Gartner在近日的线上研讨会上表示，虽然今年企业的IT预算相对较少，对数据平台建设以及老旧系统升级的投入有所降低，但是对超级自动化的投入依然保持增长，原因在于超级自动化可持续助力企业增加营收和利润，其相关技术已经在各行各业中得到了广泛应用。
来自Gartner的调研报告显示：全球超过80%的Gartner客户已经实现了一些超级自动化相关技术的部署。随着资源投入的不断增加，如何持续利用超级自动化赋能业务，体现业务价值，是信息技术领导者正在面临的新挑战。
Gartner在2021年4月的调研中发现：54%的企业正在并行实施4~10个RPA、低代码等超级自动化项目。从企业的角度来看，超级自动化的兴起让业务部门对其充满热情，但是大量项目引入难免会出现同质化的产品，给企业的整体架构、运维成本、安全策略以及数据保护带来潜在影响，CIO、CTO等技术管理者必须对这些风险进行预判，以便更好的使用和管理这些工具。
本文将从超级自动化的基本概念、驱动力，面临的几大挑战，以及选型逻辑等详细展开，助力企业管理者破解超级自动化的应用难题。
一、超级自动化的驱动力
Gartner研究顾问高级总监张桐提到：“伴随企业对数字化转型重视程度的提升，RPA、低代码等超级自动化工具正大行其道。”由于IT部门对业务需求的响应速度不够迅速、对业务的理解不够深入，使业务技术人员(即懂技术但不归属于IT部门)希望拥有更多主导权，他们想要成为解决方案的创造者，而非单单使用这些超级自动化工具。
我国一些数字化成熟度较高、业务体量较大的企业，通常采用自动化优先战略，伴随业务线上技术人才的快速增长，很多自动化项目并不是由技术人员主导，而是由业务技术人员负责。业务技术人员的兴起，是超级自动化发展的首要因素。
除业务对超级自动化的需求之外，IT部门对超级自动化的需求同样旺盛。由于企业IT在管理的过程中会不断创造新应用、下线老系统，各种系统需要进行整合、优化、迭代，为了保证业务的正常运行，需要利用一些自动化工具进行支撑。
因此，CIO需要了解系统的现状，以及在哪些场景用哪些工具可以解决哪类问题。例如，不能对外提供API接入的老旧系统，能否通过RPA在用户的UI层面探寻接入的窗口，以自动化的方式间接建立数据的集成关系，或利用流程自动化工具梳理跨系统的端到端的业务流程等。
张桐提到：企业的自动化进程与IT的技术债相关，很多系统建设项目都面临着开发时间紧、任务重的挑战，势必会做出一些功能方面的牺牲，此外开发框架的老旧也会对未来的升级、迭代带来诸多阻碍，因此技术债在IT端是不可避免的问题，而超级自动化工具恰恰可以帮助我们解决一部分技术债难题。
二、超级自动化的定义
实际上，超级自动化由业务驱动，涉及多种技术、工具或平台的组合和编排。
例如：RPA可以模拟人的操作，并且降低人的操作失误和风险;低代码/无代码平台可以帮助没有代码能力的业务人员搭建小的应用系统;业务流程的自动化不仅可以梳理业务流程，还可以通过日志分析发现流程中的问题;当没有集成团队做数据集成时，IPaaS可以让业务人员通过集成工具进行简单的数据集成工作;此外还有机器学习、人工智能，OCR扫描技术，智能文档处理工具IDP、自动化任务挖掘Task Mining、DMS、Conversational AI等。
以上这些超级自动化技术或工具并不会被单一使用，Gartner在研究中发现：在过去的18个月中，大多数企业都会引用超过3种工具，例如用RPA做文档处理工具时，前端还需要OCR和IDP进行有效支撑。
三、超级自动化的六大挑战
1、如何选择合适的工具或工具集
企业在选择超级自动化工具时都会面临一些挑战。超级自动化的工具是多种多样的，最终会形成一种组合。很多人认为超级自动化就是RPA，实际上RPA只是超级自动化的工具之一。
