借助自動(dòng)化,企業(yè)可以減少人力成本,提高效率,移除人為錯(cuò)誤,提高質(zhì)量和準(zhǔn)確性,加快部署速度。通過自動(dòng)監(jiān)控,提供更快響應(yīng)和異常處理,提升客戶滿意度;數(shù)字化勞動(dòng)力可以提供良好的擴(kuò)展性,適應(yīng)季節(jié)性工作壓力的變化,始終為客戶提供7*24小時(shí)穩(wěn)定服務(wù);滿足合規(guī)要求,保證流程準(zhǔn)確率達(dá)到100%。
智能自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),更是可以提供不斷增強(qiáng)的知識(shí)性人工智能員工,從簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)員到專家的能力遞進(jìn);通過不斷的自我學(xué)習(xí),提供有價(jià)值的洞察,持續(xù)改善流程,為企業(yè)提供決策支持。
為什么需要RPA?核心IT系統(tǒng)不能解決手工流程嗎?
在RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人出現(xiàn)之前,業(yè)務(wù)變化,合規(guī)改變,功能升級(jí),都是通過核心IT系統(tǒng)改造實(shí)現(xiàn)的。但是系統(tǒng)改造往往投資成本高,部署周期長(zhǎng),對(duì)需求響應(yīng)緩慢。同時(shí),新系統(tǒng)部署上線之前,所有工作還是依賴人工完成。
如果平臺(tái)眾多,跨系統(tǒng)調(diào)用頻繁,改造難度更是成倍增加。如果系統(tǒng)之間不允許開放接口,不開放源代碼,又或者遺留系統(tǒng)源碼已經(jīng)無處可尋,改造根本無從談起,只能依賴人工操作完成業(yè)務(wù)。
運(yùn)用RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人,這些難題迎刃而解。
RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人開發(fā)周期短,成本低。不需要與系統(tǒng)開放任何接口,只通過UI界面與系統(tǒng)交互,完全模仿人類操作。將流程操作實(shí)現(xiàn)為獨(dú)立的自動(dòng)化任務(wù),交由軟件機(jī)器人執(zhí)行。
RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人部署時(shí)間短,見效快。當(dāng)實(shí)際流程操作發(fā)生變化時(shí),修改相應(yīng)的自動(dòng)化任務(wù)即可,不需要改動(dòng)任何現(xiàn)有系統(tǒng)。自動(dòng)化任務(wù)的重新部署實(shí)施,最快可以達(dá)到以天計(jì),甚至以時(shí)計(jì),大大提高流程改造的響應(yīng)速度。另外,RPA流程自動(dòng)化機(jī)器人具有非常好的適應(yīng)性和擴(kuò)展性,這些都是手工流程改造無法比擬的。
🔸 企業(yè)應(yīng)該如何找到智能自動(dòng)化的切入點(diǎn)?
在實(shí)踐過程中,企業(yè)首先需要了解流程自動(dòng)化的技術(shù)特征,以及人工智能和自動(dòng)化結(jié)合后所能發(fā)揮的功效,再結(jié)合企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)工作中所遇到的痛點(diǎn)和瓶頸,如某些環(huán)節(jié)所需人力過大,人為處理的錯(cuò)誤比率高,風(fēng)險(xiǎn)難以控制等問題,來作為做自動(dòng)化處理的候選業(yè)務(wù)流程。也可以借助IBM的咨詢方法論,利用數(shù)字化重塑(Digital Reinvention)和設(shè)計(jì)思維(Design Thinking)等幫助企業(yè)梳理流程,在流程環(huán)節(jié)中引入自動(dòng)化及人工智能技術(shù),最大化的來提升流程效率。
當(dāng)形成候選流程清單后,可以通過收益和成本估算來排定流程自動(dòng)化實(shí)施的優(yōu)先級(jí)順序。在實(shí)際案例中,傾向于首先實(shí)施哪些業(yè)務(wù)價(jià)值高而技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)低的業(yè)務(wù)流程,其中對(duì)于一些待驗(yàn)證先進(jìn)技術(shù),建議先進(jìn)行概念驗(yàn)證PoC,而后再進(jìn)行大規(guī)模實(shí)施。
IBM擁有整體方法論幫助客戶推動(dòng)自動(dòng)化轉(zhuǎn)型,分為四個(gè)階段:洞察階段,車庫(kù)設(shè)計(jì)階段,共同創(chuàng)造中心實(shí)施,學(xué)習(xí)提升階段。
IBM擁有全流程框架幫助客戶進(jìn)行自動(dòng)化設(shè)計(jì)、開發(fā)和運(yùn)維。IBM豐富的行業(yè)資產(chǎn)和工具覆蓋全生命周期,驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的實(shí)施。
如企業(yè)想實(shí)施IT自動(dòng)化,一般可采用哪些工具?
