超自动化如何在何处实现更高级别的自动化?

自从Gartner提出超自动化的概念以来,它在整个商业领域引起了广泛的关注。超自动化将过程自动化的多个组件结合在一起,这些组件可以激发自动化工作的能力。它融合了人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)、深度学习、高级分析、视觉/语音分析和流程挖掘等数字转型技术,并以RPA为核心实现复杂流程自动化。

与简单优化任务流程的自动化不同,超级自动化有一层额外的机器人智能功能,使流程更加智能。AnalyticsInsight在这里汇编了超自动化的顶级真实世界使用案例,它使该行业能够踏上自动化之旅。

超级自动化:2020年端到端自动化的十大用例

让我们来看看2020年十大超自动化使用案例。

银行与保险

在银行业、金融服务业和保险业中实施超自动化,可以增强所有银行业务流程的能力。它非常适合监管报告、市场营销、销售和分销、银行服务、支付操作、借贷操作、后台操作、企业支持等。它还能够防止可疑行为,因为由Al算法授权的智能自动化解决方案可以有效地监控交易并主动识别欺诈活动。由于索赔处理是保险业最关键的流程,它可以从超自动化技术中获益匪浅。

医疗保健体验

医疗保健是一个受到严格监管的行业,有效的流程优化、法规遵从性和更好的患者服务是关键优先事项。然而,超自动化为医疗生态系统提供了一个很好的机会,可以提供可实现的商业价值,并以合理的成本提供优质的患者护理。

零售数字化

电子商务的出现推动了实体零售店向数字化转型的范式转变。这也是至关重要的,因为今天的客户有太多的选择来满足他们的需求。在这种情况下,超自动化技术可以帮助零售商实现订单管理、付款、运输、仓储和库存、供应商管理、风险管理、采购、数据监控等众多业务领域的自动化。

客户服务

随着客户的期望值成倍增长,企业需要通过客户所在的所有渠道,通过不断提高的专业性和主动性,及时解决客户的问题或担忧。通过集成智能自动化等超自动化技术,企业可以完全自动化端到端流程,同时增强其他仍需要人工监督和控制的流程。他们可以在任何数字或现场接触点吸引客户。AmazonGo杂货店是高效客户服务的一个恰当的超自动化例子。

反洗钱

欺诈活动的迅速增加是支付行业的主要担忧之一。然而,许多公司已经实施了强有力的反洗钱措施,从源头上打击洗钱活动,避免对企业和社会造成进一步的损害。RPA、AI和机器学习等超自动化技术进一步使机构能够以高度自动化的方式持续监控其生态系统。结合RPA机器人收集相关数据和流程来验证客户记录和检测欺诈。

施工

建筑业性质复杂,工人的安全是不可避免的。在这一领域中使用超自动化不仅能使公司转变其业务运作方式,而且还能增强员工的安全性和能力,使他们能够更快地利用可用资源和更少的错误完成工作。这项技术还允许他们将时间和精力用于其他重要的工作。

提高员工技能

对员工进行再培训或提高技能,可以增加组织充分利用其业务战略的机会。UiPath对世界各地上班族进行的一项调查显示,86%的受访者表示,他们希望雇主能提供获得新技能(再培训)的机会,而83%的受访者希望雇主能给他们更多机会来提高现有技能(升级技能)。RPA导致了可预测的裁员,同时也为愿意提高技能的专业人士提供了大量新的机会。

技术集成

如今,企业越来越多地转向混合云或多云基础设施,在这种基础设施中,集成是效率过程的一个组成部分。由超自动化驱动的系统集成使它们能够无缝通信,确保所有重要系统都能访问相同的集中数据。

数字敏捷性

RPA、机器学习和AI等技术通过消除可能的人为错误,使自动化服务变得轻松。它们可以提高生产率,节省时间,降低成本。随着所有自动化模式的紧密合作,企业可以超越单一技术的一次性优势,实现真正的数字化敏捷性和大规模的多功能性。

提高投资回报率

投资回报率(ROI)是一个关键的绩效指标,它使公司能够确定其盈利能力的支出。计算投资回报率的能力对于任何企业来说都是非常有价值的,无论其规模或行业如何。通过使用高级分析,企业可以根据自动化的任务和定期节省的资金来分析投资的效率。

此外,Gartner预测,到2024年,通过超自动化技术和重新设计运营流程,企业将削减30%的运营成本。