上图是一个发票校验流程，也是RPA典型的应用场景。RPA主要用于解决这类重复性高、规则明确的场景。
无代码/低代码平台让每个人都可以成为开发者，在近两年非常流行，钉钉宜搭、Mendix、伙伴云、微信微搭等低代码平台更是为人们所熟知。对于没有代码能力的普通用户而言，低代码平台可以使其通过拖拽的方式形成一些审批流，例如制作简单的调查问卷等。而对于那些专业开发者，也能够利用低代码工具加速开发进程，缩短开发周期，特别适用于ERP等商业套件的二次开发场景，可以大幅减少代码量。
流程自动化工具也是超级自动化的一个重要分支，尽管其在国内的热度还不够高，但是与单一的RPA解决方案相比流程自动化的解决方案复杂度更高，它可以通过系统交互日志找出流程中的瓶颈，校验实际发生的流程与设计流程的一致性，从而发现关键的可优化节点来进行流程优化。
张桐强调：企业在选择超级自动化工具时面临一些挑战，试图用一种工具解决所有问题很难，从简单的RPA优化，到具体的优化操作，再到整个流程的改善，以及整合流程形成生态，需要一个循序渐进的过程。以基础的方式从具体操作来实现自动化，与从复杂流程入手纵观全局通盘考量，两种方式对业务的价值将完全不同。
2、业务试图抛开IT进行自动化方案的落地
第二大挑战是业务会尝试抛开IT自行落地自动化方案，这是IT负责人难以回避的一个问题，如果不想让影子IT的问题重演，IT和业务必须互相理解，加强合作。Gartner提倡在公司内部形成融合团队，从项目制向产品制转化，通过前置IT资源，将技术创新与业务创新相结合，通过互相理解来促进合作。
Gartner总结了10条增加成功率的原则：
（1）认真对待业务技术人员的工作，并给予支持;
（2）快速响应业务技术人员的需求;
（3）为其建立与技术专家沟通的通路;
（4）认可并奖励业务技术人员的工作;
（5）建立联系与实践的社群(CoP)，或卓越中心(CoE);
（6）为业务技术人员提供多种技术工具;
（7）积极参与供应商的选择，帮助其更好的管理供应商;
（8）争取参与更多超级自动化项目的机会;
（9）让业务技术人员参与到端到端的能力生命周期中;
（10）促进业务技术人员参与融合团队。
3、多种多样的自动化工具让视野受到局限
第三个挑战是自动化工具虽多，却无法治本。张桐认为，自动化工具的优化就像粘合剂，虽然帮助企业快速地解决问题，但是无法治本，对于那些老旧的系统，如果一味地在用户界面的层面进行简单集成，会阻碍老系统下线的周期，更难进行流程再造。
老旧系统何时下线?集成平台能否提供流式处理的能力?ESB如何进行优化?这些都是企业信息化技术发展的渠道，自动化工具并非唯一的方式和路径。实际上，CIO应该为决策层进行专业的指导，以帮助企业做出正确的决策。
4、自动化工具上线后带来的持续运维挑战
以RPA为例，很多RPA项目上线后，随着数据的变化以及流程的微调，会出现大量需要人工干预的场景，需要由IT人员帮助业务解决问题，难以真正释放业务的生产力。这是由于大量自动化工具的引入，并没有考虑到后期运维的问题，实际上，能够在事后通过监控报表查看每个自动化场景实际效率的例子少之又少。
5、如何制定考核指标
上图是金字塔式的指标体系，从上到下分别从业务价值、客户体验、服务效率、运维成本等多角度进行评估。值得注意的是，考核的指标体系不能只关注业务价值，流程的稳定性，IT端的投入，以及平台的使用率等都是必须考量的重要因素。
6、选择供应商方面的困境
当前，超级自动化的技术门槛相对较低，进入这一赛道的供应商很多，各个开发商的产品之间壁垒很高，企业在各个供应商之间进行切换、迁移的难度很大，由于业界尚无统一的标准让企业进行轻松的迁移，一旦迁移那么在上一平台所开发的脚本可能难以移植，带来重复开发的工作量。
