未來企業的智能流程：融合人力與機器智能的智慧升級
● 什么是智能流程，以及它們如何應用于業務
● 人類和非人類智能在自動化流程中的應用
● 有關超自動化及其如何實現 AI 原生業務的更多詳細信息
隨著組織朝著人工智能的雄心發展和創新，他們必須優先考慮智能流程以保持競爭力和效率。隨著流程成熟度階梯 （PML） 的進展，如本系列的第一篇博客中所述，本文將探討智能流程，并研究應用于業務流程的人類和機器智能元素。
我們將研究如何將規則、條件邏輯和超自動化的概念編織到數字工作流程和自動化流程中。這將為我們系列的下一步奠定基礎，我們將專注于優化流程。
智能流程中的人與機器
區分人類智能和機器智能至關重要。兩者都有其優點和局限性，認識到這些差異對于有效地將智能嵌入流程至關重要。
人類智能是許多智能過程的基礎。它基于我們天生的認知能力，如批判性思維、解決問題、模式識別和情商。人類智能擅長定義規則、做出判斷并根據經驗和直覺產生洞察力。當然，這也延續到工作中。
人類閃耀的地方
一個特別相關的方面是創建人為定義的規則。這些基于對業務領域及其要求的深刻理解，并作為流程執行的指導框架。明確的指導方針和期望使企業能夠確保整個工作流程的一致性、準確性和合規性。
這些規則構成了企業如何自我管理、定義其實體（例如客戶、部門、法律合同等）以及內部和世界傳達其價值觀的基礎。換句話說，規則支配著企業的組織方式：康威定律。
商業智能（BI）是人類發光的另一個領域。它涉及收集、分析和呈現業務數據以支持決策。人類擅長識別數據中的趨勢、模式和異常，這對于做出明智的決策以推動增長和創新至關重要。人類可以提出正確的問題，并從復雜的數據集中獲得有意義的見解，從而增強BI在智能流程中的價值。
開發系統以并行計算多個事件，創建和執行規則（稱為復雜事件處理（CEP））是人類智能在智能流程中工作的另一個例子。這種技術使企業能夠分析和響應各種系統中的多個實時事件。
人類智能對于定義控制事件關聯的規則和模式以及確定對特定事件組合的適當響應至關重要。通過利用人類的專業知識和直覺，CEP 系統可以快速識別關鍵事件并采取行動，從而實現更高效、更有效的流程。
人類智能對于駕馭語言和溝通的細微差別、理解文化背景以及使流程適應商業世界也至關重要。
企業可以通過讓利益相關者（如領域專家和跨職能團隊）參與開發過程，有效地將人類智能集成到其業務流程中。這樣，智能流程的設計將深刻理解語言、文化和業務動態的復雜性。他們將更具適應性，能夠應對變化。最終，您的企業將創建流程，這些流程從人類在您的環境中對您的業務的豐富性和復雜性的理解中汲取靈感。
人類的局限性
然而，人類的智能是有局限性的。人們容易受到認知偏見、情緒、壓力和其他可能影響我們決策能力的因素的影響。處理大量數據和識別模式可能非常耗時，并且容易出現人為錯誤。簡而言之，我們微弱的地球大腦無法跟上每天復合的大量信息并高速處理這些數據。
隨著時間的推移，我們還在努力保持應用規則的一致性。如果人類容易犯錯，那么我們如何將邏輯編程到我們的流程中也是如此。人類的偏見、疲勞或情緒可能會導致決策或構建系統和軟件中的錯誤或不一致。這表明，機器智能可能更適合在人類能力的極限下接管。
人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 算法是機器智能背后的力量。這些技術使機器能夠從數據中學習，識別模式，并根據歷史信息做出預測或決策。它擅長快速處理和分析大量數據，識別模式，并一致準確地應用（甚至自動創建）規則。
智能算法可以快速有效地篩選大型數據集，通常可以發現人類觀察者可能不明顯的隱藏模式或關系。它們還可以被編程為應用規則，而不受偏見或情緒的影響，從而做出更一致的決策。
然而，人工智能有局限性。算法有時可能是不透明的，這使得理解其內部工作原理或決策背后的推理具有挑戰性。此外，人工智能系統可能需要幫助來適應偏離其訓練數據模式的新情況或意外情況。但隨著多模式模型的最新進展，這些限制正在減弱。
一切平衡
在智能流程中，平衡人類和機器智能至關重要。組織可以通過結合其獨特的優勢來優化流程并做出更好的決策。人類智能提供了指導和完善 AI 驅動流程所需的背景、理解和直覺，而機器智能有助于提高速度、準確性和可擴展性。
這就是為什么現在是時候檢查您的流程并盡快沿著流程成熟度階梯成熟它們了。你的競爭對手是因為客戶需要它。
AI 就緒、AI 注入和 AI 原生流程
