国内数字化进程仍然处于发展早期阶段（虽然这个早期实际上已经发展了几十年），其中自动化领域显然处于更加混乱的时代，无论是RPA、BPM、流程编排和挖掘还是IPAAS，这些新技术与产品的诞生，都将在未来十年内引发新的效率革命。

伴随着这些新技术与产品的出现，重新定义了自动化范畴，也进一步模糊了边界，比如近年来有许多自动化产品厂商跨越自身产品类型收购了其它类型的自动化产品，这也导致自动化产品之间的边界与类型也在进一步交叉。

所以现在很多企业在自动化需求愈发强烈的情况下，仍然不清楚目前自动化领域中的不同类型产品之间有哪些区别，也不太了解应该如何更加高效的进行企业自动化。

工业革命改变了经济，改善了生活，那么自动化革命将带来类似的生产力飞跃，改良我们的工作方式。本文希望通过深入分析一些主要的自动化类型产品，并结合我们的成熟度模型，尝试给大家输出一些信息，帮助到大家。

现在企业自动化在市场内主要类型划分

在2021年底一份自动化调研报告中，提出了当下最受企业欢迎的自动化产品类型，本文将围绕这些受企业欢迎的主流类型展开讨论。这份调查将主流自动化产品与技术分为机器人流程自动化（RPA）、业务流程管理（BPM）、流程监控、编码和过程挖掘。

当然，数环通作为一站式企业级应用集成与自动化平台，此次我们也将把数环通所属类型（IPAAS）加入讨论。

在本文中，我们将讨论每一种自动化类型产品与技术，在什么情况下使用什么类型的自动化产品与技术，为什么使用，以及它们的优劣势，并最终形成一些企业自动化发展中的一些建议与结论。

换句话说，企业并不会只为他们的自动化需求选择一类产品。今天我们发现接触到的绝大多数公司都将不同类型的自动化产品集合拼接在一起，以实现他们的目标。在这种趋势下，业内人士试图以各种方式命名这个拼接策略，比如“超自动化”或“OneOffice自动化”。

但企业在发展自动化过程中，正越来越了解这种拼凑起来的自动化解决方案所带来的挑战。具有讽刺意味的是，每一类自动化产品都承诺打破数据孤岛，实现高效业务协同。然而，实际上这种拼凑下来的自动化方案产生了新的孤岛：

认识到这些拼凑方案带来的新挑战，先进的企业正在转向一种全新的类型——端到端自动化，不再通过拼凑解决。

在《企业自动化的新推动》中，摩根士丹利的研究很好地解释了这一趋势：“企业正在优先考虑目前市场环境的抵御能力，这推动了对终端自动化的需求，下一阶段的准备工作将会更加全面——而且它正在刺激一个自动化软件的新时代到来。为了实现转型，曾经被孤立的一系列技术即将出现与一种新的基础设施软件类别相结合，以创建端到端企业自动化平台”。

作者继续解释说：“为不断增长的自动化产品组合争论不休，应对不断增长的自动化应用和服务组合是一项挑战。客户越来越感兴趣的是，要在应用程序之中实现提效，并通过将其工具整合到一两个供应商之间来降本 ” 。

接下来，我们将看看自动化市场中每个主要类型的情况，并将它们与摩根士丹利提出的端到端自动化观点进行比较。

PS：值得一提的是，这些类型中有一些有，而另一些没有的一个核心能力：低代码/无代码（LCNC），这是端到端自动化的一个基本要素。它允许自动化由整个企业的人来创建，而不是被限制在由一小群软件专家处理的一小部分业务流程中。

当下主流自动化类型分析

业务流程管理（BPM）

起源：业务流程再造（Business Process Reengineering，简称BPR），这个概念首次出现于《哈佛商业评论》第10期。

历史：30年以上

别名：业务流程管理（BPM）、智能业务流程管理系统（iBPMs）、业务流程自动化（BPA）、业务流程外包（BPO）、业务规则管理系统（BRMS）

价值：复杂事件的持续执行，实时事件的处理，提高现有流程的效率，降低运营成本，简化系统和任务，增加利润率。

建议：业务流程管理（BPM）与其说是一个类型，不如说是一个包含上面所有缩写的学科，并且经常被用作几个软件类型的通用术语。一家公司可以选择各种方式管理他们的业务流程——他们可以将其外包给第三方（BPO），就像薪资结算、人力资源或呼叫中心经常发生的业务那样。他们可以使用流程映射工具可视化地绘制流程，也可以利用业务事件，连接系统，并使用ibpm、BRMS或BPA定义基于规则的自动化软件。

