不容易，需要企业有明确的战略目标、合理的技术选择、有效的组织管理以及持续的创新能力。

所以，企业想要更好的实现智能自动化，引入这项技术仅是个开始，更多的是需要长期坚持智能自动化战略，并通过更多方法持续增强智能自动化的能力。

那么，应该如何增强智能自动化呢？本文，王吉伟频道将介绍增强智能自动化的八个方法，为企业实施智能自动化提供参考和建议。

方法一：以结果为导向，专注于明确的业务成果

在最基本的层面，企业应该清楚地阐明对智能自动化的期望结果，包括提高效率、以非线性方式扩展、加速业务决策或实现更雄心勃勃的目标，这样才能专注于最终业务成果。

其中的关键因素是坚持正轨，将愿景锁定在结果上。这需要以一流的行业标准为基准，对与结果和绩效趋势相关的所有因素有一个整体的、以洞察力为导向的观点。

对于如何更好地专注于智能自动化方面的业务成果，这里有以下几个建议。

1、明确目标和价值。在实施智能自动化之前，需要明确要解决的问题、要达到的目标和要创造的价值。这样可以帮助选择合适的技术方案、制定合理的预算和时间表、评估风险和收益，以及监测和衡量效果。

2、选择合适的场景和工具。不同的业务场景有不同的复杂度和需求，因此需要根据具体情况选择合适的智能自动化工具。例如，对于简单而重复性高的任务，可以使用RPA来模拟人类操作；对于需要处理大量数据和信息的任务，可以使用 AI 和 ML 来提取洞察并支持决策；对于需要跨系统和平台协作的任务，可以使用集成自动化来实现无缝连接。

3、建立多元团队和文化。IA需要多种技能和知识，因此需要建立一个由不同背景、领域和角色组成的多元团队，包括业务分析师、数据科学家、开发者、测试者等。同时，也需要培养一种支持创新、变革和学习的文化，鼓励团队成员之间的沟通、协作和分享。

4、实施迭代式改进。IA是一个持续性的过程，需要不断地测试、评估、优化和扩展。因此，在实施过程中，需要采用迭代式改进方法，即通过小规模试验来验证假设，并根据反馈进行调整，并逐步扩大范围并提高质量。

5、关注用户体验和满意度。IA最终是为了服务用户，并提升用户体验和满意度。因此，在设计和实施过程中，需要关注用户需求、期望和感受，并通过收集用户反馈来改善服务质量。

需要注意的是，在专注于IA方面的业务成果时，需要明确目标与价值，根据场景与工具选择合适方案，建立多元团队与文化，实施迭代式改进，并关注用户体验与满意度。

方法二：把构建端到端自动化作为长远目标

大多数企业由于其风险偏好，在进入下一阶段之前，一次只实施一个单一的联合自动化技术。这种零碎的实施错过了跨多个组件的交叉点可能提供的机会，并且在整个价值流中缺乏可见性和凝聚力。

为了使自动化真正具有变革性，企业必须采取端到端的方法，确保所有自动化组件都连续工作。这种方法需要采用更高的思维方式，并着眼于业务孤岛，目标是快速、成功地完成流程。

端到端自动化是指将多个流程或任务连接起来，形成一个完整的自动化解决方案，从而提高效率、减少错误、节省成本和增加价值。端到端自动化通常涉及到人工智能、机器人流程自动化（RPA）、数据分析等技术的结合和应用。

在银行、金融服务和保险等行业，端到端自动化可以增强各种业务流程的能力，例如监管报告、市场营销、销售和分销、银行服务、支付操作、借贷操作、后台操作、企业支持等。它还可以防止欺诈活动，因为由AI算法授权的智能自动化解决方案可以有效地监控交易并主动识别可疑行为。

比如某银行利用UiPath RPA平台，实现了信贷审批流程的端到端自动化。该流程包括从网站或电子邮件收集客户信息，验证身份证件和信用评分，生成合同文档，并发送给客户签署等步骤。通过RPA机器人执行这些重复性高且耗时长的任务，该银行大大提高了信贷审批速度和准确性，并降低了人力成本。

