在各業(yè)務領域，自動化系統(tǒng)的廣泛應用已經成為一種普遍現象。隨著時間的推移，我們觀察到一種自然趨勢，那就是整合這些系統(tǒng)以提升生產效率。這種趨勢被廣泛稱為“超自動化（Hyper-automation）”，這是一種更傾向于方法論或目標的概念，而不僅僅是一種技術。通過策略性地編排和整合各種自動化技術，超自動化為構建“聯接型企業(yè)”奠定了基礎，以此實現生產力的顯著提升，為商業(yè)模式注入新的活力。

行業(yè)專家對超自動化的定義是“一個有序整合多種技術的學科，以實現端到端的智能，事件驅動的自動化”。這種方法論旨在通過整合各種自動化技術，如自動化、機器人流程自動化（RPA）、人工智能（AI）、機器學習（ML）等先進解決方案，實現業(yè)務流程的端到端自動化。這種做法的最終目標是降低人工投入和錯誤，提高效率，并通過整合各種自動化技術以加快業(yè)務運營的速度。

超自動化為企業(yè)的各個部門提供了一種實現工作流程自動化的方法，包括從數據的提取和處理，到決策制定和分析的全過程，無需人工干預。這樣的自動化流程不僅降低了與業(yè)務運營相關的時間和成本，同時也提升了工作的準確性和一致性。

無論哪個行業(yè)，無論哪個功能領域，超自動化的基礎技術元素現已觸手可及，為所有企業(yè)提供了實現高效運營的可能性。

根據Gartner的預測，到2024年，將有“90%的集成平臺作為服務的供應商實現流程自動化，而幾乎所有的RPA供應商都將通過APIs進行集成。”盡管這一預測展現了自動化的巨大潛力，但為整個企業(yè)整合先進的自動化系統(tǒng)確實面臨著一些重大挑戰(zhàn)。

這些挑戰(zhàn)涵蓋了復雜性、技術專業(yè)性、數據兼容性、安全性、可擴展性以及成本等多個方面。

雖然存在這些挑戰(zhàn)，但整合多種自動化技術無疑可以顯著提高效率和準確性，同時也有助于節(jié)省成本。正是為了實現這些益處，企業(yè)需要積極應對這些挑戰(zhàn)，打造一個聯合技術、流程和人員的環(huán)境。通過這樣的方式，企業(yè)能夠推動一個更智能、更高效的商業(yè)環(huán)境的形成。這不僅有助于提升企業(yè)的競爭力，也將推動整個行業(yè)的發(fā)展。

01

復雜性

首先，對于準備實施復雜技術的全體組織來說，必須做好充分的準備。當我們將超自動化視為實現連通企業(yè)的關鍵組成部分時，實施過程的復雜性可能會變得更加明顯。假設一家大型金融機構決定采用超自動化來優(yōu)化其貸款審批流程。為了達到這個目標，他們需要整合RPA、AI、ML、自然語言處理（NLP）和高級分析等多種工具和技術，前提是這家機構已經擁有了這些解決方案。

然而，技術實施團隊不僅需要管理技術實施本身的復雜性，還需要管理超自動化帶來的文化和組織變革。他們需要與各個部門進行協同工作，提供必要的培訓和支持，以解決員工可能產生的疑慮或反感。

考慮到這些因素，實施超自動化無疑構成了一項巨大的挑戰(zhàn)。為此，Gartner提出了兩個關鍵步驟。首先，“與業(yè)務同行合作，確定實現任務自動化、流程自動化和增強目標所需的所有能力，從而創(chuàng)建一個超自動化能力地圖。”

