未来企业的智能流程：融合人力与机器智能的智慧升级
● 什么是智能流程，以及它们如何应用于业务
● 人类和非人类智能在自动化流程中的应用
● 有关超自动化及其如何实现 AI 原生业务的更多详细信息
随着组织朝着人工智能的雄心发展和创新，他们必须优先考虑智能流程以保持竞争力和效率。随着流程成熟度阶梯 （PML） 的进展，如本系列的第一篇博客中所述，本文将探讨智能流程，并研究应用于业务流程的人类和机器智能元素。
我们将研究如何将规则、条件逻辑和超自动化的概念编织到数字工作流程和自动化流程中。这将为我们系列的下一步奠定基础，我们将专注于优化流程。
智能流程中的人与机器
区分人类智能和机器智能至关重要。两者都有其优点和局限性，认识到这些差异对于有效地将智能嵌入流程至关重要。
人类智能是许多智能过程的基础。它基于我们天生的认知能力，如批判性思维、解决问题、模式识别和情商。人类智能擅长定义规则、做出判断并根据经验和直觉产生洞察力。当然，这也延续到工作中。
人类闪耀的地方
一个特别相关的方面是创建人为定义的规则。这些基于对业务领域及其要求的深刻理解，并作为流程执行的指导框架。明确的指导方针和期望使企业能够确保整个工作流程的一致性、准确性和合规性。
这些规则构成了企业如何自我管理、定义其实体（例如客户、部门、法律合同等）以及内部和世界传达其价值观的基础。换句话说，规则支配着企业的组织方式：康威定律。
商业智能（BI）是人类发光的另一个领域。它涉及收集、分析和呈现业务数据以支持决策。人类擅长识别数据中的趋势、模式和异常，这对于做出明智的决策以推动增长和创新至关重要。人类可以提出正确的问题，并从复杂的数据集中获得有意义的见解，从而增强BI在智能流程中的价值。
开发系统以并行计算多个事件，创建和执行规则（称为复杂事件处理（CEP））是人类智能在智能流程中工作的另一个例子。这种技术使企业能够分析和响应各种系统中的多个实时事件。
人类智能对于定义控制事件关联的规则和模式以及确定对特定事件组合的适当响应至关重要。通过利用人类的专业知识和直觉，CEP 系统可以快速识别关键事件并采取行动，从而实现更高效、更有效的流程。
人类智能对于驾驭语言和沟通的细微差别、理解文化背景以及使流程适应商业世界也至关重要。
企业可以通过让利益相关者（如领域专家和跨职能团队）参与开发过程，有效地将人类智能集成到其业务流程中。这样，智能流程的设计将深刻理解语言、文化和业务动态的复杂性。他们将更具适应性，能够应对变化。最终，您的企业将创建流程，这些流程从人类在您的环境中对您的业务的丰富性和复杂性的理解中汲取灵感。
人类的局限性
然而，人类的智能是有局限性的。人们容易受到认知偏见、情绪、压力和其他可能影响我们决策能力的因素的影响。处理大量数据和识别模式可能非常耗时，并且容易出现人为错误。简而言之，我们微弱的地球大脑无法跟上每天复合的大量信息并高速处理这些数据。
随着时间的推移，我们还在努力保持应用规则的一致性。如果人类容易犯错，那么我们如何将逻辑编程到我们的流程中也是如此。人类的偏见、疲劳或情绪可能会导致决策或构建系统和软件中的错误或不一致。这表明，机器智能可能更适合在人类能力的极限下接管。
人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 算法是机器智能背后的力量。这些技术使机器能够从数据中学习，识别模式，并根据历史信息做出预测或决策。它擅长快速处理和分析大量数据，识别模式，并一致准确地应用（甚至自动创建）规则。
智能算法可以快速有效地筛选大型数据集，通常可以发现人类观察者可能不明显的隐藏模式或关系。它们还可以被编程为应用规则，而不受偏见或情绪的影响，从而做出更一致的决策。
然而，人工智能有局限性。算法有时可能是不透明的，这使得理解其内部工作原理或决策背后的推理具有挑战性。此外，人工智能系统可能需要帮助来适应偏离其训练数据模式的新情况或意外情况。但随着多模式模型的最新进展，这些限制正在减弱。
一切平衡
在智能流程中，平衡人类和机器智能至关重要。组织可以通过结合其独特的优势来优化流程并做出更好的决策。人类智能提供了指导和完善 AI 驱动流程所需的背景、理解和直觉，而机器智能有助于提高速度、准确性和可扩展性。
这就是为什么现在是时候检查您的流程并尽快沿着流程成熟度阶梯成熟它们了。你的竞争对手是因为客户需要它。
