智能流程自動化(IPA)是結合了流程重新設計、流程自動化和機器學習的一系列技術，智能流程自動化正在迅速重塑全球經濟，為大規模采用它的組織帶來了巨大的收益。正如麥肯錫早期的一篇文章所解釋的那樣，有些跨行業公司已經能夠實現50%到70%的任務自動化，投資回報率通常能達到三位數的百分比。雖然人們經常關注成本節約，但智能流程自動化還帶來了其它顯著好處，包括速度、精度和改進了的客戶服務。

 

但是，公司要最大化利用智能流程自動化的話，IT必須發揮主導作用。早期采用者的記錄清楚地表明，在沒有IT積極參與的情況下開展的智能流程自動化項目可能會失敗。首席信息官想在智能流程自動化中發揮指導作用的話，他們要獲得核心專長和經驗，這些專長和經驗是通過在IT中實現智能流程自動化項目獲得的。快速做到這一點很重要要。如果首席信息官不支持整個公司的自動化，那么業務主管將創建自己的影子IT組織或與外部供應商合作。

 

但是，很多IT主管都在設法實施智能流程自動化流程。最常見的原因是：

 

與業務流程相比，IT的復雜性更高

 

不能很好地理解“智能流程自動化”的經濟，對如何最大限度地獲取利益缺乏明確性

 

由于工具不規范，智能流程自動化難以擴展

 

錯誤地認為智能流程自動化是一個先進的手段，需要在開始自動化之旅之前進行大規模的流程重新設計(process re-engineering)

 

首席信息官如何獲得成功?我們發現首席信息官要掌握智能流程自動化旅程中的四個關鍵步驟：

 

 

制定明確的商業案例的關鍵始于對主要IT活動的價值潛力的評估。

 

仔細查看就能揭示這些有價值的東西：

 

1.對事件和用戶請求做出響應。大部分事件都是通過服務臺請求產生的，這導致了“低難度”級別的工單的產生。但是，雖然很多工單以這種方式得到解決，但很大一部分工單升級到更復雜的-2級別或-3級別的工單，并交給更專業的IT團隊。大多數工單都成了“棘手的工單”，IT部門要付出高昂的代價來解決這些問題。由于此活動記錄翔實，因此根據自動化潛力對這些工單分類可以對效益做出可靠的評估。例如前一年的所有密碼重置請求，將這些請求乘以平均處理時間(AHT)就可以清楚地顯示今年的獎金額，前提是IT沒有發生重大變化。

 

2.開展計劃活動。計劃活動范圍和性質的不同會有很大的差異，從備份或打補丁的簡單任務到更復雜的安全審計、升級等。開展這些活動所需的工作可以快速達到約20%的IT支出。

 

3.提供新的應用程序。就業務而言，這些活動是IT價值的最大來源，要另外占去IT工作的20%至40%。這不僅限于應用程序開發，還包括測試和托管，這需要應用程序和基礎架構團隊的努力。

 

請注意，自動化對外包或分包活動同樣有效。

 

 

實施智能流程自動化的方法在已發現的活動中可能存在很大差異，并且往往需要挖掘問題的根本原因，解決復雜的系統問題，并清楚地了解實施智能流程自動化的方法，以實現價值。在某些例子里，我們已經看到企業使用特定的智能流程自動化策略來發掘必要的洞察。

 

 

如果人們要了解如何處理事件自動化，他們就要從確定哪些事件最適于自動化開始，這可能頗具挑戰。雖然事件都有據可查，但事件數量龐大——大型IT組織每年都能輕松生成一百萬張工單——而且每個事件的根本原因往往不是很明顯。“我沒有收到電子郵件”不一定表示電子郵件程序有問題;意思可能是“我忘了密碼”。企業往往會不明就里地對事件響應進行自動化，因而導致結果不理想。

 

會詳細閱讀工單描述并獲得必要洞察的特定文本挖掘工具可以解決這些復雜問題。我們可以通過這個方法定義約50種不同的工單類型并將這些類型劃分到智能流程自動化名下的類別：

 

可自動化

 

需要機器學習

 

高度認知/手動

 

例如，80%的“重置密碼”事件可以自動化。

 

此分析的輸出信息必須是要進行自動化的事件的優先級列表，以及每個事件要使用哪個智能流程自動化要素。

 

 

雖然大多數IT團隊都有基于行業標準的基礎架構管理工具，但我們已經看到，配置的復雜性意味著IT并沒有從這些工具中獲得應有的價值。高度定制化，因合并而進行的調整以及特定的用戶要求意味著管理系統需要大量的人工。

 

例如，盡管應用程序監視工具(如Prometheus)和基礎架構監視工具(如Zabbix)用途廣泛，應用程序支持團隊往往無法快速有效地處理生成的日志，因為這些日志往往數量驚人，由各種原因產生。結果就是，公司不清楚如何實施智能流程自動化。

 

在這種情況下，用于機器學習(ML)的機器人可以使復雜性變得有意義，因為該機器人可以通過訓練來學習特定警報背后的原因，然后就采取什么樣的行動給出更好的建議，甚至直接做出更好的決策。

 

 

