SS&C | Blue Prism报告：2024年智能自动化（IA）7大趋势预测--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

近日，RPA行业领导者SS&C | Blue Prism发布《2024智能自动化（IA）趋势与预测》报告。报告中提到，智能自动化（IA）与流程管理的有效融合，是实现数字化转型成功的核心。采用业务流程管理（BPM）作为实施IA战略的纽带，其带来的好处远不止于通过自动化日常任务来节省成本和提升效率那么简单。它还能确保工作流程的连贯性，提升客户体验，并赋予员工更大的工作自主权。

借助IA和BPM的强大结合，已经能够改善人们的工作方式。在全球经济下行的大背景下，我们需要自上而下的彻底重新思考和规划工作的完成方式。IA整合了BPM、RPA、AI以及最新的生成式AI等多项前沿技术，不仅使流程自动化更加精简高效，还推动了业务增长和决策制定的优化升级。

趋势一

生成式人工智能+智能自动化：技术集成与创新

随着大型语言模型（LLM）和生成式AI领域的重大突破，各组织正探索如何在确保数据安全和合规的前提下，将这些创新技术融合到自身的业务流程中。在融入任何新技术至智能自动化（IA）方案之前，组织必须先建立清晰的使用案例和风险管理框架，以此来规避可能出现的合规违规、数据泄漏以及其他严重风险。
通过智能自动化（IA）等流程包装器来部署适当的安全防护措施，控制数据的输入、输出和模型训练，生成式AI有潜力彻底改变企业的自动化实践。把生成式AI技术与充当流程包装的IA结合起来后，不仅能够保障数据管理的安全和透明度，还可以提升自动化开发生命周期的每一个环节。这样的进步使组织能够更好地增强决策力、简化复杂流程、提升客户服务质量，以及更迅速地创造出优化的工作流程。

IDC预测，到2026年，生成式AI将承担传统营销中42%的日常任务，如搜索引擎优化（SEO）、内容和网站优化、客户数据分析、细分、潜在客户评分和超个性化。

Gartner预测，80%的受访者表示计划在三年内采用生成式AI。到2025年，全球90%的公司将把生成式AI作为工作伙伴。

趋势二

数字员工优先流程，新一轮自动化浪潮

许多企业开始重视以自动化为先导的解决策略，并认识到让数字员工成为劳动力的核心部分的重要性。企业将数字员工融入现有工作流程，借助他们提升效率的能力，使得有限的资源能够发挥更大的作用。这种人与数字化合作伙伴协作的模式正逐渐演变成第二波自动化浪潮——由完全数字化的员工主导的工作流程。
与增加人力资源相比，根据市场和业务的需求，启动和扩展数字员工队伍通常会更加便捷和灵活。组织若遵循恰当的管理框架，便能够围绕其数字劳动力建立起成熟度和治理结构。
展望2024年，企业有望超越单纯的技术层面，更深入地探讨数字劳动力如何在更广泛的层面上改变工作方式。自主自动化将推动人类员工投入到更具价值的工作中，在这其中，人工智能将能够增强决策制定，协助解决问题，提高工作效率及整体的商业生产力。

Forrester预测，10%的运营流程将使用融合了大型语言模型（LLM）的自适应工作自动化（AWA）数字员工。

Gartner研究表示，77%的首席信息官和技术领导者认为，提高生产力/效率是他们期望人工智能为其企业带来的最主要好处。

趋势三

从单一业务到平台业务的演变，提升智能自动化成熟度并利用大型平台的优势

组织正寻求通过扩展自动化解决方案来增强其功能，这种需求正推动业界从仅限于RPA的单一产品向综合性平台模式转变。企业越来越倾向于选择那些提供预集成、功能全面的自动化平台，这样的平台能够加速和简化部署过程。通过这种平台化服务，客户可以一站式提升自动化水平，免除了单独实施、整合以及管理多个不同应用程序的繁琐。
在自动化应用领域，企业正在经历一场转型，由最初的简易任务自动化向更全面、一体化的自动化解决方案迈进。他们正通过低代码或无代码的应用程序扩展自动化能力，并利用云框架、流程和任务挖掘、生成式AI、智能文档处理（IDP）等创新技术来实现这一目标。借助云原生的自动化平台，企业现在能够部署更加灵活的混合数字劳动力，实现比过去更加高效和可扩展的自动化应用。