AI 就绪、AI 注入和 AI 原生流程
人类仍然是循环的一部分，因为我们专注于机器智能。让我们定义从 AI 就绪到 AI 注入以及最终 AI 原生流程的进度。我们可以假设人类智能以某种形式存在于每个过程类别中。实现人类和机器智能之间的共生至关重要，而拥抱人工智能成果的这些阶段是释放这种合作的全部潜力的关键。
沿着 PML 完善您的流程是在竞争中保持领先地位的战略举措，也是对不断增长的客户期望的响应。组织通过从 AI 就绪过渡到 AI 注入以及最终的 AI 原生流程来利用人类和机器智能的力量。其结果是更有效和适应性更强的工作流程、更好的决策和更高的客户满意度。
让我们更深入地了解如何开始转变流程以满足未来需求。
AI 就绪流程
AI 就绪流程是为整合人工智能而准备的工作流和操作。这些流程在数据质量、流程自动化和基础设施方面具有坚实的基础，允许集成人工智能技术。AI 就绪流程的示例包括：
- 客户支持票证路由。 AI 就绪流程可能涉及简单的自动化，以根据预定义的规则（例如关键字或客户配置文件）路由传入的支持票证。人类智能可以根据对票务趋势的观察创建和更新预定义的规则，并处理需要同理心和更深入理解的复杂或敏感问题。
- 订单处理。在人工智能就绪的订单处理系统中，自动化步骤可能包括数据输入和验证，而人类智能则应用于处理异常或差异，确保订单顺利履行。人类可以根据自己的经验和对客户需求的理解，提供有关供应商关系、特殊订单要求或交付偏好的其他见解。
- 客户支持。 电子邮件过滤和工单分配等基本自动化流程可用于 AI 就绪的客户支持，但人工代理仍负责理解和解决客户问题。人类智慧通过利用同理心、积极倾听和文化理解来发挥作用，以提供个性化和富有同情心的支持。
- 库存管理。 人工智能就绪的库存管理可以自动执行日常库存监控和重新订购任务，人工监督确保准确保持库存水平，并解决供应链中断问题。在评估可能影响库存计划的市场趋势、季节性需求或独特产品要求时，人类智能会发挥作用。
注入 AI 的流程
注入 AI 的流程是通过集成人工智能技术增强的工作流程。通过利用机器学习算法、自然语言处理和其他 AI 功能，这些流程变得更加高效、智能，并且能够适应不断变化的条件。它们结合了人类和机器智能的优势，从而改善了决策、优化了运营和更好的整体性能。示例包括：
- 预测性维护。 注入 AI 的流程使用机器学习算法来分析来自设备的传感器数据，使组织能够预测潜在故障并主动安排维护。人类智能在解释预测算法的结果、确定最合适的维护操作以及提供反馈以提高预测的准确性和相关性方面发挥着作用。
- 营销活动。 注入人工智能的营销流程可以利用机器学习算法来预测客户行为和偏好，使人类营销人员能够定制他们的策略和消息传递，以实现更有效的个性化活动。人类智慧对于创造性构思、理解文化细微差别以及做出与整体业务目标一致的战略决策至关重要。
- 人才招聘。 人工智能注入的人才招聘可以涉及自然语言处理和机器学习，以分析候选人简历并确定最佳匹配，由人类招聘人员处理面试并做出最终招聘决定。人类智慧对于评估软技能、文化契合度和长期潜力是必要的，这些在简历中可能并不明显。
AI 原生流程
AI 原生流程是以人工智能为核心组件从头开始设计的工作流和操作。这些流程优先考虑在决策、优化和执行中使用 AI 技术。AI 原生流程充分利用 AI 的潜力来推动创新、简化工作流程并提供市场竞争优势。一些过程包括：
- 欺诈检测。 金融服务中的 AI 原生流程使用深度学习和强化学习等高级 AI 技术来识别和适应不断变化的欺诈模式，提供实时预防和风险管理。人类智能可以分析和解释AI模型的输出，识别误报或假阴，并为持续改进提供反馈。对于了解更广泛的财务环境和实施适当的风险管理策略，人类的专业知识也是必要的。
- 预测性维护。AI 原生预测性维护流程利用先进的机器学习模型来预测设备故障，并以最少的人为干预主动安排维护。但是，人类智能可以评估维护决策的影响，监督安全协议，并根据历史数据和实践经验提供有关潜在改进的见解。
- 情绪分析。在 AI 原生情感分析过程中，自然语言处理和深度学习技术会自动理解和分类各种渠道中的客户反馈。人类智能可以解释复杂或模棱两可的反馈，解决高优先级的问题，并根据同理心和理解指导整体客户满意度策略。
