在疫情爆发之前，许多企业依靠精益管理方法来提高成本效率、生产力和客户满意度，主要是在实体运营中。如今，很大一部分市场份额和利润率来自数字渠道，因此需要新的运营模式才能取得成功。有远见的管理团队正在探索如何将现有流程数字化、优化工作流程并了解整个组织的新业务价值。
2024 年全球智能过程自动化市场规模估计为 171.9 亿美元，预计到 2032 年将达到约 513.4 亿美元，2023 年至 2032 年预测期内的复合年增长率 (CAGR) 为 14.6%。
智能过程自动化市场规模
[来源：Precedence 研究]
智能流程自动化 (IPA) 利用超自动化、预测分析算法和认知技术等先进技术与您组织的当前流程相集成。这种集成可消除重复任务和瓶颈，实现高效的数字化转型，从而提升现代客户体验。
采用智能流程自动化不仅是一种趋势，而且是业务领域的必要发展。随着组织面临越来越大的压力，需要提供更快、更准确的结果，IPA 提供了迎面满足这些需求的工具。通过自动执行重复性任务，IPA 释放了宝贵的人力资源，使其专注于战略性的高价值工作。这种转变提高了生产力，并在公司内部培养了创新和持续改进的文化。此外，在 IPA 系统中使用人工智能和机器学习可确保流程不断优化，适应新的挑战和机遇。
什么是智能流程自动化？
智能流程自动化 (IPA) 利用先进技术来增强组织的数字体验。IPA 使用人工智能(AI)、自然语言处理 (NLP) 和其他智能工具来分析非结构化数据，以协助决策并实现端到端流程的自动化。这可以提高业务流程集成的价值。
IPA 在医疗保健领域的实际应用案例是，医疗服务提供商使用 AI 和机器学习算法来生成主动洞察。这些洞察支持诊断和治疗决策，从而提高医院的运营效率。
IPA 将流水线概念（将任务分解为重复步骤）应用于数字业务流程。它通过减少人工干预和利用智能软件机器人、机器人和聊天机器人弥补工作流程自动化方面的差距来简化自动化。这种转变使企业能够创建现代化的运营模式，促进创新并为利益相关者和客户带来更大的利益。
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智能自动化如何工作？
智能自动化是一个复杂的系统，它将人工智能 (AI) 的认知能力与自动化的运营效率相结合，以增强和优化复杂的业务流程。它通过在人、系统和数据管理解决方案之间建立无缝连接，涵盖整个自动化生命周期，包括发现、实施和增强。
通过利用计算机视觉、自然语言处理 (NLP)、机器学习(ML) 和生成式 AI等先进的 AI 技术，智能自动化可以自动化涉及非结构化数据或复杂信息源的流程以及没有预定工作流程自动化的流程。
全球智能流程自动化支出
[来源：IDC]
将 AI 工具与机器人流程自动化 (RPA) 集成，可使系统有效地执行任务和流程步骤。AI 自动化技术可确定适当的操作，分析流程输出以提供见解，并指导 RPA 执行后续操作。此外，它们还促进持续的反馈和学习过程，以随着时间的推移增强和优化运营。
智能自动化建立了反馈循环机制，不断完善和革新运营。对于寻求提高业务流程集成效率和创新的公司来说，智能自动化是不可或缺的工具。
智能流程自动化与机器人流程自动化
虽然智能流程自动化 (IPA) 和机器人流程自动化 (RPA) 经常被视为可互换的术语，但它们是不同的概念。RPA 通常是指用于自动执行简单、基于规则、重复性任务的工具、应用程序或脚本，这些任务通常需要大量人工。例如，使用 RPA 工具自动从各种应用程序收集电话号码。
然而，RPA 的局限性在于其基于规则的性质，这使得它在面对诸如表单更新或用户输入错误数据等变化时缺乏灵活性。在这种情况下，RPA 工具可能难以成功完成任务。
相反，当 RPA 本身不够用时，
IPA 就会发挥作用。通过利用人工智能功能，IPA 系统可以处理涉及多种技术和复杂性的更复杂的流程。IPA 超越了基于规则的自动化，结合了 AI 技术来有效满足动态和不断发展的业务流程集成需求。
除了 AI 功能外，智能流程自动化 (IPA) 还能够适应不断变化的业务需求并处理异常情况。这种适应性使 IPA 能够应对非标准场景和不断发展的流程，使其成为寻求灵活高效自动化解决方案的组织的宝贵工具。
此外，IPA 通过集成自然语言处理 (NLP)、机器学习 (ML) 和认知自动化等尖端技术，将其范围扩展到传统 RPA 之外。这些功能使 IPA 能够理解非结构化数据、理解人类语言并从模式和反馈中学习，使其能够处理超出传统 RPA 范围的多样化复杂任务。
最终，虽然 RPA 在自动化重复任务方面仍然非常有效，但 IPA 通过利用人工智能和自适应能力来处理复杂、动态和不断发展的业务流程，将自动化提升到一个新的水平。
智能自动化流程的 3 个组成部分
智能自动化由三种基本的认知技术组成，这些技术的整合形成了推动业务和技术变革的综合解决方案。