BPM平台的诞生是为了帮助组织更好地理解他们的流程，并设计策略和战术以实现改进。另一方面，业务规则管理系统(BRMs)用于管理复杂的业务规则。这些系统利用业务分析师和其他专家创建的规则集，而这些规则集控制和规定业务操作和功能的状态。

虽然BPA平台被设计为自动化业务流程，但定制和自动化工作流的相同功能被内置到特定功能的应用程序中。这些应用程序专注于简化业务功能或部门内的特定流程。CRM和ERP系统就是这类应用程序中很好的例子。

使用BPM可以实现的效果是如此显著，但在显著之前还需要很长一段时间来调整、优化与运行，一般来说都需要一组专家、开发人员等来一起完成对主要流程的彻底重构。虽然BPM供应商对其市场增长前景感到乐观，但该领域的很大一部分服务提供商和顾问已经开始将精力集中在机器人流程自动化(RPA)上，在过去几年中，RPA已经提供了更快的效果。

它如何适应端到端自动化：BPM工具用于真正关键任务流程的解决方案，这些流程需要训练有素的专家帮助保持运行。虽然BPM可以取得非常好的效果，但不幸的是，随着越来越多的企业转向其他类型的自动化，它被抛在了后面。

机器人流程自动化（RPA）

起源：软件测试自动化、“屏”抓取和宏：一种技术通过图形用户界面(GUI)记录一系列动作并重复播放来自动化手动任务的技术

历史：40年以上

别名（其他名称和缩写）：机器人、流程自动化、机器人桌面自动化（RDA）、任务自动化

价值：纯粹的效率；节省人工工作时间；“更好、更快、更便宜”是他们的口号

建议：RPA是一种模拟人类行为的预置工具。RPA可以采取有人参与的自动化的形式，必须由启动流程的人员触发，也可以采取无人参与的自动化的形式。2021年是机器人流程自动化（RPA）的重要一年。轰动的IPO、并购，为2022年发展打下了坚实的基础。根据IDC的数据，RPA的市场增长预计将从2020年的17亿美元扩大到2025年的90亿美元。

尽管有这些变化，但有迹象表明RPA这一自动化类型下正在发生一些奇怪的事情。例如，风险投资公司的CIO指数报告称，RPA是公司希望在2023年减少投入的顶级技术之一。从令人不安的数据来看，该软件并没有达到其转型宣传的效果。弗雷斯特报告称，RPA市场的增长最快将在2023年趋于平缓。IDC报告称，整体企业自动化市场潜力为400亿美元，而RPA预计的90亿美元与之相比则有些相形见绌。

RPA在缺少API的系统或无法上云的非结构化数据等场景下的应用最为成功。当RPA被要求实现一个端到端自动化需求时，它会陷入困境。

它如何适应端到端自动化：虽然RPA可以用来完成机械、重复的工作，但企业最终更希望能实现企业全范围内的端到端自动化，而不是机器人流程自动化，原因如下：

• 它不能很好地扩展：RPA机器人基于Ul界面即成，随着部署的任务越来越多，它们也会变得越来越脆弱。维护需要大量的投入，即使RPA厂商已经绑定了APl、OCR、Al或过程挖掘功能，也会带来另一层维护。“急需维护”的自动化阻碍了部署和可伸缩性的步伐。

• 在整个企业范围内进行治理是很困难的：企业层面的成功需要稳固的治理，但RPA平台本质上是在与组织范围的治理对抗(包括IT和业务)。机器人提供了快速高效的巨大优势，但随着机器人数量的增加，IT驱动的治理和安全最佳实践变得越来越难以实现。

• 它可能会变成技术和经济债务：RPA最适合用于需要快速完成重复性且机械化工作流的自动化。伴随着机器人数量的增多，维护需求也会增长。本质上，机器人大军需要另一支机器人来进行管理。虽然机器人应该减轻人类的负担，但人类最终还是需要减轻机器人带来的负担。