然而，很多首席信息官掉進了這樣的陷阱——只關注如何減少人工勞動，這限制了智能流程自動化全部價值潛力。更準確、更快速的應用程序交付需要設計新的IT運營模式，重點是敏捷和開發運維。人們要評估整個流程，以了解如何最高效地使用敏捷，了解開發運維如何產生完全不同的方法和工作方式。智能流程自動化可以實現其中一些新的工作方式。例如，自動化測試可以讓團隊更快地進行迭代;為自動化服務器配置(automated server provisioning)創建自助服務模型可以使操作更具響應性。

 

美國一家主要的人壽保險公司通過制定IT基礎設施自動化的分階段戰略來解決這個問題。它首先為基礎架構和運營團隊的協作開發了一個開發運維模型(DevOps model)。然后，該團隊合作制定了一個全面的智能流程自動化計劃，該計劃由一組相關的API支持，使該團隊能夠訪問各種數據源。由于團隊學會了如何管理此方法，團隊會將基礎架構的相關部分遷移到云中以提高靈活性。這項工作的結果是，最初由約1,400名全職員工(full-time employee，FTE)組成的基礎設施組織減少到約800名全職員工，同時構建和實施速度顯著提高了，這恰恰在錯誤減少時發生。

 

 

為了證明價值是真實的，為了驗證商業案例，首席信息官下一步要做的事情是為概念驗證大開綠燈。事件處理是關注這種做法的好地方。已經在用智能流程自動化進行事件處理的公司能夠節省高達30%的成本。值得慶幸的是，有很多工作付出(工單)可以快速自動化并充當概念驗證，例如基于成熟的API和工具業的業已自動化的流程，該流程本質上是前端的事件(密碼重置、設置獲得新員工，訂購新設備等)。

 

 

與合適的IT主題專家(SME)一起舉辦研討會，以了解特定流程中涉及的所有步驟和系統。這有助于發現智能流程自動化最佳的應用場合。

 

謹慎選擇智能流程自動化平臺。這一決策意義重大，因為平臺功能、追求目標和服務提供商在某些情況下會有很大差異。例如，有些智能流程自動化平臺提供了更好的集成功能，如與現有系統相關的API。另一些平臺則提供預裝或可定制的機器人，而有些平臺打算提供人工智能功能，即便其它平臺仍然專注于流程自動化。

 

 

使用迭代設計技術對機器人進行編程，以確保速度、準確性和可擴展性。至少要指派一名工程師來管理大量的測試，這是確保機器人根據實時反饋進行學習和調整的迭代設計的核心要素。

 

 

將試點項目視為內部智能流程自動化功能建設的啟動項也很有用，例如，將內部和外部開發人員聯合起來，啟動未來的卓越中心(CoE)。團隊應成為學習智能流程自動化的平臺和動力。

 

 

如果人們要發揮智能流程自動化在IT中的全部潛力，他們要專注于發展特定的技能、開發特定的功能并適應新的組織文化，最終將智能流程自動化植入IT組織的核心。

 

我們往往會發現，最成功的公司做了三件事：

 

 

在這個階段，團隊可能會超越基本的0/1級服務臺事件，并追求更高級的2級和3級工單的自動化。團隊還應擴展到事件之外，開始將智能流程自動化用于監控，儀表板和分析，從服務臺轉向數據中心、網絡甚至是應用程序維護組織。自動化程序的長期成功取決于IT組織內部采用智能流程自動化機器人的速度。這取決于領導層在這方面有多高效——提供專門培訓和持續支持，建立內部“參考案例”的網絡。這樣做的目標是在成功的基礎上尋找更先進的新用例和機會(作為在更廣泛的組織中產生需求的先驅)。以獎金形式或競爭中的表彰形式為IT員工提供激勵措施，這也許很有效。

 

此時，首席信息官需要投資能對規模擴展提供支持的功能，例如風險管理和IT基礎架構管理。這不同于試點項目所要具備的功能，試點項目側重于把技術搞清楚、展示價值、說服懷疑者等。領導者有時會混淆這兩類功能并低估每個功能最重要的因素。

 

 

首席信息官可以憑借扎實的經驗和能力積極地將自己定位為其他業務的顧問和推動者。實際上，這意味著首席信息官要與各種職能部門的領導者建立聯系，向他們介紹“智能流程自動化”的具體好處，了解他們的優先事項以及如何最好地實施和支持這些技術，并通過機器人(bot)發現潛在的安全問題。

 

智能流程自動化本質上具有顛覆性。首席信息官應清楚地了解智能流程自動化技術何時會增強或取代人類工作者，并為每項成果制定明確的溝通和活動計劃。

 

 

雖然大多數IT組織都專注于簡單的流程自動化(以及機器學習和自然語言處理——但程度較輕一些)，但未來屬于人工智能和認知學習，它們具備管理復雜IT任務的潛力。這雖然有點超前，但解決方案已經出現了，我們希望這些方案在未來幾年內迅速成熟。但是，發展高效使用人工智能所需的技能和經驗需要時間，部分原因是人們對人工智能實際上仍存在很多困惑。克服這種困惑的唯一方法是著手研究人工智能項目。在這一領域積累專業知識的公司正在開發數據湖泊，并為這樣的數據創建有意義的標簽，然后讓工程師致力于創建和訓練算法，以對這樣的數據采取行動。

 

智能流程自動化正在迅速成熟并成為IT組織大局的核心部分。了解如何創建智能流程自動化功能的首席信息官不僅可以成為推動者，而且可以在這種轉變中成為領導者。