超自动化策略：结合 AI、RPA 和流程挖掘

Gartner 在 2019 年创造了“超级自动化”一词来描述一种严格的、业务驱动的方法，用于快速识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程。到 2026 年，超级自动化已经从一个流行词发展成为一个成熟的战略框架——运营最复杂的组织正在使用该框架来同时转变其成本结构、质量概况和竞争敏捷性。

关键的见解是，超级自动化不仅仅是部署多种自动化技术。它将自动化发现、设计、执行和优化集成为连贯的、持续改进的能力。正确实现这种集成的组织正在实现复合自动化回报——每个自动化流程都释放了能力，从而实现更多自动化，从而形成良性循环。

要点

超级自动化将 RPA、AI 代理、流程挖掘、低代码和智能文档处理集成到统一策略中

领先组织通过超级自动化程序实现 40-60% 事务工作的自动化

流程挖掘是一种发现引擎，可以系统地而不是临时地识别自动化机会

卓越中心 (CoE) 模型是使超自动化规模化的组织结构

投资回报率复合：每一次自动化成功都会为下一次自动化提供资金，并且自动化能力可以重新部署到更高价值的活动

技术集成是困难的部分 - 选择协同工作的互补工具比选择单独的“最佳”工具更重要

变更管理始终是超级自动化项目成功与否的限制因素

项目开始时的衡量框架设计决定了投资回报率是否可以得到证明和持续

超级自动化的实际含义

超级自动化不是一项单一技术，而是系统地应用于整个企业流程自动化的技术和实践的组合。关键部件：

流程挖掘：分析来自企业系统的事件日志数据，以发现、可视化和测量实际流程执行情况。识别自动化候选人并衡量自动化对流程性能的影响。

机器人流程自动化 (RPA)：通过编写用户界面交互或 API 调用脚本，自动执行结构化、基于规则的大容量流程。最适合具有稳定输入的明确定义的流程。

人工智能和机器学习：提供将自动化扩展到结构化流程之外的认知功能 - 自然语言理解、文档智能、预测决策、异常处理。

智能文档处理 (IDP)：结合 OCR、NLP 和 ML，从非结构化文档（发票、表格、合同、电子邮件）中提取、分类和验证数据。

低代码/无代码开发：无需传统编程即可快速开发自动化工作流程、应用程序和集成。

业务流程管理 (BPM)：提供工作流编排层，协调端到端流程中的自动化和人工活动。

API 和集成平台 (iPaaS)：连接应用程序和数据源，提供自动化所依赖的集成基础设施。

超自动化框架将这些组件集成到系统功能中，而不是孤立的点解决方案。

流程挖掘基金会

流程挖掘是将超自动化从临时自动化工作转变为系统程序的学科。如果没有流程挖掘，组织就会将他们认为自己所做的事情自动化；通过流程挖掘，他们将实际所做的事情自动化。

流程挖掘的工作原理

流程挖掘从企业系统（ERP、CRM、ERP、BPM 平台）中提取事件日志数据，并使用这些数据来重建实际的流程执行。每个带有时间戳、案例 ID 和活动名称的事件都会构成一个流程图，其中显示：

每个流程执行中活动的实际顺序（不是预期的顺序）
每个执行路径的频率
每个步骤和每个变体的持续时间
返工循环和偏差的频率和性质
瓶颈和延误的根本原因

挖掘过程揭示了什么

组织第一次看到记录的流程和实际流程之间的典型差距是令人震惊的。一个被认为有 5 个变体的过程实际上有 47 个变体。由于没有记录的等待步骤，据信需要 3 天的流程平均需要 12 天。被认为 90% 干净的流程在特定异常类型上的返工率为 35%。

这些发现直接为自动化策略提供信息：

大容量、低变异流程：优秀的 RPA 候选者 - 该流程稳定且定义良好，足以实现基于规则的自动化。

高异常率流程：人工智能代理候选者 - 异常频率意味着基于规则的自动化将不断失败；需要认知能力。

瓶颈流程：通常存在集成或移交差距 - iPaaS 和 API 自动化可以消除系统之间的等待。

返工密集型流程：质量和输入验证自动化可以消除返工原因。

领先的流程挖掘平台

Celonis：具有深度 SAP 集成和流程卓越平台（将流程挖掘与自动化推荐和执行相结合）的市场领导者。宝马、西门子、德国电信和数百家其他公司都在使用。

UiPath Process Mining：与 UiPath 的自动化平台集成，提供无缝的发现到自动化工作流程。对于已经使用 UiPath 进行 RPA 的组织来说特别有效。

