业务自动化的前世今生:从OA到BA

专家介绍：

Todd Liu

IBM大中华区科技事业部业务自动化产品总监。从事金融服务业和工业行业信息化工作20余年，擅长运用科技，帮助企业在差异化领域构建竞争优势，降本增效;授课风格生动有趣，善于使用客户真实应用场景进行专业诠释。

你的一天是如何度过的，不必打卡，不必脚步匆匆，你打开电脑，连上公司财务系统，看到供应商的发票已经处理好，很快就能付款。收到邮件，昨天刚提的出差报销已经由AI自动审批完成，今天就到账了。这时HR机器人提醒你，还有几天年假快到期了，你正打算带娃去踏青，就让HR机器人帮助提交了休假申请……

一顿操作行云流水，仿佛世界原本就是这样。然而，所有这一切的背后，有一个经历30多年不断发展和迭代的“名词”，即今天要谈的“自动化”。

业务自动化的前世今生：从OA到BA

OA(Office Automation)出现于上世纪90年代初期，伴随着Lotus Domino/Notes在中国的政府，金融，大型制造业的应用落地而风靡大江南北。OA系统主要是面向企业内部，基于工作流引擎为核心，其目标是实现无纸化办公，审批流程的电子化，特别是支撑类流程(请假，出差，报销等)的电子化，也会包含一些独立的应用(公文管理，会议，项目管理，用车等)。这一时代虽然使用了自动化一词，但实际只是工作流的自动路由，并没有太多的智能和自动化的涵义。

BPM(Business Process Management)大约在2000年左右引入，除了包含支撑类的流程，更加关注自上而下的企业整体业务流程的梳理，以及端到端的流程集成和落地，强调可持续地改进企业的流程。

近年，很多企业都在实施企业数字化转型。在这一过程中，超级自动化、AI、云计算、5G等创新技术起到了核心驱动作用。但在实施过程中，企业应该下沉到业务逻辑，通过实际业务需求看到痛点所在，更加关注核心业务流程的重塑和工作模式的改进，因此提出了Business Automation的概念。如下图所示，BA业务自动化作为价值链支柱的金线，提供了贯穿整个生态系统的体验和价值传递机制，是企业数字化转型的黄金支柱，是企业整体生态系统的粘合剂。

这种生态系统思维从在内部建立智能化工作流程开始，覆盖所有职能孤岛，包含自动化、区块链、AI、5G、云和边缘计算等嵌入式技术，支持实现卓越的成果。同时工作流程还可以深入到生态系统中，推动参与者之间的创新与协作，呈指数级地扩大影响力，将各个生态系统中的客户、供应商与合作伙伴连接起来，实现大规模重塑。

图1 业务自动化是企业数字化转型的支柱

资料来源：IBM business automation市场培训资料

以典型的供应商支付款为例：首先提取到发票(可能是纸质需要进行数字化转换)，然后通过RPA+AI对发票进行识别和提取;再按照规则设定，通过AI技术深层次处理将发票有效信息进行校验、归类等操作，进行三单匹配;最后机器人将所有发票数据，自动录入到ERP系统中完成操作。

图2 端到端的流程 采购到付款

资料来源：IBM business automation市场培训资料

整个自动化业务流程看似简单，却涵盖了流程建模、流程挖掘、RPA机器人、AI智能平台、Workflow、数据捕获等创新技术加持，为企业铸造数字化劳动力，帮助人类去做一些重复、无意义的数字化业务，这也开创了一种全新的人机协作工作模式。

图3 通过数字化劳动力，增强人类的能力

资料来源：IBM business automation市场培训资料

智能的业务自动化可以给企业带来很多的优势，主要的业务价值包含了业务重塑创新，智能决策和行动实现工作模式的改变。今天我先重点介绍这根金线的起点：业务重塑创新。

业务重塑 -

用流程挖掘技术给企业照个X光

业务流程重塑和变革是企业数字化转型的第一步，通过优化运营流程，来引领和规范数字化转型。主要有两种模式：第一种有点类似中医问诊。梳理公司的核心业务模型，自上而下构建科学完整、全局视角的的流程架购，横向贯穿端到端，以支持流程的持续优化。但这种模式的缺点是成本高，周期长，同时需要依赖专家顾问的业务能力。

在此我们介绍一种新的技术——流程挖掘技术，也就是采用自下而上的方式，就好像给企业照了个X光。基于企业现有的系统的日志数据，通过流程挖掘，数字孪生，建模等技术输入企业业务的全景视图，快速的定位企业现有的业务问题，暴露不足、低效和可以自动化的流程，使企业能够最大限度地降低运营成本并增强客户服务。

仿真模型可用于评估自动化能力，并模拟出实现自动化的优势，通过分析历史流程执行数据和桌面行为，帮助决定在何处部署RPA bot、自动化决策、AI模型和其他自动化系统。此外，在执行完流程挖掘后还会自动生成BPM模型，该模型可以为以后的自动化流程执行提供有力支撑。 流程挖掘不是一次性的，而是一个可持续应用的智能工具。例如，CRM、ERP在运行一个月之后又生成了海量数据，业务流程挖掘可继续挖掘出有价值的业务流程和数据。

图4 流程挖掘的工作原理

资料来源：IBM business automation市场培训资料

业务流程挖掘的场景包括了：全局的流程视图展示，返工率，成本分析，KPI分析，自动化水平分析，实际流程与标准流程的关系，分析违规流程等。

图5 流程挖掘的示例之一：全景视图，自动化和繁忙程度

业务流程挖掘负责前期的业务分析，RPA负责自动化业务的执行，决策引擎则负责后期的数据分析与智能决策输出，形成良性的超级自动化闭环生态，这也充分响应了业务自动化作为企业数字化转型的“黄金支柱”理念。X光拍好找到症结了，下一步就是如何利用智能决策和行动进一步优化工作模式，这一点将在另外的文章中单独分解。

智能自动化的终极想象

在疫情爆发前，智能自动化往往被低估，但现在，随着企业需要解决员工队伍混乱、供应链挑战和客户服务中断等问题，它的优势越来越凸显。最多的是改善客户体验;紧随其后的是效率的提升(降低运营成本)和决策质量的改进;其他优势包括提高可靠性和降低风险。智能业务自动化已成为转变整个生态系统中体验、信息和关系的机制，能够推动更出色、更迅速的试验和决策，呈指数级地释放价值。此外，得益于物联网、传感器技术、AI、边缘访问甚至量子处理等技术的进步，对工作流程的重塑可从虚拟知识工作者领域扩大到工程和制造领域。

我们对自动化的终极想象是，当人类不再需要去操心繁琐、耗时的重复性工作，才能真正地释放最宝贵的想象力和创造力，解决更复杂更难的问题，整个世界运行的方式将因此改变。

原文标题：一根金线，引领企业数字化转型

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审核编辑：汤梓红