弘玑Cyclone与RPA中国联合发布报告《解码超级自动化与数字生产力》

数字经济时代正呼啸而来。从扶持新兴产业、发展“数字经济”到建设“数字中国”再到“促进数字经济发展”，寥寥数语的背后是数字经济的蓬勃跃动，是数字化变革挥落在每一产业深处的决心。为了乘上这一时代高速列车，越来越多的企业开始利用云计算、AI、区块链、RPA等数字化技术为自身发展插上“动力引擎”。同时，越来越多的管理者将以“RPA+AI ”为基础的超级自动化视为实现数字生产力的重要手段。

12月7日，弘玑Cyclone联合RPA中国正式发布报告《解码超级自动化与数字生产力》，报告深入研究了超级自动化的发展历程、实践路径，对企业需要的数字生产力进行深入总结，并以弘玑Cyclone为例，对超级自动化的落地实践展开解读，为推动企业数字化转型提供高价值参考。

为什么数字化转型是最佳选择？
数据是最生动的例证。据了解，从2012年至2021年，中国数字经济规模从11万亿元增长到超45万亿元，占国内生产总值的比重由21.6% 提升至39.8%，年平均增速达到15.9%。十年间，数字经济增速稳定高位运行，显著高于同期 GDP 增速，数字经济占GDP 比重由两成左右增长至接近四成。

联合国贸会议发布的报告亦指出，中国是成功推进经济结构转型特别是工业化转型的范例，数字经济已成为中国经济新的增长动力。

从根本上说，转变经济增长取决于如何提高生产力及打破供给面，面对人口红利的逐渐消失，打造、提升数字生产力便理所当然成为企业发展的最佳选择。

在数字生产力的变革下，各行各业正在加速奔向数字化转型升级的同时，中国产业亦正迎来一个新的转折点⸺从人口红利向数字技术驱动红利的转变。那么问题来了，企业需要的是怎样的数字生产力？数字技术又该如何助力企业完成降本增效、实现新跨越的转型使命？

企业需要怎样的数字生产力？

从信息化时代走向数字化时代，企业的最终目标即利用先进的数字技术完成数字化转型升级，而这绝非将流程、数据、表单等搬到电脑上就能“完事儿”，其通常被描述为组织利用大数据、云计算等信息通信技术在产品价值链的各个环节中收集、存储、分析和共享市场信息，为各个领域的创新提供重要的技术支持及服务。
在这场数字化转型中，我们可以看到起点基本始于数据收集及数据分析，企业往往在这一步便“栽了跟头”，面对海量的数据信息中提取有效信息获得商业价值的要求通常是“束手无策”。

更为关键的是，这些数据大多都分散在多个部门的多个数据库中，各个部门之间的系统数据往往相互独立，无法实现数据共享，“数据孤岛”也由此产生。此外，战略定位不清晰、数字化人才缺失等因素亦成为企业数字化转型的瓶颈。

行业不得不面对一个残酷的事实：关山难越⸺绝大多数企业的数字化转型都是失败的。此前埃森哲与国家工业信息安全发展研究中心推出的《2020 中国企业数字转型指数研究》便显示，2020年我国数字化转型效果显著的企业只有 11%。

根据麦肯锡调研对全球范围 800 多家传统企业的调研数据也显示，企业数字化转型失败率高达 80%。由此，“企业需要怎样的数字生产力？”这一问题的答案亦清晰可见：一、解决人力短缺难题，降低人力成本、提高生产效率的能力；二、打破“信息烟囱”、数据分析决策，驱动业务改善、增长的能力。在对这一数字生产力需求的不断涌现下，超级自动化走入了人们的视野。

超级自动化的实践路径

近两年，在全球范围内，能看到越来越多的企业正在沿着自动化成熟度曲线不断前进，根据 Gartner 的数据显示，大约 80% 的金融领导者已经实施或计划实施 RPA。

后疫情时代，自动化已成为数字化本身，而实现企业数字化运营的转型升级路径就是超级自动化。

那么，企业如何才能通向超级自动化的发展道路？超级自动化的实现需要经历由浅入深、循序渐进的三个阶段：

1、Task Automation 任务流自动化

任务自动化是企业走向自动化的第一步，这个阶段为“点”状自动化，即通过一个“点”状的工作任务自动化来解决。其目标是解决人的操作自动化问题，如自动跑批程序和自动化运维工具等，可以通过这些工具将各种预构建的任务自动化执行。

如金融领域中的贷款流程就会有尽职调查、工商调查、法律调查等方面，这些工作在之前人力时代是需要信贷部的业务人员去不同的网站上去印证和搜索，任务极为繁琐且具有重复性，那么企业就可以通过自动化的软件将上述任务自动化运行，从而提升个人的工作效率。