Microsoft Process Advisor：内置于 Power Automate 中 - Microsoft 365 组织可以访问。复杂程度低于 Celonis，但对现有 Microsoft 客户而言额外成本为零。

SAP Signavio：SAP 的流程挖掘产品，具有深度 SAP 流程集成，是 SAP 更广泛的业务技术平台的一部分。

IBM Process Mining：企业级流程挖掘，具有强大的 AI 支持的变体分析。

设计超级自动化堆栈

整合挑战

超级自动化中最大的实际挑战是让不同的自动化工具有效地协同工作。使用 Celonis 进行流程挖掘、UiPath 进行 RPA、Azure OpenAI 进行 AI、Automation Anywhere 进行一些旧版机器人以及 Power Automate 进行公民自动化的组织面临着复杂的集成挑战。

选择具有本机集成功能的工具可显着降低这种复杂性：

UiPath Platform：端到端套件，涵盖流程挖掘、RPA、AI（文档理解、通信挖掘）、低代码 (StudioX) 和编排。集成度最高的单一供应商超自动化套件。

使用 Automation 360 实现无处不在的自动化：具有文档自动化功能的云原生 RPA、用于智能文档处理的 IQ Bot 以及用于分析的 Bot Insight。

ServiceNow：具有内置人工智能、文档智能以及与 RPA 工具集成的工作流程编排平台。对于 ITSM 和 HR 用例尤其强大。

SAP 业务技术平台：SAP 为以 SAP 为中心的组织提供的超自动化基础 — 统一平台中的流程挖掘、RPA（SAP 构建流程自动化）、AI 服务和集成服务。

超自动化参考架构

精心设计的超自动化架构具有以下层次：

第 1 层 — 流程智能：流程挖掘和任务挖掘不断发现和衡量流程。自动化机会识别是系统性的，而不是临时性的。绩效仪表板衡量自动化投资回报率并发现新机会。

第 2 层 — 集成基础：API 管理、数据集成和事件流连接企业应用程序。这是结缔组织，没有它，自动化就是单点解决方案。没有 API 的系统需要适配器（RPA 或屏幕抓取）作为过渡措施。

第 3 层 — 自动化执行：用于结构化、基于规则的执行的 RPA 机器人。用于非结构化输入和异常处理的人工智能代理。用于文档处理的 IDP。用于业务用户配置的自动化的低代码工作流程。

