“數(shu)字員工(gong)”推動(dong)降本增效，深(shen)度賦能經濟社會數(shu)字化轉型(xing)，超自動化將進一步幫助企業進行流程優化、加速決策。
自Gartner于2019年提出(chu)“超(chao)(chao)自動化”之后全(quan)球范(fan)圍(wei)內(nei)越(yue)來越(yue)多的企業(ye)開始認可這(zhe)種(zhong)服務形(xing)態。國內(nei)的廠商也聞風而動，以各(ge)自產品為(wei)基礎，逐漸向上下(xia)游(you)延伸(shen)，以實現超(chao)(chao)自動化。

經過近五年的發展，超自動化技術及產業(ye)在(zai)國內的實際(ji)發展情況如何(he)？在(zai)大(da)模型(xing)等創新技術的加持下(xia)哪些能力得到增強？目前行(xing)業(ye)標(biao)準制定情況如何(he)？
中(zhong)國信通院(yuan)人工智能研究中心平(ping)臺與工程化部副主任董曉飛先生，從行業(ye)標準(zhun)的角(jiao)度為我們帶(dai)來關于超自動(dong)化技術(shu)與產(chan)業(ye)最新現狀、發展趨勢的權威解讀！

01
超級自動化產業發展趨勢

 

 

技術概念逐步成熟，市場規模加速擴大

 

各類企業(ye)正積(ji)極構(gou)建超(chao)級自動化(hua)能力(li)，用于提(ti)升自身的自動化(hua)和智能化(hua)程(cheng)度。

 

超級自(zi)動化技術在(zai)產業(ye)升級的過程中，逐步(bu)融(rong)合RPA，IPA/JA，PM，iBPM以(yi)及數字孿(luan)生(sheng)等新技術(shu)。隨著大模型技術的爆發(fa)，AI Agent技(ji)術也被納入到超(chao)級自動化技(ji)術的范疇(chou)中，這使(shi)得超(chao)級自動化的概念愈發完善(shan)。

 

據(ju)公開資(zi)料顯示，超(chao)(chao)級自動(dong)化的市(shi)場(chang)(chang)規模逐(zhu)年擴大，預計到(dao)2025年超(chao)(chao)級自動(dong)化的軟(ruan)件(jian)市(shi)場(chang)(chang)將(jiang)達到(dao)8600億(yi)美(mei)(mei)元，復合年增(zeng)長率(lv)為(wei)12.3%。到(dao)2026年底，支持超(chao)(chao)級自動(dong)化的軟(ruan)件(jian)市(shi)場(chang)(chang)將(jiang)達到(dao)1.054萬(wan)億(yi)美(mei)(mei)元，復合年增(zeng)長率(lv)將(jiang)達到(dao)11.9%。超(chao)(chao)級自動(dong)化市(shi)場(chang)(chang)正呈現蓬勃發展態勢(shi)。

 

截至2023年，約54％的大中型企業已完成2種及以上超級自動化細分領域技術部署，2026年底，80%以上的大型組織將嘗試部署超級自動化項目，近(jin)五(wu)年內，企業自動(dong)化的(de)機(ji)會將井(jing)噴(pen)式(shi)增加，自動(dong)化可(ke)實施(shi)的(de)領域場景將飛速擴(kuo)增。

 

內外因素共同作用，企業需求日益迫切

 

超級(ji)自(zi)動(dong)化技術的發展是(shi)內(nei)外(wai)(wai)部因素共同推動(dong)的結果，企業對于超級(ji)自(zi)動(dong)化的需(xu)求逐(zhu)步增大，此外(wai)(wai)大模型等技術還在不斷(duan)融合并增強超級(ji)自(zi)動(dong)化能力。