值得注意的是，尽管RPA经常被归为“低代码”软件，但它并不属于“易于使用”的类型。除了体现上面提到的治理问题之外，该技术仍然需要专家来构建和维护自动化，因此通常不会被业务线组织广泛采用。

流程映射

起源：流程图，这是由弗兰克吉尔布雷斯在1921首次解释给美国机械工程师协会

历史：100年以上

别名（其他名称和缩写）：流程图，过程映射，过程监控

价值：纯粹的效率；节省手工工作的时间；“更好，更快，更便宜”是他们的口号

建议：在过去的100多年里，流程图经历了相当大的变化。从在绘图表上手工绘制，到使用昂贵的预置软件创建，再到今天，它们在浏览器中的拖放界面中绘制出来。流程图是一种典型的方式，可以直观地布局流程，并与他人分享对企业运作方式的理解。

流程映射与BPM密切相关。在20世纪80年代和90年代，企业会聘请昂贵的顾问，进行采访和研究，并提供流程说明图，说明公司正在做的事情，以及公司应该如何做。然后公司将尝试实施该建议，并取得不同程度的成功。

今天，分析人员仍然以各种方式依赖流程图，现在许多软件供应商已经添加了将流程图连接到数据的能力，并通过密切关注关键的里程碑来监视流程。许多企业已经开始使用基于真实数据的人工智能自动创建流程图表示的过程，这导致了过去几年过程挖掘平台的爆炸式增长。

它与自动化有何关系：这个类型不能与企业自动化直接挂钩，因为随着如此多自动化技术的出现，今天大多数企业都没有转向流程映射工具来改造他们的业务。然而，这是一个与自动化关联的类型，许多企业仍然会购买。

流程挖掘

起源：威尔·范德·阿尔斯特，“流程挖掘的教父”，独自花了数年时间在该领域进行研究，但20年后，它已经发展成为一个主要的产品类型

历史：20年以上

别名（其他名称和缩写）：流程图，过程映射，过程监控

价值：一个客观的、数据驱动的公司经营流程 ，并着眼于改进。

建议：IBM对流程挖掘的定义是恰当的：“流程挖掘应用数据科学来发现、验证和改进工作流。通过结合数据挖掘和过程分析，企业和组织可以从其信息系统中挖掘日志数据，以了解其流程的性能，揭示瓶颈和其他改进方向。流程挖掘利用数据驱动的方法进行流程优化，允许管理人员在现有流程的资源分配决策中保持客观。”

流程挖掘技术是强大的，同时它还与自动化密切相关，因为一旦流程挖掘工具暴露了企业经营流程的问题，就会促使领导者重新思考这些流程该如何优化。事实上，这个类型下的一些头部厂商已经收购了集成和自动化供应商，一旦需要改进的问题暴露出来，就可以立即满足客户的需求。

它如何与端到端自动化相结合：如果对现有企业业务流程的改造是业务升级的关键部分，那么流程挖掘和企业自动化技术可以携手合作。然而，该技术对企业的影响是以牺牲企业的其他业务成果为代价，将目标锁定在效率上：创新、增长和新领域机会都被无视掉了。希望在企业中利用端到端自动化的公司要保持流程挖掘技术的平衡，确保不会过于相信它，以至于最后只专注于降本增效，而牺牲了其他一切。

集成和业务流程

起源：中间件。这个领域最初的玩家是Teknekron信息总线，其次是Tibco。

历史：20年以上

别名（其他名称和缩写）：集成平台即服务(iPaaS)、提取、转换和加载(ETL和ELT)、数据管道

价值：通常被称为“管道”，IPAAS专门专注于确保数据在跨组织、跨部门、跨系统之间流通以及自动化，通常是通过API实现。

建议：IPAAS通过API集成多个应用程序，使它们可以在端到端过程中协同工作。这些系统使数据能够实时地从一个系统移动到另一个系统。这些管道非常适合连接分析引擎和数据存储。集成依赖于数据，通常是不同类型的数据。在许多情况下，这些数据并不在同一个地方，这个时候就需要IPAAS来跨系统获取数据，以支持自动化流程和策略。

