近日，RPA行業(yè)領(lǐng)導者SS&C | Blue Prism發(fā)布《2024智能自動化（IA）趨勢與預測》報告。報告中提到，智能自動化（IA）與流程管理的有效融合，是實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的核心。采用業(yè)務流程管理（BPM）作為實施IA戰(zhàn)略的紐帶，其帶來的好處遠不止于通過自動化日常任務來節(jié)省成本和提升效率那么簡單。它還能確保工作流程的連貫性，提升客戶體驗，并賦予員工更大的工作自主權(quán)。

借助IA和BPM的強大結(jié)合，已經(jīng)能夠改善人們的工作方式。在全球經(jīng)濟下行的大背景下，我們需要自上而下的徹底重新思考和規(guī)劃工作的完成方式。IA整合了BPM、RPA、AI以及最新的生成式AI等多項前沿技術(shù)，不僅使流程自動化更加精簡高效，還推動了業(yè)務增長和決策制定的優(yōu)化升級。

趨勢一

生成式人工智能+智能自動化：技術(shù)集成與創(chuàng)新

隨著大型語言模型（LLM）和生成式AI領(lǐng)域的重大突破，各組織正探索如何在確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)的前提下，將這些創(chuàng)新技術(shù)融合到自身的業(yè)務流程中。在融入任何新技術(shù)至智能自動化（IA）方案之前，組織必須先建立清晰的使用案例和風險管理框架，以此來規(guī)避可能出現(xiàn)的合規(guī)違規(guī)、數(shù)據(jù)泄漏以及其他嚴重風險。
通過智能自動化（IA）等流程包裝器來部署適當?shù)陌踩雷o措施，控制數(shù)據(jù)的輸入、輸出和模型訓練，生成式AI有潛力徹底改變企業(yè)的自動化實踐。把生成式AI技術(shù)與充當流程包裝的IA結(jié)合起來后，不僅能夠保障數(shù)據(jù)管理的安全和透明度，還可以提升自動化開發(fā)生命周期的每一個環(huán)節(jié)。這樣的進步使組織能夠更好地增強決策力、簡化復雜流程、提升客戶服務質(zhì)量，以及更迅速地創(chuàng)造出優(yōu)化的工作流程。

IDC預測，到2026年，生成式AI將承擔傳統(tǒng)營銷中42%的日常任務，如搜索引擎優(yōu)化（SEO）、內(nèi)容和網(wǎng)站優(yōu)化、客戶數(shù)據(jù)分析、細分、潛在客戶評分和超個性化。

Gartner預測，80%的受訪者表示計劃在三年內(nèi)采用生成式AI。到2025年，全球90%的公司將把生成式AI作為工作伙伴。

趨勢二

數(shù)字員工優(yōu)先流程，新一輪自動化浪潮

許多企業(yè)開始重視以自動化為先導的解決策略，并認識到讓數(shù)字員工成為勞動力的核心部分的重要性。企業(yè)將數(shù)字員工融入現(xiàn)有工作流程，借助他們提升效率的能力，使得有限的資源能夠發(fā)揮更大的作用。這種人與數(shù)字化合作伙伴協(xié)作的模式正逐漸演變成第二波自動化浪潮——由完全數(shù)字化的員工主導的工作流程。
與增加人力資源相比，根據(jù)市場和業(yè)務的需求，啟動和擴展數(shù)字員工隊伍通常會更加便捷和靈活。組織若遵循恰當?shù)墓芾砜蚣?，便能夠圍繞其數(shù)字勞動力建立起成熟度和治理結(jié)構(gòu)。
展望2024年，企業(yè)有望超越單純的技術(shù)層面，更深入地探討數(shù)字勞動力如何在更廣泛的層面上改變工作方式。自主自動化將推動人類員工投入到更具價值的工作中，在這其中，人工智能將能夠增強決策制定，協(xié)助解決問題，提高工作效率及整體的商業(yè)生產(chǎn)力。

