Gartner：超越RPA构建你的超级自动化技术组合米乐M6 M6米乐

　　米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐米乐M6 M6米乐随着组织对RPA的应用深入，希望获得更高的商业收益、扩大自动化应用场景、提升自动化能力边界，因此，Gartner提出了超级自动化（Hyperautomation）的技术概念。

　　超级自动化是以RPA为技术底座，融合了低代码开发、iPaaS、流程挖掘、任务挖掘、IDP等智能创新技术，为用户提供从自动化流程分析、流程编排、流程监控等一站式自动化解决方案。本文将详细介绍超级自动化的技术组合和创建超级自动化能力图。

　　没有单一的流程自动化技术可以提供，在整个组织中实现超级自动化所需的所有功能。虽然一些平台可能提供跨越一个或多个领域的功能，例如任务自动化、流程自动化或编排，但其他平台或工具可能提供专门的功能，来解决基础用例或专注于超级自动化的一个领域。

　　要构建超级自动化技术组合，软件工程领导者必须优先考虑每个超级自动化计划所需的功能。然后，评估最符合这些需求的产品和技术特性。通常超级自动化由RPA、iPaaS、LCAP、BPA、DMS、IDP、流程挖掘/任务挖掘、内容服务平台、聊天机器人/语音交互代理/对话式人工智能平台等组成。

　　RPA（机器人流程自动化）：在现有 API 不可用时自动执行例行的、短期运行的数字任务。节省时间是重中之重。

　　流程挖掘/任务挖掘：流程挖掘，从应用程序随时可用的事件日志中提取数据。任务挖掘，从低级事件数据（从 UI 日志或通过工作站上的计算机视觉捕获）推断有用的信息。从而创建流程文档和自动生成仿真模型，发现、监控和设计可以自动化的工作流程。

　　IDP（智能文档处理）：当现有的自动化软件平台无法处理非结构化和非标准化的文档时，IDP可以提供帮助。IDP还提供生成合同和电子邮件等文档的功能。

　　LCAP（低代码应用平台）：编排具有客户前端（Web 表单、移动应用程序）和数据可视化应用程序开发的工作流，以提升开发效率。通过低代码实现公民开发是重中之重。

　　BPA（业务流程自动化）以前也叫iBPMS (智能业务流程管理套件)：用于编排RPA 机器人、聊天机器人、API、物联网 (IoT) 设备和其他企业和低代码应用程序的业务流程。建模业务流程和优化流程。

　　DMS（决策管理套件）：当现有的 LCAP、iPaaS、RPA 和 iBPMS/ BPA工具无法支持组织复杂的决策规则、计算和业务策略管理时，DMS可提供涉及复杂规则的复杂分析和决策建模。

　　iPaaS (集成平台即服务):通过 API自动执行SaaS或基于云的应用程序、本地端点和其他系统之间的短期运行流程。UI抓取对于用户需求来说有时会太脆弱。执行数据量过大时， iPaaS 是一个更好的选择。

　　聊天机器人/语音交互代理/对话式人工智能平台：需要通过启用对话式 UI（例如聊天机器人和语音交互代理）来推动自然语言交互，从而帮助用户执行重复的业务。补充现有的自动化平台以使用语音、文本和多模式渠道，如电话、浏览器、电子邮件或消息传递应用程序。

　　软件工程领导者必须从供应商主导的战术方法转变为使他们的技术组合与业务成果驱动的自动化功能保持一致。超级自动化能力映射应从检查组织、其关键目标和实现这些目标的战略的业务框架开始。能力映射规划阶段通常分几个阶段完成，例如：

　　在初始战略、规划和发现阶段之后，软件工程领导者应遵循三个步骤来执行技术选择：

　　调整超级自动化计划的所有关键成果。每个计划都应该有可衡量的指标。软件工程领导者应避免使用仅与成本或效率相关的传统指标的常见陷阱，而应使指标与所需的业务目标保持一致。

　　根据对收入增长、成本优化或风险管理的贡献等结果衡量效率、功效和敏捷性收益，从而确定自动化用例的优先级：

　　收入——收入的主要驱动因素是什么？用户可以专注于改进流程、自动化任务、增加客户参与度或引入新服务。

　　成本——你将如何优化成本？用户可以通过自动化任务和重新设计流程来提高效率，从而降低错误成本并加快流程。

　　风险——你的合规风险是什么？通过重新设计和自动化低效流程，可以将不合规的风险降至最低。

　　每种自动化技术都具有独特的功能，可以满足不同的自动化需求。因此，用户必须确定自动化用例需要哪些功能。技术能力是可以映射到超级自动化的三个类别中的每个类别下的多个用例的关键要素，主要功能包括：UI集成（屏幕抓取）、API自动化、决策自动化、发现/建模/分析、文档自动化和提取、对话能力等。

　　UI集成：提供核心集成功能以通过 UI 抓取实现自动化，通常是在后台系统涉及遗留大型机、自定义应用程序和 ERP 系统时（因为这些系统通常难以通过传统方法集成）。

　　发现/建模/分析：根据分析重新设计和优化业务流程。在粒度级别分析流程以识别流程效率低下并发现自动化机会。评估“偏移”业务流程。由于消费者行为的变化、监管变化、大流行病和其他外部因素，曾经最佳的流程可能不再是最佳。

　　文档自动化和提取：以可靠的准确性提取、分类和索引非结构化数据。使用自动化文档组合和增强分析，将数据转化为知识工作者可以轻松使用的内容。借助机器学习 (ML) 模型整合和标准化内容元数据。