“數(shu)字員工”推(tui)動降本增效,深度賦能經濟社會(hui)數(shu)字化轉型(xing),超自動化將進一步幫助企業進行流程優化、加速決策。
自(zi)Gartner于(yu)2019年提(ti)出“超自(zi)動化”之后(hou)全球范圍(wei)內越(yue)來越(yue)多的企(qi)業開始認可(ke)這種服務形態。國內的廠商也聞風而動,以各自(zi)產(chan)品為(wei)基礎,逐漸向(xiang)上下游延伸,以實現超自(zi)動化。
經過近五年的發展,超自(zi)動化技(ji)術及產(chan)業在(zai)(zai)國內的實際發展情(qing)況如何?在(zai)(zai)大模型等(deng)創新技(ji)術的加(jia)持下哪些能力得到增強?目前行業標準制定情(qing)況如何?
中國信通院人工智能研究中心平臺與工程(cheng)化部副主(zhu)任董(dong)曉飛先生,從行業標準的(de)角度為我們帶(dai)來關于超自動(dong)化(hua)技術與(yu)產業最(zui)新現狀(zhuang)、發展趨(qu)勢的(de)權威解讀!
01
超級自動化產業發展趨勢
各類企業正積極構建(jian)超級自動化(hua)(hua)能(neng)力(li),用于提升自身的自動化(hua)(hua)和(he)智能(neng)化(hua)(hua)程(cheng)度。
超(chao)級自(zi)動化(hua)技術在(zai)產業升(sheng)級的(de)過程中(zhong),逐(zhu)步融合RPA,IPA/JA,PM,iBPM以及數字孿生(sheng)等(deng)新技術(shu)。隨著大模型技術的爆發,AI Agent技(ji)術(shu)(shu)也被納入到超級自動化(hua)(hua)技(ji)術(shu)(shu)的范疇中,這(zhe)使(shi)得超級自動化(hua)(hua)的概念愈發(fa)完善。
據公開資料顯(xian)示(shi),超(chao)級自動(dong)(dong)(dong)化(hua)的(de)市(shi)(shi)場規模逐年(nian)擴大,預(yu)計到(dao)2025年(nian)超(chao)級自動(dong)(dong)(dong)化(hua)的(de)軟件市(shi)(shi)場將達到(dao)8600億(yi)(yi)美(mei)元,復合年(nian)增長率(lv)為(wei)12.3%。到(dao)2026年(nian)底(di),支持超(chao)級自動(dong)(dong)(dong)化(hua)的(de)軟件市(shi)(shi)場將達到(dao)1.054萬億(yi)(yi)美(mei)元,復合年(nian)增長率(lv)將達到(dao)11.9%。超(chao)級自動(dong)(dong)(dong)化(hua)市(shi)(shi)場正呈現蓬(peng)勃發展態(tai)勢。
截至2023年,約54%的大中型企業已完成2種及以上超級自動化細分領域技術部署,2026年底,80%以上的大型組織將嘗試部署超級自動化項目,近五年內(nei),企(qi)業自動化(hua)的機會(hui)將(jiang)井噴式增加,自動化(hua)可(ke)實施的領域場景(jing)將(jiang)飛速擴增。
超級自動(dong)化(hua)技術的發(fa)展是內(nei)外部因素共同推動(dong)的結果(guo),企業(ye)對于超級自動(dong)化(hua)的需(xu)求逐步增大,此外大模(mo)型(xing)等技術還在(zai)不斷融合并增強超級自動(dong)化(hua)能力。
內部因素包括企業(ye)對高效業(ye)務處理、安全系統(tong)運轉工具(ju)、成本控(kong)制和(he)客(ke)戶服務的迫(po)(po)切需求。外(wai)部因素則包括經濟、社會和(he)技術(shu)領(ling)域的廣泛影(ying)響。隨(sui)著人口紅利消失和(he)經濟客(ke)觀條(tiao)件的變化,企業(ye)迫(po)(po)切需要進行(xing)數字化和(he)智能(neng)化改造(zao),以(yi)適應不斷變化的市(shi)場環境。
超級自動(dong)化可以打通數據、應用和業(ye)務(wu)的(de)三重孤島,實(shi)現全局優化。創新驅動(dong)與技術(shu)賦能協同牽引,推(tui)動(dong)了超級自動(dong)化的(de)發(fa)展。