Forrester預測，10%的運營流程將使用融合了大型語言模型（LLM）的自適應工作自動化（AWA）數(shù)字員工。

Gartner研究表示，77%的首席信息官和技術(shù)領(lǐng)導者認為，提高生產(chǎn)力/效率是他們期望人工智能為其企業(yè)帶來的最主要好處。

趨勢三

從單一業(yè)務到平臺業(yè)務的演變，提升智能自動化成熟度并利用大型平臺的優(yōu)勢

組織正尋求通過擴展自動化解決方案來增強其功能，這種需求正推動業(yè)界從僅限于RPA的單一產(chǎn)品向綜合性平臺模式轉(zhuǎn)變。企業(yè)越來越傾向于選擇那些提供預集成、功能全面的自動化平臺，這樣的平臺能夠加速和簡化部署過程。通過這種平臺化服務，客戶可以一站式提升自動化水平，免除了單獨實施、整合以及管理多個不同應用程序的繁瑣。
在自動化應用領(lǐng)域，企業(yè)正在經(jīng)歷一場轉(zhuǎn)型，由最初的簡易任務自動化向更全面、一體化的自動化解決方案邁進。他們正通過低代碼或無代碼的應用程序擴展自動化能力，并利用云框架、流程和任務挖掘、生成式AI、智能文檔處理（IDP）等創(chuàng)新技術(shù)來實現(xiàn)這一目標。借助云原生的自動化平臺，企業(yè)現(xiàn)在能夠部署更加靈活的混合數(shù)字勞動力，實現(xiàn)比過去更加高效和可擴展的自動化應用。

IDC預測，到2025年，70%的企業(yè)將與云服務提供商建立戰(zhàn)略合作關(guān)系，共同開發(fā)生成式AI平臺、開發(fā)者工具和基礎(chǔ)設(shè)施，這將需要新的企業(yè)控制措施來管理數(shù)據(jù)和成本。

Forrester研究表示，超過50%的組織目前正在使用流程智能工具，其余的組織也計劃將其投入使用。

趨勢四

戰(zhàn)略應用：充分利用智能自動化的價值與影響力

隨著生成式AI等技術(shù)革新的出現(xiàn)，越來越多的組織開始認識到智能自動化不僅僅是成本節(jié)約和提高員工效率的工具，它更是一項關(guān)鍵的戰(zhàn)略應用。這項技術(shù)不但可以縮短開發(fā)周期，還能提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察以支持更明智的決策制定，并且能夠有效地自動化那些更為復雜的流程，從而達到更高層次的價值創(chuàng)造。
通過減少開發(fā)所需的時間，組織不僅能夠為自身的未來規(guī)劃提供支持，還能夠探索如何利用智能自動化技術(shù)來承擔更多任務，從而加速實現(xiàn)其戰(zhàn)略目標。這種方法不僅提高了工作效率，同時也為企業(yè)在激烈的市場競爭中保持領(lǐng)先地位提供了支撐。

Gartner預測，到2025年，提高生產(chǎn)力將成為首席執(zhí)行官們排在前五位的戰(zhàn)略商業(yè)優(yōu)先事項。所有行業(yè)中有70%的企業(yè)將采用數(shù)字化商業(yè)模式轉(zhuǎn)型服務，以實施由分析驅(qū)動的商業(yè)決策和管理能力。

趨勢五

為公民開發(fā)者提高用戶可訪問性：通過無代碼和無縫API集成提升開發(fā)效率

在現(xiàn)代企業(yè)里，人才是最寶貴的財富。不斷地提高員工能力、賦予他們更多權(quán)力是推動公司創(chuàng)新和保持競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)。企業(yè)正在努力把人工智能應用到業(yè)務中，并讓員工來監(jiān)督這一過程，這種做法被稱為“人在回路”（HITL）。同時，企業(yè)也在積極探求無代碼技術(shù)，讓非技術(shù)的業(yè)務人員也能輕松地開發(fā)自動化工具。