现在，随着超自动化技术解决方案的应用与普及，企业可以更好的构建端到端自动化，并将之作为长期战略进行实施。

方法三：采用数据驱动的方法

组织想要实现更高程度的自动化，需要持续的优化深度、强度和干预点。成功的IA计划取决于数据驱动的方法，该方法指导应用自动化的位置和程度。这种方法提供了一种系统的方法，用于评估自动化成熟度以及各种自动化杠杆对业务结果的影响。

数据驱动的方法是指利用大量的离线或在线数据和知识，在受控系统模型未知或模糊的条件下，实现对系统的优化控制和决策的一种方法。数据驱动智能自动化利用大量的数据和人工智能技术，来实现对各种复杂系统和过程的优化控制和管理。

数据驱动的方法可以提高系统的智能化水平，应对复杂、不确定和变化的环境。在软件开发、自动驾驶等多个领域，这种方法已经显示出了强大的潜力和优势，同时也开始在企业中流行。

简单来讲，数据驱动智能自动化有以下几个好处：

提高效率和质量。通过数据分析，可以发现系统和过程中存在的问题和改进点，从而提出合理的优化方案，提高效率和质量。比如通过数据驱动IA实现对生产线、物流、仓储等环节的精细化管理，降低浪费和成本，提高产能和利润。

增强适应性和灵活性。通过数据驱动智能自动化，可以实现对系统和过程的实时监测和调整，从而增强适应性和灵活性。比如在数据驱动的加持下，IA可以根据市场需求、客户反馈、环境变化等因素，及时调整产品设计、生产计划、库存策略等，提高客户满意度和竞争力。

促进创新和发展。通过数据驱动智能自动化，可以实现对系统和过程的深入理解和挖掘，从而促进创新和发展。比如在发现潜在的市场机会、客户需求、技术突破等方面，数据驱动的IA可以将其转化为更有价值的产品或服务。

数据驱动智能自动化是一种有效的提升企业竞争力的方法，在各行各业都有广泛的应用前景。

方法四：以生态系统为导向

想要实现智能自动化，并不是一件简单的事情。需要企业有清晰的战略目标、强大的技术平台、协同的组织架构以及开放的生态系统。

生态系统，是指由多个相互依赖、共享价值、协同创新的参与者组成的网络。在智能自动化的场景下，生态系统可以包括企业内部的各个部门、职能和角色，也可以包括企业外部的供应商、合作伙伴、客户和社会等利益相关者。

当今复杂多变的市场环境下，单靠一家企业或者一种技术很难满足客户的多样化需求，也很难应对竞争对手和行业变革的挑战。只有通过构建一个开放、高效与韧性、可持续、以人为本的生态系统，才能实现资源共享、价值创造、风险分担和协同创新。

所以，当代企业都要以生态系统为导向，充分调动企业内外部的技术与资源，赋能企业的长期高效运营。

IA也是如此，为了充分利用自动化，企业必须超越自己的企业，找到与学术界、初创企业和其他成熟企业合作的方法。以目的为导向的生态系统充当跨行业和机构协作的门户，并允许公司访问研究和新用例。

比如旅游公司，可以通过分析行为和消费模式来创建客户群，开辟新的收入来源。有了这些信息，他们可能会与金融机构合作，提供个性化的旅行贷款、信用卡或货币兑换。

想要以生态系统为导向构建智能自动化，可以通过积分方面入手：

首先，从客户需求出发，确定智能自动化的目标和范围；

其次，选择合适的数字技术和数据分析方法，搭建智能自动化平台；

再者，建立跨部门跨界别跨组织层级协作机制与文化氛围，推进组织转型。

此外，还可以寻找并加入相关领域或行业内外优秀参与者所组成的开放式创新网络，打造生态圈。

方法五：规划灵活的自动化以实现可配置性

在任何时候，企业都可能需要改变经营策略，商业模式、供应链、营销渠道、定价结构等都会有所改变。

企业应建立整合模块化变革的能力，以能够适应快速变化的市场环境。即插即用、模块化和可扩展的数字解决方案，将有助于满足这些不同的需求。将模块化能力融合进入自动化中，企业就能形成灵活的智能自动化。

