思想领袖
使用 AI 机械化的超自动化技术进行组织决策
当代企业必须通过采用自动化工作流程和优先考虑数字转型中的 AI 机械化超自动化来改变决策动态。那么，为什么这个最近阐述的现象会让行业感到惊讶？
现有的学术作品主要介绍了 机器人流程自动化 (RPA) 的理论基础或其在特定领域（如金融、制造或医疗保健）中的行业特定影响。为了阐明上述难题，本文旨在分析 RPA 的当前状态和人工智能 (AI) 以及机器学习 (ML) 技术的融合影响。它本质上呈现了一项实证研究，以发现“超自动化”背景下的潜在差距作为决策的关键启用器。
介绍：超自动化进入聚光灯
超自动化作为一种多面向的策略，集成了领先的技术，如机器人流程自动化 (RPA)、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和预测分析，以创建超自动化环境以获得最佳结果。简单来说，它是智能自动化的更高级版本。在现代商业背景下，超自动化是企业数字化旅程的技术推广，通过加速关键的创新计划、人工智能采用和驱动数字化决策。它需要组织采取全面、外部的方法来处理其商业案例。当业务技术人员有明确的自动化目标并根据需要谨慎使用工具时，它可以有效地解决流程债务。
加特纳预测，到 2026 年，全球在实现超自动化的软件技术上的支出将达到 1.04 万亿美元。根据 Precedence Research 的数据，超自动化市场规模将在 2032 年达到 197.58 亿美元。
超自动化可以从科学上定义为使用集成的自动化工具来优化功能以达到最大潜能，从而实现提高的生产力、增强的运营效率和实质性的成本节约。
RPA 机器人成为超级机器人：驱动智能决策
最初仅通过基于规则的程序、学习模式和模仿人类行为来执行重复性和琐碎任务的 RPA 机器人，已经成为超级机器人，随着对话式 AI 和神经网络算法的引入。这些自学习代理配置了认知推理，并允许 RPA 机器人熟练地自动执行复杂任务，需要最少（有人值守的机器人）或零（无人值守的机器人）的人类干预。然而，当从传统的 RPA 转变为其高级派生品时，风险警告就在这里，推动认知自动化。许多情况下，业务技术人员由于缺乏执行策略、糟糕定义的业务案例或错误选择自动化流程而未能扩大其 RPA 计划。Forrester 研究表明，52% 的用户组声称他们在扩大 RPA 程序方面遇到困难。
RPA 已经存在二十多年，使用结构化数据在企业资源规划 (ERP) 和客户关系管理 (CRM) 等领域提供确定性结果。最初，RPA 的可行性取决于低认知需求和最小的异常处理。然而，最近的案例研究显示，AI 驱动的 RPA 机器人展示了做出主观判断、使用解释技能和处理多个案例异常的能力。
将生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 与 RPA 集成，增强了虚拟代理的认知能力，允许类似人类的交互和个性化反馈，通过学习客户偏好。IT 服务管理领域得到了加强，具有 24*7 的可用性，解决了诸如网络故障排除、软件更新安装和密码重置等常见问题。
组织越来越多地采用 #Bring-Your-Own-Bots 趋势，将对话式 AI 工具与其 RPA 生态系统中的 API 集成，消除了在客户参与中进行决策的人力资源需求。预计这种转变将在 2024 年成为常态。
AI 和 ML 训练算法在原子层面上的深度“学习”和“思考”
在每个工作流程的节点中，决策都在一个粒度层面上发生，软件机器人以高容量配置结构化和非结构化数据，以编排业务流程中的自动化。
深度学习的核心是基于 ML 的神经网络算法，它们以量子尺度上的离散数据点的决策过程发生了戏剧性的变化。它渗透到大数据中——数据输入量大、分散且不完整。它在概率参数内迭代运行学习和预测，并最终得出输出。
