專家介紹：

Todd Liu

IBM大中華區科技事業部業務自動化產品總監。從事金融服務業和工業行業信息化工作20余年，擅長運用科技，幫助企業在差異化領域構建競爭優勢，降本增效;授課風格生動有趣，善于使用客戶真實應用場景進行專業詮釋。

你的一天是如何度過的，不必打卡，不必腳步匆匆，你打開電腦，連上公司財務系統，看到供應商的發票已經處理好，很快就能付款。收到郵件，昨天剛提的出差報銷已經由AI自動審批完成，今天就到賬了。這時HR機器人提醒你，還有幾天年假快到期了，你正打算帶娃去踏青，就讓HR機器人幫助提交了休假申請……

一頓操作行云流水，仿佛世界原本就是這樣。然而，所有這一切的背后，有一個經歷30多年不斷發展和迭代的“名詞”，即今天要談的“自動化”。

業務自動化的前世今生：從OA到BA

OA(Office Automation)出現于上世紀90年代初期，伴隨著Lotus Domino/Notes在中國的政府，金融，大型制造業的應用落地而風靡大江南北。OA系統主要是面向企業內部，基于工作流引擎為核心，其目標是實現無紙化辦公，審批流程的電子化，特別是支撐類流程(請假，出差，報銷等)的電子化，也會包含一些獨立的應用(公文管理，會議，項目管理，用車等)。這一時代雖然使用了自動化一詞，但實際只是工作流的自動路由，并沒有太多的智能和自動化的涵義。

BPM(Business Process Management)大約在2000年左右引入，除了包含支撐類的流程，更加關注自上而下的企業整體業務流程的梳理，以及端到端的流程集成和落地，強調可持續地改進企業的流程。

近年，很多企業都在實施企業數字化轉型。在這一過程中，超級自動化、AI、云計算、5G等創新技術起到了核心驅動作用。但在實施過程中，企業應該下沉到業務邏輯，通過實際業務需求看到痛點所在，更加關注核心業務流程的重塑和工作模式的改進，因此提出了Business Automation的概念。如下圖所示，BA業務自動化作為價值鏈支柱的金線，提供了貫穿整個生態系統的體驗和價值傳遞機制，是企業數字化轉型的黃金支柱，是企業整體生態系統的粘合劑。

這種生態系統思維從在內部建立智能化工作流程開始，覆蓋所有職能孤島，包含自動化、區塊鏈、AI、5G、云和邊緣計算等嵌入式技術，支持實現卓越的成果。同時工作流程還可以深入到生態系統中，推動參與者之間的創新與協作，呈指數級地擴大影響力，將各個生態系統中的客戶、供應商與合作伙伴連接起來，實現大規模重塑。

圖1 業務自動化是企業數字化轉型的支柱

資料來源：IBM business automation市場培訓資料

以典型的供應商支付款為例：首先提取到發票(可能是紙質需要進行數字化轉換)，然后通過RPA+AI對發票進行識別和提取;再按照規則設定，通過AI技術深層次處理將發票有效信息進行校驗、歸類等操作，進行三單匹配;最后機器人將所有發票數據，自動錄入到ERP系統中完成操作。

圖2 端到端的流程 采購到付款

資料來源：IBM business automation市場培訓資料

整個自動化業務流程看似簡單，卻涵蓋了流程建模、流程挖掘、RPA機器人、AI智能平臺、Workflow、數據捕獲等創新技術加持，為企業鑄造數字化勞動力，幫助人類去做一些重復、無意義的數字化業務，這也開創了一種全新的人機協作工作模式。

圖3 通過數字化勞動力，增強人類的能力

資料來源：IBM business automation市場培訓資料

智能的業務自動化可以給企業帶來很多的優勢，主要的業務價值包含了業務重塑創新，智能決策和行動實現工作模式的改變。今天我先重點介紹這根金線的起點：業務重塑創新。

業務重塑 -

用流程挖掘技術給企業照個X光

業務流程重塑和變革是企業數字化轉型的第一步，通過優化運營流程，來引領和規范數字化轉型。主要有兩種模式：第一種有點類似中醫問診。梳理公司的核心業務模型，自上而下構建科學完整、全局視角的的流程架購，橫向貫穿端到端，以支持流程的持續優化。但這種模式的缺點是成本高，周期長，同時需要依賴專家顧問的業務能力。

在此我們介紹一種新的技術——流程挖掘技術，也就是采用自下而上的方式，就好像給企業照了個X光。基于企業現有的系統的日志數據，通過流程挖掘，數字孿生，建模等技術輸入企業業務的全景視圖，快速的定位企業現有的業務問題，暴露不足、低效和可以自動化的流程，使企業能夠最大限度地降低運營成本并增強客戶服務。

仿真模型可用于評估自動化能力，并模擬出實現自動化的優勢，通過分析歷史流程執行數據和桌面行為，幫助決定在何處部署RPA bot、自動化決策、AI模型和其他自動化系統。此外，在執行完流程挖掘后還會自動生成BPM模型，該模型可以為以后的自動化流程執行提供有力支撐。 流程挖掘不是一次性的，而是一個可持續應用的智能工具。例如，CRM、ERP在運行一個月之后又生成了海量數據，業務流程挖掘可繼續挖掘出有價值的業務流程和數據。

圖4 流程挖掘的工作原理

資料來源：IBM business automation市場培訓資料

業務流程挖掘的場景包括了：全局的流程視圖展示，返工率，成本分析，KPI分析，自動化水平分析，實際流程與標準流程的關系，分析違規流程等。

圖5 流程挖掘的示例之一：全景視圖，自動化和繁忙程度

業務流程挖掘負責前期的業務分析，RPA負責自動化業務的執行，決策引擎則負責后期的數據分析與智能決策輸出，形成良性的超級自動化閉環生態，這也充分響應了業務自動化作為企業數字化轉型的“黃金支柱”理念。X光拍好找到癥結了，下一步就是如何利用智能決策和行動進一步優化工作模式，這一點將在另外的文章中單獨分解。

智能自動化的終極想象

在疫情爆發前，智能自動化往往被低估，但現在，隨著企業需要解決員工隊伍混亂、供應鏈挑戰和客戶服務中斷等問題，它的優勢越來越凸顯。最多的是改善客戶體驗;緊隨其后的是效率的提升(降低運營成本)和決策質量的改進;其他優勢包括提高可靠性和降低風險。智能業務自動化已成為轉變整個生態系統中體驗、信息和關系的機制，能夠推動更出色、更迅速的試驗和決策，呈指數級地釋放價值。此外，得益于物聯網、傳感器技術、AI、邊緣訪問甚至量子處理等技術的進步，對工作流程的重塑可從虛擬知識工作者領域擴大到工程和制造領域。

我們對自動化的終極想象是，當人類不再需要去操心繁瑣、耗時的重復性工作，才能真正地釋放最寶貴的想象力和創造力，解決更復雜更難的問題，整個世界運行的方式將因此改變。

原文標題：一根金線，引領企業數字化轉型

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審核編輯：湯梓紅