如何实现AI增强型智能自动化平台

可怕的趋势术语“数字化转型”在这一点上对我们这些每天都在谈论和写作的人来说有点过时了，但它仍然是许多组织的首要任务。这些公司正在努力将功能自动化作为优化运营，为客户提供更好服务和推动收入增长的杠杆。他们还希望在日益复杂的业务流程中部署自动化，并尽可能广泛地扩展此转型的优势。

为了推进DT计划并实现这些成果，企业正在寻求平台自动化功能，以便优化端到端运营。通常，这些问题包括改进捕获和提取信息的方式，以及在下游系统/应用程序中对该信息采取行动，然后在整个过程中为人员提供检查点，以便他们可以与自动化协作。

这一系列问题转化为 - 并与之交叉 - 核心智能自动化IT引用如下。这些技术在捆绑并充分集成到包含以下内容的平台时为组织带来了巨大价值：

认知捕获：通过任何文档中的任何渠道提取/理解和提取相关信息;

• 流程编排： 以业务用户直观的方式将人员，自动化技术，系统，应用程序等集成到更广泛的工作流程中;

• 移动性和参与度：通过网络或移动设备高效，有效地吸引客户;

• 高级分析：在自动化的驱动下提供与结果相关的数据驱动的洞察力; 和

• 人工智能： 自动化复杂的决策制定，并为最终用户提供个性化服务。

诸如此类的核心平台技术可以通过人工智能进行扩展，以进一步提高数据以个性化方式数字化，处理和交付给最终用户的程度。此外，嵌入式AI越来越多地融入到这些核心技术中(无论是通过与AI产品供应商的先天集成还是轻型连接)，IT团队可以更有效地扩展平台的优势，同时避免额外的工作层次和复杂性手动开发自定义集成。

本eWEEK数据点文章使用了Kofax首席战略官Chris Huff的行业信息。Kofax声称其软件在其智能自动化平台中增强了固有的AI功能，特别是与分离文档，对文档内容进行分类以及提取相关文本有关。

如何实现AI增强型智能自动化平台

IT团队可能会发现部署平台以应对端到端业务运营令人生畏。但是，可以使用一个五步框架来指导他们，并将结构放到围绕数字化转型的企业计划中进行自动化。组织可以按照分阶段的方法采用自动化，如下所述：从成熟度模型评估开始，将其逐渐成熟为实施过程图，最后根据建立的旅程图站起来并运行自动化计划。

数据点第1步：开发成熟度模型评估

从技术和流程角度评估自动化准备情况。IT和企业主需要参与其中。IT是必需的，因为他们了解自动化技术如何适应更大的IT框架。但企业主可以最好地掌握哪些流程得到了充分优化，并且是自动化的最佳选择。

数据点第2步：建立实施旅程地图

如前所述，端到端自动化取决于将技术与用例相关联。因此，IT团队和企业主必须对候选人进行适当的排名，并对早期获得最大回报的人表示赞赏。平台方法应该帮助组织解决自动化问题。通常，问题包括改进捕获和提取信息的方式，在下游系统/应用程序中对该信息采取行动，以及在整个过程中与人员协调检查点，以便他们可以与自动化协作。在采取措施协调驱动ROI的用例以及自动化这些用例所需的平台技术之后，组织可以转变为在平台内实际设计自动化解决方案。

数据点第3步：为自动化程序创建操作模型

围绕适合您组织的自动化创建操作模型非常重要。这也可以称为智能自动化卓越中心。它代表了一组核心资源和人员，可以指导与自动化相关的所有事项，包括维护和监督整个企业的自动化标准，培训，供应商管理，建立最佳实践等等。随着采用点差和扩展的发生，某些职责可能需要在业务部门之间进行转移和复制。

数据点第4步：比例

从技术角度来看，选择的平台可以对由于其体系结构，用户直观性，广泛的自动化功能及其所具有的治理机制等因素所驱动的扩展能力产生真正的影响。

数据点第5步：创新

真正的数字化转型的最后一步是始终关注创新。成功的组织不断寻找可以使自动化程序受益的新技术。对于负责组织数字化转型的IT团队而言，使用本机AI的单一平台将降低成本，实现价值和复杂性，同时最大限度地提高客户和员工的满意度。

因此，组织可以实现端到端自动化，并开始像今天未来的数字化业务一样开始工作。