随着 2025 年的临近，一些企业正在为销售、客户参与和物流等领域预计将面临的又一个破纪录的挑战做好准备。由于零售商预计现场订单和在线订单会增加，而客户支持部门则为帮助查询量的增加做好准备，因此供应链继续加班。企业需要做好在这些情况下快速扩展的准备，这是旧的手动程序无法实现的。
介绍：人工智能驱动的流程发现！这可能是一个被证明可以改变游戏规则的解决方案，可以加快实施 机器人流程自动化 (RPA) 服务，从而使企业能够更快、更准确地进行部署，并且不会出现可能在关键时刻影响性能的时间延迟。通过利用人工智能来识别、映射和确定自动化工作流程的优先级，企业必须确保做好应对 2025 年假期高峰的准备，而不会因为手动流程的压力而陷入困境。
在这篇博客中，我们将了解：
- 什么是人工智能驱动的流程发现？
- 它是如何运作的？
- 为什么 2025 年需要加快 RPA 部署？
- 人工智能如何改善 RPA 实施时间表的底层视图
- 如果没有人工智能，企业在流程发现中面临的挑战
- 工具和最佳实践
什么是人工智能驱动的流程发现？
“人工智能驱动的流程发现”一词描述了对业务流程的快速识别、分析和优化，这些流程可以通过使用机器学习、流程挖掘和高级分析来实现自动化。该技术通过利用来自多个来源的大量操作数据，以无与伦比的速度和精度识别自动化机会，这通常是传统技术无法处理的。
为什么2025年会发生变化？
- 更快的工作流程识别：人工智能可以通过分析来自多个来源（包括财务系统、ERP 和 CRM）的数据来快速发现自动化机会。
- 更高的准确性：借助数据，可以就哪些流程实现自动化做出公正的决策。因此，人工智能即使不能消除人为错误，也能减少人为错误。
- 可扩展性： 人工智能可以处理企业环境的复杂性和规模，使其成为处理假日高峰负载的大型组织的理想选择。
为什么 RPA 实施延迟在季节性高峰期间会出现问题
- 2024 年失去的收入机会： 当 RPA 未能及时到位应对季节性需求激增时，企业会面临订单管理、库存跟踪和客户查询等流程效率低下的问题，从而导致收入潜力损失。
- 员工倦怠加剧： 由于季节性工作负载的压力增加，手动流程可能会让员工不堪重负，导致疲劳、错误和速度减慢。
- 错失竞争优势： 能够通过自动化无缝扩展的公司比未能采用自动化的竞争对手具有明显的优势 人工智能和机器人流程自动化 及时满足高需求时期的需求。
- 不满意的顾客： 响应时间慢可能是客户服务不佳的标志。此外，订单履行中的错误以及缺乏及时的客户询问解决方案（尤其是在繁忙的圣诞节期间）可能会造成高昂的代价。
2025年AI如何加速RPA实施？
第 1 步：使用 AI 收集数据并识别流程
为了发现手动和重复的流程，人工智能可以首先从所有企业系统收集数据并进行分析，包括但不限于供应链平台、ERP和CRM。通过消除手动执行耗时的数据收集活动的需要，可以加快自动化前景的识别。
- 没有人工智能的问题：使用老式技术收集和识别数据可能需要数周时间，而且很可能会忽略重要的程序。
- 人工智能解决方案：人工智能解决方案可以立即分析多个日志和数据点。这可以包括流程挖掘平台，它可以在眨眼之间识别自动化机会。
第 2 步：数据可视化和流程图
发现流程后，人工智能会将其绘制出来，详细说明步骤、持续时间和相互依赖性。组织可以选择如何确定这些活动的优先级并改进可视化工作流程 RPA 采用，并让他们清晰地了解自动化路径。
- 没有人工智能的问题：手动流程图映射的耗时性质导致实施进度减慢，这经常需要多个团队来详细说明工作流程。
- 人工智能解决方案：团队可以使用人工智能工具实时生成自动化、动态流程可视化，识别任何瓶颈或效率低下，并立即采取行动。
第 3 步：按优先级顺序设置自动化候选者
得益于人工智能，团队可以首先专注于最有利可图的自动化机会，它根据许多标准对流程进行评级，包括频率、复杂性以及他们承诺的投资回报。这确保 RPA 立即提供高影响力的效益，最大限度地提高投资回报 (ROI)。
- 没有人工智能的问题：团队经常浪费时间来自动化毫无意义的程序，推迟了自动化的优势并延长了项目进度。
- 人工智能解决方案：通过确定流程的优先级，人工智能算法可以确保关键工作流程首先实现自动化，从而加快部署进度。
第四步：优化和可行性预测试
AI 在全面部署之前执行 RPA 工作流程模拟。这有助于受控过程测试，识别可能出现的问题，例如不可预见的瓶颈、数据差异或系统不兼容。
- 没有人工智能的问题：试错和手动测试可能非常耗时，并且经常导致代价高昂的错误或延迟。
- 人工智能解决方案：通过在流程的早期识别问题，人工智能驱动的模拟可以实现更快、更无缝的实施，在高需求时期不会出现不可预见的中断。
第五步：持续观察和调整
即使在部署后，人工智能也会密切关注 RPA 程序，利用机器学习来立即优化和修改工作流程。这使得公司能够在整个假期期间继续保持最佳运营状态，并快速调整以适应任何修改或出现的困难。
- 没有人工智能的问题：如果没有人工智能，RPA 程序很容易变得过时或无效，特别是在实施新系统或程序时。
- 人工智能解决方案：即使在动态、高要求的环境中，由于人工智能解决方案可以自动修改工作流程并推荐增强功能，自动化仍然有效。
公司在没有人工智能的情况下发现流程时面临的问题
如果没有将人工智能纳入流程发现阶段，企业经常会遇到以下困难：
- RPA 部署缓慢：由于传统流程识别和映射技术速度缓慢且容易人为错误，因此在繁忙季节及时部署 RPA 具有挑战性。
- 次优的自动化决策：手动分析可能会导致错误流程的自动化，从而导致 RPA 利用率低下并失去扩展的可能性。
- 高成本和延迟：当问题在流程后期发现时，缺乏人工智能驱动的模拟和预测试可能会导致实施成本增加和延迟。
- 缺乏可扩展性：由于传统方法无法处理大规模活动，因此难以跨多个部门或地点识别和自动化流程。
在 RPA 中使用 AI 的基本资源
考虑以下资源和最佳实践，以有效地使用 AI 来加速 RPA 部署：
- 流程挖掘工具：可以使用 Automation Anywhere、Celonis 和 UiPath Process Mining 等平台自动映射工作流程、发现效率低下的情况并建议自动化解决方案。
- 机器学习算法：您可以使用 DataRobot 和 TensorFlow 等工具训练模型，在部署后不断优化操作。
- AI 集成 RPA 平台：UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere 和其他 RPA 技术正在逐步添加 AI 和机器学习功能，以实现平滑集成和更快部署。
|另请阅读： 当 RPA 和 AI 在银行业联手会发生什么？ |
综上所述
随着公司为 2025 年做好准备，快速有效的 RPA 实施比以往任何时候都更加重要。通过将人工智能驱动的流程发现纳入 RPA 实施流程，企业可以大幅减少自动化部署的时间和费用。这将确保他们准备好在一年中最繁忙的时期及时进行扩展。
除了加快 RPA 的部署之外，人工智能驱动的流程发现还可以保证公司自动执行适当的流程、优化投资回报并在高需求时期保持高水平的效率。为了在这个假期乃至 2025 年保持领先地位，请立即投资人工智能和 RPA。