第 4 层 — 编排：BPM 或工作流编排管理端到端流程 — 协调自动化步骤、将异常路由给人工处理程序、管理长期运行流程的状态。

第 5 层 — 监控和治理：自动化性能监控、机器人健康管理、AI 模型监控、审计日志记录和合规性控制。

卓越自动化中心

持续产生最佳超自动化成果的组织结构是自动化卓越中心 (CoE)——一个负责构建、管理和扩展自动化项目的专门团队。

CoE 结构和角色

CoE 主管：高级技术主管，负责自动化计划的战略、预算和业务成果。位于 IT 和业务运营的交叉点。

自动化架构师：设计自动化架构、定义技术标准、指导复杂自动化开发的高级技术人员。

流程分析师/流程挖掘者：流程发现、文档记录和优化方面的专家。业务流程理解和自动化能力之间的桥梁。

RPA 开发人员：构建和维护 RPA 机器人的技术人员。 RPA 开发是一种不同于传统软件开发的专业技能。

AI/ML 工程师：数据科学家和 ML 工程师构建和维护 AI 模型，以实现智能文档处理、决策自动化和代理功能。

业务自动化领导：嵌入业务部门的代表，他们深入了解业务流程，能够识别自动化机会、支持实施并推动采用。

变革管理主管：专门的变革管理专业知识至关重要——劳动力影响、沟通和采用管理始终是规模化项目和停滞项目之间的区别。

CoE 治理模型

CoE 提供集中式标准和功能，同时支持分散式自动化开发：

集中化：架构标准、技术决策、安全性和合规性控制、共享基础设施、企业范围的自动化目录和培训计划。

去中心化：业务部门自动化开发人员（具有 CoE 认证）、部门特定的自动化工作流程、业务用户开发的低代码自动化（在 CoE 治理范围内）。

联邦交付模型：业务单元内嵌自动化能力； CoE 提供监督、复杂的开发支持和治理。该模型比完全集中式交付的扩展性更好。

智能文档处理

智能文档处理 (IDP) 值得特别关注，因为非结构化文档是业务流程自动化中最常见的瓶颈。

当文档非结构化或可变时，传统 RPA 就会失败——新供应商以不熟悉的格式发出的采购订单会破坏为先前供应商的格式配置的机器人。 IDP 通过人工智能驱动的文档理解解决了这个问题。

IDP 能力

文档分类：识别文档的类型（发票、采购订单、合同、表格），无论格式如何。

关键数据提取：提取特定字段（发票编号、日期、行项目、金额、供应商名称），无论布局如何。

表格提取：从具有不同结构的文档中解析表格数据。

手写识别：处理手写表格和注释文档。

多页文档处理：处理跨多个页面且布局不同的文档。

验证和置信度评分：标记置信度较低的提取以供人工审核。

IDP 对自动化率的影响

IDP 极大地提高了文档密集型流程的自动化率。处理来自 200 个供应商的发票的 AP 自动化程序仅使用 RPA 就可以实现 30% 的直通处理（供应商发票与预期格式匹配的 30%）。借助 IDP，直通式处理可能会达到 75-85%，IDP 可以处理各种格式并路由低置信度提取以供人工审核。

领先的 IDP 平台：UiPath Document Understanding、Automation Anywhere IQ Bot、ABBYY Vantage、AWS Textract with ML、Azure Form Recognizer、Google Document AI。

构建业务案例

超自动化项目的投资回报率框架

级别 1 — 流程效率：自动化前后的每笔交易成本。 FTE 等效减少。减少处理时间。错误率改善。

第 2 级 — 业务成果：对自动化流程下游业务指标的影响 — 库存周转率（来自自动需求预测）、收集周期时间（来自自动 AR）、雇用时间（来自自动招聘）。

第 3 级 — 战略价值：由于自动化而成为可能的业务能力 — 在不成比例增加成本的情况下实现更大规模的运营，以较低的运营开销进入新市场，在无需人员配备的情况下应对数量激增。

复合效应：早期的自动化计划可以节省资金，为进一步的自动化投资提供资金。在第 1 年实现每周 100 小时工作自动化的计划释放了加速第 2 年自动化开发的能力，从而在第 3 年释放了更多能力。投资回报率不是线性的 - 它是复合的。

投资要求

现实的超级自动化项目投资：

第 1 年（基础）：50 万至 200 万美元，包括：流程挖掘许可证、RPA 平台、AI/IDP 功能、CoE 团队（5-10 个 FTE）、基础设施和第一个自动化用例。

第 2 年（规模）：100 万美元至 300 万美元，包括：随着自动化规模的扩大许可层级、额外的 CoE 容量、业务部门嵌入式开发人员、高级 AI 功能。

第 3 年+（优化）：随着自动化投资组合产生大量节省资金，为项目自身的扩张提供资金，投资趋于稳定。

拥有成熟超自动化项目的《财富 500 强》公司报告称，项目投资的自动化投资回报率为 200-400%，通常在 18-24 个月内即可收回投资。

变革管理：真正的挑战

超自动化程序失败的最常见原因不是技术，而是变更管理。自动化取代了任务、改变了角色，并需要新的技能。忽视这些影响的组织始终无法扩展其项目。

变革管理需要什么

劳动力影响规划：在部署自动化之前，分析哪些角色受到影响以及被取代的产能会发生什么情况。在部署自动化之前，必须设计重新部署规划、再培训计划和自然损耗管理。

沟通透明度：在没有直接告知的情况下发现自动化是为其角色规划的员工会变得不信任和抵制。透明的沟通——包括对劳动力影响的诚实讨论——比掩盖真相的企业信息更能建立信任。

