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7月27日，賽迪智庫工業新詞話欄目報道了一個新詞：超自動化，英文是 Hyperautomation。

什么是超自動化？

Hyperautomation也用了Hyper這個單詞，是否也意味著超自動化是一項重要技術？正是如此。超自動化最早出現于2019年10月發布的《2020十大戰略科技發展趨勢》報告中，Gartner將其放在了十大技術之首。

但Gartner所定義的超自動化，不只是一個技術名詞，更是一個為了交付工作、涵蓋了多種機器學習、套裝軟件和自動化工具的集合體。超自動化既包含了豐富的工具組合，也包含了自動化本身的所有步驟（發現、分析、設計、自動化、測量、監控和再評估）。超自動化的主要重點在于理解自動化步驟的作用范圍、它們彼此之間的關聯以及它們的組合與協調方式。事實上，超自動化更像一套解決方案，目的是讓使用它的企業能夠快速高效低成本最大化的實現企業經營自動化。而想要實現“無處不在的自動化”，通過AI技術轉化非結構化數據以及通過機器學習持續挖掘并優化業務流程等操作必不可少。因此，超自動化的兩大核心主要在于業務流程自動化工具與人工智能技術。

超自動化的四大組成部分

Gartner定義的超自動化，將RPA、智能業務管理（IBMPS）、人工智能（AI）及高級分析（AA：Advanced analytics）集合到一起，王吉偉頻道將之簡稱為“RIAA”。

下面，簡單介紹一下這四個部分。

第一，RPA是一種流程自動化解決方案，主要承擔超自動化的自動化部分。RPA可以使員工團隊中的業務用戶，將平時需要人工進行的系列重復且基于規則的操作任務實現自動化。

第二，智能業務管理，可算是業務流程管理（BPM）的智能升級版。融合AI技術的智能業務管理，主要用于在策略層構建系統的整體自動化架構方案，并承擔一定的業務流程自動化任務。它通過調度包括RPA在內的各種自動化組件，以及端到端工作流程的整套方案，保證業務流程自動化的最佳實踐。

第三，人工智能，大家已然了解很多。在超自動化體系中，AI代表了企業技術堆棧中可用的一系列智能過程，包括機器學習（ML），自然語言處理（NLP）和智能光學字符識別（OCR）。這些技術，可以讓超自動化識別更多的數據模式，持續發現并優化更多的業務流程自動化應用場景，也是保證非結構化數據業務場景使用RPA的基礎，可以說AI讓超自動化的應用與推廣具備了更多可能性。

第四，對于高級分析，大家接觸的可能并不多。高級分析強調使用技術和工具檢查數據，以評估對業務流程的更深刻見解，預測業務成果并圍繞決策制定建議，從而實現最大價值和ROI。事實上，超自動化過程高級分析可通過組織孿生化實現，通過軟件模型可以構建并分析可能影響公司數字業務的任一場景，便于組織針對某種優勢或者缺陷進行超自動化實施進程的各種決策。