什麼是流程自動化？
流程自動化的定義為使用軟體和技術自動化企業流程和功能，以完成定義的組織目標。
流程自動化概觀
哪些因素讓現今的企業領導者提心吊膽？首先，競爭比以往更加激烈。另一個隱憂是客戶和市場需求的轉變與演進的速度之快。為了競爭與茁壯，企業必須把握每一個可能的優勢，不僅能提升競爭力和獲利能力，還要提升其彈性和靈活度。這就是流程自動化的作用所在。
越來越多的企業轉向流程自動化，作為推動競爭力和獲利能力的強大工具。事實上，根據 Gartner 近期對全球產業領導者的調查，有 80% 的受訪者表示，自動化是他們的核心業務優先事項和成功策略之一。
業務流程自動化（BPA）和數位轉型
業務流程自動化（BPA）最初是企業流程管理（BPM）較大整體範圍的單一層面。BPA 著重於透過接管耗時且重複的工作來改善後端生產力。然而，如今 BPA 已不再只是 BPM 的部分，而是已成為其背後的推動力及任何數位轉型旅程的核心基石。透過 AI 和機器學習等技術所支援的數位轉型，現代業務流程自動化的範圍和擴充性幾乎沒有極限。現代的 BPA 解決方案現在可整合後端和前端應用程式，簡化從供應鏈到人力資源、財務、客戶服務等流程。
業務流程自動化的階段
業務流程自動化範例
臨時或一次性的活動或任務不是流程自動化的理想候選項目。此技術較適合有正式步驟、順序和規則的重複工作。自動化能確保每次都能正確完成企業流程，包括合適的人員、按正確的順序、採用正確的資訊並在指定時間範圍內。規劃和模型化企業流程是減少冗餘工作和活動提升效率的第一步。流程自動化優先順序因業務而異，但下列區域通常受惠於流程自動化。
招募。流程自動化工具可協助簡化各種招募活動，包括能夠快速且有效率地上履歷應和參考，並快速處理評估、拒絕或後續作業，以便找到並僱用最佳人才。
員工入職和培訓。從記錄處理到法規遵循和培訓，流程自動化可協助您簡化招募和入職作業。這有助於更快培養積極且富有生產力的員工。
付款和薪資流程。過去幾年，在多個地區工作的零工和遠端員工數量大幅上升。自動化流程可協助企業簡化定期薪資作業，以及承包商和外部供應商的付款。
人力排程。難以管理員工排程，特別是在多個地點和部門之間。能夠同步各部門休假請求和商務差旅即表示可應對缺勤，而人力資源和薪資團隊可更有效自動化管理工作。
更簡潔且一致的發票開立。雖然發票產生理想上應該是會計部門的職權範圍，但並非一律如此。自動化發票開立流程可協助降低錯誤、會計混淆甚至法律風險。
客戶體驗在競爭激烈的環境下，如果客戶遇到麻煩和延遲，就比以往更容易放棄。流程自動化有助於建立更個人化的客戶體驗，並快去精確引導客戶通過流程。
法規遵循和法規工作。各種業務流程都必須遵循法規遵循與法規要求。流程自動化解決方案會記錄檔案並留下可見的資料追蹤，以便即時監控和審查這些活動。例如，在維護人員授予電廠工作之前，經理可確認所有潛在的危險系統皆已成功完成並記錄必要的停機安全協議。
核心業務流程自動化技術
流程自動化中使用的部分技術和術語
流程自動化可以簡單，並僅包含幾個核心工作，或是屬於更大的 IPA 和高度自動化呂程的一部分。以下是一些實踐最佳流程自動化成果的技術與技術：
高度自動化 高度自動化並非技術本身，而是組織所採用的策略方案，盡可能快速地識別、檢視並自動化盡多數業務和 IT 流程。為達成此目標，高度自動化仰賴多種技術、工具和平台的整合和協調，包含 AI/機器學習、RPA、現代 ERP 系統，以及低程式碼/無程式碼開發工具。
