为了方便您的浏览，本网页的翻译是通过机器翻译进行的，我们对翻译的准确性、可靠性、完整性不做任何明示或暗示的保证。由于翻译软件的限制，某些内容（例如图像、视频等）可能无法正确翻译。翻译中产生的任何差异均不具有约束力，对合规性或强制执行目的没有法律效力。 如果对翻译后的网站中所含信息的准确性有任何疑问，请使用本网站右上角的世界地图前往英文版，该英文版为正式版本。
哪些因素让当今的业务主管夜不能动摇？一方面，竞争比以往任何时候都更加激烈。另一个担心是客户和市场需求不断变化和发展的闪电速度。为了竞争和发展，企业需要抓住一切可能的优势，不仅要提高竞争力和盈利能力，还要提高他们的韧性和敏捷性。这就是流程自动化的关键所在。
如今，企业越来越倾向于将流程自动化作为提高竞争力和盈利能力的强大工具。事实上，根据 Gartner 最近对全球行业领导者的一项 调查 ，80% 的受访者将自动化视为他们成功的核心业务优先事项和策略之一。
业务流程自动化 (BPA) 和数字化转型
业务流程自动化最初是业务流程管理 (BPM) 中更重要领域的一个方面。BPA 专注于通过接管耗时的重复性任务来提高后端生产力。然而，如今，BPA 不再只是 BPM 的组成部分，它已成为其背后的驱动力，也是任何 数字化转型 之旅的核心基石。由人工智能和机器学习等技术驱动的数字化转型意味着现代业务流程自动化的范围和可扩展性几乎无限。现在，现代业务流程分析解决方案可以集成到后端和前端应用程序中，简化从供应链到人力资源、财务、客户服务等流程。
业务流程自动化的阶段
业务流程自动化示例
即席或一次性活动或任务不是流程自动化的理想选择。此技术更适用于具有正式步骤、序列和规则的重复性任务。自动化可确保每次都正确完成业务流程 - 让正确的人员参与到正确的订单中，考虑正确的信息，并在指定的时间范围内完成。计划和建模的业务流程是通过减少冗余任务和活动来提高效率的第一步。虽然流程自动化优先级因业务而异，但以下领域通常受益于流程自动化。
- 招聘。 流程自动化工具有助于简化各种招聘活动，包括快速、高效地上传简历和参考资料，并快速处理评估、拒绝或后续活动，以便找到并挖掘最优秀的人才。
- 员工入职和培训。 从记录处理到合规和培训，流程自动化可以帮助简化招聘和入职任务。这样可以更快地培养敬业、富有成效的员工。
- 支付和薪资核算流程。 过去几年，在多个地区工作的零工和远程员工数量大幅增加。自动化流程可帮助企业简化常规薪资核算活动，以及承包商和外部供应商的付款。
- 劳动力计划。管理员工调度是一项艰巨的任务，尤其是在多个地点和部门中。能够跨部门同步休假申请和业务差旅，这意味着可以涵盖缺勤，而人力资源和工资核算团队可以更好地自动执行管理任务。
- 开票更简单、更一致。 理想情况下，发票生成应该是会计部门的汇款，但情况并非总是如此。自动化开票流程有助于缓解错误、会计混合甚至法律风险。
- 客户体验。 在竞争激烈的环境下，如果遇到麻烦和延迟，客户更容易反弹。流程自动化有助于打造更加个性化的客户体验，并通过流程流快速、准确地转移客户。
- 合规和监管任务。各种业务流程必须遵守合规和法规要求。流程自动化解决方案日志文件并保留可见的数据跟踪，从而更轻松地实时监控和审核这些活动。例如，在维护人员访问发电厂工作之前，经理可以确认所有潜在危险系统均已成功完成并记录必要的关闭安全协议
流程自动化中使用的一些技术和术语
流程自动化可以很简单，并且仅包含几个核心任务，也可以成为更伟大的 IPA 和超自动化过程的一部分。以下是实现最佳流程自动化成果的一些技术和技术：
- 超自动化
超自动化并不是一项技术本身，而是组织承诺尽快识别、审核和自动化尽可能多的业务和 IT 流程的战略计划。为此，超自动化依赖于多种技术、工具和平台的集成和编排，包括 AI/机器学习、RPA、 现代 ERP 系统和低代码/无代码开发工具。 - 智能流程自动化 (IPA)