許多企業(yè)采用HITL模式，讓人類、系統(tǒng)和人工智能協(xié)同工作，由數(shù)字員工幫助人類完成任務。這種變革有助于企業(yè)克服技術(shù)障礙，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法做出更好的決策。這可能會促使技術(shù)供應商簡化他們的服務，使得沒有編程背景的公民開發(fā)者也能簡單地使用API。專業(yè)開發(fā)者也可以通過創(chuàng)建連接器，幫助公民開發(fā)者更容易地進行無代碼開發(fā)，使他們能夠利用現(xiàn)成的API連接器來簡化開發(fā)流程。

Gartner預測，到2028年，超過50%的企業(yè)因成本、復雜性和技術(shù)債務問題，將放棄自行從頭開始構(gòu)建的大型語言模型（LLMs）的努力。

到2026年，非正式IT部門的開發(fā)者將至少占低代碼開發(fā)工具用戶基礎(chǔ)的80%，較2021年的60%有所上升。

趨勢六

智能自動化與ESG標準的遵循

今年，許多組織將把關(guān)注點放在堅持可持續(xù)性及應對日漸增多的環(huán)境、社會與治理（ESG）報告要求上。隨著法規(guī)的不斷收緊，組織需要審視自身的溫室氣體排放、能源消耗、廢棄物處理、社會影響和公司治理情況，很多組織期望通過智能自動化找到解決之道。
數(shù)字員工能夠降低資源消耗，并通過優(yōu)化業(yè)務流程來提升效率和可持續(xù)性。它們能減少員工的重復性和枯燥工作，從而提高員工的幸福感，讓他們有機會投身于更有趣、更有價值的工作中。此外，數(shù)字化員工也能夠確保良好的數(shù)據(jù)治理，它們能及時、準確、安全地進行數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、捕獲和管理，不僅使報告更加準確，還能提供完整的審計追蹤以供驗證。

IDC研究表示，超過40%的歐洲組織正處于環(huán)境、社會和治理（ESG）數(shù)據(jù)管理的起點。將近一半的歐洲公司會將超過10%的IT預算用于可持續(xù)性發(fā)展。

趨勢七

治理和安全：降低風險和提高監(jiān)管依從性

隨著對AI、生成式AI以及環(huán)境、社會與治理（ESG）規(guī)定的要求越來越嚴格，眾多組織都迫切需要制訂一個與自身商業(yè)目標、行業(yè)規(guī)范以及數(shù)據(jù)隱私法規(guī)相一致的自動化戰(zhàn)略規(guī)劃。這樣的治理策略，不僅應涵蓋透明度、數(shù)據(jù)安全保護，還應囊括倫理與法律架構(gòu)以及未來趨勢的預測。
組織可以依托一個成熟的操作模式來指導他們的自動化計劃，來確保在安全可靠性和系統(tǒng)可擴展性之間達到平衡。
在生成式AI的推動下，自動化開發(fā)的速度正在加快，這就要求組織必須增強安全和合規(guī)措施，確保開發(fā)進程與商業(yè)成果及相關(guān)法規(guī)相符。雖然有些組織選擇利用云服務來達成這些目標，但還有些組織選擇繼續(xù)依賴自身的基礎(chǔ)架構(gòu)。后者的選擇有可能會影響到他們擴展自動化規(guī)模的能力。

Forrester研究表示，大型企業(yè)將把自動化項目納入到企業(yè)風險管理框架中，并為主要的自動化項目制定相應的風險減輕策略。

Gartner研究，73%的首席信息官表示，與2023年相比，他們的企業(yè)計劃在2024年增加對人工智能和機器學習的資金投入。44%的受訪者認為，由于缺少一個清晰的人工智能發(fā)展規(guī)劃和目標設(shè)定，這成為了他們采用人工智能技術(shù)的障礙。

報告來源SS&C | Blue Prism 官網(wǎng) ，由RPA中國編譯發(fā)布，如有侵權(quán)，請聯(lián)系刪除。

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