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实战 | 超级自动化：企业数字化运营“新基建”-民生证券

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在数字化转型的进程中，企业一直在探索新的业务流程优化方式，以增强其市场竞争力。机器人流程自动化（RPA）、低代码和人工智能（AI）等技术的应用，为企业提供了更加多元化的自动化解决方案。然而，随着技术的不断涌现，企业在拥有更多选择的同时，也不可避免地出现了“自动化烟囱”现象：异构应用间交互困难、数据隔离等，这使得企业面对跨部门、跨系统的复杂业务流程时，难以实现从局部优化到全局最优的跨越。

更高的转型要求下，超级自动化应运而生。超级自动化的概念最早由Gartner提出，其定义是组织用来尽可能多地快速识别、审查和自动化业务和IT流程的一套成体系的方法。超级自动化涉及多种技术、工具或平台的协调使用，以实现业务成果。

民生证券股份有限公司

信息技术中心总裁    吴哲锐

超级自动化降维解决业务全流程数字化难题

超级自动化不是“更智能”的RPA，而是一系列技术的整合，用以实现业务全流程的优化与重塑。典型的金融业务全流程通常需要跨多系统，并涉及系统外的操作。然而，现有的自动化解决方案往往局限于单一系统内的流程片断，不能有效解决业务全流程的自动化和跨系统的串联与调度。超级自动化的出现解决了这一痛点，强调了更长更全面的流程管理与自动化、跨系统的串联与调度，以及多项技术的综合运用。

目前，有一系列厂商已投身超级自动化赛道，其中包括原来专注于RPA、流程引擎、流程挖掘、流程管理系统（如：OA、BPM）、数据与API集成，以及自动化运维等各类公司。不同厂商的超级自动化平台由其原核心产品发展而来，如RPA、BPM或iPaaS平台等。尽管这些平台的能力列表定义尚未统一，但是可以看到领先的超级自动化平台的核心能力和组件都呈现出趋同的态势。这种趋同并非偶然，而是业务需求的牵引将各大平台的功能特性推向了同一个方向：异构应用的统一编排、调度与管控。这也从侧面证明，超级自动化的热度来源并非概念炒作，而是由实际、充分的业务需求所驱动的。

能力解析：促进跨系统、跨部门业务全流程的高效连通，杜绝重复建设

超级自动化更关注某个业务全流程整体的优化，甚至整个业务领域的数字化，因此需要除了流程自动化（RPA）之外的更多能力。根据不同的业务需求，需要用到的能力将有所侧重。我们考察一套典型的超级自动化解决方案所需要的能力，分为三类，分别为：核心能力、集成能力和非系统能力。

1.面向业务编排、管控与分析的核心能力

核心能力至少包括流程编排能力、运行调度、交互管控、规则引擎、数据与流程的管控界面，以及流程执行分析评估等功能。在平台上，用户能够拖拽出复杂的业务流程，并实时监控流程的执行，持续对运行效果进行分析与评估，从而实现对业务流程的高效管理与不断优化。

2.一切可连、可配的集成能力

跨系统的调用作为超级自动化的一个重要特点，集成能力不可或缺。超级自动化平台应具备广泛的集成能力，能够根据需要集成不同RPA平台及AI服务；集成低代码应用及自助报表平台，以构建复杂流程所需数据及流程处理功能；集成API及数据库以调用外部服务和数据等。而作为企业数字化的重要基础，平台还应该对接企业的工作平台，如：OA、钉钉或飞书等移动工具，实现流程的无缝衔接。除此之外，还需要对接企业的各类业务系统，并针对不同对接方式进行统一管控。

有些超级自动化平台内嵌了RPA及AI能力，这有助于提高交付效率、降低总体成本，但不应限制其对接其他RPA及AI平台的能力。超级自动化的优势之一，在于快速地连接、调用所需的自动化能力，而非强调内生拥有。

值得强调的是，超级自动化应具备轻量级、可配置、无侵入的特点。有别于传统软件开发模式，核心能力和集成能力用于设计及运行流程时，基本都采用无代码或低代码的方式。通过这种方式，用户通过平台可以快速、便捷地对业务流程进行可视化建模，极大地提升生产效率，降低研发门槛与成本。

3.打破部门墙、流程拉通与优化设计的非系统能力

超级自动化具备异构应用集成的技术能力，但只有对真实业务进行建模并优化，才能真正实现超级自动化的潜力与价值。因此，超级自动化平台想要获得成功，除了系统建设本身，还需要精通流程设计与业务模式，并掌握技术应用的金融科技融合人才，以及支持打破部门墙进行流程拉通的组织文化和氛围。

实施人员需要具备流程分析和优化的能力，借助平台跨系统、跨部门进行对接设计和协调的能力，以及根据业务变化快速改造业务流程的能力。过去，对RPA的需求来自于挖掘可自动化的业务操作；对低代码应用的需求来自于还未线上化的线下流程。如今，利用超级自动化平台，可以先将全业务流程编排到平台上，而不用顾虑是否存在线上化或自动化的优化点。通过将标准操作流程（SOP）固化到平台上，持续根据不断丰富的技术手段，优化甚至重塑业务流程。