在社會經濟發展(zhan)與企業運營服務方面,超級自動化開始持(chi)續為企業發展(zhan)、社會進步創造(zao)價值。從宏觀層面,依托日(ri)益鞏固的 ICT 產業(ye)基礎,超級自動化產業(ye)崛起,成為數字化產業的領軍技術,并在多個垂直行業的應用過程中提煉實用的行業數字化轉型方法,為更多企業數字化轉型提供方向。
在微(wei)觀層面,超級(ji)自(zi)動化(hua)可以(yi)幫助企業(ye)提升生(sheng)產運營效率,增強(qiang)企業(ye)競(jing)爭力,獲得較高的投資回報(bao)比。
在產業(ye)生態(tai)的構建(jian)方面,超級(ji)自動(dong)化(hua)產業(ye)生態(tai)基(ji)本成型,發展鏈條逐步(bu)清晰(xi)。超級自動化的(de)市(shi)場(chang)生(sheng)態(tai)目前基本成(cheng)型,圍繞著(zhu)超級自動化的(de)產(chan)品、技(ji)術(shu)、解決方(fang)(fang)(fang)案的(de)生(sheng)產(chan)、交付、使用過程,初步(bu)形(xing)成(cheng)了由(you)上游(you)(you)的(de)供(gong)應方(fang)(fang)(fang)、中游(you)(you)的(de)交付和自營方(fang)(fang)(fang)、下游(you)(you)的(de)應用方(fang)(fang)(fang)共同(tong)組成(cheng)的(de)產(chan)業(ye)鏈(lian)。
在應(ying)用場景上,應(ying)用領域(yu)橫向擴展,實施場景縱(zong)向深化(hua)。在(zai)數字化(hua)轉型(xing)全(quan)面(mian)提速的大背景(jing)下(xia),超(chao)級(ji)自(zi)(zi)動化(hua)擁有著豐富的應用場(chang)景(jing)。通用業務場(chang)景(jing)方面(mian),超(chao)級(ji)自(zi)(zi)動化(hua)已經率先在(zai)財務、會計、人力資源、IT運維、運營服務等(deng)方面(mian)落地,并且相(xiang)關(guan)的認(ren)可度、適配(pei)度以及滲透率也在(zai)不斷(duan)提升。
此外超級自動化已經在金融、制造、政務等行業大規模投入使用,并取得了一定的成效。可以看到,超級(ji)自動化正在以點帶(dai)面(mian)的橫向擴展,未來的應(ying)用潛力也是非常巨(ju)大的。
超級自動化技術體系核心要素
超級自動化關鍵技(ji)術(shu)主要包括RPA技(ji)術(shu)、流程挖掘和(he)低代(dai)碼等相關技(ji)術(shu)。大模(mo)型(xing)開始(shi)成為(wei)超級(ji)自動化的(de)技術底座之一(yi),相(xiang)關的(de)應用形態也(ye)在不斷(duan)豐富,包括(kuo)數字員工、AI agent等。
在核(he)心能力方面(mian),超級自動化擁(yong)有流(liu)(liu)程自動化機(ji)會發現、智能流(liu)(liu)程管理、智能流(liu)(liu)程處理和高(gao)級分(fen)析的核(he)心能力。在這些(xie)能力的加持之下,可以完(wan)成多(duo)項(xiang)智能化的任(ren)務(wu),包(bao)括任務的挖掘、需求的識別、流(liu)(liu)程的編排、流(liu)(liu)程的處(chu)理、數(shu)據分析等(deng),確保(bao)了(le)自動(dong)化流(liu)(liu)程的精(jing)準執行。
大模(mo)型的(de)能(neng)力與(yu)超級自動(dong)化(hua)的(de)技術(shu)需(xu)求非(fei)常匹配,同時也使得其逐漸成為超級自動(dong)化(hua)的(de)新型技術(shu)底座。大模(mo)型的(de)核心(xin)能(neng)力包括(kuo)理解、生成、分析(xi)、預測(ce)和交互,涵蓋了(le)語(yu)言、語(yu)音、視覺和多模(mo)態的(de)信息處理。