其次，需要優(yōu)先考慮那些對實施特定用例至關重要的超自動化功能，并遵循決策框架以確定適當的技術組合。遵循這兩個步驟，將為任何成功的實施奠定堅實的基礎。

02

技術專業(yè)性

企業(yè)中的各個團隊必須確保這些多元化的技術能夠無縫集成。這個任務也有一定的挑戰(zhàn)性，因為每一種工具可能都有其特定的需求、架構和協議。團隊需要創(chuàng)建一個統(tǒng)一的平臺，使這些工具能夠有效地協同工作。為了實現這個目標，組織在邁出下一步之前，需要確保他們擁有適合這項任務的人員。

03

數據兼容性、一致性和質量

在多元化的數據來源環(huán)境中，維護企業(yè)數據的一致性和質量顯得至關重要，尤其在聯接的企業(yè)環(huán)境中更是關鍵。因此，企業(yè)需要建立有效的數據清洗、驗證和整合流程，以防止數據的不一致性和不準確性對自動化過程造成潛在威脅。

例如，數據管理團隊可以通過統(tǒng)一數據格式和結構來保持數據在不同系統(tǒng)和應用中的一致性。這通常可以通過制定和執(zhí)行一套全組織范圍內的數據標準，包括數據類型、格式和長度等來達成。

此外，數據管理團隊還可以借助數據整合工具，從各種來源提取、轉換和加載數據，以構建一個統(tǒng)一的數據模型。這樣不僅有助于維持數據在不同系統(tǒng)和應用中的一致性，也能確保數據的準確性和實時更新。

同樣重要的是建立一套完善的數據治理政策，這將幫助保證高質量的數據在全組織范圍內以一致且安全的方式被管理和使用。這涉及到定義數據所有權、訪問權限、安全和隱私政策，以及確定數據管控的角色和責任。

最后，數據管控部門需要承擔持續(xù)監(jiān)控數據質量的責任，這包括執(zhí)行質量檢查，并在問題出現之前識別并解決問題。這一目標可以通過實施數據質量指標和儀表板，以及建立數據質量管理流程和程序來實現。

04

安全性和合規(guī)性

對于任何組織而言，安全系統(tǒng)始終是首要考慮的問題，超自動化因其減少了人工參與，對此帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在處理涉及敏感財務、個人或醫(yī)療數據的場景中。隨著企業(yè)越來越傾向于聯接和自動化，安全性和合規(guī)性的重要性也日益凸顯。健全的訪問控制、數據加密和審計機制是保護自動化系統(tǒng)免受攻擊的關鍵。因此，在面臨超自動化的挑戰(zhàn)時，我們需要在確保操作效率的同時，也要重視數據的安全性和合規(guī)性。

05

可擴展性

隨著組織的持續(xù)發(fā)展和向更聯接的企業(yè)形態(tài)轉變，確保超自動化平臺能夠適應工作負載的增長和業(yè)務需求的變化變得尤為重要。這就意味著我們需要對自動化基礎設施進行持續(xù)的監(jiān)控、更新和優(yōu)化，以保持其性能和適應性。

此外，從一開始就選擇那些能夠隨企業(yè)實施規(guī)模擴大而成長的供應商和技術也是非常關鍵的。這樣做可以確保你的自動化平臺能夠隨著業(yè)務發(fā)展和變化而靈活擴展，以滿足未來的需求。

總的來說，雖然應對超自動化的挑戰(zhàn)可能會充滿困難，但最后的結果卻可為企業(yè)帶來一系列重要的益處。一旦超自動化方案被實施，整個組織就有責任定期評估其效益，并進行相應的調整，以確保最大的效率和投資回報。這可能會涉及到監(jiān)控性能指標、識別并解決瓶頸問題，以及執(zhí)行必要的改進措施。因此，組織必須進行謹慎的規(guī)劃，積極參與，并持續(xù)優(yōu)化他們的超自動化策略。

一旦成功實施，企業(yè)可以預見到顯著的好處，不僅業(yè)務操作的瓶頸得以消除，流程也得以優(yōu)化，手動任務的負擔減輕，員工隊伍也會變得更加高效、積極和有動力。

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