ELT/ETL是一个密切相关的类型，它自动化了提取数据、转换数据并将其加载到另一个系统的过程。这种转换可能包括基于规则重新格式化或清理数据。ETL和ELT之间唯一的区别是数据转换的顺序不同。在ETL中，数据在加载到新系统之前进行转换。在ELT中，数据在加载到新系统后进行转换。传统的ETL工具在本地硬件上运行，但更现代的基于云的ETL工具也可用。

它如何与端到端自动化相结合：IPAAS是一个重要的自动化领域类型，因为它构成了企业端到端自动化的基础。然而，传统的集成平台很难进入这个新领域。与BPM一样，集成平台也受到技术复杂性的拖累，这需要拥有经验丰富和资深头衔的专家来确保它们保持运行。编码、开发和长时间的等待是传统集成产生的额外结果。随着越来越多的市场迁移到企业自动化，传统集成平台必须更加努力才能跟上步伐。

自动化成熟度模型

随着自动化领域的高速发展，在今后的许多情况下，企业成功的关键将取决于该组织自动化战略的成熟程度，基于这个判断，我们提出了自动化成熟度模型。这样大家可以更好的了解当前自动化流程有多成熟，还需要怎么改进。

我们的自动化成熟度模型有7个阶段：

0：第一个阶段实际上根本不是一个阶段。在这个阶段，企业依靠人类来执行所有的工作，而根本没有自动化。

1：自动化成熟度模型的第一个真正阶段是单个单调乏味的任务被自动化。这可以像在excel电子表格中记录的宏或RPA Bot一样简单。

2：第二阶段是任务连接到工作流或特定于业务功能的自动化。

3：自动化成熟度模型的第三个阶段是将多个特定于功能的工作流组合到应用程序更复杂的流程中。一个很好的例子是CRM应用程序，它围绕客户管理和销售展开自动化流程。

4：自动化的第四个阶段是创建跨越多个应用程序和系统的工作流和流程，并交付端到端流程。

在成熟度模型的这个阶段，管理端到端流程可能会变得非常复杂。具有垂直场景价值的应用程序没有在其价值以外提供自动化的能力。在这个阶段，企业通常会采取集成策略，将应用程序即成在一起，或者转移到BPA平台，再或者两者结合。企业可以利用本地应用程序集成将两个应用程序紧密绑定在一起，BPA平台可以使企业能够从零开始构建流程。

5：成熟度模型的第五个阶段利用人工智能和ML来进行更有效的决策。通过将如此多的功能、数据和进程集成在一起，不仅可以将复杂的进程连接起来，而且还可以访问大量的数据。跨组织访问实时数据的预测模型可以为决策提供更好的支持。利用跨CRM系统、会计系统和实现系统的自动化流程的智能定价只是一个例子。

6：第六阶段更理论化，但建立在增加整合和智能的概念上。在这一阶段，大多数决策都是自主做出的，很少有人为干预。有了这种水平的自动化成熟度，人类只涉及参与最复杂的决策或特殊的情况，并能够在他们现有的工作流中快速决策。从本质上讲，我们设想了一个环境，在这个环境中，复杂的决策会呈现给决策者，在可视化界面中拥有准确的数据。在这种认知自动化的水平上，系统也可以做到当有流程出现错误或者崩溃的时候，学会自我管理和自我修复。

为企业的明天打好基础

数据集成是企业端到端自动化解决方案的核心，通过专注于集成跨应用程序共享数据和流程，将集成和自动化结合起来，在工作自动化中利用每个不同系统的集体能力。

今天，任何流程的人员、数据和流程这三个组件都紧密地集成到刚需使用的应用程序中。

明天，每个数据集、流程和用户体验界面都将可以通过api单独访问，以创建动态的端到端流程。

一个应用程序中的用户界面将访问另一个应用程序中的进程和第三个应用程序中的数据。例如，获客网站创建的数据可以由CRM处理，然后营销人员和报告可以发送给他们最常用的办公协同软件中的销售人员。这种方法的关键是一个可靠的IPAAS，它可以在每个应用程序中协调这些步骤。这些体验将从一个单一的平台上创建和管理，用户不会看到其背后的复杂性。

企业将变得更加高效。