20220129-中国信通院-云计算_超级自动化技术与应用研究报告（2022年）_56页_8mb

超级自动化技术与应用研究报告总结

核心内容概述

超级自动化是多种技术能力与软件工具的组合，涵盖机器人流程自动化、流程挖掘、智能业务流程管理等，是智能流程自动化和集成自动化的延伸。其作用在于实现海量复杂业务的自动化处理，提升组织业务效率与质量，推动数字化转型。本报告从概念、技术、应用场景及发展建议四个方面对超级自动化进行了系统分析。

主要观点

• 超级自动化是组织和员工实现降本增效、劳动解放的有效工具，其在财务会计、人力管理、系统运维等领域已有广泛应用。
• 超级自动化区别于传统自动化，在于其强调数据驱动、虚拟底座、全流程挖掘和AI赋能，实现了从需求发现到应用实践的全流程自动化。
• 超级自动化技术体系融合RPA、iBPMS、LCAP、PM等关键技术，并依托人工智能、云计算、大数据等支撑技术，形成智能化、一体化的自动化能力。
• 超级自动化市场生态逐步成型，产业链涵盖供应、交付、应用等环节，预计到2025年全球超级自动化软件市场规模将达8600亿美元，年复合增长率12.3%。
• 超级自动化在多个行业已取得显著成效，如政务、金融、制造、物流等，推动行业智能化发展和效率提升。
• 当前超级自动化发展面临多重挑战，包括技术融合不足、应用实践缺乏统一标准、部分用户仍持观望态度等。

关键信息

一、超级自动化发展现状

1. 概念演进与关键特性

   • 超级自动化是多种技术能力与工具的集成，涵盖需求发现、流程挖掘、流程优化等全过程。
   • 与传统自动化相比，其具备数据驱动、虚拟底座、全流程挖掘和AI赋能等特征。

2. 破除内部孤岛，实现降本增效

   • 超级自动化可打通数据、应用、业务三重孤岛，实现全局优化。
   • 通过非侵入式连接，降低系统调整成本，提升流程自动化能力。

3. 应用优势与效能提升

   • 超级自动化在宏观层面推动数字经济与数字社会建设，在微观层面提升业务执行效率和员工创新能力。
   • 通过自动化处理，提高业务合规性，减少人工操作错误。

4. 市场生态与技术热度

   • 超级自动化产业链基本成型，形成上游供应方、中游交付咨询方、下游应用方的结构。
   • 技术研发投入加大，推动技术融合与产品创新。

二、超级自动化关键技术

1. 工具平台融合

   • RPA负责流程执行，iBPMS负责流程分析与管理，LCAP降低技术门槛，PM实现全流程挖掘。
   • 超级自动化通过工具协同实现业务流程的自动化处理。

2. 人工智能加持

   • 人工智能提升超级自动化的感知与认知能力，如计算机视觉、智能语音语义、知识图谱等。
   • AI技术赋能超级自动化，使其具备逻辑推理、情感表达等能力。

3. “云数”技术引领

   • 云计算和大数据为超级自动化提供灵活的资源支持和数据分析能力。
   • 云技术实现开发、部署、运维的便捷化和高效化，大数据提升自动化服务的精度和广度。

三、超级自动化应用场景

1. 通用场景

   • 财务会计：实现票据审核、报表生成、费用报销等全流程自动化。
   • 人力资源：简化招聘、薪酬、社保等流程，提升效率和合规性。
   • IT运维：实现系统巡检、权限管理、监控预警等流程自动化。
   • 运营服务：提升营销、客服、质检等业务的智能化水平。

2. 专用场景

   • 政务：实现政务平台一网通办，提升行政效率。
   • 金融：优化银行、证券、保险等业务流程，提升自动化率和安全性。
   • 制造：实现订单、物料、运维等流程的自动化管理。
   • 物流：实现订单处理、信息录入、系统对接等流程的自动化。
   • 咨询与港口：提升咨询业务效率和港口信息处理能力，降低人力与风险。

四、超级自动化发展建议

1. 价值尚未充分显现

   • 技术研发尚未形成统一趋势，部分用户对超级自动化的价值认知不足。
   • 标准体系尚不完善，存在产业偏航风险。

2. 加大技术研发投入

   • 技术供应方应重点突破核心技术，构建全栈式技术储备。
   • 加强兼容适配能力，支持国产系统与多平台集成。

3. 打造应用试点示范

   • 社会、组织、个人应共同推动超级自动化应用典范建设。
   • 通过试点推广，形成可感知、可评估的实践成果。

4. 深入开展标准制定

   • 构建超级自动化产品与服务评估标准体系，提升行业规范性。
   • 建立安全合规指标量化评估体系，保障数据隐私和系统安全。

5. 完善基础能力建设

   • 组织需明确目标与方向，结合业务需求进行系统规划。
   • 建立企业级超自动化平台，提升治理与运营能力。

6. 系统开展交付与持续运营

   • 项目交付应涵盖需求确认、流程设计、实施管理、交付验收等环节。
   • 持续运营需关注模式更新、监管、评价和优化，确保系统稳定运行。

未来展望

超级自动化正进入快速发展阶段，技术融合不断深化，应用场景持续扩展，市场生态逐步完善。未来，随着AI、云计算、大数据等技术的进一步成熟，超级自动化将加速在各行业落地，成为企业数字化转型的重要支撑。然而，其发展仍需技术突破、标准制定和生态建设的协同推进，以实现全面、高效、安全的自动化应用。