2、Process Automation 业务流自动化

如果是任务自动化解决的是一个单点的问题，那么流程自动化解决的就是“线”的问题，所以这个阶段为“线”状自动化，也被称为流程自动化。

流程自动化是通过对数据结果和业务环境依据预先设定好的规则及权限进行处理，以实现系统全流程自动化运行，包含流程挖掘、业务可视化等。其解决的是企业组织内部或某一个部门内部的流程管理问题，如BPM系统解决的是各级业务的审批流程、财务系统解决的是企业财务管理流程等，能够令企业组织内部流程形成一体化的体验，提高流转效率。

3、Hyperautomation 超级自动化

多个流程实现自动化以后，企业运营系统即可实现“面”状的自动化，从而实现数字化的运营。数字化运营，旨在打破各种部门墙与业务墙，由“线”到“面”破解“自动化孤岛”困局，彻底解决“数据孤岛”的难题，最终带来完全数字化的客户体验。

产业链上下游实现全方位、立体的数字化之后，就进入了Hyperautomation 超级自动化阶段。超级自动化是数字化转型升级的终级目标，由多个系统、多名机器人、多种数字化手段来综合布局。

超级自动化代表着数字化转型升级的最高境界⸺人机协同、人机共舞。再次重申：超级自动化不是要取代人类，而是达成人与机器之间的完美协作。

人类将在超级自动化的应用中扮演着重要角色，这一角色不应该是接受或拒绝自动化决策，而是了解自动化系统的成功和失败之处，并帮助它改进。

超级自动化业务系统的开发人员必须确定人类在自动化循环中的位置。而“人在循环中”最重要的功能是问责制，即如果一个自动化系统做出了一个错误的决定，谁应该承担责任，谁有权纠正它？在超级自动化应用之前，企业团队必须做好责任的明确。

对于某些决策，超级自动化下的AI数据驱动可能只扮演咨询角色，人们可能使用 AI来模拟可能的结果，随后制定政策或执行一些行动。

人类不是由机器管理的，反之亦然。所以人们需要确切了解数据决策的大背景，并不断改进自动化系统以提高数据决策的能力。

让超级自动化成为现实

通常，一项技术战略的提出与实施落地往往横着一条巨大的鸿沟，战略不仅需要“执行”，更需要“有效的执行”，超级自动化战略实现是一个漫长过程，企业如何才能使超级自动化真正落地，成为现实，而不是落为空谈，“镜花水月一场空”？

那么，超级自动化落地的“术”是什么？以下是企业在超级自动化落地部署过程中值得注意的地方：

1、获得领导的支持

强大的IT战略和路线图的构建需要自上而下，如果企业领导者没有动力采用新技术和重新规划流程来发展业务，那么超级自动化的决策智能能力就无法发挥作用。

因而决策智能是一种从组织最高层开始的理念，当企业的管理层在目标上保持一致时，决策智能才可以提升业务决策并改善运营成果。

2、让更多的人员参与进来

团队凝聚力来源于员工与业务战略的一致性，因而需要让更多的员工参与超级自动化战略从规划到实施的全阶段。员工必须了解自动化如何支持他们的工作，通过让每个人都在“循环中”，可以促进超级自动化的无缝实施并提高执行效率。

此外，还需要提供持续的培训课程，以让员工更加深入了解新的自动化工具。

3、确定当前的技术能力、寻找合适的技术供应商

对当下自身的 IT 实力做出准确评估后，寻找到合适的超级自动化技术厂商是关键。

企业需要仔细识别、选择合适的厂商，并在之后要仔细研究和识别潜在厂商。企业需要注意确保超级自动化技术厂商能够准确满足公司的需求，并对厂商进行比较，以分析特定的优势和劣势。

4、集成正确的技术

超级自动化既是一种战略思维，亦是一种创新技术合集，如何将各项技术完美应用到业务之上是重中之重，因为实施多种技术需要大量的资源投入，必须进行周密的规划，以确保 BI、ML 等技术与流程的集成。

5、保持渐进的步调

超级自动化不是一次性设置自动化并让它们运行。

任何一项技术的落地都需要与企业进行磨合，企业必须保持预调微调步伐，而不是安常习故。定期监控、持续收集和评估有关自动化流程的数据，并根据发现的问题，及时调整数据分析决策模型和流程至关重要。

扫描二维码或文末“阅读原文”下载完整版报告《解码超级自动化与数字生产力》。

声明：
1.本内容作为作者独立观点，不代表RPA学习天地立场，RPA学习天地仅提供信息存储空间服务。
2.未经允许不得转载，如需转载和授权，请联系工作客服微信号。
3.如果对本稿件有异议或投诉，请联系邮箱或工作客服微信号。
作者：RPA学习天地,如若转载，请注明出处：https://www.rpa-learning.com/rpa-learning/5695

弘玑Cyclone与RPA中国联合发布报告《解码超级自动化与数字生产力》

相关推荐

发表评论