基于大模型的理解能力,超級自動化的感知能力得到了極大的提升。大模型所具(ju)備(bei)的多模態識別和信(xin)息(xi)抽(chou)取能(neng)力,使得超級自動化(hua)能(neng)夠輕(qing)松理(li)解并(bing)處(chu)理(li)各類(lei)非結構化(hua)數(shu)據和對(dui)象(xiang),包括自然語言、圖像和語音等。將非結構化數據轉化為結構化的形式,方便了后續的處理和相關分析工作。值得一提的(de)(de)是,大模型通過整合知(zhi)識圖(tu)譜、邏輯思(si)維和(he)記(ji)憶推理等外部工具,實現了持續學習和(he)進化的(de)(de)能(neng)力(li),它(ta)不僅能(neng)記(ji)憶和(he)推理,還在不斷學習中提升自(zi)身的(de)(de)性能(neng)和(he)能(neng)力(li),為(wei)相(xiang)關業(ye)務(wu)提供更(geng)智能(neng)、高(gao)效(xiao)的(de)(de)自(zi)動化服務(wu)。
大模型具有強大的生成功能,可以根據需要自動生成文本、語音、代碼、圖像或者視頻,更加便捷高效,基于(yu)大模(mo)型的(de)生成能力,超(chao)級自動化(hua)流(liu)程的(de)創建水平得到了極大提升。基(ji)于大模型的分析能(neng)力,可以持續完善(shan)超級(ji)自動化(hua)的績效(xiao)評(ping)價體系,提(ti)升自動化(hua)的運營成效(xiao)。
大模型擁有卓越的預測能力,借助大模型技術,利(li)用(yong)歷史(shi)數據和實時(shi)信(xin)息可(ke)以提前了解流程的趨勢,預(yu)判執行過(guo)程中(zhong)可(ke)能發(fa)生的風(feng)險,同時大模型還能為超級自動化工具提供更加精準實施的決策知識,確保機器人能夠準確理解并執行人類操作的意圖。
基于大(da)模型的(de)強大(da)交互能力(li),使超級自(zi)動化實現(xian)了(le)與人類(lei)、客戶的(de)高(gao)效協作。借(jie)助大模型的(de)相(xiang)關能力(li),可以(yi)深入理(li)解(jie)場景和業務知識(shi)。通過機器人(ren)知識(shi)問答等功(gong)能,豐富信息交流的(de)方式(shi)(shi),降低超級(ji)自(zi)動化使用的(de)門檻。同時,超級(ji)自(zi)動化還(huan)可以(yi)根據用戶的(de)操(cao)作習慣和偏好提供(gong)個性化的(de)服務體(ti)驗,這種(zhong)更(geng)加(jia)自(zi)然、易用的(de)交互方式(shi)(shi)進一(yi)步推動了企業數字(zi)化轉型的(de)進程。
超級自動化擅長行動、大模型則擅長思考,二者能力交織、互為補充,可以構(gou)建出(chu)手(shou)腦并(bing)用的智慧數字員工,是技術發展的必然趨勢、業務發展的核(he)心需求,為企業(ye)的(de)數字化轉型(xing)提供了全新的(de)解決思(si)路。
RPA是超(chao)級自(zi)動(dong)化的(de)(de)關鍵技術之一,它扮(ban)演著流程(cheng)執行的(de)(de)核心角(jiao)色,為(wei)實現更廣泛的(de)(de)自(zi)動(dong)化提供(gong)了基(ji)礎設施和能力。
RPA具備幾大核心功能,包括開發測試、工作執行、管理監控等方面。在開發測試方面,它可以快速創建機器人模板,構建所需的組件。在(zai)工作執行(xing)方面,它可以自動化處理Web或應用程序的日志。在管理監控方面,可以完成機器人的部署、機器人集群的管理、權限以及資產管理的工作。作為自動化引擎,RPA可以自動執行結構化的業務流程,模擬人類用戶的行為,通過用戶界面與業務系統交互,執行重復性高的任務。
作為信息的(de)橋梁,RPA 可以與(yu)其他自(zi)動化工具及(ji)系統無縫對(dui)接,如ERP系統、CRM系統和(he)其(qi)他專業(ye)軟(ruan)件,成為連接不同技術和(he)平臺的有效工(gong)具。
作為超級自動化另一項關鍵技術,流程(cheng)挖(wa)掘承擔著流程(cheng)洞察和優(you)化的作(zuo)用,為整個自動化策略(lve)的實施提供數據驅動的支持(chi)。流程挖掘基于各類系統平臺、終端產生的日志或相關事件等數據,通過數據挖掘、序列挖掘、BI等相關技術,實現業務流程的可視化,幫助企業更加清晰地了解流程運作的各個環節。
相關(guan)的(de)核心功(gong)能組件(jian)包括流程的(de)發(fa)現、流程一致性、瓶頸及根因分析、流(liu)程模擬(ni)、流(liu)程監控等,可以為企業(ye)(ye)提(ti)供全面深入的(de)流(liu)程洞(dong)察。此外,流(liu)程挖掘還(huan)可以協(xie)同(tong)RPA、AI等和大模型(xing)相關的(de)技術,處(chu)理更加復雜的(de)業(ye)(ye)務決策。