目前市場(chǎng)上主流的企業(yè)級(jí)自動(dòng)化開發(fā)工具有Blue Prism, Automation Anywhere, UIPath。這些工具各有千秋,有的具有圖形模塊,提供直觀的流程開發(fā);有的提供強(qiáng)有力的角色管理,方便監(jiān)控自動(dòng)化的執(zhí)行;有的特別擅長(zhǎng)于Citrix, SAP, BPO的自動(dòng)化。
另一方面,流程自動(dòng)化本身也在使用人工智能等新技術(shù)。流程自動(dòng)化需要理解大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括語(yǔ)音,文字,圖片,視頻等等,利用IBM認(rèn)知計(jì)算技術(shù),企業(yè)可以在設(shè)計(jì)流程自動(dòng)化方案時(shí)靈活的加入這些能力,創(chuàng)造出顛覆性的解決方案。
IBM智能自動(dòng)化框架,基于Watson,提供端到端的解決方案。通過IBM的專利技術(shù)集成層Golden Bridge,有機(jī)地結(jié)合認(rèn)知技術(shù)和流程自動(dòng)化RPA技術(shù),徹底解放人力,實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)人員動(dòng)動(dòng)嘴,機(jī)器人跑斷腿”。
🔸 智能自動(dòng)化現(xiàn)在有什么案例嗎?
智能自動(dòng)化已經(jīng)在不同的行業(yè)和領(lǐng)域得到應(yīng)用,以下精選5個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。
1. 全球最大的餐飲服務(wù)分銷商Sysco,借助IBM Dynamic Automation Services, 重大事故率降低89%,每月服務(wù)器正常運(yùn)行時(shí)間延長(zhǎng)50%,宕機(jī)時(shí)間縮短4萬小時(shí),嚴(yán)重故障恢復(fù)時(shí)間從19小時(shí)壓縮到28分鐘。
2. 通過自動(dòng)化流程管理平臺(tái)實(shí)施,PNC金融服務(wù)集團(tuán)在銀行中跨業(yè)務(wù)線實(shí)現(xiàn)50個(gè)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化,自定義設(shè)定500多萬個(gè)穩(wěn)健、敏捷、靈活的自動(dòng)化業(yè)務(wù)規(guī)則,成功消除超過80%的人工審查,在進(jìn)行大型收購(gòu)帶來新的工作量時(shí)無需再增加人手。
3. IBM借助RPA的力量,加速推進(jìn)采購(gòu)到付款流程。每年IBM 采購(gòu)部要處理來自數(shù)千家全球供應(yīng)商、 高達(dá)數(shù)十億美金、總數(shù)量200多萬張發(fā)票。 通過RPA解決方案,IBM 采購(gòu)部成功減少95% 的人工干預(yù),將每張發(fā)票的處理周期從32 分鐘縮短到90 秒,發(fā)票處理過程0失誤,顯著提高管控力度和可追溯性。
4. 一家全球保險(xiǎn)公司,通過自動(dòng)化測(cè)試加速新產(chǎn)品上市進(jìn)程,測(cè)試執(zhí)行周期縮短40%,產(chǎn)品和服務(wù)上市時(shí)間縮短50%。
5. 美國(guó)某銀行實(shí)施人工智能助手實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)控和預(yù)警,為10個(gè)支持團(tuán)隊(duì)提供程序化指導(dǎo);自動(dòng)對(duì)700多個(gè)應(yīng)用程序進(jìn)行監(jiān)控;每天閱讀4000多封電子郵件,自動(dòng)過濾掉3000封無需人工操作的郵件;智能系統(tǒng)還能實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù),預(yù)警潛在的問題,通過該解決方案,40%的變更需求由系統(tǒng)自動(dòng)處理。
同時(shí),我們也為錯(cuò)過直播的伙伴們匯集了幾天的回放和精髓,鏈接如下,希望帶給企業(yè)更多的啟迪:
讓我們共同回顧一下過去一周的精彩內(nèi)容
3月13日
讓業(yè)務(wù)與運(yùn)營(yíng)自動(dòng)起來
人機(jī)同行時(shí)代下的企業(yè)自動(dòng)化管理
3月14日
顛覆IT自動(dòng)化
探究IT自動(dòng)化如何走向智能
3月15日
IBM智能自動(dòng)化最佳實(shí)踐
為您揭秘企業(yè)智能自動(dòng)化的最新探索和實(shí)踐
2023-02-13 12:20
2023-02-11 09:16
2023-02-08 09:40
2023-02-08 09:38
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