內部(bu)因素(su)包(bao)括企業(ye)(ye)對高效業(ye)(ye)務(wu)(wu)處理(li)、安(an)全系(xi)統(tong)運轉工具(ju)、成(cheng)本控制和(he)客戶服務(wu)(wu)的(de)迫(po)切需求(qiu)。外(wai)部(bu)因素(su)則包(bao)括經(jing)濟(ji)、社(she)會和(he)技術領(ling)域的(de)廣泛影(ying)響。隨著(zhu)人口紅利(li)消失和(he)經(jing)濟(ji)客觀條件的(de)變化，企業(ye)(ye)迫(po)切需要進行數字化和(he)智(zhi)能化改造，以適應不斷變化的(de)市(shi)場環境。

 

超(chao)級自動(dong)化(hua)(hua)可(ke)以打通(tong)數據、應用和業務的(de)三(san)重孤島，實現全局優化(hua)(hua)。創新驅動(dong)與技術賦能(neng)協同牽引(yin)，推動(dong)了(le)超(chao)級自動(dong)化(hua)(hua)的(de)發(fa)展。

 

 

順(shun)應(ying)數字化轉(zhuan)型(xing)趨勢，持續創造經濟價值

 

 

在社會(hui)經(jing)濟(ji)發(fa)展與企業(ye)(ye)運營服務方面，超(chao)級自動化開(kai)始持續(xu)為企業(ye)(ye)發(fa)展、社會(hui)進步創造價(jia)值。從宏觀層面，依托日益鞏固的 ICT 產(chan)業基礎，超級自(zi)動化產(chan)業崛起(qi)，成為數字化產業的領軍技術，并在多個垂直行業的應用過程中提煉實用的行業數字化轉型方法，為更多企業數字化轉型提供方向。

在(zai)微觀層面，超級自動化可以幫助企業(ye)提升(sheng)生產運(yun)營(ying)效率，增強企業(ye)競爭(zheng)力，獲得(de)較高的(de)投資(zi)回報比(bi)。

 

 

在產(chan)(chan)業生態(tai)的(de)構建方面(mian)，超級自動(dong)化產(chan)(chan)業生態(tai)基本成型，發展鏈條逐步清晰。超(chao)級自(zi)動(dong)(dong)化的市場生態目前基(ji)本成型，圍繞著(zhu)超(chao)級自(zi)動(dong)(dong)化的產品(pin)、技(ji)術、解決(jue)方(fang)(fang)案的生產、交(jiao)付(fu)、使(shi)用過程，初步形成了由上游的供(gong)應(ying)方(fang)(fang)、中游的交(jiao)付(fu)和自(zi)營方(fang)(fang)、下游的應(ying)用方(fang)(fang)共同組成的產業鏈。

在應用場景上，應用領域橫向(xiang)擴(kuo)展，實施場景縱向深(shen)化。在數字化轉型全(quan)面(mian)提速(su)的大背(bei)景(jing)下，超級自動(dong)化擁有著豐富(fu)的應用場(chang)景(jing)。通用業務場(chang)景(jing)方(fang)面(mian)，超級自動(dong)化已經率先在財務、會計、人力資源、IT運維、運營(ying)服(fu)務等(deng)方(fang)面(mian)落(luo)地，并(bing)且相(xiang)關的認(ren)可度、適配(pei)度以(yi)及滲透(tou)率也在不斷提升。

 

此外超級自動化已經在金融、制造、政務等行業大規模投入使用，并取得了一定的成效。可以看到，超(chao)級(ji)自動化(hua)正在以(yi)點(dian)帶面的橫向擴展(zhan)，未來(lai)的應用潛力也是非(fei)常巨大的。

 

02
超級自動化技術體系核心要素

 

 

超級自動化技術架構

 

超級自動化關(guan)鍵技術主(zhu)要包括(kuo)RPA技術、流程挖掘和(he)低代碼等相關(guan)技術。大模(mo)型開始成為(wei)超(chao)級(ji)自動化的技(ji)術底座(zuo)之一，相關的應用形(xing)態也在(zai)不斷豐富(fu)，包括數(shu)字員工、AI agent等。

