当RPA遇见超自动化：新概念？还是RPA的进化？

点击蓝字

关注UB Store公众号

伴随全球数字化转型和远程办公按下加速键，企业对自动化的需求越来越高，办公自动化技术也将迎来全新的突破。 “超自动化” 则逐渐进入人们的视野。

过去几年中，超自动化一直在持续不断地发展。值得注意的是，超自动化并不意味着完全取代人类。相反，通过提供一套可扩展的框架以及自动化的研究方法，超自动化旨在帮助人们从重复的低价值工作中解放出来，专注于更高价值的任务，助力企业人机协同，降本增效。

超自动化中所包含的关键技术，除了机器人流程自动化 （RPA） ，还包括：人工智能 （AI） 、机器学习 （ML） 、业务流程管理 （BPM） 和高级分析 （Advanced analytics） 等。

RPA可模拟人在计算机上的键鼠操作，按照一定规则自动执行任务，尤其适合处理批量、重复的任务。第一波自动化技术，在很大程度上，依赖于RPA。但RPA不具备理解上下文的学习能力，也不能识别处理非结构化数据。

人工智能是以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、 决策和行动。

机器学习是人工智能的一个分支，使用计算机算法构建基于样本数据的数学模型，让系统自动学习、自动改进，以便在没有明确指令的情况下对所执行的任务进行预测或决策。

BPM是超自动化的重要组成部分。将不同的数字工具引入到业务流程中，对于那些对自动化还不熟悉的企业而言，这可能是一个挑战。企业必须创建新的工作流，并在部署它们之前对其进行测试，以避免可能对业务造成的不良影响。BPM系统功能强大，可用于管理企业的超自动化项目。

高级分析强调使用技术和工具检查数据，以评估对业务流程的更深刻见解，预测业务成果并围绕决策制定建议，从而实现最大价值和ROI。

超自动化可为企业提供强大的分析能力，不仅可以处理结构化数据，还可以处理非结构化数据。这有助于企业提升数据运用能力，更好地让数据赋能企业发展。

由于超自动化依赖于多种自动化技术，比单一的数字化技术更为灵活。

通过超自动化，企业可以集成跨系统跨平台的数据信息，更好地访问数据，打通系统间信息孤岛。

通过将繁琐复杂的工作自动化，能够释放员工潜能，让他们在企业中扮演更有价值的角色。

超自动化增加了收入，降低了成本，借助强大的分析工具功能，企业可以优化其资源部署。