在组织层面，运用超级自动化平台，也能有效促进企业跨部门高效协作。在拉通业务流程上下游的同时，规范业务操作并明确权责，促进信息互通；在提升运营效率与风险管控水平的基础上，激发业务创新与灵感。如果每个部门都封闭地完成自己的工作，就很难达到整个企业的全局最优状态。这不仅会导致生产效率低下，而且会因沟通不畅增加错误和延误的风险。因此，通过推进更长更全面的业务流程的超级自动化建设，打破部门墙，建立组织内更加紧密的协作和沟通机制，可以更好地协调各个部门之间的工作，提高整个企业的运营效率（如图1）。

实战 | 超级自动化：企业数字化运营“新基建”-民生证券

图1  超级自动化解决方案

实践案例：重塑参数管理全流程，建立由平台驱动的跨部门敏捷运营模式

企业内部高效协作与沟通的重要性不断被强调。如何在组织内建立更紧密的协作和沟通机制，提升整体运营效率，民生证券业务参数管理中心提供了一种新的管理思路（如图2）。

实战 | 超级自动化：企业数字化运营“新基建”-民生证券

图2  业务参数管理中心架构图

在传统模式下，各业务参数通常存储在不同的系统中，并由各部门自行管理和设置。这种管理方式导致了一系列问题：参数使用链不清晰、维护成本高、调整同步不及时、人工检查难覆盖等。参数中心凭借超级自动化能力，综合运用OCR、RPA等智能工具，连接多个业务系统，实现参数标准化、识别智能化、协作移动化、依赖可视化、设置自动化和稽核常态化。在提升跨部门、跨系统参数运营效率的同时，固化运营经验，辅以每日参数全量稽核，全面保障业务平稳运行。

在超级自动化模式下，协作模式转变为：参数中心支撑并驱动业务全流程运转，承接繁琐但有既定规则的工作。如：参数表识别、跨多系统参数设置、稽核等，并将待办、进程信息自动发送至业务人员；业务人员负责关键参数复核、异常问题排查等，节省精力更加专注于业务开拓与创新。参数管理模式也从各部门垂直管理，转变为在平台统一纳管。面对跨多部门、多系统，不时变化且对及时性、准确性有极高要求的业务参数管控，这种由平台驱动的敏捷型横向管理模式会格外适用。管理层及业务人员均能随时随地了解业务进展，同时，也为金融产品全生命周期管理提供了底层自动化能力。

业务建模：超级自动化助力卓越数字化运营，适配更敏捷、灵活的业务升级

从前述的例子中可以看出，超级自动化以低成本的方式打通跨部门、跨系统的流程，对业务进行建模，并且在全流程治理的过程中完成了局部数据治理，解析非结构化数据并落地，为自动化执行提供必要条件。这体现了流程及业务要素的数字化过程，也是企业数字化转型的重点领域。借助超级自动化轻量级的优势，企业在管理与业务操作领域的数字化过程，无需等待业务系统的升级换代，从而跟上业务发展的节奏，快速提高数字化的比例。

在这个过程中，超级自动化平台还可以充当系统间的“离合器”，无需担心全流程串接使系统间过度耦合，而将业务系统升级对上下游的系统影响减少到最低，仅需要在超级自动化平台对相应的节点进行更新即可。这种对业务可视化建模并灵活调整的数字化运营模式，有助于提高管理分辨率、加快业务流程并增强决策敏捷性，进一步推进领域数字化转型（如图3）。

实战 | 超级自动化：企业数字化运营“新基建”-民生证券

图3  超级自动化助力数字化运营

发展前景：超级自动化叠加大语言模型，企业数字化运营颠覆性革命

AI在自动化中起到非常关键的作用。当前，在超级自动化中应用大语言模型（LLM），主要体现在借助其智能自然语言处理技术处理和整合非结构化数据，以及使用自然语言构建流程或应用。未来，大模型将在流程的设计、执行及分析优化等阶段发挥更大作用。

设计阶段，对规章制度和标准操作手册（SOP）进行智能分析并解析，辅以人工检查与调整，快速生成可执行的流程文件。这将有效简化流程分析工作，同时也能更加精准地找出操作手册中存在的逻辑错误和必要的合规审查点和风险控制点。

执行阶段，执行方式由运行固化流程的方式（如：运用RPA自动化执行），转变为依据执行目标，自行分析、拆解任务，并在过程中自主调整与优化，极大增加运行时的灵活度。例如：自动寻找页面上的某个元素而不用事先指定，以及由规则引擎升级到智能引擎以实现更智能的流程调度，逐渐向智能体（AI Agent）演化。

分析优化阶段，根据运行记录和结果，配合原有流程设计，自动找出优化点。由于超级自动化平台可将流程制度、标准操作流程与流程设计相匹配并存储于平台中，并时刻监控运行情况、分析运行数据，借助AI能力的发展，能够全面管理企业流程的全生命周期。

总体而言，大语言模型的应用将改变当前流程设计、流程挖掘与流程执行分开的情况，不再局限于单流程、单系统，对流程相关管理技术将是一个颠覆性的革命，也将快速提升企业数字化运营水平。

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