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什么是超自动化

时间戳记：18年2022月8日上午09:XNUMX

什么是超自动化

超自动化被 IT 研究和咨询公司 Gartner 评为 2021 年第一大技术趋势。 它预计将成为业务领域数字革命的下一个驱动力，旨在将所有自动化活动集成到一个组织独有的通用平台下。

让我们看看什么是超自动化，以及它如何使任何企业受益。

目录

什么是超自动化

Gartner公司 定义超自动化 作为“多种技术、工具或平台的协调使用，包括人工智能 (AI)、机器学习、事件驱动的软件架构、机器人流程自动化 (RPA)、业务流程管理 (BPM) 和智能业务流程管理套件 (iBPMS) )、集成平台即服务 (iPaaS)、低代码/无代码工具和打包软件”。 它标志着当前数字流程自动化的高级阶段，该阶段是从 1980 年代开发的数字工作流管理系统发展而来的。

超自动化将任何业务的各个组成部分——劳动力和工作流程——结合在一起，以提高运营效率，从而提高底线。

超级自动化的工作原理

超自动化由三个组件组成——自动化、编排和优化。

  • 自动化是任何超自动化战略的基础。 它通常由较小的自动化程序和工具组成，可帮助完成特定任务。 例如，RPA 是一种自动化系统。 多种自动化工具在超自动化中结合在一起。
  • 编排是将自动化工具整合到一个更大的框架中，以便所有任务相互关联并相互同步工作。
  • 优化是额外的智能层，允许通过验证和持续学习进行优化，并有助于更好地集成自动化和编排流程。

超自动化为单独或串联的各种自动化技术的战略部署提供了一个框架。 这些技术可能包括：

  • 机器人流程自动化 (RPA)：根据一组预定义规则自动执行重复的结构化任务。
  • 机器学习 (ML)：使用算法教会机器从任务中学习，无需人工干预。 当计算机从现有数据中学习时，规则会被修改和附加。
  • 人工智能（AI）：机器通过模仿人类的逻辑思维过程做出类似人类决策的能力。
  • 大数据：允许存储、分析和管理大量数据以识别模式并创建最佳解决方案的技术。
  • Cobots：协作机器人，与人类在循环中进行以人为中心的活动
  • 聊天机器人：使用 OCR、AI、ML 和 NLP，可以帮助计算机使用文本或语音与人类进行实时对话。
  • 智能业务流程管理套件、集成平台即服务 (iPaaS) 和信息引擎。
  • 用于模式识别和预测的过程挖掘和任务挖掘工具。

典型的超自动化平台中的常见步骤包括：

  • 链接流程、工作流和环境，并创建一个通用平台，独立的自动化流程可以在该平台上工作。
  • 识别来自各种来源的结构化和非结构化数据以及其他输入，并将它们存储在一个自洽的数据库中以供各种自动化流程使用
  • 使用经过整理的数据预测效率和投资回报 (ROI) 等结果，在运营过程中不断学习这些数据。

超自动化可用于为组织创建数字分身，称为 DTO（数字孪生组织）。 DTO 是业务运营或工作流程的数字表示，可用于模拟交互并帮助实时进行预测。

日常重复任务的自动化可以提高操作的速度、准确性和一致性。 这些都提高了企业的效率和盈利能力。

超自动化的好处

  • 操作的连贯性：虽然许多组织已经采用自动化来执行特定的任务和操作，但它们通常是不协调的。 超自动化平台可以将所有这些不同的自动化工具整合到一个平台中，从而实现数据和任务的一致性。
  • 节省时间和更快的周转时间：如果没有将任务集成到组织更大的工作范围内的总体流程，则可以取消任务自动化所节省的时间。 超自动化提供的各种自动化任务之间的无缝链接有助于避免公司日常运营中的此类延迟和瓶颈。
  • 节省成本：手动业务流程，尤其是那些协调组织多个部门和分支机构活动的流程，需要大量人力资本。 麦肯锡的研究表明，目前有 45% 的有偿活动（每年总工资相当于 2 万亿美元）可以实现自动化。 此外，手动执行冗余的、潜在的自动化任务会降低公司的生产力，而低生产力每年会使雇主损失约 1.8 亿美元。
  • 减少错误：拥有一个可供公司所有个人自动化工具使用的通用平台以及数据的一致性可以防止不同自动化活动中常见的错误。
  • 使用数字双胞胎。 数字孪生可以展示功能、流程和绩效指标之间的暗流和以前不可见的交互。
  • 保护人力资本：通过 OCR、NLP 和 AI/ML 的部署，超自动化可以消除人类对平凡、重复性活动的参与。 它可以将从事数据输入或一级客户交互等任务的员工从这些耗时的任务中解放出来。
  • 透明度：超自动化可以集中流程并提高整体透明度，同时还可以在逻辑上整合分布在整个组织中的业务功能。 它还设置了安全措施和信息可追溯性，以确保更好地遵守相关法规。
  • 审计准备：超自动化不仅可以实现操作标准化，还可以确保维护业务流程所有阶段的记录，从而创建审计跟踪。
  • 决策制定：识别公司范围内的流程和任务并确定其优先级可能具有挑战性，尤其是当影响公司运作的参数过多时。 超自动化的 AI 功能可以帮助基于数据和历史进行快速预测，这有助于管理级别的决策。
  • 扩展：随着客户群和运营组合的扩展，不同的自动化可能会变得笨拙并导致更多的管理挑战。 超自动化可以简化所有业务流程，从而使业务能够扩展。