- 供应链优化。AI 原生供应链优化流程利用 AI 分析来自各种来源的大量数据，自动制定决策以实现最佳路线、库存水平和供应商选择。人类智能可以为高层战略提供监督，评估重大中断的影响，并在管理供应商关系和应对不可预见的挑战方面带来丰富的经验。
无论是 AI 就绪、注入 AI 还是 AI 原生，将人工智能纳入组织的流程对于保持竞争力和满足客户需求至关重要。但是，要真正释放人工智能的潜力并创建智能企业，组织必须超越仅仅将其集成到单个流程中。这就是超自动化发挥作用的地方。
通过结合多种先进技术，超自动化使企业能够自动化整个流程，提高敏捷性、效率和弹性，同时充分利用 AI 的力量。让我们探讨一下超自动化如何将智能流程提升到一个新的水平。
超自动化：智能流程的下一步
超自动化是一个新兴概念，它利用多种先进技术来自动化端到端流程，而不是单个任务。超自动化融合了 AI、ML、集成平台（包括 iPaaS）、API 管理、机器人流程自动化 （RPA）、流程挖掘、智能文档处理 （IDP） 和智能业务流程管理 （iBPM），使企业变得更加敏捷、高效和有弹性。这一概念建立在智能流程的基础上，是迈向人工智能原生企业的关键一步。
什么是超自动化，它如何帮助企业？
超自动化结合了 AI 和 ML 技术，以创建自适应、自我优化的流程，以超越传统的自动化技术。这种方法使组织能够解决现代业务流程的复杂性，自动执行更广泛的任务，并实现更高的运营效率。
超自动化采用整体方法，结合先进技术来增强决策、预测潜在挑战，并通过集成人类和机器智能来调整流程。它还允许企业利用人工智能的全部力量，同时保持人类理解的丰富性和复杂性，最终产生更有效和适应性更强的工作流程。
使用超自动化的组织可以通过简化端到端流程、减少人工劳动以及通过低代码工具和跨云集成提高生产力，从而看到显著的改进。它还借助 AI 和 ML 算法提高了准确性，这些算法可以分析数据并进行预测，从而减少错误并提高决策质量。
超自动化通过允许实时流程适应不断变化的市场条件或客户需求来增强敏捷性。组织还可以节省劳动力成本和运营费用，同时在面对市场波动、技术故障或外部威胁等中断时实现更大的弹性。
为什么智能流程需要超自动化
超自动化使组织能够快速适应业务环境的快速变化，在整个企业中扩展自动化工作，并通过 AI 和 ML 技术增强决策能力。超自动化促进了创新，使组织能够通过简化流程、释放资源并最终提供显著的竞争优势来改善其产品、服务和客户体验。
尽管如此，它也存在潜在的缺点。实施超自动化可能很复杂，需要在技术和培训方面进行大量投资。过度依赖自动化会减少人类的参与，从而可能降低决策过程中的创造力和批判性思维。当自动化接管重复性任务时，也可能存在与工作转移有关的担忧。
企业需要仔细权衡利弊。通过评估您的特定需求、流程和目标，您可以就企业采用超自动化的程度做出明智的决策。
您仍然可以获得显着的优势，而无需拥有完整的超自动化调色板来实施 AI 就绪、注入 AI 或 AI 原生流程。评估您的业务或关键任务流程，将它们自动化并使其智能化将大大有助于提高业务竞争力。
尽管如此，如果你有能力——或者换句话说：如果你买不起——拥有超自动化的全部范围，你将拥有必要的资源来使你的任何流程变得智能、优化和潜在的破坏性。这将使您的组织能够与在其流程中使用AI的竞争对手竞争，同时与那些不使用AI的竞争对手具有不公平的优势。
回顾并寻求优化
智能流程通过弥合自动化和优化流程之间的差距，在流程成熟度阶梯中发挥着关键作用。
企业可以通过利用人类和机器智能的力量来创建更有效、适应性更强且更具弹性的工作流程。人们提供上下文、理解和直觉来完善 AI 驱动的流程，而机器则有助于提高速度、准确性和可扩展性。它们共同帮助组织满足客户不断增长的需求，并在市场上保持竞争力。
随着企业将人工智能技术整合到其运营中，他们必须战略性地整合人类智能，以确保其流程保持适应性和有效性。
同时，超自动化是通过自动化端到端流程并利用人工智能、机器学习和其他先进技术来实现智能流程的强大工具。需要考虑潜在的缺点，例如复杂性和工作流失，因此企业必须权衡这些风险与收益，以确定超自动化采用的正确水平。
智能流程是优化流程的关键一步。通过结合人类和机器智能并利用超自动化，组织可以创建强大、适应性强且高效的工作流程，从而推动业务成功。
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