數字化轉型是一場“速度戰”，加速點您找好了嗎？

突發公共衛生事件改變了商業動態以及我們的工作方式，在現今產業經濟的極速轉型期，高瞻遠矚的企業已經將智能自動化標定為數字化轉型的重要加速點，計劃將其作為應對新常態的重要技術手段。以某視頻播放網站為例，該網站每天為 20億登錄用戶提供超過 10億小時的視頻服務，但近來由于世界各地的辦公人員減少，網站已經開始借助更多的自動化軟件來執行原本由審核人員執行的視頻內容審核工作。

反客為主擴展自動化，與新常態共生共榮

當下，我們所面對的新常態要求企業從人工流程向自動化的流程推進，消除重復、單調的任務，并增強員工能力，更迅速地達到超凡的效果。為了滿足這一需求，IBM 正在利用 AI 加速自動化進程，使企業能夠將自動化應用到更廣泛的任務中，以下是兩個簡單的例子——

消除重復性任務

將自動化應用到這些任務中，員工就有時間從事需要更多思考的工作。例如，由于辦公場所關閉導致許多員工離職，某國際貿易支付平臺開始使用聊天機器人，近幾周來，更多的客戶通過聊天機器人進行消息查詢，這一比例高達創紀錄的 65%。該平臺表示：“我們能夠通過 AI 部署資源，使我們的人員安排更加靈活，并可以優先考慮員工的安全和健康。”

增強員工能力

在線服務需求激增的疫情期間，AI 賦能的客服代表可以幫助員工為更多客戶提供服務，減少服務排隊時間，并提高客戶滿意度。AI 可用于用戶潛在意圖評估、信息捕獲、客戶問題本質分析等方面。之后，無需人工操作，自動化工作流程即可檢驗可行的解決方案。換而言之，最強有力的任務增強形式就是人與 AI 系統攜手合作，形成超級戰隊，共同實現預期結果。

自動化2.0

AI 賦能的自動化為數字化轉型踩下油門

根據 IBM 商業價值院的一項研究顯示，到 2022年，AI 賦能的自動化可以減少 80%的人工 IT 流程和 75%的運營費用，并在兩年內釋放超過 1300億美元的勞動力價值。

IBM 致力于積極推動自動化技術向由 AI 賦能的自動化發展，我們稱之為自動化 2.0。AI 賦能的自動化被定義為一個連續的閉環自動化流程——在此流程中，數據模式被發現和分析，根據數據洞察做出的決策可以轉化為自動化行動，同時，AI 將在這一流程的每個階段提供主動優化。AI 賦能的自動化利用切實可行的情報，可以通過更快的速度、更低的成本和更好的用戶體驗交付 IT 和業務操作。

AI 入場后，究竟是如何為自動化帶來“質變”的？

環環相扣

AI 賦能的自動化四大關鍵要素

01發現：
更好地理解非結構化數據和流程并進行分類，減輕手動分析和編排操作的負擔。如果沒有 AI，與自動化有關的數據發現通常僅限于結構化流程和結構化數據。而雜亂的非結構化數據通常會降低自動化流程的速度。IBM 可以利用機器學習 (ML) 技術生成模型，以此分割、梳理并檢測雜亂數據中的模式。例如，經過適當訓練的分類器模型可以將文檔分類為發票或保險索賠；同樣，模型可以將來自 IT 系統的警報進行分類，并與特定的故障單號匹配。有了 AI 后，發現過程不再因缺乏結構而受阻，而是真正利用 AI，向智能決策發展。

02決策：
將 IT 自動化的精確度與業務自動化的完備方法論相結合，更快速、準確地實現 IT 和業務自動化。IBM AI 賦能的自動化旨在全面提供業務和 IT 自動化相融合的系統，并使其適應多種勞動力類型，包括業務人員、解決方案架構師、軟件工程師、IT 運營、SRE、安全人員和合規性工程師。通過發現業務和 IT 領域中的數據模式，決策將能夠比與企業中特定部分的孤立系統更具影響力。例如，將軟件開發和 IT 運營中的活動相關聯，我們可以根據正在運行的 IT 系統中所發生的事件，在開發期間對源代碼和配置進行更改，從而預測與該代碼或配置未來更改相關的風險。通過將 AI 應用于自動化，能夠極大提高企業在發現新模式時做出反應的速度。