任務挖掘的發展前景十分廣闊,基于任(ren)務挖掘(jue)可以幫助企(qi)業(ye)發掘(jue)具有高價值自(zi)動(dong)化潛力的任(ren)務,輔助超級自(zi)動(dong)化流(liu)(liu)程的開(kai)發,提高自(zi)動(dong)化流(liu)(liu)程的構建和(he)運(yun)行效率。
具(ju)體作(zuo)用如下:
1、任務挖掘為(wei)超級自動化提供了(le)詳盡的數據支撐(cheng)。通過收集分析用戶執行任務(wu)的(de)數據,揭示(shi)流程中(zhong)的(de)瓶頸、錯誤和(he)冗余環節,為自動化改造提供明確的(de)方向和(he)目(mu)標。
2、任務挖掘有助于識別自動(dong)化潛力。通(tong)過深入(ru)分(fen)析員工手動執行的任(ren)務(wu),任(ren)務(wu)挖掘能夠(gou)發現那些適合(he)自(zi)動化的任(ren)務(wu),進而(er)為超級自(zi)動化提(ti)供具體的自(zi)動化候(hou)選對象。
3、任務挖掘還能夠為超級自動化的實施提供優(you)化建(jian)議。通過對任務流程的(de)深入理(li)解,任務挖掘可(ke)以(yi)提(ti)出針(zhen)對性的(de)優(you)化措(cuo)施,如(ru)簡化流程、合并步驟、消(xiao)除冗余操作等,從而提(ti)升自動化的(de)效果和效率。
隨(sui)著數字化轉(zhuan)型的(de)深入推進,任(ren)務挖掘將在企業(ye)自(zi)動化和(he)智能化轉(zhuan)型中發揮越來(lai)越重要(yao)的(de)作(zuo)用(yong),為企業(ye)帶(dai)來(lai)更多的(de)價值和(he)競爭優勢。
低代(dai)碼的(de)(de)(de)應(ying)用(yong)平臺變革了整個開(kai)發應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)方(fang)式,它的(de)(de)(de)顯著優勢主(zhu)要體(ti)現在(zai)幾個方(fang)面:首先,低代(dai)碼擁有(you)全(quan)站的(de)(de)(de)端到端可(ke)視化能力,只(zhi)需(xu)要簡單的(de)(de)(de)點選、拖(tuo)拽或相關配(pei)置,就可(ke)以完成應(ying)用(yong)程序(xu)的(de)(de)(de)開(kai)發,讓開(kai)發過程變得(de)更加通(tong)俗易懂。
其(qi)次,低代碼具備全生命(ming)周期的(de)管理能力,從設計到開(kai)發、測試、部署,每個環節都得到系統性的(de)監控(kong),確保(bao)開(kai)發流(liu)程的(de)順暢性。
再者,低代(dai)碼的(de)擴展能(neng)力(li)相(xiang)對(dui)來說比較(jiao)強大,通(tong)過新(xin)建或導入功能(neng)組(zu)件,能(neng)夠快速(su)開(kai)發的(de)能(neng)力(li)。此外低代(dai)碼還擁(yong)有(you)高效的(de)復(fu)用(yong)能(neng)力(li),已開(kai)發的(de)功能(neng)組(zu)件或機(ji)器人可以(yi)隨時遷移到新(xin)的(de)需(xu)求(qiu)和業務當中(zhong),快速(su)重組(zu)并滿足已有(you)的(de)或將要執行的(de)新(xin)業務需(xu)求(qiu)。
在應(ying)用層面,數字(zi)員(yuan)工和(he)AI agent是(shi)(shi)超(chao)級自(zi)動化兩種重要的(de)(de)應(ying)用形式。數字(zi)員(yuan)工具備傳統人類知(zhi)識工作者(zhe)的(de)(de)能力(li)(li),是(shi)(shi)企業現在人力(li)(li)資(zi)源(yuan)、智(zhi)力(li)(li)資(zi)源(yuan)的(de)(de)全新組成要素,也是(shi)(shi)超(chao)級自(zi)動化發揮(hui)能力(li)(li)的(de)(de)重要載體(ti)。