超自动化在哪里使用

健康防护

医疗保健跨越许多相互依赖和相互关联的领域，例如患者数据管理、医护人员管理、基础设施维护、质量控制、计费等。这些单独的活动由不同的部门处理，在一个平台下整理所有数据和流程将有助于提高效率整个医疗保健系统。 此外，它还可以确保遵守法规并提高公众的可靠性。

供应链

大流行期间供应链的中断导致链的每个节点都遇到困难。 库存管理、采购、调度和运输信息的超自动化有助于预测延误，从而制定和触发应急措施以避免大规模中断。

财会

企业运营的财务方面超自动化的优势越来越被企业认可。 这在应付账款部门的运作中尤为明显，该部门为公司的采购流程提供财务、行政和文书支持。 AP 部门的运营必须无缝集成采购到付款流程的各种功能，包括采购订单管理、供应商管理/通信、发票管理、产品跟踪和付款。 超自动化的 AP 操作，例如发票管理和采购订单管理，可以帮助组织公司的采购流程。

什么是超自动化

零售业

预计超自动化将在零售领域变得必不可少，尤其是在电子商务应用中。 它可以提高目标、社交媒体内容生成、客户管理等前端流程的效率，并将其与库存管理、采购到付款流程、发票和运输任务。 超自动化还可以分析运营模式和客户行为，并使用这些信息做出准确的决策，从而增加收入和盈利能力。

如何实施超自动化

建立一个超自动化平台可能看起来具有挑战性，因为在组织内集成迄今为止不同的系统是巨大的。 但是，对公司的业务流程进行系统评估并为超自动化设计高效的工作流程将简化流程。

超自动化实践包括识别可以和需要自动化的任务，选择适当的自动化工具，以及使用各种人工智能和机器学习来合并或扩展它们的功能。 在超自动化中要考虑的一些因素包括：

  • 必须集成的功能：除了实践和政策之外，每家公司都有自己的自动化水平和规模。 这就是为什么在开始超自动化之旅之前彻底设计工作流程是必不可少的。 此工作流程将有助于阐明超自动化平台如何与业务的整体规则和物流保持一致。
  • 预算：建立一个超自动化系统的投资金额取决于业务规模、底线和公司的投资潜力
  • 易用性：虽然超自动化在很大程度上消除了人工干预，但始终需要最低程度的人工参与，至少在设置阶段是这样。 有专家可以帮助建立这样的平台。 在为此目的选择正确的工具之前，还必须解决对培训和技术支持的需求。
  • 传播和协作的程度：大公司的大多数部门/团队/单位在其活动中是相互关联的，并且可能使用关联或不关联的自动化工具。 超自动化流程必须能够提供不同级别的访问权限，并允许所有参与者之间轻松协作。 还需要规定在流程中包括各种级别的批准。

任何企业中超自动化的最终成功取决于公司对流程的理解、公司的技术成熟度/实力、将传统技术集成到超自动化产品组合中的能力、员工学习和适应的动力以及管理动态公司内部。

‍使用 Nanonets 实现超自动化

Nanonets 是一种 OCR 软件，可以成为更大的超自动化系统的一部分，因为它利用 AI 和 ML 功能自动从 PDF 文档、图像和扫描文件中提取非结构化/结构化数据。

Nanonets 的人工智能驱动的认知智能允许处理半结构化甚至看不见的文档类型，同时随着时间的推移而改进。 Nanonets 算法和 OCR 模型不断学习。 他们可以接受多次培训或再培训，并且非常可定制。

Nanonets API 在数据的行项目提取中提供高速和高精度，并推动行项目管理的自动化。 可以自定义输出，仅提取感兴趣的特定表或数据条目。

Nanonets 的多功能性源于其执行以下任务的能力：

  • 准确检测包含表单等文档的行项目的表结构。
  • 以名称、产品、价格、总金额、折扣等形式出现的所有行项目条目。
  • 可以将数据提取为 JSON 输出，从而可以构建定制的应用程序和平台。
  • 在为开发人员提供出色的 API 和文档的同时，该软件也非常适合没有内部开发人员团队的组织。

这种多功能性允许在组织内的各种职能和部门中使用 Nanonets——应付账款、人力资源、库存管理等。这使其成为集成到超自动化设置中的理想系统。

什么是超自动化

使 Nanonets 成为超自动化的良好补充的其他因素包括：

  • 这是一个真正的无代码工具
  • Nanonets 与大多数 CRM、ERP、内容服务或 RPA 软件轻松集成。
  • 无需后处理：Nanetes OCR 可以同时识别手写文本、多种语言的文本图像、低分辨率图像、具有新字体或草书字体和不同大小的图像、带有阴影文本的图像、倾斜文本、随机非结构化文本、图像噪点、图像模糊等。
  • 通过使用自定义数据来训练 OCR 模型来处理自定义数据。
  • 多输入识别：Nanetes OCR 可以同时识别手写文本、多种语言的文本图像、低分辨率图像、具有新字体或草书字体和不同大小的图像、带有阴影文本的图像、倾斜文本、随机非结构化文本、图像噪声、模糊的图像和多种语言
  • 与格式无关： Nanonets 完全不受文档模板的约束。 您可以在表格或行项目或任何其他格式中以认知方式捕获数据。

总结

超自动化是未来业务管理的一种整体方法，它可以协调和优化一系列技术，包括人工智能、机器人流程自动化 (RPA) 和流程挖掘。 它可以通过高效的工作流程消除手动重复流程并简化企业的整个运营范围，以提供更好的产品/服务并增加利润。 超自动化将是在日益数字化的世界中保持竞争力的方式，而开始它将是通向未来竞争力的途径。

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