灵活的自动化是指可以根据不同的条件、参数和数据进行调整和变化的自动化。灵活的自动化可以适应复杂、多变和不确定的环境，以及用户、客户和业务方面的个性化需求。

灵活的自动化，可以实现提高自动化效果和质量；避免出现错误、异常或失败；提高用户满意度和忠诚度，提供更好的服务和体验；提高业务敏捷性和创新力，快速响应市场变化和机遇；节省资源和成本，减少人工干预和维护。

要规划灵活的自动化，可以参考以下几个步骤。

1、确定业务需求和目标。明确业务需求和目标，即希望通过智能自动化实现什么样的效果和价值。

2、数据采集和处理。接下来，需要收集并处理与业务需求相关的数据，例如用户行为数据、交易数据、生产数据等。这些数据可以用来分析模式、预测变化、建立基线等。

3、建立模型。在数据的基础上，可以建立模型，通过机器学习、深度学习等技术训练模型，并对模型进行优化和调整，以提高模型的精度和准确性。

4、系统集成。将模型集成到系统中，实现智能自动化功能。这需要开发相应的软件或硬件，并对系统进行测试验证。

5、持续改进。为了确保系统稳定性与性能，并适应不断变换环境与需求，在运行过程中对系统进行持续监控与改进，并对系统进行升级与优化。

同时，在灵活性方面，Gartner提出的可组合架构会是很好的选择。

方法六：通过公民开发实现智能自动化规模化

为了从IA中获得最大收益，组织需要在整个企业中扩展其解决方案，允许不同业务线内带来不同水平技术知识的员工做出贡献。

为了使这种公民开发（技术开发民主化）取得成功，组织应该有一个强大的框架来评估、优先考虑和跟踪公民发展计划。致力于构建和实施易于遵循的低\无代码（LCNC）技术的卓越中心（CoE）可以帮助非技术团队的人员更轻松地使用和开发自动化解决方案。

为了取得成功，CoE必须包括担任变革导航员的人员，他们带来了强大的背景知识，并且可以指导员工进行项目。

公民开发是指让更多的人参与到技术创新和应用的过程中，降低技术开发的门槛和成本，提高技术开发的效率和质量。IA责是利用人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术，实现对生产、管理、服务等各个环节的自动化、智能化、优化。

技术开发民主化与IA有着密切的关系。一方面，技术开发民主化为IA提供了更多的可能性和创造力，让更多的人可以利用现有的平台、工具、资源来设计、实现、部署智能自动化的方案，满足不同场景和需求的解决方案。

另一方面，IA也为技术开发民主化提供了更多的支持和便利，让更多的人可以通过IA来简化和加速技术开发的流程，提升技术开发的质量和效果。

技术开发民主化与IA是相互促进、相互赋能的两个趋势，通过开发民主化，可以实现IA的规模化，将IA应用到更广泛和更深入的领域，产生更大的商业价值。

当然，在推进开发民主化时，也需要加强培训、监督和评估等措施，以确保智能自动化在规模上扩张时，在质量上不会下降 。

方法七：规划持续创新保障智能自动化应用

企业应该创建管理及技术模型，让员工有持续的愿望有目的地试验想法并开发创新的自动化用例。采用精益创业方法进行自动化，有助于公司在重塑为全面转型之前试水。

为了推动组织内部的创新，应该有针对性地收集创新的解决方案，并结合企业范围的宣传来刺激下游创新。解决方案原型可以来自正式研究、流程改进计划、创意马拉松 （ideathons）等活动，也可以来自主动接触可能有想法的员工。

