新冠疫情扰乱的市场仍在困扰着全球各地的企业。企业的不同业务领域正经历着持久波动和巨大转变，例如对客户服务的需求不断上升，而总体产品需求却可能在持续下降。此外，隔离、封城和持续的健康问题使得传统工作性质变得过时，迫使人力资源和人才经理寻求更灵活的模型，以减少对现场工作的劳动力的依赖。面对波动的市场和不断变化的劳动力行为，企业迫切需要对大规模自 动 化 押 下“ 重 注 ”。
市场持续动荡促使企业将流程级别自动化迁移到大规模自动化。虽然传统自动化使工作发生了转变，并简化了企业的运营方式，但 AI 赋能的自动化通过使每个交互、体验和流程都更加智能来加速创新。无论您是需要自动执行跨整个组织范围的复杂运营（例如，从采购到付款、从招聘到退休，或从构想到产品），还是需要自动执行重复性任务，AI 赋能的自动化都能灵活地应对需求高峰和容量低谷，并创建能够迅速进行感知、预测、响应和调整的运营模型。
IDC 预测，到 2022 年底，所有业务线和 IT 职能部门中 AI 赋能的自动化融合在一起，对全球经济产生接将近 3 万亿美元的影响。（IDC 和IBM 联合研究洞察摘要）
欣然采纳 AI 赋能的自动化的组织正在为人力资源赋能，吸引新的客户，比竞争对手更快开发出新的收入流。IDC 将这些公司称之为“自动化颠覆者”
什么是企业级智能自动化？企业级智能自动化是从基础自动化到智能自动化的演进。
- 基础自动化。这是基本任务自动化，可使您无需手动执行涉及结构化数据的重复型工作。基本工作流程和机器人流程自动化(RPA)软件经常在此用来消弭错误和加速事务性工作。
- 高级自动化。高级自动化将基础自动化提高了几个层次，将人类和机器结合起来，可支持端到端流程。 高级自动化可以处理非结构化数据并使用自动化功能，如自然语言处理和分析，来支持需要更多专业知识的工作，而不是日常任务工作。
- 智能自动化。智能自动化中，除了其他高级自动化技术外，AI功能占据中心位置，用以执行需要少量人为干预的操作。它具有推理和学习功能，可以独立分析很多运营信息，识别模式并执行。
- 企业级智能自动化是在整个企业中使用智能自动化。 然而，企业级智能自动化并非专注于个别技术，而是专注于技术的应用，以及这些技术组合起来可以在多大程度上改变完成工作的方式。有些人称这个是超自动化或极端自动化。无论您怎么称呼它，它都会将智能自动化带到您企业的每个角落、每个人，促使各种工作（从重复型工作到全企业型工作）产出正确的结果。
为什么选择企业级智能自动化？
企业级智能自动化的价值可以用两个词来概括：适应性和扩展。在整个企业部署的智能自动化支持企业快速扩展或缩减规模，以及采用新运营模型。尽管自动化每个类型的工作所能提供的价值都已显示在右边，但将智能自动化应用于专家型和全企业型工作会在新的级别实现变革。AI 和自动化在专家型和全企业型工作中融合，改变了人类和机器交互的方式，可在一个工作流程或系统内分析数据，做出决策和执行任务。
企业级智能自动化需要哪些特定技术能力？
如果您期望实现企业级智能自动化，您将需要组合以下四个方面的功能：
- 流程挖掘与建模，用来发现和分析您的流程
- RPA 和数字员工，用来扩充您的劳动力
- AI 和运营智能，用来将机器学习应用于您的自动化
- 核心自动化，用来数字化和自动化运
1、流程挖掘与建模是指基于事件日志数据的业务流程分析和优化。数据挖掘算法被应用于标识趋势、模式和细节。
流程挖掘与建模是您能够：
- 了解现有流程和任务流，以便标识出需要改进的区域
- 使用假设分析来分析并模拟未来的流程，以帮助您以更大的信息开始新的自动化
- 分析对关键指标（KPI）的影响
2、RPA 机器人模拟人类与软件应用的互动操作。
RPA使您能够：
- 自动执行重复性任务，使员工能够专注于更高价值的工作，加速处理简单的事务，并消除数据输入错误
- 与智能捕获结合，提取非结构化文档并对数据进行操作
- 使用直接连接到自动化装置的有针对性的专用聊天机器人，使自动化变得更加触手可及
3、AI 和机器学习是指使用数据帮助系统进行学习、预测和建议的功能。
AI 和机器学习使您能够：
- 无需事先了解文档格式，即可了解非结构化文档
- 使用机器学习对工人执行的任务进行优先级排序，从而为人员匹配其最擅长的任务
- 通过将业务规则与预测性分析相结合，实现预测性决策的自动化
- 使用智能聊天机器人，在自动化前弹出聊天界面
- 使用所有这些功能产生的数据，获得有关如何使您的自动化更高效的独到见解
4、核心自动化是指数字化和自动化您的运营所必需的传统自动化功能，包括内容服务、捕获（文档处理）、工作流程和决策管理。
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