使用人工智能机械化的超自动化进行组织决策

当代企业必须通过采用自动化工作流程和优先考虑人工智能机械化超自动化来转变决策动态，这是数字转型的首要任务。那么，这种最近被阐述的现象为什么会让各个行业感到惊讶呢？

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。它呈现了一项实证研究，以发现“超自动化”背景下的潜在差距，这是决策的关键驱动因素。

介绍：超自动化进入聚光灯下

超自动化是一种多方面的策略，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，以创建一个超自动化环境，从而获得最佳结果。简单来说，它是智能自动化的更高版本。在现代商业环境中，超自动化是企业数字化旅程的技术延伸，通过加速关键创新、人工智能采用和数字化决策来放大企业数字化旅程。它需要组织采取全面、外部的方法来处理业务案例。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问题。

高德纳预测，到2026年，全球用于实现超自动化的软件技术支出将达到1.04万亿美元。根据先行研究公司的数据，超自动化市场规模将在2023年至2032年期间达到197.58亿美元。

超自动化可以被科学地定义为使用集成的自动化工具来优化功能以达到最大潜力，从而实现提高生产力、增强运营效率和显著的成本节约。

RPA机器人成为超级机器人：推动智能决策

最初仅通过基于规则的程序运行的RPA机器人，通过学习模式和模仿人类行为来执行重复和单调的任务，已经成为超级机器人，融入了对话式人工智能和神经网络算法。这些自学习代理配置了认知推理，并允许RPA机器人熟练地自动化复杂任务，需要最少（有人值守的机器人）或没有（无人值守的机器人）人类干预。然而，当转变为传统RPA的高级版本时，风险警告就在这里，推动了认知自动化。在许多情况下，业务技术人员由于缺乏执行策略、业务案例定义不清晰或选择自动化的流程不当而未能扩大RPA计划。福雷斯特研究公司的一项研究指出，52%的用户组声称他们在扩大RPA计划时遇到困难。

RPA已经存在二十多年了，使用结构化数据在企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）等领域提供确定的结果。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，人工智能驱动的RPA机器人能够做出主观判断，使用解释技能，并处理多个案例异常。

将生成式人工智能和大型语言模型（LLM）与RPA集成，可以增强虚拟代理的认知能力，实现类似人类的交互和个性化反馈，通过学习客户偏好。IT服务管理领域已经通过24*7的可用性得到加强，解决了常见问题，如网络故障排除、软件更新安装和密码重置。

组织越来越多地采用“自带机器人”趋势，将对话式人工智能工具与API集成到RPA生态系统中，从而消除了在客户参与期间决策中需要人力资源的必要性。预计这一趋势将在2024年成为常态。

AI和ML训练算法在原子级别的深度“学习”和“思考”

在每个工作流程的每个节点，决策都在一个细粒度的级别上发生，在那里，软件机器人配置了一系列结构化和非结构化数据，以大量数据来编排业务流程的自动化。

深度学习的核心是基于机器学习的神经网络算法，它们已经以量子尺度上的离散数据点的决策过程进行了戏剧性的转变。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现实生活中的RPA应用程序的宝贵伴侣。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，例如处方标签、患者表格、医生笔记和实验室结果，以数字格式。这样可以简化医疗保健信息的存储和管理，导致数据库得到整理。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。

案例研究：医疗保健

先行研究公司的数据报告显示，到2032年，全球医疗保健领域的RPA市场预计将达到141.8亿美元。

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的临床信息，通过改善数据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，医疗保健系统机构已经简化了整个注册过程。机器人被用于收集和输入患者提交的数据到临床系统，消除了手动输入的需要。
• RPA供应商支持：该机构与值得信赖的RPA解决方案供应商合作，允许全科医生实践自动化各种流程。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。

医疗保健的通用案例和益处

1. 医疗保险：由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熟练。任何无辜的人为错误都被消除，并使医疗保险公司能够快速处理索赔，几乎不需要人为干预。
2. 药物发现中的研究与开发：RPA解决方案是生命科学行业中的一项关键技术工具，用于转变药物开发和研究。例如，RPA在潜在地改善COVID-19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进行。
3. 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）的形式数字化存储。RPA和人工智能启用的EHR系统作为智能、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。

案例研究：银行和金融

研究和市场公司预测，到2028年，金融服务和保险行业将拥有最多的超自动化采用率，超过其他行业，占市场的32%。

以下是银行业中一些著名的RPA实际应用案例的主要发现。

1. 会计：配置良好的RPA程序可以帮助标准化总账数据并自动化复杂的日记账和文档对账。
2. 应付账款：在这里，RPA机器人可以使用光学字符识别（OCR）来自动捕获和传输数据，同时提供审计跟踪和简化合规报告。
3. 欺诈检测：金融机构拥有大量的客户信息，这些信息不仅高度机密，而且容易受到网络威胁。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。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调查，而不是依赖于手动流程。
4. 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铺平数字化转型的道路。然而，像任何先驱性创新一样，其实施也带来了固有的挑战和风险。

超自动化通常集中在如何有效地应对和减轻其实施中的多方面挑战和复杂性。其中一些核心挑战包括：

• 数据隐私泄露：保护敏感数据和系统免受网络威胁，并确保遵守数据保护法规。
• 人工智能偏见困境：面对算法中的固有偏见，并确保决策结果的公正性。
• 损害数据：管理来自不同来源的大量数据，并确保其准确性、可靠性和相关性。
• 工作人员增强：平衡人为判断与自动化决策过程的集成。

通过克服这些挑战并在超自动化中达到更高的成熟度，企业可以提高工作流程的效率。同样，他们也会发现更容易确定正确的关键绩效指标（KPI），以实施适合其业务需求的新指标为基础的收入模式。这些挑战和在超自动化中达到更高的成熟度后，企业可以提高工作流程的效率。同样，他们也会发现更容易确定正确的关键绩效指标（KPI），以实施适合其业务需求的新指标为基础的收入模式。