 

在核心(xin)能力方(fang)面，超(chao)級自動(dong)(dong)化(hua)擁(yong)有流程(cheng)自動(dong)(dong)化(hua)機會發現、智(zhi)能流程(cheng)管理(li)、智(zhi)能流程(cheng)處理(li)和(he)高(gao)級分析的核心(xin)能力。在這些能力的加持之下，可(ke)以完成(cheng)多(duo)項智(zhi)能化(hua)的任務，包括任務的挖(wa)掘、需(xu)求的識(shi)別、流程(cheng)的編排、流程(cheng)的處理、數據(ju)分析等，確保了自動化流程(cheng)的精準執(zhi)行。

 

 

超級自動化支撐能力：人工智能大模型

 

大模型的能力與超(chao)級(ji)自動化的技(ji)(ji)術需(xu)求非常匹配，同時也使得(de)其逐漸成(cheng)為超(chao)級(ji)自動化的新(xin)型技(ji)(ji)術底座。大模型的核心能力包括(kuo)理解、生成(cheng)、分析(xi)、預測和交互，涵蓋了(le)語言、語音、視覺(jue)和多模態的信息處理。

基于大模型的理解能力，超級自動化的感知能力得到了極大的提升。大模型所(suo)具備的多模態識別和(he)信息抽取能(neng)力，使得超級自動化能(neng)夠輕松理解并處理各(ge)類非結構(gou)化數(shu)據(ju)和(he)對象，包括自然語言、圖像和語音等。將非結構化數據轉化為結構化的形式，方便了后續的處理和相關分析工作。值得(de)一(yi)提(ti)的(de)(de)是，大(da)模(mo)型通過(guo)整合知識(shi)圖(tu)譜、邏(luo)輯思(si)維和記憶推理(li)等外(wai)部工具，實現了(le)持續學習和進化的(de)(de)能力，它(ta)不(bu)僅(jin)能記憶和推理(li)，還在不(bu)斷學習中提(ti)升自(zi)身的(de)(de)性能和能力，為相關業務提(ti)供更智能、高效的(de)(de)自(zi)動(dong)化服務。

 

大模型具有強大的生成功能，可以根據需要自動生成文本、語音、代碼、圖像或者視頻，更加便捷高效，基于大(da)模型的(de)生成能力，超(chao)級自動化流程(cheng)的(de)創建(jian)水平(ping)得到了極大(da)提升。基于大模型的分析能力，可(ke)以持續完善超級自(zi)(zi)動(dong)化(hua)的績效評價體系，提(ti)升自(zi)(zi)動(dong)化(hua)的運營成效。

 

大模型擁有卓越的預測能力，借助大模型技術，利用歷史數據和實(shi)時(shi)信息(xi)可以提前了(le)解(jie)流程的趨勢，預判執行過程中可能發生(sheng)的風險，同時大模型還能為超級自動化工具提供更加精準實施的決策知識，確保機器人能夠準確理解并執行人類操作的意圖。

 

基于大模(mo)型的強大交互能力(li)，使超級自動化(hua)實現(xian)了與人類(lei)、客戶的高效(xiao)協作。借助(zhu)大模型的(de)相關能力(li)，可以深入理解場景和業(ye)務知(zhi)識。通過機器人知(zhi)識問答等功能，豐富信息交流(liu)的(de)方式(shi)，降低超(chao)級(ji)(ji)自動(dong)化使用(yong)的(de)門檻。同時，超(chao)級(ji)(ji)自動(dong)化還可以根據用(yong)戶的(de)操作習(xi)慣和偏好提供個(ge)性化的(de)服務體驗(yan)，這種(zhong)更加(jia)自然、易(yi)用(yong)的(de)交互方式(shi)進(jin)一步推動(dong)了企業(ye)數(shu)字化轉型的(de)進(jin)程。