技能开发：自动化程序创建了新的角色（自动化操作员、异常处理程序、流程分析师），这些角色需要与自动化角色不同的技能。对再培训的投资既是一种保留策略，也是一种实际需要。

管理层参与：将自动化视为对其团队人员构成威胁的中层管理人员将悄悄破坏他们表面上支持的计划。让管理者参与自动化计划——包括他们的团队参与自动化开发，认可他们团队的贡献——将潜在的对手转化为拥护者。

认可和庆祝：公开认可自动化项目的成功，庆祝自动化里程碑，并表彰那些通过流程知识实现自动化的团队，建立了维持长期项目的文化支持。

常见问题

超级自动化和数字化转型之间有什么区别？

数字化转型是一个广泛且通常定义不明确的术语，它描述了使用数字技术从根本上改变企业的运营方式。超级自动化是数字化转型中的一种特定运营能力——使用技术组合实现业务和 IT 流程的系统自动化。数字化转型可能包括超自动化，但它也包括与流程自动化不同的客户体验转型、新业务模式和数据驱动的决策。

在选择自动化工具之前我们是否应该从流程挖掘开始？

是的，理想情况下。流程挖掘提供了有关哪些流程具有最高自动化机会的客观数据——按数量、成本、异常率和瓶颈影响。在了解流程之前先选择工具通常会导致为不是最高价值目标的流程部署自动化，或选择不适合实际流程特征的工具。如果流程挖掘投资最初不可行，结构化流程分析（研讨会、利益相关者访谈、交易量数据）是一种成本较低的替代方案，但仍然比临时自动化选择提供更好的定位。

从超级自动化程序中看到投资回报率需要多长时间？

首次自动化部署应在部署后 3-6 个月内显示出可衡量的投资回报率。对于结构良好的项目，项目级投资回报率（总节省超过总项目投资）通常出现在第 12 至 24 个月。需要更长时间才能显示投资回报率的项目通常会遇到范围蔓延（自动化低价值流程）、治理差距（维护成本超过节省的成本）或变更管理失败（未采用自动化）的问题。在开发开始之前为每个自动化用例定义具体的、可衡量的投资回报率目标是维持责任的最有效方法。

我们如何确定首先要自动化的流程的优先级？

优先级矩阵维度：数量（高数量=每次自动化影响更大）、任务持续时间（长而耗时的任务=每次自动化节省更多成本）、错误率（高错误率=质量改进机会）、战略优先级（对业务增长或客户体验至关重要的流程）和实施复杂性（较低的复杂性=更快的价值实现时间）。首先自动化大容量、中等复杂度的流程，以快速展示价值并建立组织信心。当自动化能力得到验证并且团队经验更加丰富时，复杂的高价值流程就会出现。

超自动化的正确组织结构是什么——集中式还是分散式？

联合模型——用于治理、标准和复杂自动化的集中 CoE，以及业务部门的去中心化能力——始终优于纯中心化和纯去中心化模型。随着需求的增长，完全集中的 CoE 成为瓶颈；完全去中心化的项目会失去质量和治理。联合模型提供集中的质量控制和战略方向，同时实现业务部门的邻近性和所有权，从而推动高采用率。随着业务部门发展更多的能力并且需要更少的 CoE 支持，中央能力与分散能力的比率会随着时间的推移而变化。

后续步骤

超级自动化是一种战略框架，可将自动化从降低成本项目转变为复合竞争优势。如今构建系统自动化能力的组织正在创建真正难以复制的运营结构。

ECOSIRE 的完整服务组合包括 ERP、AI 和集成功能，构成超自动化的运营基础。我们的团队在设计与 ERP 系统集成的自动化架构、将 AI 功能连接到业务流程以及提供企业自动化程序所需的治理基础设施方面拥有丰富的经验。

联系我们的自动化策略团队讨论您的超级自动化路线图并从流程挖掘评估开始。

Hyperautomation Strategy: Combining AI, RPA, and Process Mining