人類仍然是循環的一部分，因為我們專注于機器智能。讓我們定義從 AI 就緒到 AI 注入以及最終 AI 原生流程的進度。我們可以假設人類智能以某種形式存在于每個過程類別中。實現人類和機器智能之間的共生至關重要，而擁抱人工智能成果的這些階段是釋放這種合作的全部潛力的關鍵。
沿著 PML 完善您的流程是在競爭中保持領先地位的戰略舉措，也是對不斷增長的客戶期望的響應。組織通過從 AI 就緒過渡到 AI 注入以及最終的 AI 原生流程來利用人類和機器智能的力量。其結果是更有效和適應性更強的工作流程、更好的決策和更高的客戶滿意度。
讓我們更深入地了解如何開始轉變流程以滿足未來需求。
AI 就緒流程
AI 就緒流程是為整合人工智能而準備的工作流和操作。這些流程在數據質量、流程自動化和基礎設施方面具有堅實的基礎，允許集成人工智能技術。AI 就緒流程的示例包括：
- 客戶支持票證路由。 AI 就緒流程可能涉及簡單的自動化，以根據預定義的規則（例如關鍵字或客戶配置文件）路由傳入的支持票證。人類智能可以根據對票務趨勢的觀察創建和更新預定義的規則，并處理需要同理心和更深入理解的復雜或敏感問題。
- 訂單處理。在人工智能就緒的訂單處理系統中，自動化步驟可能包括數據輸入和驗證，而人類智能則應用于處理異常或差異，確保訂單順利履行。人類可以根據自己的經驗和對客戶需求的理解，提供有關供應商關系、特殊訂單要求或交付偏好的其他見解。
- 客戶支持。 電子郵件過濾和工單分配等基本自動化流程可用于 AI 就緒的客戶支持，但人工代理仍負責理解和解決客戶問題。人類智慧通過利用同理心、積極傾聽和文化理解來發揮作用，以提供個性化和富有同情心的支持。
- 庫存管理。 人工智能就緒的庫存管理可以自動執行日常庫存監控和重新訂購任務，人工監督確保準確保持庫存水平，并解決供應鏈中斷問題。在評估可能影響庫存計劃的市場趨勢、季節性需求或獨特產品要求時，人類智能會發揮作用。
注入 AI 的流程
注入 AI 的流程是通過集成人工智能技術增強的工作流程。通過利用機器學習算法、自然語言處理和其他 AI 功能，這些流程變得更加高效、智能，并且能夠適應不斷變化的條件。它們結合了人類和機器智能的優勢，從而改善了決策、優化了運營和更好的整體性能。示例包括：
- 預測性維護。 注入 AI 的流程使用機器學習算法來分析來自設備的傳感器數據，使組織能夠預測潛在故障并主動安排維護。人類智能在解釋預測算法的結果、確定最合適的維護操作以及提供反饋以提高預測的準確性和相關性方面發揮著作用。
- 營銷活動。 注入人工智能的營銷流程可以利用機器學習算法來預測客戶行為和偏好，使人類營銷人員能夠定制他們的策略和消息傳遞，以實現更有效的個性化活動。人類智慧對于創造性構思、理解文化細微差別以及做出與整體業務目標一致的戰略決策至關重要。
- 人才招聘。 人工智能注入的人才招聘可以涉及自然語言處理和機器學習，以分析候選人簡歷并確定最佳匹配，由人類招聘人員處理面試并做出最終招聘決定。人類智慧對于評估軟技能、文化契合度和長期潛力是必要的，這些在簡歷中可能并不明顯。
AI 原生流程
AI 原生流程是以人工智能為核心組件從頭開始設計的工作流和操作。這些流程優先考慮在決策、優化和執行中使用 AI 技術。AI 原生流程充分利用 AI 的潛力來推動創新、簡化工作流程并提供市場競爭優勢。一些過程包括：
- 欺詐檢測。 金融服務中的 AI 原生流程使用深度學習和強化學習等高級 AI 技術來識別和適應不斷變化的欺詐模式，提供實時預防和風險管理。人類智能可以分析和解釋AI模型的輸出，識別誤報或假陰，并為持續改進提供反饋。對于了解更廣泛的財務環境和實施適當的風險管理策略，人類的專業知識也是必要的。
- 預測性維護。AI 原生預測性維護流程利用先進的機器學習模型來預測設備故障，并以最少的人為干預主動安排維護。但是，人類智能可以評估維護決策的影響，監督安全協議，并根據歷史數據和實踐經驗提供有關潛在改進的見解。
- 情緒分析。在 AI 原生情感分析過程中，自然語言處理和深度學習技術會自動理解和分類各種渠道中的客戶反饋。人類智能可以解釋復雜或模棱兩可的反饋，解決高優先級的問題，并根據同理心和理解指導整體客戶滿意度策略。
- 供應鏈優化。AI 原生供應鏈優化流程利用 AI 分析來自各種來源的大量數據，自動制定決策以實現最佳路線、庫存水平和供應商選擇。人類智能可以為高層戰略提供監督，評估重大中斷的影響，并在管理供應商關系和應對不可預見的挑戰方面帶來豐富的經驗。
