人工智能一直以来被用于自动化业务流程，提高公司效率，并在此过程中降低成本。这将使企业能够将人工智能融入其现有的操作流程中：工作流中的重复任务，如果需要，可以对操作进行调整。这还可以加快决策的速度。
推动这一革命的各种AI相关技术包括机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化，提供高级分析能力、预测及减少执行各种任务时的人为干预。在未来的现代企业中，业务流程自动化（BPA）的扩展将确保在采用AI系统后提高运营敏捷性、节约成本并提升客户体验。本文简要描述了AI如何简化BPA，从而说明了其今天在企业中的应用带来的巨大好处。
业务流程自动化的演变
业务流程自动化是指采用能够替代人类完成工作的技术。传统上，它涉及工作流自动化、任务管理和信息处理。智能自动化与AI的结合将BPA延伸到可以进一步分析数据、识别模式并做出明智选择的地步。这显著扩展了传统BPA的能力。由AI驱动的业务流程自动化不仅确保了操作的流畅性，还确保了高准确性和效率，是现代企业的强大武器。
BPA中的关键AI技术
以下是推动BPA进步的关键AI技术，通过两种独特的能力推动创新：效率和决策。
机器学习（ML）
现代AI通过基于历史数据的学习，使组织具备预测能力。ML算法分析大量数据集以生成可以帮助自动化任务和增强决策的模式和趋势。
例如，在金融服务行业，这可能意味着预测市场趋势或从已学到的交易模式中检测欺诈交易。这在需要随新信息不断学习的应用领域中具有深远的意义。
自然语言处理（NLP）
NLP是计算机科学的一个子领域，处理计算机与人类使用自然语言的交互。此技术的一个重要元素是自然语言处理，在客户服务中自动化确保了聊天机器人和虚拟助手可以与用户进行有意义或上下文相关的对话。
这确保了AI驱动的工具不仅更新了这些信息，还能够处理客户的大量查询，提供即时支持和建议。NLP因此在自动化通信中发挥作用，同时通过减少常规任务中的人为干预实现客户体验的提升。
机器人过程自动化（RPA）
实际上，RPA软件机器人被部署去执行通常由人类重复和例行完成的工作。这些软件机器人可以极其准确和快速地完成大量工作，例如数据输入、发票处理或报告创建。
通过更好地清除错误、加快流程、让工作人员有更多时间从事其他高端活动，提高了操作效率。乏味的任务以更高的精度和效率完成，从而降低了由于人力资源应用所产生的运行费用。
预测分析
这是由分析运行以通过现有数据预先确定可能趋势和事件的另一种高级应用程序。这是一种人工智能驱动的决策技术，根据对过去行为的分析作出对未来可能情景的预测建议，来帮助企业。
例如，预测分析用于零售中预测不同种类商品的需求，然后管理库存水平，使商店总是保持满员而不过剩。在风险方面，它可以决定可能的风险，并帮助提出缓解发生的方法。
战略规划
通过优化资源的战略规划来确保企业能够应对挑战并抓住大量机会。
当这些AI技术结合起来时，通过实现更智能、高效和适应性的操作改变业务流程自动化。它通过提供更好的性能和竞争优势来使组织过程更加有效和高效，因为它有助于组织有用的数据。以下是AI如何使BPA受益的一些方式。
通过人工智能的帮助，添加了一个可扩展的变革性好处，提高了组织的性能和效率水平。AI显著提高了效率，因为它可以以成倍的速度处理和分析大量数据。
大多数传统工作流高度依赖手工，耗时且常常导致一个接一个的延迟。AI因此加快了这些流程，确保更快的决策并在操作上提供更高的效率。
例如，借助AI分析工具，可以处理大量数据以产生实时见解，在这种情况下帮助在最短时间内对市场动态和运营问题作出反应。成本降低 使用AI在BPA中的最重要优势之一是显著甚至大幅降低成本。
消除重复和单调的活动减少了企业对人力资源的依赖，从而降低了相关操作的劳动成本。
