中山海川机器人丨机器人任务挖掘与智能超级自动化
原标题：机器人任务挖掘与智能超级自动化
自动化的发展历程可以分成三个阶段，个阶段是传统rpa机器人，以“模拟人”的方式进行业务操作，处理重复的、规则固定的、烦琐的流程作业，现在已经非常普遍。第二个阶段是rpa+ai阶段，扩大自动执行任务的范围，让rpa替代更多人的工作，满足更复杂的业务流程场景，但自动化元素相对来说不多。第三阶段是非常前沿的技术超级自动化，以rpa为基础，集成了ai、ibpms、lcap以及其他类型的决策、流程和任务自动化工具等。
超级自动化（hyperautomation）一词是由gartner在《年战略技术趋势》中提出的技术概念。超级自动化是未来会计的趋势。在未来的五年内将迅速增长，预计达到临界点。超级自动化一方面是许多技术工具的组合，包括ocr、数据读取以及人工智能语音识别。另一方面是自动化步骤的组合，包括发现、分析、设计、自动化、测量、监测等。年，超级自动化的定位更加细化，超级自动化作为韧性交付的一部分，保障了企业服务交付的灵活性。超级自动化是组织实现数字化卓越运营和运营弹性的关键，所有可以且应该实现自动化的东西都将会实现自动化。年超级自动化的概念更加具体，强调以业务驱动，可识别、审查和自动执行尽可能多的业务和it流程。同时对其中运用的技术也进行了明确，包括机器人流程自动化（rpa）、低代码平台和流程挖掘工具。
根据gartner的方法论，超级自动化的建设内容分为四个层面：任务自动化解决一个人的操作自动化问题，将可自动化运行的任务和脚本通过工具进行自动化执行，从而提升个人的工作效率。流程自动化解决部门内部或者一个职能内部的流程管理问题，可以提升职能内部工作任务的流转效率，减少流程债务。跨应用自动化打通各个孤立的应用系统和部门协同流程，打破各种部门墙与业务墙，协调和融合不同职能团队，提高服务弹性和应对市场变化的适用性。重塑业务运营全面整合企业数字化资产和业务服务流程，提供创新业务和改造现有流程以适应市场竞争的变化。
超级自动化关键技术方面，一是利用rpa、ibpms、pm等关键技术衔接复杂业务场景。rpa是超级自动化的技术基础，其他智能创新技术皆围绕rpa展开或扩大其边界能力将自动化价值发挥到极致，使得企业在应用自动化时像工厂机器人那样实现大规模应用，创造更高的商业价值。ibpms（智能业务流程管理套件）以bpm（业务流程管理）为基础，融合人工智能、流程自动化、活动监控组件、中间件等相关技术或工具，是bpm软件的集成与智能化延伸，帮助企业规划和自动化其复杂的业务流程。ibpms主要能力有建模、执行、管理、协同、一体化、监控、优化等，在基础能力上与rpa形成了良好的互补关系，可帮助用户更加敏捷地管理超级自动化相关能力。流程挖掘（pm）核心原理是从现代信息系统的事件日志中获得数据和提取知识，发现、监测和改进实际流程。基于业务数据对流程进行多维分析，发掘高价值信息，并揭露和降低潜在的风险或隐患，智能追踪、监控自动化业务流程，明确优化方向，填补自动化流程断点，持续改进自动化流程。
三是借助云数智技术拓宽能力边界。人工智能加速手脑协同，为超级自动化实现感知认知能力。大数据分析提升超级自动化服务的精度、速度和广度。云计算技术革新超级自动化的开发、部署、使用方式。随着用户自动化需求的深入，将不断融入更多的智能创新技术。
通过引入超级自动化技术，可以实现财务审核、报表、报销等全流程自动化管理。但目前在财务领域的总体应用还是比较初步，集中在票据审核、费用报销、财务管理和合同管理方面。例如帮助组织通过票据扫描、验证真伪、信息查验、系统录入等操作自动完成票据信息批量采集和录入工作；自动审核报销单，提取图像中的字段信息，并自动生成审批意见；采用内嵌财务准则模板和财报勾稽逻辑等方式，解析各类文本中的指标信息，完成财务报告撰写；自动实现合同关键字段录入、规范性检查、合同对比差异点标注以及合同归档。金融业的应用场景方面，超级自动化技术能够在三个方面助力银行业数智转型和业务创新：一是打通银行内部系统和流程，解决传统银行业遗留系统繁多且割裂、后台流程复杂且交叉、需要大量人工对数据和系统进行协调的问题。二是减少人员参与各类账务处理。既能减少人为操作失误率，提升账务精度，提升银行信誉。三是统一处理银行账单和数据，将非结构数据结构化并统一对数据进行清理、整理和处理，最终自动形成账单报表。
来源：上海国家会计学院；上海财经大学教授、安徽财经大学学术副校长何贤杰。
