专家介绍:
todd liu
ibm大中华区科技事业部业务自动化产品总监。从事金融服务业和工业行业信息化工作20余年,擅长运用科技,帮助企业在差异化领域构建竞争优势,降本增效;授课风格生动有趣,善于使用客户真实应用场景进行专业诠释。
你的一天是如何度过的,不必打卡,不必脚步匆匆,你打开电脑,连上公司财务系统,看到供应商的发票已经处理好,很快就能付款。收到邮件,昨天刚提的出差报销已经由ai自动审批完成,今天就到账了。这时hr机器人提醒你,还有几天年假快到期了,你正打算带娃去踏青,就让hr机器人帮助提交了休假申请……
一顿操作行云流水,仿佛世界原本就是这样。然而,所有这一切的背后,有一个经历30多年不断发展和迭代的“名词”,即今天要谈的“自动化”。
业务自动化的前世今生:从oa到ba
oa(office automation)出现于上世纪90年代初期,伴随着lotus domino/notes在中国的政府,金融,大型制造业的应用落地而风靡大江南北。oa系统主要是面向企业内部,基于工作流引擎为核心,其目标是实现无纸化办公,审批流程的电子化,特别是支撑类流程(请假,出差,报销等)的电子化,也会包含一些独立的应用(公文管理,会议,项目管理,用车等)。这一时代虽然使用了自动化一词,但实际只是工作流的自动路由,并没有太多的智能和自动化的涵义。
bpm(business process management)大约在2000年左右引入,除了包含支撑类的流程,更加关注自上而下的企业整体业务流程的梳理,以及端到端的流程集成和落地,强调可持续地改进企业的流程。
近年,很多企业都在实施企业数字化转型。在这一过程中,超级自动化、ai、云计算、5g等创新技术起到了核心驱动作用。但在实施过程中,企业应该下沉到业务逻辑,通过实际业务需求看到痛点所在,更加关注核心业务流程的重塑和工作模式的改进,因此提出了business automation的概念。如下图所示,ba业务自动化作为价值链支柱的金线,提供了贯穿整个生态系统的体验和价值传递机制,是企业数字化转型的黄金支柱,是企业整体生态系统的粘合剂。
这种生态系统思维从在内部建立智能化工作流程开始,覆盖所有职能孤岛,包含自动化、区块链、ai、5g、云和边缘计算等嵌入式技术,支持实现卓越的成果。同时工作流程还可以深入到生态系统中,推动参与者之间的创新与协作,呈指数级地扩大影响力,将各个生态系统中的客户、供应商与合作伙伴连接起来,实现大规模重塑。
图1 业务自动化是企业数字化转型的支柱
资料来源:ibm business automation市场培训资料
以典型的供应商支付款为例:首先提取到发票(可能是纸质需要进行数字化转换),然后通过rpa+ai对发票进行识别和提取;再按照规则设定,通过ai技术深层次处理将发票有效信息进行校验、归类等操作,进行三单匹配;最后机器人将所有发票数据,自动录入到erp系统中完成操作。
图2 端到端的流程 采购到付款
资料来源:ibm business automation市场培训资料
整个自动化业务流程看似简单,却涵盖了流程建模、流程挖掘、rpa机器人、ai智能平台、workflow、数据捕获等创新技术加持,为企业铸造数字化劳动力,帮助人类去做一些重复、无意义的数字化业务,这也开创了一种全新的人机协作工作模式。
图3 通过数字化劳动力,增强人类的能力
资料来源:ibm business automation市场培训资料
智能的业务自动化可以给企业带来很多的优势,主要的业务价值包含了业务重塑创新,智能决策和行动实现工作模式的改变。今天我先重点介绍这根金线的起点:业务重塑创新。
业务重塑 -
用流程挖掘技术给企业照个x光
业务流程重塑和变革是企业数字化转型的第一步,通过优化运营流程,来引领和规范数字化转型。主要有两种模式:第一种有点类似中医问诊。梳理公司的核心业务模型,自上而下构建科学完整、全局视角的的流程架购,横向贯穿端到端,以支持流程的持续优化。但这种模式的缺点是成本高,周期长,同时需要依赖专家顾问的业务能力。
在此我们介绍一种新的技术——流程挖掘技术,也就是采用自下而上的方式,就好像给企业照了个x光。基于企业现有的系统的日志数据,通过流程挖掘,数字孪生,建模等技术输入企业业务的全景视图,快速的定位企业现有的业务问题,暴露不足、低效和可以自动化的流程,使企业能够最大限度地降低运营成本并增强客户服务。
仿真模型可用于评估自动化能力,并模拟出实现自动化的优势,通过分析历史流程执行数据和桌面行为,帮助决定在何处部署rpa bot、自动化决策、ai模型和其他自动化系统。此外,在执行完流程挖掘后还会自动生成bpm模型,该模型可以为以后的自动化流程执行提供有力支撑。 流程挖掘不是一次性的,而是一个可持续应用的智能工具。例如,crm、erp在运行一个月之后又生成了海量数据,业务流程挖掘可继续挖掘出有价值的业务流程和数据。
图4 流程挖掘的工作原理
资料来源:ibm business automation市场培训资料
业务流程挖掘的场景包括了:全局的流程视图展示,返工率,成本分析,kpi分析,自动化水平分析,实际流程与标准流程的关系,分析违规流程等。
图5 流程挖掘的示例之一:全景视图,自动化和繁忙程度
业务流程挖掘负责前期的业务分析,rpa负责自动化业务的执行,决策引擎则负责后期的数据分析与智能决策输出,形成良性的超级自动化闭环生态,这也充分响应了业务自动化作为企业数字化转型的“黄金支柱”理念。x光拍好找到症结了,下一步就是如何利用智能决策和行动进一步优化工作模式,这一点将在另外的文章中单独分解。
智能自动化的终极想象
在疫情爆发前,智能自动化往往被低估,但现在,随着企业需要解决员工队伍混乱、供应链挑战和客户服务中断等问题,它的优势越来越凸显。最多的是改善客户体验;紧随其后的是效率的提升(降低运营成本)和决策质量的改进;其他优势包括提高可靠性和降低风险。智能业务自动化已成为转变整个生态系统中体验、信息和关系的机制,能够推动更出色、更迅速的试验和决策,呈指数级地释放价值。此外,得益于物联网、传感器技术、ai、边缘访问甚至量子处理等技术的进步,对工作流程的重塑可从虚拟知识工作者领域扩大到工程和制造领域。
我们对自动化的终极想象是,当人类不再需要去操心繁琐、耗时的重复性工作,才能真正地释放最宝贵的想象力和创造力,解决更复杂更难的问题,整个世界运行的方式将因此改变。
原文标题:一根金线,引领企业数字化转型
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