数字时代带来了企业运营方式的巨大转变,自动化成为效率和生产力的关键驱动力。 传统的自动化系统专注于简化重复性任务,而智能流程自动化 (IPA) 通过利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的力量来自动化复杂的业务流程,从而更进一步。
在本文中,我们将探讨智能流程自动化的定义、它在现代企业中的重要性、涉及的关键技术、优势、挑战、用例以及 IPA 的未来。
什么是智能过程自动化?
智能流程自动化是各种尖端技术的融合,包括人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和机器人流程自动化 (RPA),以自动化复杂的业务流程。
这套下一代工具和 流程改进 消除了人类执行重复性任务的需要,并通过自动化日常任务来协助知识工作者。
通过这样做,它可以通过简化交互和加快流程来显着改善员工和客户的旅程。
智能过程自动化复制人类活动,甚至可以随着时间的推移改进它们。 借助深度学习和认知技术,基于规则的自动化通过决策能力得到增强。 这可以显着提高效率、员工绩效并降低运营风险。
智能过程自动化在现代企业中的重要性
IPA 是现代企业必不可少的工具,因为它能够促进创新、自动化耗时的任务并在降低成本的同时提高效率。
通过释放员工的时间来专注于更多的认知任务,IPA 使他们能够开发新的、创新的做事方式,这对于保持竞争力至关重要。
此外,自动化业务功能可以提高效率、生产力并降低运营成本。
智能流程自动化还通过提供 24/7 全天候支持、快速响应时间和更快的在线订单交付来提高客户满意度。 使用 IPA 也可以更轻松地遵守 GDPR 等数据隐私法规,因为它可以确保安全地处理和存储个人数据。
IPA的关键技术
IPA 涉及各种技术的集成,以自动化复杂的业务流程。
下面简单介绍一下IPA涉及的关键技术和工具:
机器人过程自动化(RPA)
RPA 是一种技术,可以使重复的、基于规则的任务自动化。 RPA 机器人可以模仿人类行为,例如打开应用程序、复制和粘贴数据以及移动文件。
DigiOps与人工智能
人工智能是指机器学习和执行通常需要人类智能才能完成的任务的能力。 人工智能可用于自动化更复杂的过程,例如决策制定和自然语言理解。
机器学习(ML)
ML 是 AI 的一个子集,它使机器无需明确编程即可从数据中学习。 ML 算法可以识别数据中的模式并根据该数据进行预测。
自然语言处理(NLP)
NLP 是 AI 的一个分支,它使机器能够理解和解释人类语言。 NLP可用于 自动化流程 例如客户服务,机器可以用自然语言响应客户的查询。
智能过程自动化的好处
根据 麦肯锡,各个行业的组织都已经尝试了智能过程自动化,并见证了显着的回报,包括:
- 通过自动化 25-35% 的任务,每年运行成本效率高达 50-70%
- 直通式处理时间减少 50-60%
此外,投资回报率一直处于三位数百分比。
智能流程自动化的一些具体优势包括:
提高效率和生产力
IPA 可以自动化手动和重复性任务,让员工腾出时间专注于更高价值的工作。 这提高了生产力并降低了出错的风险,从而缩短了周转时间并提高了效率。
降低成本和错误
通过自动化流程,IPA 可以减少人工干预的需要,从而减少错误并降低与劳动力和运营相关的成本。
增强员工和客户体验
IPA 可以通过实现更快的响应时间、个性化服务和更高的准确性来改善整体员工和客户体验。
更好的决策和战略规划
IPA 可以分析大量数据以提供可用于决策制定和战略规划的见解。
敏捷性和适应性增强
借助 IPA,企业可以通过自动化流程和工作流程快速适应不断变化的市场条件和客户需求。 这使组织能够更加敏捷地响应变化,从而提高竞争力。IPA 可以根据业务需求轻松扩大或缩小规模,使组织能够快速有效地调整其运营。
改进合规性和风险管理
IPA 可以帮助组织遵守法规要求并通过自动化流程和确保程序得到一致遵守来管理风险。
增强创新和创造力
通过自动化日常任务,IPA 可以让员工腾出时间专注于更具创造性和创新性的工作,从而产生新的想法和解决方案。
实施近期行动计划的挑战
智能流程自动化解决方案的实施通常需要对现有流程进行重大更改,这可能既复杂又耗时。 IPA 技术正在迅速发展,这意味着企业需要跟上最新的发展和最佳实践,以确保成功实施,这一挑战可能会更加复杂。
另一个挑战是需要熟练的人员和专业知识。 IPA 需要专业技能和专业知识才能有效实施和管理。 寻找和留住合格的人员可能是一项挑战,尤其是在对经验丰富的 IPA 专业人员需求量很大的市场中。 此外,可能有必要提供持续的培训和发展机会,以确保员工具备有效使用 IPA 技术所需的技能和知识。
为缓解这些挑战,企业应采取战略方法实施 IPA,包括确定正确的用例、建立坚实的数据基础以及投资必要的人才和技术。 通过这样做,他们可以定位自己以获得 IPA 的好处,并在快速发展的业务环境中保持领先地位。
智能过程自动化的用例
智能流程自动化正在各个行业中使用,以实现流程自动化并提高效率。 这里有些例子:
财会
智能流程自动化越来越多地用于自动化各种财务流程,例如发票处理、账户核对和财务报告。