光学字符识别 (OCR) 技术是医疗保健行业中实际 RPA 应用的宝贵伴侣。例如，通过利用自然语言处理 (NLP) 和文本分析，OCR 可以熟练地扫描和转换手写或打印的文档，例如药品标签、患者表格、医生笔记和实验室结果，以数字格式。这简化了医疗保健信息的存储和管理，导致数据库有序。存储的数据可以轻松访问，从而可以从患者的医疗史中提取有价值的见解。
使用案例：医疗保健
Precedence Research 数据报告显示，全球医疗保健领域的 RPA 市场预计将在 2032 年达到 14.18 亿美元。
案例点：英国领先的医疗保健系统法定机构
- 临床信息支持：英国领先的非部门公共机构提供医疗保健服务，推出了 GP Connect 计划。该计划使全科医生和授权的临床人员能够无缝地共享和访问来自全科医生诊所的临床信息，通过改善数据的可访问性来提高患者护理质量。
- 患者注册：通过利用 RPA 解决方案，医疗保健系统机构简化了整个注册程序。机器人被用来收集和输入患者提交的数据到临床系统，消除了对手动输入的需求，减轻了诊所工作人员的负担。
- RPA 供应商支持：该机构与信任的 RPA 解决方案供应商合作，允许全科医生诊所自动化各种流程。该计划旨在提高效率、为临床医生和行政人员节省时间、降低服务交付成本并提高患者护理质量。
一般医疗保健使用案例和益处
- 医疗保险：RPA 驱动的超自动化在识别医疗保健欺诈方面比人类能力更为擅长。任何无辜的人为错误都被消除，使得医疗保险公司能够快速处理索赔，尽量减少人为干预。
- 药物发现研究：RPA 解决方案是生命科学领域转化药物开发和研究的关键技术。例如，RPA 在潜在地改善 Covid19 疫苗的上市时间方面发挥了至关重要的作用。通过将 RPA 与各种 IT 系统集成，药物发现、临床试验、药物安全监测和验证可以在没有人为错误的情况下高效地促进。
- 实验室报告和电子健康记录：患者的实验室测试结果或临床史以电子健康记录 (EHR) 的形式数字存储。RPA 和 AI 启用的 EHR 系统作为智能的、基于证据的工具，帮助医疗保健专业人员做出更明智的决定和结论，以获得更好的患者护理。
使用案例：银行和金融
研究和市场预测，2023 年至 2028 年间，金融服务和保险行业将拥有超自动化的最高采用率，超过其他行业，占市场的 32%。
以下是银行业中一些著名的 RPA 使用案例的主要发现。
- 会计：一个配置良好的 RPA 程序可以帮助标准化数据以进行总账和自动化复杂的日记账目和文档账目对账。
- 应付账款：在这里，RPA 机器人可以通过光学字符识别 (OCR) 自动捕获和传输数据，同时提供审计跟踪并简化合规报告。
- 欺诈检测：金融机构拥有大量的客户信息，这些信息既高度机密，又容易受到网络威胁。基于机器学习的异常检测和 RPA 增强的欺诈检测系统已被证明是有效的。与其依赖于手动流程，银行可以使用 RPA 工具持续监控交易，使用基于规则的系统识别异常，标记潜在的欺诈，并提醒人类工作人员进行进一步的调查。
- 工资单：RPA 可以在多个时间跟踪系统中协调数据，评估轮班时间，并识别时间表错误。
结论
超自动化目前正在为各个行业和商业领域的公司开辟一条光明的道路，推动数字化转型。然而，像任何先驱性的创新一样，其实施带来了固有的挑战和风险。
超自动化通常围绕着如何有效地应对和减轻其实施中的多方面挑战和复杂性。
超自动化的一些核心挑战包括：
- 数据隐私泄露：保护敏感的数据和系统免受网络威胁，并确保遵守数据保护法规。
- AI 偏见困境：面对算法中的固有偏见，并确保决策结果的公正性。
- 损坏的数据：管理来自多个来源的大量数据，并确保其准确性、可靠性和相关性。
- 劳动力增强：平衡人类判断与自动化决策过程的集成。
一旦克服这些挑战并在超自动化中达到更高的成熟度，企业就可以提高工作流程的效率。同样，他们也会发现确定正确的关键绩效指标 (KPI) 来实施满足其业务需求的基于指标的收入模型变得更加容易。
