人們對AI和超自動化感到興奮，這並非毫無道理。 AI具備讓企業任務自動化並涉及人類思維和行為的複雜性，這項潛力讓人們感到振奮。
AI技術推動企業實現超高度自動化的發展，就如同自動駕駛汽車的發展一樣。特斯拉能夠根據需求將人們送到目的地，Waymo公司則在舊金山和鳳凰城的街道上實現無需司機的漫遊。這展示了自動駕駛技術的巨大潛力，但在邁向完全自動駕駛的道路上，還有許多工作需要進行。在實現全面自動駕駛之前，我們需要解決許多挑戰和問題，包括提高系統的安全性、可靠性和適應性，以確保其能夠在各種複雜環境下正常運作。同時，我們也需要製定更完善的法律和監管框架，以確保自動駕駛技術的推廣和應用能夠在法律和倫理的
挑戰包括不完整的數據地圖版本、不同和不斷變化的路況、駕駛文化、障礙物和許多其他變量，該系統也不能在所有道路、城市和地點運行，也不能在較大、擁堵的城市運行，而且，在所有情況下，它仍然需要人類的監督。
企業自動化也是如此，有些自動化是存在的，但要在企業中擁有有效的超自動化，有很多事情必須先發生。具體地說：“學習階段”，以確保自動化能夠適應企業的挑戰，這包括每種類型的系統中的數千個流程，每個流程都有細微差別的策略，不同的團隊嵌入了任務如何完成的知識。
利用人工智慧仔細學習業務流程並應用正確的學習方法，透過超級自動化來加快複雜的企業流程是有可能的。
客戶支援是人員密集型的企業流程，可以透過AI驅動的超自動化來獲益。德勤的研究顯示，80%的聯絡中心正在考慮或已經參與了AI部署的進程。
18個月前，隨著GenAI的出現，客戶支援/服務世界發生了變化。聊天機器人現在在解決問題方面從根本上更有效，運作和實施成本也比以往任何時候都要低。因此，所有現有的客戶服務平台提供者- Salesforce、Zendesk、ServiceNow等- 都在其核心平台功能中添加GenAI，他們的機器人將以指數級的方式變得更加有用和強大，因為它們基於那些系統中的數據，並且可以從中學習。
然而，所有不能偏離的事情又如何呢?那些仍然需要經紀人的人!對於不折不扣的客戶支持，超自動化的機會更大。根據定義，每一筆客戶交易都是一次性的，風險很高——因為它還不夠簡單，無法實現自動化!
例如，處理產品發貨問題的客戶支援工程師需要瀏覽各種系統- 內部和外部「堆疊」和工具(例如，ServiceNow、Salesforce、SAP、Oracle ERP、出貨工具和自主開發的應用程式) - 並根據大量環境做出決策。自動履行流程在美國和德國可能是相同的，但有一個(關鍵)例外：選擇不同的本地履行合作夥伴。
類似的需要認知能力的大容量、高風險職能包括索賠處理、醫療收入營運、供應商入職和更多後台職能。
透過使用AI大規模地觀察和學習代理的實際工作流程，可以有效地創建和訓練特定於代理環境的模型，使他們能夠預測和做出相應的回應。
透過將AI模型錨定在人類解決的問題中，該模型將不斷從現實生活工作流程中學習，而不是源於統計建議而不是邏輯的生成性、變形模型，這將有助於你達到最佳狀態。
簡而言之，這種新的「學習機」有三個必備條件：
你可以越深入地執行工作流程分析，就越能更好地定義單一工作流程，並非所有工作流程都是平等創建的，即使它們運行的是相同的進程。高價值的節省步驟和時間的機會可能隱藏在單一工作流程中，也可能隱藏在模糊的步驟組合中。
透過深入查看各個工作流程層級的流程，你可以識別執行中的細微差異，從而幫助你確定建模的最佳運行狀態，基於實際數據和邏輯進行最佳化－不要做任何假設。
如果你在不同的場景中用許多不同的用戶來訓練模型，那麼模型將是最強大的。與RPA不同的是，沒有萬能的方法。就像你會有許多不同的汽車在道路上行駛並在上面創建我們的自動駕駛汽車時繪製出它一樣，你需要許多不同的代理培訓模型以確保事情是正確和準確的。
例如，假設兩個代理程式在執行操作中工作。在獲得解決方案方面，一個代理執行該過程的速度明顯快於大多數其他代理，另一個代理的工作速度要慢得多，在更長的工作流程中使用更多的步驟和系統。
人們很容易認為FAST代理自動“正確”，並宣布他的工作流程對你的AI模型是最優的，然而，在更深層次的分析中，FAST代理揭示了許多在後端重新開啟的案例(因為他在解決這些問題的方式上有錯誤)，相反，「較慢」的第二種代理人有穩定的100%的解析度。
或者，你可能有兩個「完全相同」的代理並肩工作來完成任務，然而，其中一個人可能比她的第二層夥伴有權訪問額外的系統(因為她是第一層)，他們的工作流程可能有重疊，但了解其中的細微差別對於適當地實現流程自動化至關重要。自動化層是否需要額外存取此系統?為什麼只有第2層才有存取權限，應該重新考慮流方面嗎?
毫無疑問，AI將使更多的商業功能從人類轉向機器人和其他更智慧的自主技術，因此，預計GenAI及其繼任者會出現更多偏離。
AI的下一個重大勝利將是為冗長的交易製造自動化流程，這些交易涉及多個系統和許多即時代理的物理步驟，這些流程必須跟上日益高度自動化的業務，以滿足客戶、財務、監管和董事會的期望。基於工作流程分析和其他視角的AI驅動的學習「機器」可以幫助盡快縮小企業應用程式的差距。
以上是AI驅動的超自動化如何提高業務效率的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