智慧流程自動化（IPA）McKinsey 將 IPA 定義為「結合基本流程重新設計與智慧流程自動化和機器學習的一組新興新技術」。透過 AI 和新一代工具強化企業流程，協助自動化並簡化重複、可複製和例行工作。這表示 IPA 不僅可以模仿人的活動和工作，還可以實際學習完成這些項目。AI 和認知技術可將決策能力納入以規則為基礎的自動化，進而改善員工績效、提高速度、降低風險並強化客戶旅程。
低程式碼/無程式碼自動化 低程式碼/無程式碼（LCNC）是指具備拖放功能、視覺化工具以及大量預先建立內容的應用程式和整合工具。LCNC 工具讓具備少量或無程式設計或編碼技能的人能夠根據其廣泛的相關主題專業知識將流程自動化。然而，LCNC 自動化技術也採用堅固的防護措施，以確保 IT 團隊能夠進行整體管理，並確保新的自動化流程或應用程式能妥善整合在系統內，符合最尖端的安全和法規遵循標準。
大數據 資料並不僅僅因「數量」而分類為「大數據」。大數據是由一組相關的準則所定義，這些準則不僅與數量相關，也與複雜性和速度相關。結構化資料為線性格式，如試算表所示。所有資料都可納入資料欄或資料列。另一方面，非結構化資料包含較少量化的資訊，例如客戶意見回饋、電子郵件、影片或圖像。大數據可根據定義的業務規則或運用人工智慧（AI）和機器學習功能，在業務流程自動化中整合並直接使用。接著，此整合資料可用於引導決策、加速流程，並可減輕重複工作和評估的負擔。
人工智慧 RPA 技術是專為最佳使用結構化資料而打造，但許多最有價值的洞察和情報都保留在半結構化與非結構化資料中（掃描影像、網頁、PDF 文件等）。AI 技術能夠處理該資料，並將其轉換為結構化格式，以便 RPA 了解及使用。
自然語言處理（NLP）最佳的 NLP 聊天機器人不僅從人類語言的資訊內容中學習，也能學習詮釋內容及語調。在流程自動化中，NLP 工具可協助改善引導互動，並回答內部和客戶提出的標準查詢。
機器學習 大數據提供機器學習技術仰賴的大量資料量，協助他們制定決策。當機器學習（以及支援的演算法）與 RPA、AI 和其他工具（如 NLP）整合時，便能夠找出趨勢和模式，並同時從資料和人類使用者學習。這可讓流程自動化更加準確且實用。
智慧 ERP 系統 多年來，企業仰賴 ERP 系統管理和協調其日常和財務工作。但現今 ERP 的功能已有所增長（採用 AI 和機器學習技術），將智慧與支援導入幾乎所有業務領域及其營運。許多自動化功能已是現代 ERP 系統的一部分。
業務流程自動化的效益
流程自動化的最大推動力在於由於速度和效率提升而帶來的明顯效益，以及提升靈活度和創新的機會。這些效益包括：
整體企業結構更具靈活度和彈性
更有效率的營運，包含加速週期時間和首次正確率
透過更明顯的資料追蹤和監控，改善法規遵循
降低緩慢、手動流程的負擔，並增加創新與成長的自由
組織間的即時協同合作、建立團隊合作及員工的成功/滿意度
改善客戶服務品質與回應時間
流程自動化：邁向數位轉型的下一步
在成功的數位轉型旅程中，實現端到端流程自動化是不可或缺的支柱。McKinsey 最近針對成功達成業務流程自動化目標的產業領導者進行調查。他們發現，基本上在所有的情況下，這些成功都有三個共同的策略要素：
- 自動化必須作為整個組織的策略優先要務，而不只是獨立處理幾個隔離的流程
- 流程自動化應著重於為人員進行技術工作，而非相反
- 市場目前特別不可預測，因此將焦點放在可擴展性上對流程自動化的持續成功至關重要
如同所有企業轉型旅程，並不需要一夕之間達成。最重要的第一步是準備管理變革，並在整體人力中傳達明確定義的目標和里程碑。