?許多企業(yè)在數字轉型過程中發(fā)現目標無法實現！這并不是偶然現象，在數字化轉型中最具挑戰(zhàn)性的問題之一就是如何從模型到執(zhí)行。有一種方法可以讓整個數字化轉型過程更容易地實現目標，這種方法被稱為超自動化。

超自動化（Hyperautomation）框架如何幫助企業(yè)實現數字化轉型?

在過去，公司選擇使用RPA（機器人流程自動化）方法來達成他們的數字轉型目標。過去十年的技術進步已經見證了 RPA成為主流。RPA為不同部門的企業(yè)提供了多種好處。RPA是一種靈活的工具，可以在最小化人工干預的情況下自動化重復任務。

截至2021年6月，20%的重要企業(yè)機構已經采用了RPA。這比2020年13%的采用率有所上升。根據Gartner的數據，大約80%的金融領導者已經實施或計劃實施RPA。

RPA對數字化實施的局限性

RPA技術對公司的數字化起到了重要作用，并隨之帶來了投資回報率的增長。盡管一些公司一直在努力實施RPA并利用它的優(yōu)勢，但也有人抱怨RPA是不可擴展的，因為只有3%的組織使用這種技術提升了他們的數字勞動力。

一些公司強調了資源缺乏等問題，認為這是采用RPA面臨的重大挑戰(zhàn)。此外，還存在員工抗拒、流程碎片化和缺乏清晰愿景的問題。這還不算實現成本和對中斷的潛在擔憂。

這就是超級自動化的切入點。Gartner創(chuàng)造的這個術語不僅僅是兩個花哨詞匯的組合。他們將這個術語稱為“超自動化”(hyperautomation)，而不是“超級自動化”。

什么是超自動化

Gartner已經將超自動化確定為需要關注的頂級戰(zhàn)略技術趨勢之一。超自動化的最基本形式是使用先進技術的業(yè)務流程自動化。因此，RPA是超自動化的主要部分之一。然而，它比RPA走得更遠。超自動化不是一個過程，而是一個框架，它結合了先進的技術，從而在戰(zhàn)略上實現盡可能多的業(yè)務自動化。

簡單地說，正是擴展RPA的愿望導致了超自動化的概念。除了RPA，開發(fā)超自動化戰(zhàn)略所需的其他工具包括無代碼/低代碼工具和應用程序、集成平臺即服務(IPAAS)、人工智能（AI）、機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）等。

超自動化的主要目標是通過結合RPA、AI、機器語言和數據科學來改進人工智能驅動的決策。這通常還會導致組織的數字孿生體的創(chuàng)建，從而優(yōu)化業(yè)務流程。

為什么每個創(chuàng)始人和商業(yè)領袖都必須理解超自動化

Gartner最近的調查顯示，隨著時間的推移，85%的受訪者將增加或維持其組織對超自動化的投資，超過56%已經有四個或更多的超自動化計劃。此外，他們提到，超自動化正在迅速從一種選擇轉變?yōu)橐环N必要生存條件，過時的工作流程成為頭號勞動力問題?！?/p>

其次，疫情在擾亂眾多企業(yè)的業(yè)務流程?？紤]到超級自動化實際上為您的系統(tǒng)創(chuàng)建了一個數字副本，因此自2020年以來，數字轉型和自動化舉措迅速增長也就不足為奇了。

對于那些成功轉型的公司來說，它們贏得了利益。超自動化減輕了重復過程給組織及其資源帶來的負擔。超自動化給組織帶來的轉變使其能夠以更精簡的方式運作，通常會降低成本。

如何實現超自動化策略

你是否在考慮通過在你的公司實現超自動化來實現你的業(yè)務數字化?

首先，需要制定一個具有明確目標的優(yōu)化計劃。你的超級自動化戰(zhàn)略的重點是什么?隨后，需要謹慎地選擇正確的工具來幫助你達到這個目標。

隨著技術的成熟，BPA（業(yè)務流程自動化）有更高的自動化無縫化的趨勢。這是因為現代商業(yè)已經變得極其復雜。今天，我們比以往任何時候都更需要了解市場和客戶。企業(yè)常常需要管理大量客戶端的數據。RPA無法發(fā)展到足以處理這種復雜性。

另一方面，從長遠來看，BPA有可能為企業(yè)節(jié)省很多錢。雖然最初的投資成本可能看起來非常高，但這個過程可以通過提高工作效率來回報自己。

將直接受益于超自動化的業(yè)務功能

• 應付賬款
• 訂單管理流程
• 客戶服務業(yè)務
• 員工新員工培訓
• 文件處理，如文件審批等。
• 市場營銷
• 工資
• 高度固定的任務，如創(chuàng)建發(fā)票
• 采購訂單處理

可以使用超自動化的行業(yè)

• 醫(yī)療保健
• 供應鏈
• 銀行業(yè)和金融業(yè)
• 零售

要認識到，任何處理業(yè)務流程的新方法都必然會帶來挑戰(zhàn)，超自動化也不例外。例如作為新興技術趨勢，沒有現成的方法去衡量成功。也難以計算投資回報。甚至在實施過程中可能會犧牲客戶體驗和滿意度。

但不幸的是，許多公司還沒有準備好應對自動化工作。要實現超自動化普及之路仍然漫長。