超級自動化擅長行動、大模型則擅長思考，二者能力交織、互為補(bu)充，可以(yi)構建出手腦并用(yong)的智慧(hui)數字員工，是技術發展的必然趨勢、業務發展的核心需求，為(wei)企業的數(shu)字化轉型(xing)提供(gong)了全新的解決思(si)路(lu)。

 

超級自動化支撐能力：RPA

 

RPA是(shi)超(chao)級(ji)自動化的(de)關鍵技術之一，它扮演著流程(cheng)執行的(de)核心角色，為實現更廣泛的(de)自動化提(ti)供了(le)基礎設施(shi)和能力。

RPA具備幾大核心功能，包括開發測試、工作執行、管理監控等方面。在開發測試方面，它可以快速創建機器人模板，構建所需的組件。在(zai)工作(zuo)執(zhi)行(xing)方(fang)面，它可以自動化處(chu)理Web或應(ying)用程序的日志。在管理監控方面，可以完成機器人的部署、機器人集群的管理、權限以及資產管理的工作。作為自動化引擎，RPA可以自動執行結構化的業務流程，模擬人類用戶的行為，通過用戶界面與業務系統交互，執行重復性高的任務。

作為信息(xi)的橋梁，RPA 可以與其他自動(dong)化工具及系統無(wu)縫對接(jie)，如(ru)ERP系統、CRM系統和其他專業軟件，成為(wei)連接不同技(ji)術(shu)和平臺的有效工具。

 

超級自動化支撐能力：流程挖掘PM

 

作為超級自動化另一項關鍵技術，流程挖掘承擔(dan)著(zhu)流程洞(dong)察和(he)優化(hua)的(de)作用，為整(zheng)個(ge)自動(dong)化(hua)策略的(de)實施提供(gong)數據驅動(dong)的(de)支持。流程挖掘基于各類系統平臺、終端產生的日志或相關事件等數據，通過數據挖掘、序列挖掘、BI等相關技術，實現業務流程的可視化，幫助企業更加清晰地了解流程運作的各個環節。

相關(guan)的核心功能組件包(bao)括流程(cheng)的發現、流程(cheng)一(yi)致(zhi)性、瓶頸(jing)及根因分析、流(liu)程(cheng)(cheng)模擬、流(liu)程(cheng)(cheng)監(jian)控等，可(ke)以為企業(ye)(ye)提供(gong)全(quan)面深入的流(liu)程(cheng)(cheng)洞(dong)察(cha)。此外，流(liu)程(cheng)(cheng)挖掘(jue)還可(ke)以協(xie)同(tong)RPA、AI等和大模型相關的技術(shu)，處理(li)更(geng)加復雜的業(ye)(ye)務決策(ce)。

 

超級自動化支撐能力：任務挖掘TM

 

任務挖掘的發展前景十分廣闊，基于任(ren)務(wu)挖掘可(ke)以幫(bang)助企(qi)業(ye)發掘具有(you)高價值自(zi)動化(hua)潛(qian)力(li)的(de)任(ren)務(wu)，輔(fu)助超(chao)級自(zi)動化(hua)流程(cheng)的(de)開發，提(ti)高自(zi)動化(hua)流程(cheng)的(de)構(gou)建和運行效率。

具(ju)體(ti)作用如下：

1、任務(wu)挖(wa)掘(jue)為超級自動化提供了詳盡的數(shu)據支撐(cheng)。通過收集分析用戶執行任(ren)務的數(shu)據，揭示流程(cheng)中的瓶頸、錯誤和冗余環(huan)節，為自動(dong)化改造提供明確(que)的方向和目標。

2、任務挖掘有助于(yu)識別自動化潛力(li)。通過深入(ru)分析員工手動(dong)執行的任務，任務挖掘能夠發現那些適合自動(dong)化(hua)的任務，進而為超級自動(dong)化(hua)提供具體的自動(dong)化(hua)候選對象。