麦肯锡将 IPA 定义为“将基本流程重新设计与机器人流程自动化和机器学习相结合的新技术”。它利用人工智能和下一代工具增强业务流程，帮助自动化和简化重复、可复制和例行任务。这意味着 IPA 不仅可以模仿人类的活动和任务 - 它实际上可以学会做它们。借助人工智能和认知技术，企业可以将决策功能融入到基于规则的自动化流程中，进而提高员工绩效，加快决策速度，降低风险，并增强客户购买之旅。
- 低代码/无代码自动化
低代码/无代码 (LCNC) 是指配备拖放功能、可视化工具和大量预构建内容的应用和集成工具。LCNC 工具使很少或没有编程或编码技能的人能够根据其广泛的相关主题专业知识来自动化流程。但是，LCNC 自动化技术还配有坚固的护栏以确保 IT 团队能够拥有全面的治理，并确保任何新的自动化流程或应用程序在系统内完美集成，从而满足最严格的安全和合规标准。
- 大数据
数据不归类为“大型”，只是因为其数据量。大数据由一系列与其数据量、复杂性和速度相关的标准来定义。结构化数据的格式是线性的，就像您在电子表格中看到的数据一样。所有内容都适合列或行。另一方面，非结构化数据可以包含不太量化的信息，例如客户反馈、电子邮件、视频或图像。根据定义的业务规则，或者利用人工智能 (AI) 和机器学习功能，可以将大数据直接集成并用于业务流程自动化。然后，这些集成数据可用于指导决策、加速流程以及从重复性任务和评估中减轻。 - 人工智能
RPA 技术旨在更好地处理结构化数据，但大量最有价值的洞察和智能技术保存在半结构化和非结构化数据中（以扫描图像、网页、PDF 文档等形式）。AI 技术能够处理数据并将其转换为 RPA 能够理解和使用的结构化格式。 - 自然语言处理 (NLP)
最佳基于 NLP 的聊天机器人从人类演讲的信息性内容中学习，但他们也会学会解读语境和语调。在流程自动化中，NLP 工具有助于更好地指导交互，并回答内部和客户提供的标准查询。 - 机器学习
大数据提供机器学习技术依赖的大量数据，帮助他们制定决策。当机器学习（以及支持它的算法）与 RPA、AI 和 NLP 等其他工具集成时，它能够发现趋势和模式，并从数据和人类用户处学习。这使得流程自动化更加准确和有用。 - 智能 ERP 系统
多年来，企业一直依赖 ERP 系统来管理和协调日常和财务任务。但如今的 ERP 系统已经发展壮大（利用人工智能和机器学习技术），为几乎所有业务领域及其运营领域提供智能和支持。许多自动化功能已经是现代 ERP 系统的一部分。
业务流程自动化的优势
流程自动化的最大驱动因素与显著的优势有关，这些优势来自更高的速度和效率，以及更大的敏捷性和创新机会。 这些优势包括：
- 提高整体敏捷性和韧性的业务结构
- 更高效的运营，包括更快的周期时间和首次正确的费率
- 通过更直观的数据跟踪和监控，提高合规性
- 减轻缓慢的手动流程负担，创造更大的创新和发展自由
- 在整个企业范围内开展实时协作，建立团队合作，并提高员工成功/满意度
- 提高客户服务质量，缩短响应时间
流程自动化：数字化转型的后续步骤
实现端到端流程自动化是任何成功数字化转型之旅的重要支柱。麦肯锡最近对成功实现了业务流程自动化目标的行业领导者开展了一项 调查 。他们发现，在基本上每种情况下，这些成功都有三个共同的战略组成部分：
- 必须把自动化作为整个组织的战略优先事项，而不仅仅是孤立地处理几个孤立的流程
- 流程自动化应以技术为核心，而不是以人为本
- 市场目前尤其不可预测，因此关注可扩展性对于持续实现流程自动化成功至关重要
与所有业务转型之旅一样，企业不必一次又一次地实施转型。最重要的第一步是做好管理变更的准备，并在整个员工中传达明确定义的目标和里程碑。
开启流程自动化之旅
了解有关端到端自动化的智能技术的详细信息。
SAP Insights 简报