流程自动化概览

随着企业的发展，日常工作的协调变得愈发困难。各项任务往往会涉及多个团队、系统和数据源，即使是简单的流程，也要依赖手动操作和彼此孤立的工具来完成。最终的结果就是任务出现延迟、执行成果不稳定，并且对工作的实际完成情况缺乏清晰的洞察。

流程自动化能够解决这些挑战，它提供了一种结构化方法来协调和管理重复性工作，确保即使在规模扩大与复杂性提升的情况下，流程依然能够稳定可靠地运行。

流程自动化定义

流程自动化是指使用软件在既定工作流中协调任务、决策以及系统交互。流程自动化不依赖手动交接，而是利用规则和逻辑，引导工作从一个步骤推进至下一步骤。通过减少对人工协调的依赖，流程自动化能够在业务运营中实现更一致的任务执行效果和更清晰的权责划分。

流程自动化正日益融合 AI 技术，用于支持流程的设计、监控和执行。在更高级的应用场景中，由 AI 辅助且基于智能体的流程自动化方法能够协助发起操作，协调跨系统的任务，并对业务事件作出响应，同时始终在既定规则与人类监管框架内运行。

业务流程自动化 (BPA) 与数字化转型

业务流程自动化能够帮助企业革新工作执行方式，而且通常使用现代业务应用中的既有功能即可实现，因此在数字化转型过程中发挥着重要作用。

在实现流程自动化时，许多企业都以业务系统中内置的预配置工作流为切入点。这些工作流通常基于成熟的卓越实践构建，专为适配各种常见的业务场景而设计，旨在减少对定制开发或重大组织变革的需求。

这种方法对成长型企业尤其友好，让自动化变得更加触手可及。借助对业务用户简单易用的工具，团队无需庞大的技术团队或复杂的基础架构，即可实现流程自动化和优化。通过确立工作流在人员和系统间的标准化流转方式，业务流程自动化能够推动实现更具韧性和可扩展性的运营，同时让企业专注于实现业务增长、确保合规性以及满足不断变化的客户期望。

业务流程自动化示例

业务流程自动化依赖多种技术的结合，这些技术为流程执行和协调的各个方面提供支持。

机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化通过在用户界面层与应用进行交互，自动执行基于规则的特定任务。RPA 通常用于处理大批量的重复性活动，例如数据录入或系统更新。

工作流管理

工作流管理侧重于协调端到端流程，管理任务、决策和审批在人员和系统之间的流转方式，为整个流程生命周期提供结构框架并提升可视性。

智能流程自动化 (IPA)

智能流程自动化将工作流自动化与数据驱动的洞察相结合，为充满变数或需要判断的流程提供支持。与主要依赖预定义规则的传统自动化不同，智能流程自动化能够融合 AI 技术，帮助团队评估情境、处理异常情况，并根据条件变化调整工作流。智能流程自动化的设计初衷是支持人类决策，而非取代人类决策。

AI 在流程自动化领域的应用

AI 在业务流程自动化发挥中日益重要的作用，能够帮助企业应对复杂性、多变性以及变革。在自动化流程中，当仅靠预定义规则无法满足需求时，基于 AI 的技术可以用于分析情境、识别模式并为决策提供支持。

在更高级的应用场景中，AI 能够支持基于智能体和由事件驱动的自动化。软件智能体可以根据业务事件、系统信号或不断变化的情况，发起或协调流程步骤，例如确定工作优先级、路由异常情况或跨系统触发后续操作。

这些功能通过提升流程的适应和响应能力拓宽了传统自动化的范畴，同时始终保持在既定工作流、业务政策和人类监管框架内运行。AI 在流程自动化领域的定位是支持执行与决策，而非取代问责机制。

流程自动化领域的技术和术语

流程自动化可以非常简单，简单到只包含几项核心任务，也可以是更高级别的智能流程自动化 (IPA) 和超自动化的一部分。下面列举了一些实现流程自动化卓越成果的方法和技术：

• 超自动化 超自动化本身并不是一项技术，而是企业为尽快识别、审核和自动化尽可能多的业务流程和 IT 流程而采取的一项战略举措。因此，超自动化需要集成和协调多种技术、工具和平台，其中包括 AI/ML、RPA、现代 ERP 系统以及低代码/无代码开发工具。
• 智能流程自动化 (IPA) 麦肯锡 (McKinsey) 对 IPA 的定义是“将基础流程重设计与机器人流程自动化和机器学习相结合的一套新技术”。IPA 利用 AI 和下一代工具增强业务流程，帮助企业自动执行并简化可复制的重复性常规任务。这意味着，IPA 不仅可以模仿人类活动和任务，还能学习如何去做这些事情。AI 和认知技术可将决策功能整合到基于规则的自动化流程中，从而提高员工的绩效，加快速度、降低风险并改善客户体验。

