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RPA流程机器人:麦肯锡全面升级RPA概念,智能流程自动化IPA将成为数字时代的新主角

2017年正值四大会计事务所的财务RPA流程机器人火热的时候,麦肯锡冷不丁地发布了报告《智能流程自动化(IPA,Intelligent Process Automation)将成为数字时代的核心运营管理模式》,一举将管理智能化从RPA提升到了IPA!这高度这格局突然间放大了N多倍。但无论四大还是麦肯锡都非技术实施见长,对于管理智能MI的关注点不同,无不显示了各自的管理咨询的业务导向。

传统的RPA流程机器人通过模仿员工在不同系统之间的的操作行为,来自动执行规律性工作,它的本质是即插即用式的自动化软件工具,只能执行一些重复性的、有规则的工作,不具备超出规则外的分析决策能力

而按照麦卡锡的定义,IPA则是下一代的流程增强的工具,它在RPA基础上结合了机器学习等AI技术。随着深度学习和认知技术的快速发展,IPA将逐步具备制定决策的能力,从而远远超出现有的基于规则的自动化。它将从根本上提高效率,提高工人绩效,减少操作风险,以及改善响应时间和客户体验。

麦卡锡认为IPA应至少具备以下五种核心技术:

机器人流程自动化,这是基础。

智能工作流(smart workflow):一种流程管理的软件工具,它集成了由人和机器团队执行的工作,允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态;该软件将管理不同组之间的切换,包括机器人和人类用户之间的切换,并提供瓶颈阶段的统计数据。

机器学习/高级分析:一种通过“监督”或者“无监督”学习来识别结构化数据中模式的算法。监督算法在根据新输入做出预测之前,通过已有的结构化数据集的输入和输出进行学习。无监督算法观察结构化的数据,直接识别出模式。机器学习和高级分析已经在HR团队中广泛实施,以确定和评估领导者以及管理人员的关键属性,以便更好地预测行为,规划职业路径和确认下一任领导岗位归属。

自然语言生成(NLG, natural-language generation):一种在人类和系统之间创建无缝交互的引擎,它遵循规则将从数据中观察到地信息转换成文字。广播公司使用自然语言生成来自动地快速地撰写关于比赛的文章。结构化的性能数据可以通过管道传输到自然语言引擎中,并自动编写成内部和外部的管理报告。金融机构已经使用NLG来复制其每周的管理报告。

认知智能体(cognitive agents):一种结合了机器学习和自然语言生成的技术,它可以作为一个完全虚拟的劳动力,并有能力完成工作,交流,从数据集中学习,甚至基于“情感检测”做出判断等任务。认知智能体可以通过电话或者交谈来帮助员工和客户,例如在员工服务中心。一个使用认知技术的英国汽车保险公司的转化率提高了22%,验证错误率降低了40%,整体投资回报率为330%。

在未来,如果IPA接管了日常经营管理工作,人类员工就可以被解放出来,从而专注于让客户满意,并从其他的新数据中(偶发低频影响大无法量化分析的数据)思考如何实现业务目标。

这将是一幅全新的图景,人类员工被解放,企业管理者则被解雇,因为管理机器人根本不需要管理者。但对此不用太惊悚,AI技术攻陷管理领域尚需时日。这比消费和产品领域难多了,管理领域从来都缺乏量化和大量的数据,也缺乏管理规则和决策经验的积累,这些都是喂养AI的必备粮食。所以麦卡锡的IPA也许只是看起来那么美好而已!

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