有效应对5大挑战,助力超自动化成功实施

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在各业务领域,自动化系统的广泛应用已经成为一种普遍现象。随着时间的推移,我们观察到一种自然趋势,那就是整合这些系统以提升生产效率。这种趋势被广泛称为“超自动化(Hyper-automation)”,这是一种更倾向于方法论或目标的概念,而不仅仅是一种技术。通过策略性地编排和整合各种自动化技术,超自动化为构建“联接型企业”奠定了基础,以此实现生产力的显著提升,为商业模式注入新的活力。

行业专家对超自动化的定义是“一个有序整合多种技术的学科,以实现端到端的智能,事件驱动的自动化”。这种方法论旨在通过整合各种自动化技术,如自动化、机器人流程自动化(RPA)、人工智能(AI)、机器学习(ML)等先进解决方案,实现业务流程的端到端自动化。这种做法的最终目标是降低人工投入和错误,提高效率,并通过整合各种自动化技术以加快业务运营的速度。

超自动化为企业的各个部门提供了一种实现工作流程自动化的方法,包括从数据的提取和处理,到决策制定和分析的全过程,无需人工干预。这样的自动化流程不仅降低了与业务运营相关的时间和成本,同时也提升了工作的准确性和一致性。

无论哪个行业,无论哪个功能领域,超自动化的基础技术元素现已触手可及,为所有企业提供了实现高效运营的可能性。

根据Gartner的预测,到2024年,将有“90%的集成平台作为服务的供应商实现流程自动化,而几乎所有的RPA供应商都将通过APIs进行集成。”尽管这一预测展现了自动化的巨大潜力,但为整个企业整合先进的自动化系统确实面临着一些重大挑战。

这些挑战涵盖了复杂性、技术专业性、数据兼容性、安全性、可扩展性以及成本等多个方面。

虽然存在这些挑战,但整合多种自动化技术无疑可以显著提高效率和准确性,同时也有助于节省成本。正是为了实现这些益处,企业需要积极应对这些挑战,打造一个联合技术、流程和人员的环境。通过这样的方式,企业能够推动一个更智能、更高效的商业环境的形成。这不仅有助于提升企业的竞争力,也将推动整个行业的发展。

01
复杂性
首先,对于准备实施复杂技术的全体组织来说,必须做好充分的准备。当我们将超自动化视为实现连通企业的关键组成部分时,实施过程的复杂性可能会变得更加明显。假设一家大型金融机构决定采用超自动化来优化其贷款审批流程。为了达到这个目标,他们需要整合RPA、AI、ML、自然语言处理(NLP)和高级分析等多种工具和技术,前提是这家机构已经拥有了这些解决方案。

然而,技术实施团队不仅需要管理技术实施本身的复杂性,还需要管理超自动化带来的文化和组织变革。他们需要与各个部门进行协同工作,提供必要的培训和支持,以解决员工可能产生的疑虑或反感。

考虑到这些因素,实施超自动化无疑构成了一项巨大的挑战。为此,Gartner提出了两个关键步骤。首先,“与业务同行合作,确定实现任务自动化、流程自动化和增强目标所需的所有能力,从而创建一个超自动化能力地图。”

其次,需要优先考虑那些对实施特定用例至关重要的超自动化功能,并遵循决策框架以确定适当的技术组合。遵循这两个步骤,将为任何成功的实施奠定坚实的基础。

02
技术专业性
企业中的各个团队必须确保这些多元化的技术能够无缝集成。这个任务也有一定的挑战性,因为每一种工具可能都有其特定的需求、架构和协议。团队需要创建一个统一的平台,使这些工具能够有效地协同工作。为了实现这个目标,组织在迈出下一步之前,需要确保他们拥有适合这项任务的人员。

03
数据兼容性、一致性和质量
在多元化的数据来源环境中,维护企业数据的一致性和质量显得至关重要,尤其在联接的企业环境中更是关键。因此,企业需要建立有效的数据清洗、验证和整合流程,以防止数据的不一致性和不准确性对自动化过程造成潜在威胁。

例如,数据管理团队可以通过统一数据格式和结构来保持数据在不同系统和应用中的一致性。这通常可以通过制定和执行一套全组织范围内的数据标准,包括数据类型、格式和长度等来达成。

此外,数据管理团队还可以借助数据整合工具,从各种来源提取、转换和加载数据,以构建一个统一的数据模型。这样不仅有助于维持数据在不同系统和应用中的一致性,也能确保数据的准确性和实时更新。

同样重要的是建立一套完善的数据治理政策,这将帮助保证高质量的数据在全组织范围内以一致且安全的方式被管理和使用。这涉及到定义数据所有权、访问权限、安全和隐私政策,以及确定数据管控的角色和责任。

最后,数据管控部门需要承担持续监控数据质量的责任,这包括执行质量检查,并在问题出现之前识别并解决问题。这一目标可以通过实施数据质量指标和仪表板,以及建立数据质量管理流程和程序来实现。

04
安全性和合规性
对于任何组织而言,安全系统始终是首要考虑的问题,超自动化因其减少了人工参与,对此带来了新的挑战,尤其是在处理涉及敏感财务、个人或医疗数据的场景中。随着企业越来越倾向于联接和自动化,安全性和合规性的重要性也日益凸显。健全的访问控制、数据加密和审计机制是保护自动化系统免受攻击的关键。因此,在面临超自动化的挑战时,我们需要在确保操作效率的同时,也要重视数据的安全性和合规性。

05
可扩展性
随着组织的持续发展和向更联接的企业形态转变,确保超自动化平台能够适应工作负载的增长和业务需求的变化变得尤为重要。这就意味着我们需要对自动化基础设施进行持续的监控、更新和优化,以保持其性能和适应性。

此外,从一开始就选择那些能够随企业实施规模扩大而成长的供应商和技术也是非常关键的。这样做可以确保你的自动化平台能够随着业务发展和变化而灵活扩展,以满足未来的需求。

总的来说,虽然应对超自动化的挑战可能会充满困难,但最后的结果却可为企业带来一系列重要的益处。一旦超自动化方案被实施,整个组织就有责任定期评估其效益,并进行相应的调整,以确保最大的效率和投资回报。这可能会涉及到监控性能指标、识别并解决瓶颈问题,以及执行必要的改进措施。因此,组织必须进行谨慎的规划,积极参与,并持续优化他们的超自动化策略。

一旦成功实施,企业可以预见到显著的好处,不仅业务操作的瓶颈得以消除,流程也得以优化,手动任务的负担减轻,员工队伍也会变得更加高效、积极和有动力。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-536110.html

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