• 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。借助 LCNC 工具，即便是编程/代码技能有限甚至为零的用户，也能基于丰富的相关主题专业知识构建自动化流程。但是，LCNC 自动化技术也配备了强大的防护措施，确保 IT 团队能够实现全盘治理，并确保任何新的自动化流程或应用都能顺利集成到系统中，从而满足最严苛的安全与合规标准。

• 大数据 大数据的“大”不仅仅是数据量大。定义大数据的标准有很多，数据量只是其中之一，除此之外还有复杂性和速度。结构化数据采用线性格式，就像我们在电子表格中看到的那样。所有数据按照列或行整齐排列。而非结构化数据可能包含较少的可量化信息，例如客户反馈、电子邮件、视频或图像。根据定义的业务规则，或利用人工智能和机器学习功能，可以集成大数据并将其直接用于业务流程自动化。然后，这些集成的数据可用于指导决策，加快流程，并减轻重复任务和评估的负担。
• 人工智能 RPA 技术最适合处理结构化数据，但很多非常有价值的洞察和情报都隐藏在半结构化和非结构化数据中，例如扫描的图像、网页、PDF 文档等。AI 技术能够处理这些半结构化和非结构化数据，并将其转化为结构化格式，方便 RPA 理解和使用。
• 自然语言处理 (NLP) 最先进的 NLP 聊天机器人不仅能从人类语言的信息内容中学习，还能学会解读语境和语气。在流程自动化中，NLP 工具有助于更好地指导互动，并解答内部和客户的标准查询。
• 机器学习 大数据可提供机器学习技术不可或缺的海量数据，帮助它们制定决策。当机器学习（以及为其提供支持的算法）与 RPA、AI 及其他工具（如 NLP）集成时，就能识别趋势和模式，并从数据和人类用户那里不断学习。这样一来，流程自动化的准确性和实用性会大幅提高。
• 智能 ERP 系统 多年来，企业一直使用 ERP 系统来管理并协调其日常事务和财务任务。但如今的 ERP 系统功能经过不断发展（在 AI 和机器学习技术的双重加持下），几乎可以为企业及其运营的各个领域提供智能洞察和支持。很多自动化功能甚至早已成为现代 ERP 系统的一部分。

业务流程自动化的优势

业务流程自动化可以帮助企业优化跨团队、系统和职能部门执行工作的方式。业务流程自动化并非专注于单点效率的提升，而是提供一种更为一致且更易于管理的方法来规模化运行可重复的流程。

业务流程自动化的一项主要优势是提升一致性。通过应用既定的规则和工作流，企业可以减少因手动操作和非正式应急措施造成的差异。这有助于确保每次都以相同的方式执行流程，无论其体量或复杂程度如何。

自动化还可以 缩短 涉及多个步骤或审批的流程的周期时间。当工作实现自动分配和追踪时，由手动交接造成的延迟就会减少。这有助于团队更快速地响应客户、合作伙伴及内部利益相关方。

另一个关键优势是降低运营风险。利用标准化工作流和自动检查功能，企业能够有效落实政策、保持合规性，并尽可能地减少错误。通过更清晰地了解流程运行状况，企业可以尽早发现并解决问题。

业务流程自动化通过使流程状态和执行情况更易于追踪，增强了透明度和问责机制。团队能够更深入地了解工作延迟节点、各个步骤所需时间以及瓶颈出现位置。这种可视性有助于团队作出更明智的决策并推动持续改进。

最后，业务流程自动化可以更有效地利用员工时间。通过减少重复性手动任务，团队可以专注于需要判断力、问题解决能力和协作能力的工作。这不仅能提高工作效率，还有助于优化员工体验。

这些优势共同作用，帮助企业在不增加运营开支的情况下，有效应对业务增长、复杂性和变革等挑战。

流程自动化：数字化转型之旅的后续行动

启动流程自动化并不需要对现有系统进行全面革新。大多数成长型企业可以使用内置卓越实践的现代业务应用来优化流程。对于流程更为复杂的大型企业，则可以从一小部分可重复的流程入手，使用自动化技术提升流程的一致性、可视性和效率。

1. 识别可重复的流程：筛选出高度依赖手动交接、频发延误或容易出错的流程，这类流程通常是实施自动化的理想对象。
2. 映射当前工作流：记录当下工作在人员和系统间的流转方式。了解任务瓶颈、决策节点以及数据重复位置，有助于明确哪些流程应当实现自动化。
3. 划分自动化任务的优先级：根据业务影响、复杂程度和就绪情况评估自动化机会。从一小部分高价值流程入手，有助于团队积累经验并展示成果。
4. 实施自动化并监控成效：在实施流程自动化后，追踪流程绩效和成果。团队可以通过监控识别异常情况，优化工作流并持续改进执行过程。在更高级的应用场景中，企业可以引入由事件驱动或基于智能体的自动化技术，以便根据情况变化主动采取行动并跨系统协调工作。

SAP 依托技术平台为这些步骤提供支持，帮助企业随着业务需求的变化，设计、管理和优化自动化流程。

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