7月27日，赛迪智库工业新词话栏目报道了一个新词：超自动化，英文是 Hyperautomation。
Hyperautomation是Hyper和Automation的合成词，翻译为超自动化。当然，你也可以称之为超级自动化，却总感觉这不够贴切。
Hyper这个词，除了代表着超级，还有超过、亢奋的意思。当发现一种技术足以达到“空前”的地步，往往就会用它来表示，因此用于科技领域的频率远高于super。
Hyperautomation也用了Hyper这个单词，是否也代表着超自动化是一项重要技术?正是如此。超自动化最早出现于2019年10月发布的《2020十大战略科技发展的新趋势》报告中，Gartner将其放在了十大技术之首。
但Gartner所定义的超自动化，不只是一个技术名词，更是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。
超自动化既包含了丰富的工具组合，也包含了自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估)。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。
事实上，超自动化更像一套解决方案，目的是让使用它的企业能够快速高效低成本最大化的实现企业经营自动化。而想要实现“无处不在的自动化”，通过AI技术转化非结构化数据及通过机器学习持续挖掘并优化业务流程等操作必不可少。
第一，RPA是一种流程自动化解决方案，主要承担超自动化的自动化部分。RPA可以使员工团队中的业务用户，将平时需要人工进行的系列重复且基于规则的操作任务实现自动化。
第二，智能业务管理，可算是业务流程管理(BPM)的智能升级版。融合AI技术的智能业务管理，大多数都用在在策略层构建系统的整体自动化架构方案，并承担一定的业务流程自动化任务。它通过调度包括RPA在内的各种自动化组件，以及端到端工作流程的整套方案，保证业务流程自动化的最佳实践。
第三，人工智能，大家已然了解很多。在超自动化体系中，AI代表了企业技术堆栈中可用的一系列智能过程，包括机器学习(ML)，自然语言处理(NLP)和智能光学字符识别(OCR)。
这些技术，可以让超自动化识别更多的数据模式，持续发现并优化更多的业务流程自动化应用场景，也是保证非结构化数据业务场景使用RPA的基础，可以说AI让超自动化的应用与推广具备了更多可能性。
第四，对于高级分析，大家接触的可能并不多。高级分析强调使用技术和工具检查数据，以评估对业务流程的更深刻见解，预测业务成果并围绕决策制定建议，以此来实现最大价值和ROI。
事实上，超自动化过程高级分析可通过组织孪生化实现，通过软件模型可以构建并分析可能影响企业数字业务的任一场景，便于组织针对某种优势或者缺陷进行超自动化实施进程的各种决策。
首先，超自动化提供了一个数字劳动者的路径。它让那些依赖于人类知识输入的工作，通过数据采集分析、人工智能等方式产生出虚拟数字工作者。这些数字工作者不但可以承担重复性的任务，还能够连接到各种应用程序、使用结构化和非结构化数据来进行操作，分析数据并作出决策，设计流程并发现新的自动化机会。
其次，超自动化能够让企业更简单的实现业务流程自动化。只需要一个近乎傻瓜式的超自动化方案，就能让任何公司实现以前大费周章完成不了的自动化项目。
同时，超自动化可以让自动化适用于更复杂的场景。人工智能、机器学习、神经网络、高级分析等技术的引入，也使得诸多行业尤其工业生产领域的自动化，不再停留在简单重复的程度上，那些存在非表标准化数据的业务场景同样可以在一定程度上完成自动化，更多场景的增效降本也将受益于超自动化。
1、增强劳动力。利用超级自动化解决方案的强大功能，员工能够可简单有效的利用其可用资源自动执行其职务内的许多流程，并更快地完成更多工作。最小化手动任务，使他们可以专注于更具影响力与价值的工作，譬如计划和策略。这一点，正是源自RPA的主要特征。
2、员工技能提升。超自动化使得自动化不再仅依赖于IT，自动化业务在技术难度上趋向大众化及傻瓜化，业务用户都能够成为各自部门的自动化领导者。由此，非专业员工一样能借助超自动化提升技能，企业也以此得到更多高素质员工。
3、系统集成。超级自动化是一个架构、系统及工具的集合，在功能上实际上也是最大限度的系统集成。借助它的集成功能，企业内部基础IT架构和分散的数据系统可以在一定程度上完成无缝通信，确保所有基本系统都可以访问相同的集中式数据，进一步消除数据孤岛。在当今的企业基础架构中，企业实践混合云和或多云基础架构，集成是效率流程的重要组成部分。
4、数字敏捷性。王吉伟频道认为，不管是组织的业务敏捷性，还是运营与决策的敏捷性，都要归结到数字敏捷性。要提高数字敏捷性，必然离不开自动化、智能化对各种数据的高效处理。超自动化正是为此而生，通过种种形式的自动化紧密协作，公司能够从单一技术的一次性收益转变为真正的数字敏捷性和大规模灵活性。
5、提高投资回报率。投资回报率(ROI)是企业的关键指标，超自动化能够让企业数据更好的流通，帮企业更快速的决策，让整个企业架构运行更有成效，它本身就是高回报率的企业经营解决方案。使用超自动化的关键分析，公司能够基于自动化流程，按周、月、年优化并节约时机和金钱，跟踪实现确切的投资回报率。
以上5点只是基础，随着应用超自动化深度与广度的增加，企业等组织也将会获得更多的益处。
在Gartner没有定义超自动化之前，IBM等机构也各自定义了自己的智能自动化解决方案，譬如IBM的IPA等。
自动化趋向智能化，智能化赋能自动化，这些趋势早已成为业界共识。在更大的领域，它们是人机协同应用的新时代，也能说是智能增强和AI融合发展的必然。市场、技术、应用、生态共同决定了，超自动化这样的概念必然会出现。
随着超自动化概念为各大行业所接受，作为主角的RPA厂商当然也在极力主打超自动化。譬如UiPath在5月推出新一代端到端超自动化云平台，并打出“专为超自动化而构建”的口号。automation anywhere 也在讲，“超自动化是数字化转型的真正的手段”。当前来看，超自动化已成国外RPA宣传的重点。
国内RPA厂商虽未太多的提及超自动化，但来也科技、达观数据、云扩科技等头部RPA厂商主打的“RPA+AI”与“AI+RPA”，实则与超自动化已经没有多大区别。RPA、AI是超自动化四大构成其中之二，而RPA与AI想要融的更好，业务流程管理与高级分析同样是需要不断完善的重要部分。这就从另一方面代表着，超自动化会是RPA厂商的终极发展之路。
事实上，即便没有超自动化这个定义，RPA或者BPM也都在朝这个方向发展。BPM、ERP、CRM包括云化SaaS类企管软件，都在融合AI技术以让产品更加智能的应用于更多场景，而AI厂商也在积极寻求通过BPM、业务流程自动化等业务场景进一步落地。
这就使得所有企管软件都在从自动化向智能化发展，而智能化厂商也在向自动化领域延伸。
对于广大企业来说，超自动化是一种标准，是企业使用云计算、人工智能等技术的具体落地方式。它为企业的数字化转型带来了更简单便捷的途径，只要引入超自动化，就能综合使用各种技术达到增效降本的目的，从而增强市场竞争力。
随着更多企业认识到超自动化的必要性，加上新冠疫情、经济下行、新基建、内循环等综合因素的影响。王吉伟频道认为，中国的超自动化市场规模将会迅速增加，以RPA为代表的相关行业也将真正迎来红利时代。
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