将 RPA 与欺诈检测相结合,金融机构可以从多个来源收集交易数据,对其进行处理,并将其输入分析系统进行预测分析。 此类系统可以更准确、更及时地检测欺诈活动,从而改进风险管理并防止财务损失。
Bank of America 使用 IPA 来自动化他们的 费用管理流程,从而节省了成本并提高了准确性。
人力资源
IPA 可以帮助人力资源部门自动化招聘、入职和薪资处理等任务。
这使 HR 员工可以腾出时间专注于更具战略性的举措,例如员工发展和敬业度。 它还可以提高数据准确性和合规性,增强员工体验并降低成本。
借助自然语言处理和机器学习等 AI 技术,智能自动化还可以帮助从 HR 数据中识别模式和见解,从而使组织能够制定更明智的政策和 HR 决策。
以联合利华为例, 使用国际音标 使他们的员工入职流程自动化,从而获得更快、更高效的入职体验。
客户服务
智能流程自动化正在通过使用自然语言处理和机器学习等技术来自动化日常查询,从而改变客户服务体验,让人工代理可以自由处理更复杂的请求。 它还可以缩短响应时间、提高准确性并降低成本。
通过自动情绪分析,它还可以识别客户的情绪和偏好,从而提供更加个性化的体验。 IPA 可以通过在问题出现之前预测和解决问题来实现主动的客户服务。 几家公司 已将聊天机器人纳入其零售战略,包括 H&M、丝芙兰、优衣库、阿迪达斯、巴宝莉、李维斯、梅西百货、耐克、诺德斯特龙和 Zara。
供应链与物流
智能过程自动化可以提高供应链效率和生产力,同时降低运营成本。 RPA、AI 和 IoT 等技术使企业能够自动化日常任务,例如订单处理、货运跟踪和库存管理。
人工智能驱动的预测分析可帮助企业识别潜在问题并避免代价高昂的中断,而物联网设备可以实时监控货物状况并跟踪装运地点。 IPA 可以通过降低人为错误的风险并确保满足所有法规来提高安全性和合规性。
根据 零售潜水,沃尔玛投资于人工智能和机器学习,以改善其供应链运营。 这使公司能够更详细、更准确地了解其供应链,监控订单进度,识别潜在的延迟或瓶颈,并采取纠正措施,以便就如何管理其运营做出更明智的决策。
健康防护
智能过程自动化可以通过多种方式帮助医疗保健提供者,包括简化管理程序、改善患者结果和降低成本。
智能自动化在医疗保健中的潜在应用包括患者监测、药物发现、预约安排、医疗账单和索赔处理、临床文档、库存管理、人力资源和劳动力管理、欺诈检测和患者参与。
世界上第一个医疗 AI,IBM 的“沃森肿瘤学”是一个基于云的人工智能辅助决策系统,旨在帮助医务人员根据大量过去的临床病例、290 种医学期刊、200 种教科书和 12 万页的医学研究来制定治疗方案,以输入癌症患者数据.
生产
人工智能驱动的预测性维护可确保最大限度地延长设备正常运行时间并降低维护成本,而自动化供应链管理可提高效率并减少错误。 智能自动化还可以实时跟踪库存和原材料,从而提高可见性并帮助优化运营。
指某东西的用途 智能自动化 在制造业中,也有助于质量控制,确保生产一致的高质量产品。 Machina Labs 的制造平台旨在为行业带来新的创新水平。 它使用机器人板材处理作为第一个元素来更快地创建零件。 在 AI 驱动传感器的帮助下,该公司的机器人使用数据来操纵金属板以适应零件设计。 数据也以数字方式存储,以供将来的过程表征和零件鉴定信息使用。
智能过程自动化的未来
智能过程自动化解决方案属于快速扩展的软件类别,并且已经落入超自动化领域。
全球超级自动化市场 492 年价值 2019 亿美元,预计到 22.8 年将达到 2027 亿美元。这一指数级增长率表明,目前 IPA 解决方案的采用水平只是未来的一小部分,因为智能自动化有望在各个领域获得广泛认可各个行业。
智能过程自动化 (IPA) 的未来将改变企业的运营方式。 IPA 已经在自动化简单、重复性任务方面取得了重大进展,使人类工人能够专注于更复杂、高价值的工作。 然而,IPA 的下一阶段将采用更复杂的流程,从而提高效率、节省成本并改善客户体验。
机器学习、人工智能和自然语言处理的兴起将进一步增强 IPA 的能力,使其能够执行越来越复杂的任务。 IPA 自动化决策过程的潜力也将是巨大的,机器学习算法能够分析大量数据以识别可以为业务决策提供信息的模式和见解。
IPA 解决方案的大众化也将在其未来发挥关键作用,各种规模和行业的企业都能够获得这项技术并从中受益。 最终,IPA 的未来有望实现变革,彻底改变企业的运营方式,并为组织、客户和员工带来更好的结果。
带走
智能过程自动化正在彻底改变企业的运营方式。 通过自动执行重复性任务,IPA 可以让员工腾出时间专注于更高价值的工作,从而提高生产力和效率。 IPA 还可以降低成本和错误,增强客户体验,并为决策制定和战略规划提供见解。
虽然实施 IPA 存在挑战,例如需要熟练的人员以及对数据隐私和安全的担忧,但收益大于风险。 IPA 被用于各个行业,包括财务和会计、人力资源、客户服务、供应链和物流、医疗保健和制造。
随着企业继续采用 IPA,他们将能够简化运营并为客户提供更好的服务。 IPA 将增强人类技能,并在数据分析和流程管理等领域创造新的就业机会。
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