無論是 AI 就緒、注入 AI 還是 AI 原生，將人工智能納入組織的流程對于保持競爭力和滿足客戶需求至關重要。但是，要真正釋放人工智能的潛力并創建智能企業，組織必須超越僅僅將其集成到單個流程中。這就是超自動化發揮作用的地方。
通過結合多種先進技術，超自動化使企業能夠自動化整個流程，提高敏捷性、效率和彈性，同時充分利用 AI 的力量。讓我們探討一下超自動化如何將智能流程提升到一個新的水平。
超自動化：智能流程的下一步
超自動化是一個新興概念，它利用多種先進技術來自動化端到端流程，而不是單個任務。超自動化融合了 AI、ML、集成平臺（包括 iPaaS）、API 管理、機器人流程自動化 （RPA）、流程挖掘、智能文檔處理 （IDP） 和智能業務流程管理 （iBPM），使企業變得更加敏捷、高效和有彈性。這一概念建立在智能流程的基礎上，是邁向人工智能原生企業的關鍵一步。
什么是超自動化，它如何幫助企業？
超自動化結合了 AI 和 ML 技術，以創建自適應、自我優化的流程，以超越傳統的自動化技術。這種方法使組織能夠解決現代業務流程的復雜性，自動執行更廣泛的任務，并實現更高的運營效率。
超自動化采用整體方法，結合先進技術來增強決策、預測潛在挑戰，并通過集成人類和機器智能來調整流程。它還允許企業利用人工智能的全部力量，同時保持人類理解的豐富性和復雜性，最終產生更有效和適應性更強的工作流程。
使用超自動化的組織可以通過簡化端到端流程、減少人工勞動以及通過低代碼工具和跨云集成提高生產力，從而看到顯著的改進。它還借助 AI 和 ML 算法提高了準確性，這些算法可以分析數據并進行預測，從而減少錯誤并提高決策質量。
超自動化通過允許實時流程適應不斷變化的市場條件或客戶需求來增強敏捷性。組織還可以節省勞動力成本和運營費用，同時在面對市場波動、技術故障或外部威脅等中斷時實現更大的彈性。
為什么智能流程需要超自動化
超自動化使組織能夠快速適應業務環境的快速變化，在整個企業中擴展自動化工作，并通過 AI 和 ML 技術增強決策能力。超自動化促進了創新，使組織能夠通過簡化流程、釋放資源并最終提供顯著的競爭優勢來改善其產品、服務和客戶體驗。
盡管如此，它也存在潛在的缺點。實施超自動化可能很復雜，需要在技術和培訓方面進行大量投資。過度依賴自動化會減少人類的參與，從而可能降低決策過程中的創造力和批判性思維。當自動化接管重復性任務時，也可能存在與工作轉移有關的擔憂。
企業需要仔細權衡利弊。通過評估您的特定需求、流程和目標，您可以就企業采用超自動化的程度做出明智的決策。
您仍然可以獲得顯著的優勢，而無需擁有完整的超自動化調色板來實施 AI 就緒、注入 AI 或 AI 原生流程。評估您的業務或關鍵任務流程，將它們自動化并使其智能化將大大有助于提高業務競爭力。
盡管如此，如果你有能力——或者換句話說：如果你買不起——擁有超自動化的全部范圍，你將擁有必要的資源來使你的任何流程變得智能、優化和潛在的破壞性。這將使您的組織能夠與在其流程中使用AI的競爭對手競爭，同時與那些不使用AI的競爭對手具有不公平的優勢。
回顧并尋求優化
智能流程通過彌合自動化和優化流程之間的差距，在流程成熟度階梯中發揮著關鍵作用。
企業可以通過利用人類和機器智能的力量來創建更有效、適應性更強且更具彈性的工作流程。人們提供上下文、理解和直覺來完善 AI 驅動的流程，而機器則有助于提高速度、準確性和可擴展性。它們共同幫助組織滿足客戶不斷增長的需求，并在市場上保持競爭力。
隨著企業將人工智能技術整合到其運營中，他們必須戰略性地整合人類智能，以確保其流程保持適應性和有效性。
同時，超自動化是通過自動化端到端流程并利用人工智能、機器學習和其他先進技術來實現智能流程的強大工具。需要考慮潛在的缺點，例如復雜性和工作流失，因此企業必須權衡這些風險與收益，以確定超自動化采用的正確水平。
智能流程是優化流程的關鍵一步。通過結合人類和機器智能并利用超自動化，組織可以創建強大、適應性強且高效的工作流程，從而推動業務成功。
請繼續關注我們系列的下一篇文章，我們將更深入地探討優化的流程，探索其潛在優勢、挑戰和實際應用。
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