相(xiang)較于數字員工,AI agent具(ju)有更強(qiang)的獨(du)立思考和規劃(hua)能力,已(yi)經成為推(tui)動(dong)企業自動(dong)化和智能化轉(zhuan)型的關鍵力量。無(wu)論是數字員工(gong)還是AI agent,它們都在以(yi)自(zi)己的(de)方(fang)式推動著超級(ji)自(zi)動化的(de)發展(zhan),為企業創造新的(de)價值。

中國信通院超級自動化標準制定
超級自動化技術相對復雜,應用多樣,目前還缺少相關的標準和評價方法,其成效和核心價值得不到充分釋放,因此需要制定相關標準予以指導。未(wei)來(lai),需要主(zhu)管(guan)部門(men)、技(ji)術(shu)供應(ying)方、產(chan)品應(ying)用方、產(chan)業服(fu)務方四方共同(tong)維護超(chao)級自(zi)動化產(chan)業生態。
超級自動化的標準體系應包括大模型(xing)、RPA、流(liu)程挖(wa)掘、智能體(Ai Agent)、數字(zi)員工、企業智能化成熟度、大模型(xing)應(ying)用成熟度等方面的標準體系。圍繞這些領域,中國信通院持續開展標準制定、評估測試和產業研究方面的工作。
中國信通院(yuan)從(cong)2020年開始聯合(he)包括藝(yi)賽(sai)旗(qi)在內的80余家單位、200多位專家共同(tong)進行RPA相關標準制定工作,圍繞RPA的技術、應用、運(yun)營等要素,構建(jian)了(le)立體化的標準體系,全面覆(fu)蓋RPA服務(wu)的全生命周期。
目前,RPA系統和(he)工具的行業標(biao)準已經正式發布,這也(ye)是國內第一部專注(zhu)于RPA產品(pin)能力(li)評價的行業標(biao)準,專業的RPA標(biao)準體(ti)系,為各行業RPA公(gong)司和(he)專業人員指(zhi)引了方向。
此(ci)外,在大模型(xing)標(biao)準體(ti)系方面,從(cong) 2021 年起,中國信(xin)息通信(xin)研究院(yuan)一直在進行緊密的(de)跟蹤研究。已(yi)經形(xing)成了(le)一個比較完備的(de)大(da)模(mo)型標準體系(xi),這套體系(xi)能夠全面(mian)評估大(da)模(mo)型在開發應(ying)用,安全可信以(yi)及應(ying)用成熟度(du)等方面(mian)的(de)能力(li)。
目前中國信息通信研(yan)究(jiu)院正在(zai)制定超級自動(dong)化的(de)標(biao)準,包括(kuo)藝(yi)賽旗在(zai)內的(de)百余位行業(ye)專(zhuan)家(jia)也參與了這項工作。現在(zai),這個標(biao)準已(yi)經(jing)初步(bu)完(wan)成,預計將(jiang)在(zai)近(jin)期發(fa)布。
藝(yi)賽旗(qi)與中(zhong)國信通院一直保持(chi)著緊密的合作(zuo)關系。2020年9月(yue),中(zhong)國信通院聯合十余家核心單位(wei)在北京正(zheng)式成立了RPA產業推(tui)進方陣,簡稱“RUIDA”。藝(yi)賽旗(qi)憑借(jie)國內RPA行業領航者地位(wei)當選為(wei)副理事長(chang)單位(wei),積極參與推(tui)進RPA標(biao)準研究(jiu)和(he)制定工作(zuo)。
2022年,藝賽旗旗下的(de)超自動化系列產(chan)品(pin),機器人流程(cheng)(cheng)自動化iS-RPA、機器人流程(cheng)(cheng)挖掘iS-RPM在中(zhong)(zhong)國信(xin)通院(yuan)組(zu)織(zhi)的(de)系統和工具標準(zhun)評測(ce)中(zhong)(zhong)順利通過了評測(ce),藝賽旗成(cheng)為唯一(yi)一(yi)家(jia)同時完成(cheng)中(zhong)(zhong)國信(xin)通院(yuan)RPA及流程(cheng)(cheng)挖掘產(chan)品(pin)能力全能力域(yu)認證的(de)廠商。
藝賽旗(qi)積極進行產(chan)學(xue)研合(he)作,全面(mian)分析技術、政策、市場等多維度因素對產(chan)業(ye)的影響,與大家共同探(tan)索國(guo)內(nei)超自動化(hua)高(gao)質量發展之(zhi)路(lu)。