3、任務挖掘(jue)還(huan)能(neng)夠為超級(ji)自動(dong)化的實施(shi)提供優(you)化建議。通過(guo)對任(ren)務(wu)(wu)流程(cheng)的深入理解，任(ren)務(wu)(wu)挖掘可以提(ti)出針(zhen)對性的優(you)化(hua)措施，如(ru)簡化(hua)流程(cheng)、合并步(bu)驟(zou)、消除(chu)冗余操(cao)作等，從而(er)提(ti)升自動化(hua)的效果和效率。

隨(sui)著(zhu)數字化(hua)轉型的深(shen)入(ru)推進，任務挖(wa)掘將在企(qi)業(ye)自動化(hua)和(he)智能化(hua)轉型中發揮越(yue)來越(yue)重要的作用，為企(qi)業(ye)帶來更(geng)多(duo)的價值和(he)競爭優勢(shi)。

 

超級自動化支撐能力：低代碼應用平臺

 

低代(dai)碼的(de)應用平臺變革了整個(ge)開(kai)發應用的(de)方式，它的(de)顯(xian)著優勢主(zhu)要體現在幾(ji)個(ge)方面：首先，低代(dai)碼擁(yong)有全站的(de)端到端可視化能(neng)力，只(zhi)需要簡單(dan)的(de)點(dian)選、拖拽或相關配(pei)置，就可以完(wan)成應用程序的(de)開(kai)發，讓開(kai)發過程變得更加通俗易懂。

其次，低代碼具(ju)備全(quan)生(sheng)命周期(qi)的管理能力(li)，從設計到(dao)開發(fa)、測試、部署，每個環節都得到(dao)系統(tong)性(xing)的監控，確保開發(fa)流程的順暢性(xing)。

再者，低(di)代碼的擴展能力相對(dui)來說比(bi)較強大，通過新建或(huo)導(dao)入功(gong)(gong)能組(zu)件，能夠快速(su)開發(fa)的能力。此外低(di)代碼還擁有高效(xiao)的復用(yong)能力，已開發(fa)的功(gong)(gong)能組(zu)件或(huo)機器人(ren)可(ke)以(yi)隨時遷移(yi)到新的需(xu)求和業務當(dang)中，快速(su)重組(zu)并滿足已有的或(huo)將要執行(xing)的新業務需(xu)求。

 

超級自動化應用能力：數字員工和AI Agent

 

在(zai)應用層面(mian)，數(shu)(shu)字(zi)員工(gong)和AI agent是超級自(zi)動化兩種重(zhong)要的應用形式。數(shu)(shu)字(zi)員工(gong)具備傳(chuan)統人類知識工(gong)作者的能力(li)，是企(qi)業現(xian)在(zai)人力(li)資源、智力(li)資源的全新組(zu)成(cheng)要素，也是超級自(zi)動化發(fa)揮能力(li)的重(zhong)要載體。

相較于數字員工，AI agent具有更強(qiang)的(de)獨立思考和規(gui)劃能力，已(yi)經成為推動(dong)企業自動(dong)化(hua)和智能化(hua)轉(zhuan)型的(de)關鍵力量。無論是(shi)數字員工還是(shi)AI agent，它們都在以(yi)自(zi)己的方(fang)式推動著超級自(zi)動化的發(fa)展(zhan)，為企業創造新(xin)的價值。

 

03
中國信通院超級自動化標準制定

 

 

 

超級自動化產業發展面臨的(de)問題和挑戰

 

超級自動化技術相對復雜，應用多樣，目前還缺少相關的標準和評價方法，其成效和核心價值得不到充分釋放，因此需要制定相關標準予以指導。未來，需要主管部門、技術供應方(fang)、產品(pin)應用方(fang)、產業(ye)服務方(fang)四方(fang)共同維護超級自動(dong)化產業(ye)生態。