人工智能 (AI) 是智能自动化的主要组成部分。组织可以建立知识库，并根据通过使用机器学习和复杂算法分析结构化和非结构化数据而获得的见解生成预测。这可以作为智能自动化的决策引擎。
第二个组成部分是业务流程管理 (BPM)，即业务工作流自动化。BPM 促进工作流自动化，增强业务流程集成的灵活性和一致性。在各个行业中，BPM 被广泛用于优化流程并提升互动和参与度。
智能自动化的第三个基本要素是机器人流程自动化 (RPA)，其中包括使用软件机器人或机器人执行后台任务，例如提取数据和填写表格。当与具有人工智能的数据系统集成时，RPA 可以有效利用 AI 自动化洞察力来处理更复杂的任务和场景。
这些组件的融合产生了一种变革性的解决方案，可简化流程，简化工作流程，并最终增强整体客户体验。
这类数据在决策可能对个人生活产生重大影响的环境中尤其重要，例如贷款、招聘和医疗保健。追索数据的重要性源于其在培养对数字系统 手机号码列表 的信任方面的作用。随着人工智能和机器学习越来越多地融入日常决策过程，这些技术的不透明性带来了相当大的挑战。
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智能自动化流程的未来
智能自动化 (IA) 的未来也为员工技能提升和 智能门锁如何工作？深入探究该技术 再培训提供了机会。随着自动化改变工作角色和职责，员工可以培养技能和能力以满足新兴需求。这一转型阶段使组织能够投资培训计划，让员工掌握在逐步自动化的环境中取得成功所需的知识和技能。
此外，智能自动化的战略实施可以导致组织生产力和创新的重大范式转变。IA 可以通过简化流程并使员工专注于更高价值的计划来培养员工队伍中持续改进和创造力的文化。
展望未来，IA 的持续发展有望通过整合认知自动化、预测分析和增强决策能力等先进技术，彻底改变业务运营。这些技术的融合将为效率、敏捷性 电话列表论坛 和以客户为中心的理念开辟新天地，推动各个行业的下一波数字化转型。
智能过程自动化技术
智能过程自动化技术
1）机器人流程自动化（RPA）
IPA 的核心是机器人流程自动化。RPA 可自动执行常规和重复任务，使部门能够专注于更具战略性的活动。通过处理数据输入和报告生成等任务，RPA 可以减少错误并提高效率。
2）流程挖掘
流程挖掘在诊断和改进业务流程方面发挥着至关重要的作用。通过分析数据，它可以发现效率低下的问题并提出改进建议。这可以简化工作流程并提高跨部门决策的准确性。
3）计算机视觉
光学字符识别 (OCR) 等技术属于计算机视觉。OCR 扫描文档并将其转换为可编辑文本，使集成和管理来自各种来源的数据更加容易。对于处理大量文书工作的部门来说，此功能至关重要。
4）机器学习
机器学习分析结构化的历史数据同步，以识别模式并预测未来结果。通过将算法应用于数据同步，机器学习可帮助部门预测趋势并做出明智的决策，从而增强整体商业智能。
5）人工智能（AI）
人工智能通过模仿和超越人类智能，将数据分析提升到一个新的水平。它从事件中学习并不断改进其分析，提供推动战略规划和运营效率的深刻见解。
6）自然语言处理（NLP）
自然语言处理使系统能够理解和操纵人类语言。这项技术对于处理大量基于文本的数据同步的部门（例如客户服务和法律部门）至关重要。NLP 使这些部门能够从书面和口头语言中提取有价值的见解，从而增强数据集成和利用率。
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智能流程自动化的好处
智能流程自动化的好处
快速的数字化转型凸显了企业优先考虑数字化的紧迫性。这一转变旨在缩短业务处理时间并提高投资回报率。在这种情况下，组织必须展示业务弹性、实时客户满意度和一致的质量输出，才能成功实现数字化转型。智能流程自动化 (IPA) 为在这一领域取得成功的公司带来的好处将继续增长。这些好处包括：
1）提高运营效率
智能流程自动化解决方案通过自动化手动、耗时的后台任务，显著提高员工和运营效率。此自动化解决方案让员工能够专注于高价值任务，从而提高生产力和效率。
2）节省成本和工作流程现代化
IPA 通过现代化遗留系统和简化工作流程来节省成本。通过开发更高效的业务流程，公司可以降低运营成本并提高投资回报率。
3）提高生产力和协作
借助 IPA，员工可以创建独特的解决方案，以弥补运营差距并促进团队协作。这提高了生产力，因为团队可以更有效地工作，利用自动化流程来实现更好的结果。
4）业务连续性和创新
智能自动化解决方案通过让公司与新技术保持一致来确保业务连续性，这些新技术会随着时间的推移增加巨大的业务价值。随着新工作方法的出现，这种持续的技术一致性会激发创新并提高员工敬业度。
5）客户满意度和市场领导地位
IPA 使企业能够满足不断变化的客户需求，提高客户满意度和忠诚度。企业可以通过创建现代化和弹性的运营模式、确保可持续性以及在快速变化期间引领行业创新来预测和预测变化。自动化业务流程还有助于创建引人注目的数字客户旅程地图，从而进一步提升客户体验。