目前，一些国际知名厂商正在推行订阅式的SaaS服务，确实提升了用户体验，但是往往难以迁就用户的定制化开发需求，而国内的厂商虽然能够帮助企业客户进行灵活的本地化部署，对于定制化需求也可以进场支持，但是使用一段时间后可能在应用性方面打一些折扣，也会存在一些潜在的风险和安全隐患。
四、助力业务选择自动化工具的三步走策略
第一步：确定业务目标。
自动化的业务价值是显而易见的，如降本增效、降低风险等，企业通常会采取减少客服人员数量、利用机器人发布取代人工监控等方式逐步实现降本增效等初级业务目标。
第二步：根据业务目标评估技术需求。
这一阶段的主要目标是提高效率，例如将发票校验这样的手工对账工作等交给机器人完成。
第三步：建立自动化工具组合。
第三阶段需要不停地寻找更好的流程，而不是只着眼于短期收益。
前两步能够帮助企业减少人力资源投入和时间成本投入，在短期内见效很快，但是并没有从业务结果出发，如果企业一味从减少投入的角度来考量，将会丧失从本质上改变这些业务流程的机会。第三阶段以业务结果为导向，将业务流程排在优先级的前面，能够实现更快的交付速度以及更低的人力成本，同时提高业务的灵活度，是大多数企业需要为之努力的方向。
五、调整业务目标 确定超级自动化用例
Gartner建议企业通过棱镜模型确定超级自动化用例，通过业务价值和可行性两个维度的分析，结合实际业务场景进行直观的判断，可先从业务价值高、可行性高的那些场景入手。
从技术的三个维度对用例进行细分，可缩小产品选型的范围：
- 首先，考虑场景是聚焦在某些特定的操作，还是影响广泛的业务流程.
- 其次，方案是否需要加工处理或数据转化，如非结构化数据转化为结构化数据。
- 第三，自动化工具的判断逻辑是单一的规则导向还是多变的业务逻辑，是否需要借助机器学习算法赋能业务等。
虽然很多自动化工具的能力有所交叉，但是每项产品都有自己的甜点位(5分位)，因此企业可以结合上图评估业务场景中技术的关注点，选择该场景中最需要的核心能力。
最后是借助于IT团队的力量来建立超级自动化的工具组合，需要考虑业务需求的紧迫度、整体成本、厂商的收费方式等，此外要对企业内部的业务技术人员以及供应商进行评估。例如，当业务人员没有任何开发经验时，低代码平台将难以发挥其价值。
上图是业务流程自动化的决策路径框架，例如是否需要系统之间的集成?是否需要人工干预?是否涉及众多重复性、复杂流程的发现和再造?可以通过这种直观的决策方式，让业务了解产品选型的思路。
六、自适应治理
Gartner预测，如果企业放任各个业务线各自为战，分散实施超级自动化、数据分析、机器学习等项目，不进行灵活的管控，不从整体把控质量，那么整体工具的成本将在2025年达到40倍的增长。由此可见，灵活自适应的治理手段将成为企业成败的关键因素。
自适应的治理方式，指摒弃IT原来集中式的统一管理方式，从强管控的方式转化为以业务结果为导向，让业务能够快速交付、灵活迭代，为业务赋予一些自治的能力，最终形成一些由业务完全自治的场景。
上图是影响治理类型的9个关键特征，伴随业务人员对自动化工具理解的逐渐加深，对IT的依赖度将逐渐降低，并逐渐从混合模式向业务自治的方式过渡，最终业务将获得更多自主权，并且有足够的能力在释放灵活性的同时承担一定的风险。
七、建议
最后，张桐给CIO们提出了两条建议：
1、CIO们一定要看清超级自动化应用的边界和局限性，了解它能够发挥哪些作用。一些自动化的智能解决方案，只解决一些基本面的问题，对于流程标准化率高的场景，效率将得到明显提升，而对于那些流程混乱的场景，恐怕难以发挥良好的成效。
2、利用自动化工具固然能够规避很多手工错误，提升效率，让每一步都可审可查，降低成本并节约人力，但是同时也存在一定的风险，它将延长老旧系统的生命周期，同时增加了更多技术债，CIO要在短期收益、长期收益、局部利益以及整体利益之间达到平衡，综合技术和业务影响双重因素进行判断，找到最佳答案。