AI过程自动化进一步消除了手工过程中常见的错误，因此极大降低了纠正措施的成本。
例如，在财务中，AI可以自动化发票处理和对账，减少人类干预，从而降低运营成本。尤其是在数据输入、分析和报告的准确性方面，AI系统提供的质量往往比人类要高得多。此类领域的人为错误代价高昂。
例如，AI可以快速解释决策，或者解决操作中的某些低效率问题。另一方面，基于AI的算法会准确地执行例行职责，并产生一致且无错误的结果。在财务报告相关功能中，准确性改进是必须的，因为效率要求非常精确的合规性和有效的战略规划。
客户体验改进
通过最新的聊天机器人、虚拟私人助理和其他AI解决方案，AI提高了客户体验，这些解决方案可以通过即时消息回答问题，并使交互过程个性化，因为事先收集了大量关于用户的数据。这种方式不仅加快了响应速度，更重要的是保证了响应的相关性和个性化，帮助客户并通过提供更高效的服务体验，帮助企业获得满意并保持的效果。
将AI整合到BPA工具中的最令人印象深刻的事实之一是可扩展性。相反，AI可能处理业务中成长动荡的工作量增加，但仍然能够处理相同标准工作的容量。AI系统是为了处理工作量增长而设计的，不需要相应增加资源。换句话说，AI与BPA的结合转化为提高效率、降低成本、增加准确性和提高客户体验，这些因素只能意味着成功并因此在整个业务中具有竞争优势。
AI驱动的业务应用
从提高效率、降低成本、增加准确性以及改善客户体验的不同实际AI应用展示了BPA的优势。
财务和会计
在AI驱动系统的帮助下，帮助生成发票、管理费用等，这些都是自动完成的。因此，在确保精确的同时，没有人为错误的空间。
人力资源
AI使人力资源部门的操作变得顺畅。人力资源功能，包括招聘、入职以及审查员工表现，现在可以分析，以更有效地匹配候选人和职位空缺。
供应链管理
AI通过预测需求、路线审查和维护库存来优化供应链。
市场营销和销售
所有客户数据记录通过AI可以用于制定个性化产品推荐, 发送自动电子邮件营销活动并加强潜在客户评分。
挑战与考虑
尽管AI在BPA中有这些神奇的效果，但仍存在以下挑战：
此外，数据隐私和安全性包括定义敏感业务数据、客户信息、处理数据泄露、应对安全事件以及遵守法规。尽管存在与现有基础设施兼容和集成的问题，但规划和执行过程必须相应地进行。
变更管理
AI驱动的BPA需要组织文化的转变。员工需要掌握与AI系统的协作，而管理层也需要考虑可能的决策之职。
AI应用引发了有关其决策过程是否透明，是否有人对报告中AI偏见的责任提出质疑。
AI在BPA中的未来
AI中的BPA未来充满了不断增长的技术。因此，预计AI系统将在不久的将来变得更加先进、复杂，并能够执行复杂的决策，从而推动减少人为干预的其他琐碎任务。这将使企业结构在提升敏捷性、降低运营成本和提高效率方面拥有竞争优势。
Holden对此观点表示肯定，他认为“AI以降低成本和提高准确性为方式以彻底改变BPA。”那些将AI技术用于提升自动化的业务的CIO们将在动态市场条件下为驾驭生存和竞争做好更充分的准备。AI将承担BPA中的新角色，提高工作成效，从而改变业务操作的方式。
常见问题
1. AI如何改进业务流程自动化？
AI通过自动化重复性任务、分析大数据集以帮助决策，并在操作中提高准确性和效率来增强BPA。
2. 哪些行业最受益于AI在BPA中的应用？
金融、人力资源、供应链管理和市场营销等行业在AI驱动的BPA中受益显著。
3. 将AI集成到BPA中的挑战是什么？
挑战包括数据隐私和安全性、与现有系统的集成、变更管理以及道德考虑。
4. 企业如何确保在使用AI进行BPA时的数据安全？
企业可以通过实施健全的安全措施、遵守法规并定期更新系统来确保数据安全。
5. AI在业务流程自动化中的未来是什么？
AI在BPA中的未来包括更加复杂的系统，能够执行复杂决策，进一步减少人为干预并提高效率。
