2022年超级自动化技术与应用研究报告-中国信通院+华为_58页_2mb

超级自动化技术与应用研究报告（2022年）总结

超级自动化作为机器人流程自动化、流程挖掘、智能业务流程管理等技术的综合集成，是智能流程自动化与集成自动化的延伸。其核心价值在于通过数据驱动实现复杂业务流程的全局优化，广泛应用于财务会计、人力资源、IT运维、政务管理等场景，显著提升业务效率与合规性，降低运营成本。

发展现状与趋势

超级自动化的发展动力源于组织内部破除数据孤岛与外部降本增效需求。技术层面，人工智能、云计算、大数据等技术的融合推动其感知认知能力提升，形成了一套完整的工具平台体系。市场生态逐步成熟，2025年全球超级自动化软件市场规模预计达8600亿美元，年复合增长率123%。产业链由上游技术供应商、中游交付咨询方和下游应用方构成，配套服务持续完善。

关键技术体系

1. 机器人流程自动化（RPA）：承担业务流程执行，通过“云数智”技术实现跨系统互联，但仅适用于规则固定的场景。
2. 智能业务流程管理（iBPMS）：整合AI与流程自动化，实现流程的系统化发现、优化与管理，成为超级自动化的核心支撑。
3. 低代码/无代码平台：以可视化拖拽方式简化开发流程，助力技术与非技术人员高效协同，降低应用门槛。
4. 流程挖掘：通过分析事件日志与人工操作，识别业务堵点并提出改进方案，提升流程透明度与自动化潜力。
5. 人工智能赋能：OCR、NLP等技术实现非结构化数据处理，逻辑推理与知识图谱技术扩展流程决策能力。

应用场景与成效

通用场景：财务自动化减少人工纠错成本，提升票据处理效率；人力资源场景降低重复性劳动，释放员工创新潜能；IT运维通过智能监控实现故障预警，优化系统管理流程。
专用场景：政务领域通过“一网通办”解决数据壁垒问题，提升服务效率；金融行业（银行、证券、保险）实现清算、估值、风险控制等流程的自动化；制造领域优化生产管理与供应链流程；物流行业通过数据自动录入技术提升效率987%；港口业务实现进出闸系统智能化，节省操作时间。

挑战与建议

当前超级自动化面临三大挑战：

1. 技术融合不足：技术研发分散，缺乏统一标准与协同创新机制。
2. 应用门槛较高：需解决数据资源不足、业务流程复杂等初期部署难题。
3. 安全与合规风险：需完善隐私保护体系与安全评估标准，建立全流程风险管理机制。

发展建议包括：

• 加大研发投入：聚焦核心技术，构建全栈式能力体系，推动技术自主可控。
• 深化标准制定：建立技术、交付与运营标准，规范产业生态发展路径。
• 试点示范推广：通过行业标杆案例验证技术可行性，引导企业重构自动化战略。
• 优化治理框架：构建以人、流程、技术为核心的卓越中心（COE），完善人员与流程协同管理机制。

未来超级自动化需在技术创新、标准落地与应用深化中实现可持续发展，助力企业数字化转型与社会智能化升级。