03行動：
更自然、更協作性地利用軟件機器人，提高自助服務水平和效率。自動化流程在如何執行自動化操作方面具有顯著的差異化優勢。自動化操作的黃金標準是機器人流程自動化 (RPA) 技術。借助 AI 的力量，IBM 正在不斷發展 RPA 技術，使其從簡單的機器人腳本轉變為工作場所中的數字孿生技術。數字孿生是一個流程、產品或服務的虛擬模型，這種虛擬世界和現實世界的匹配能夠模擬操作，在問題發生之前將其解決，防止宕機并開發新的機會。此外，自動化 2.0 使用先進的自然語言處理技術，能夠加深 AI 和員工之間的協作能力，打造一支混合型的超級員工隊伍。

04優化：
提前預測潛在事件，使系統可以前瞻性地解決問題，以免影響正常運營。在發現、決策和行動階段，AI 將幫助我們不斷優化，同時利用新的洞察，通過閉環反饋自動增強 IT 和業務運營。在自動化 2.0 中，優化不再被動進行，而是具備了預測性和主動性的特點。借助跨 IT 和業務的端到端數據視圖，AI 賦能的自動化可以預測業務波動，幫助企業避免過度響應——例如，通過將企業 IT 歷史變更和事件記錄中的結構化和非結構化屬性結合起來，分析變更與事件之間的關聯，創建經驗證據，以此作為變更風險模型的新輸入；或者隨著 IT 系統推出新的變更，基于預測發出實時的主動警報，根據過去的證據說明這些變更為何具有高風險。Gartner AIOps 平臺市場指南將這種主動式的風險管理稱為最復雜的自動化階段。

了解發現、決策、行動和優化的自動化流程后，您是否認為自動化是一個連續且耗時的過程？盡管完善自動化流程難以避免地需要數周甚至數月的時間，但別急，IBM 可以幫助您發現捷徑！例如，RPA 和低代碼開發的運用可以加快“小規模”活動或流程的自動化速度，如此一來客戶就能立即獲得投資回報，而不必等到整個端到端流程實現自動化，此外，快速的周轉時間還使 IT 和業務部門能夠通過快速迭代和實時響應外部力量而快速試錯。

打破壁壘

能為普通業務群體所用的自動化

IBM AI 賦能的自動化突破了實際應用過程中的技術壁壘，使普通業務用戶群體也能利用自動化技術，而不再局限于 IT 開發人員、高技能知識工作者或數據科學家。整個企業的用戶都能從預訓練的模型中受益，這些模型由專家提前準備，業務用戶可以直接使用，而無需掌握深厚的 AI 技能。

使用自然語言和聊天機器人交付 AI 賦能的自動化可以滿足用戶在工作地點和工作方式上的需求。這也提供了一種更加自然的互動方式，讓企業中更多的員工在促進自動化的同時從中受益。

未來可期

IBM AI 賦能的自動化未來

作為唯一一家將業務和 IT 自動化集中到一個統一平臺的公司，IBM AI 賦能的自動化方法采用業務和 IT 自動化系統相融合的形式，通過發現、決策和行動來不斷優化，使整個企業的流程實現自動化。憑借這種端到端的自動化視角，我們正朝著組建一支混合型超級員工隊伍的方向大膽前行，員工通過與數字化孿生技術相協作，提高業務效率，節約時間和資金，從而使企業可以專注于新的業務機會。

3月 17日，“智動 超進化——2021 AI 賦能的自動化 · IBM 高峰論壇”將于線上首播。智能自動化的最大優勢是什么？如何重塑人機關系？IBM 魯班計劃是什么？從行業分析到落地案例，從主題演講到圓桌討論，眾多精彩內容等您前來解鎖！我們邀請您一起走入 IBM AI 賦能的自動化未來！

編輯：jq