IDC预测，到2025年，70%的企业将与云服务提供商建立战略合作关系，共同开发生成式AI平台、开发者工具和基础设施，这将需要新的企业控制措施来管理数据和成本。

Forrester研究表示，超过50%的组织目前正在使用流程智能工具，其余的组织也计划将其投入使用。

趋势四

战略应用：充分利用智能自动化的价值与影响力

随着生成式AI等技术革新的出现，越来越多的组织开始认识到智能自动化不仅仅是成本节约和提高员工效率的工具，它更是一项关键的战略应用。这项技术不但可以缩短开发周期，还能提供数据驱动的洞察以支持更明智的决策制定，并且能够有效地自动化那些更为复杂的流程，从而达到更高层次的价值创造。
通过减少开发所需的时间，组织不仅能够为自身的未来规划提供支持，还能够探索如何利用智能自动化技术来承担更多任务，从而加速实现其战略目标。这种方法不仅提高了工作效率，同时也为企业在激烈的市场竞争中保持领先地位提供了支撑。

Gartner预测，到2025年，提高生产力将成为首席执行官们排在前五位的战略商业优先事项。所有行业中有70%的企业将采用数字化商业模式转型服务，以实施由分析驱动的商业决策和管理能力。

趋势五

为公民开发者提高用户可访问性：通过无代码和无缝API集成提升开发效率

在现代企业里，人才是最宝贵的财富。不断地提高员工能力、赋予他们更多权力是推动公司创新和保持竞争优势的基础。企业正在努力把人工智能应用到业务中，并让员工来监督这一过程，这种做法被称为“人在回路”（HITL）。同时，企业也在积极探求无代码技术，让非技术的业务人员也能轻松地开发自动化工具。

许多企业采用HITL模式，让人类、系统和人工智能协同工作，由数字员工帮助人类完成任务。这种变革有助于企业克服技术障碍，并通过数据驱动的方法做出更好的决策。这可能会促使技术供应商简化他们的服务，使得没有编程背景的公民开发者也能简单地使用API。专业开发者也可以通过创建连接器，帮助公民开发者更容易地进行无代码开发，使他们能够利用现成的API连接器来简化开发流程。

Gartner预测，到2028年，超过50%的企业因成本、复杂性和技术债务问题，将放弃自行从头开始构建的大型语言模型（LLMs）的努力。

到2026年，非正式IT部门的开发者将至少占低代码开发工具用户基础的80%，较2021年的60%有所上升。

趋势六

智能自动化与ESG标准的遵循

今年，许多组织将把关注点放在坚持可持续性及应对日渐增多的环境、社会与治理（ESG）报告要求上。随着法规的不断收紧，组织需要审视自身的温室气体排放、能源消耗、废弃物处理、社会影响和公司治理情况，很多组织期望通过智能自动化找到解决之道。
数字员工能够降低资源消耗，并通过优化业务流程来提升效率和可持续性。它们能减少员工的重复性和枯燥工作，从而提高员工的幸福感，让他们有机会投身于更有趣、更有价值的工作中。此外，数字化员工也能够确保良好的数据治理，它们能及时、准确、安全地进行数据的创建、捕获和管理，不仅使报告更加准确，还能提供完整的审计追踪以供验证。

IDC研究表示，超过40%的欧洲组织正处于环境、社会和治理（ESG）数据管理的起点。将近一半的欧洲公司会将超过10%的IT预算用于可持续性发展。

趋势七

治理和安全：降低风险和提高监管依从性

随着对AI、生成式AI以及环境、社会与治理（ESG）规定的要求越来越严格，众多组织都迫切需要制订一个与自身商业目标、行业规范以及数据隐私法规相一致的自动化战略规划。这样的治理策略，不仅应涵盖透明度、数据安全保护，还应囊括伦理与法律架构以及未来趋势的预测。
组织可以依托一个成熟的操作模式来指导他们的自动化计划，来确保在安全可靠性和系统可扩展性之间达到平衡。
在生成式AI的推动下，自动化开发的速度正在加快，这就要求组织必须增强安全和合规措施，确保开发进程与商业成果及相关法规相符。虽然有些组织选择利用云服务来达成这些目标，但还有些组织选择继续依赖自身的基础架构。后者的选择有可能会影响到他们扩展自动化规模的能力。

Forrester研究表示，大型企业将把自动化项目纳入到企业风险管理框架中，并为主要的自动化项目制定相应的风险减轻策略。

Gartner研究，73%的首席信息官表示，与2023年相比，他们的企业计划在2024年增加对人工智能和机器学习的资金投入。44%的受访者认为，由于缺少一个清晰的人工智能发展规划和目标设定，这成为了他们采用人工智能技术的障碍。