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

超级自动化是机器人流程自动化（RPA）、流程挖掘（PM）、智能业务流程管理套件（iBPMS）等技术能力与软件工具的融合，是智能流程自动化、集成自动化等概念的延伸。它通过数据驱动和虚拟底座实现对复杂业务场景的全面自动化处理，已在财务会计、人力管理、系统运维等场景广泛应用，成为组织数字化转型的重要工具。

主要观点

1. 技术融合：超级自动化融合RPA、iBPMS、PM、低代码平台（LCAP）、人工智能（AI）、云原生、大数据等技术，形成更加智能、一体化的自动化能力。
2. 应用广泛：超级自动化已渗透至通用场景（如财务、人力、IT运维）和专用场景（如金融、政务、制造），有效提升业务效率和合规性。
3. 效能显著：通过自动化减少人工干预，提高流程处理速度和准确性，降低成本，释放员工创造力。
4. 生态初成：超级自动化产业链逐步完善，涵盖上游供应方、中游交付咨询方、下游应用方，形成完整的市场格局。
5. 发展建议：需加大技术研发投入、系统推广应用实践、深入开展标准制定，以推动超级自动化健康发展。

关键信息

一、超级自动化发展现状

1. 概念演进：超级自动化概念逐渐明晰，与传统自动化在要素、技术、应用上形成显著区别。
2. 破除孤岛：通过工具平台融合，打通数据、应用、业务三重孤岛，实现全局优化。
3. 应用优势：提升业务效率、降低成本、增强合规性、优化用户体验，推动组织和员工向高价值工作转型。
4. 市场生态：产业链初步形成，Gartner预测到2025年全球超级自动化市场将达8600亿美元，年复合增长率12.3%。

二、超级自动化关键技术

1. 工具平台融合：
   • RPA：负责流程执行，连接多个系统，实现跨平台自动化。
   • iBPMS：智能业务流程管理系统，用于流程分析、优化和管理。
   • LCAP：低代码应用平台，降低开发门槛，提升开发效率。
   • PM：流程挖掘技术，全面分析流程状态，识别优化点。
2. 人工智能加持：
   • 提升感知能力，实现多模态信息融合。
   • 增强认知能力，实现逻辑推理、知识抽取等。
   • 构建智能交互机制，提升人机协作效率。
3. “云数”引领：
   • 云计算提供灵活部署和资源管理，支持超级自动化发展。
   • 大数据提升服务精度、速度和广度，支撑数据驱动决策。

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、报销审批等自动化，提升效率，减少错误。
   • 人力资源：优化招聘、薪酬、社保等流程，提高业务流转效率。
   • IT运维：实现系统巡检、监控预警、权限管理等自动化，提升运维效率。
   • 运营服务：支持营销、客服、质检等业务智能化，提升客户体验。
2. 专用场景：
   • 政务：提升政务处理效率，实现一网通办、一网统管。
   • 金融：银行、证券、保险等场景实现流程自动化，降低人工操作风险。
   • 制造：提升订单处理、物料管理、运维保障等流程效率。
   • 物流：实现物流信息自动采集和处理，提升效率，减少人工负担。
   • 咨询：助力企业进行供应商背调，提升评估效率。
   • 港口：实现进出闸系统信息自动填报，提高效率与准确性。

四、发展建议

1. 价值挖掘：
   • 技术研发需协同推进，避免各自为阵。
   • 应用实践需系统规划，提升组织对超级自动化价值的认可。
2. 技术投入：
   • 重点突破核心技术，形成全栈式技术储备。
   • 提升兼容适配能力，保障在不同系统和环境中的稳定运行。
3. 标准建设：
   • 制定相关标准体系，规范产品和服务评估。
   • 构建安全合规评估体系，提升产品安全性。
4. 试点推广：
   • 打造应用试点示范，推广最佳实践。
   • 推动多方协作，提升行业接受度和用户信任度。
5. 治理能力：
   • 建立企业级卓越中心（COE），统筹管理人、流程和技术。
   • 完善平台治理策略，保障自动化项目的稳定实施和持续运营。

结论

超级自动化正处于快速发展阶段，技术融合不断加深，应用场景持续拓展，市场生态日趋完善。其在提升组织效率、优化流程管理、增强数据安全等方面展现出显著优势。未来，需加强技术研发、推动标准化建设、开展试点应用，以实现超级自动化在更多行业的深度应用和持续创新。