 

超級自動化的標準體系應包括大模型、RPA、流程挖掘、智能體（Ai Agent）、數字(zi)員(yuan)工(gong)、企業(ye)智能化成熟(shu)度(du)、大模型應用成熟(shu)度(du)等方面的標準體系。圍繞這些領域，中國信通院持續開展標準制定、評估測試和產業研究方面的工作。

 

 

中(zhong)國信通(tong)院RPA標準(zhun)體系(xi)

 

中國信通(tong)院從2020年開始聯合(he)包括藝賽旗在內的80余家(jia)單(dan)位、200多位專家(jia)共同進行RPA相關標準制定工作，圍繞(rao)RPA的(de)技(ji)術(shu)、應用(yong)、運營等要素，構建了立體(ti)化的(de)標準體(ti)系(xi)，全(quan)面覆蓋(gai)RPA服(fu)務的(de)全(quan)生命周(zhou)期(qi)。

目前，RPA系(xi)(xi)統和(he)工具的(de)行(xing)業標(biao)準(zhun)已(yi)經(jing)正(zheng)式(shi)發布，這也是國(guo)內第(di)一(yi)部(bu)專(zhuan)注于(yu)RPA產品能力評價的(de)行(xing)業標(biao)準(zhun)，專(zhuan)業的(de)RPA標(biao)準(zhun)體系(xi)(xi)，為(wei)各行(xing)業RPA公(gong)司(si)和(he)專(zhuan)業人員指引了方向。

此外，在大模型(xing)標準(zhun)體(ti)系方面，從 2021 年(nian)起(qi)，中國信(xin)息通(tong)信(xin)研究院一直(zhi)在進行(xing)緊密(mi)的跟蹤研究。已經形成了一個(ge)比較完備的大模型(xing)標準體系，這套體系能夠全(quan)面評估大模型(xing)在(zai)開發(fa)應(ying)用，安全(quan)可(ke)信以及應(ying)用成熟度等方(fang)面的能力(li)。

目(mu)前中(zhong)國信息通信研究院(yuan)正在(zai)(zai)制定超級自動(dong)化的標(biao)準，包括藝賽旗在(zai)(zai)內的百余位(wei)行業專家也參與了這項工作。現在(zai)(zai)，這個(ge)標(biao)準已經初步完成，預計(ji)將在(zai)(zai)近期(qi)發布。

 

藝(yi)賽(sai)(sai)旗與(yu)中國(guo)信通院一直保持著緊(jin)密的合作(zuo)關系。2020年9月，中國(guo)信通院聯合十余家(jia)核(he)心單(dan)位(wei)(wei)在北京正式成立(li)了RPA產業推進(jin)方(fang)陣，簡稱(cheng)“RUIDA”。藝(yi)賽(sai)(sai)旗憑借國(guo)內RPA行業領航者(zhe)地位(wei)(wei)當選為副理事長單(dan)位(wei)(wei),積極(ji)參(can)與(yu)推進(jin)RPA標準研究和制定工作(zuo)。

 

2022年，藝賽旗旗下的(de)超(chao)自動(dong)化系(xi)列(lie)產品，機(ji)器(qi)人(ren)流程(cheng)自動(dong)化iS-RPA、機(ji)器(qi)人(ren)流程(cheng)挖掘iS-RPM在中國信通(tong)院組織(zhi)的(de)系(xi)統和(he)工具標準(zhun)評測中順利通(tong)過了評測，藝賽旗成為唯一一家同時完成中國信通(tong)院RPA及流程(cheng)挖掘產品能(neng)力全能(neng)力域認證的(de)廠(chang)商(shang)。

 

藝賽旗積極(ji)進行(xing)產學(xue)研合作，全面分析技術、政策、市場等多維度因素對產業(ye)的影(ying)響(xiang)，與大家共同探索國內超(chao)自動化高質量發展(zhan)之(zhi)路。