一般而言，想要通过规划持续创新以保障智能自动化的长期应用，可以从以下几个方面入手：

以客户为中心。关注市场需求和变化，不断优化客户体验和满意度。

以数据为驱动。收集、分析和利用数据，支持决策和优化流程。

以开放为理念。打破传统的系统限制，采用开放性的架构和平台，实现软硬件解耦和即插即用。

以标准化为基础。对现有流程进行梳理和优化，消除冗余和低效环节。

以IT为支撑。将智能自动化融入企业的整体数字化战略，与其他前沿技术相结合，并确保安全性和稳定性。

通过这些措施，企业可以实现智能自动化的持续发展，并在数字经济中取得一定优势。

方法八：引入生成式AI技术

生成式AI（Generative AI）是一种利用现有数据创建新内容的技术，可以应用于文本、音频、图像、视频等多种领域。生成式人工智能可以帮助企业实现智能自动化，即通过机器学习算法来自动执行各种任务，提高效率和质量。生成式AI可以用于创造性、创新性或优化性的任务，例如创建软件代码、促进药物开发和有针对性的营销等。

生成AI可以为IA提供更多的可能性和潜力。通过生成式AI，智能自动化可以实现更高层次的任务，例如创造新的解决方案、适应不同的场景或需求、提升用户体验或满意度等。

生成式AI可以根据不同的任务和场景，自适应地生成符合用户需求和意图的输出。这种直接生成内容的模式，取代了部分原有业务场景基于智能自动化技术的步进式业务流程自动化，使得流程效率大大提升。

比如在市场营销领域的智能自动化汇总，生成式AI可以根据用户的偏好和目标，自动生成吸引人的广告文案、电子邮件、社交媒体帖子等；在客户服务领域，生成式AI可以根据用户的问题和情绪，自动回复客户邮件或消息，并提供实时支持；在医疗辅助诊断领域，生成式AI可以根据医生提供的病历信息和检查结果，自动生成诊断报告和治疗建议等。

在这些领域，IA也正在应用于更多的业务场景中。生成式AI可以帮助企业提高创造力、解决数据不足问题、提高数据利用率、降低应用门槛，而在与IA协同之下则可以让一些业务流程的自动化程度更高。

在IA架构中引入生成式AI技术，IA的智能程度和自动化能力都会得到提升，起到增强IA的作用。

引入生成式AI后，智能自动化在相应业务场景中的运行效率将大幅提升。融合两种技术的解决方案，可以广泛应用于各种业务场景，例如文本生成、语音合成、图像和视频生成、对话系统以及机器翻译等。

后记：在持续发展中不断完善智能自动化

本文所总结的成功实现并增强智能自动化的8种方法，是为大家提供一个参考和建议。因为各组织的不同需求，在智能自动化的战略规划与实施上也不尽相同。

在智能自动化领域，企业的成功需要不断追求创新和技术进步。通过实施IA方案，企业可以提高生产力、降低成本、提高质量和安全性，同时增强灵活性和可持续性。这些好处可以为企业带来巨大的经济和竞争优势，并为客户提供更好的产品和服务。

而要实现这些，就需要企业投入一定的资源来推动智能自动化的实施和发展。需要整合新技术、培训员工、更新基础设施和改进工作流程。而且，企业需要对智能自动化的实施进行全面的规划和管理，以确保其符合企业目标和价值观，并有效地利用资源。

尽管IA领域还存在一些挑战和不确定性，但企业应该积极推动IA的实施，以确保它们能够保持竞争优势和适应不断变化的市场。企业需要关注技术发展和趋势，了解新的机会和挑战，并采取行动来确保其在未来能够保持竞争力以及持续发展。

总之，智能自动化是一个不断发展的领域，它将为企业带来巨大的好处和机遇。企业应该积极推动智能自动化的实施和发展，并持续关注技术趋势和发展，以确保其在未来能够保持竞争力和适应市场变化。

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全文完

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