业务流程数字化转型的方向|信息化、自动化、智能化

       “数字化流程”就是将新一代的数字化技术融合到企业的业务流程中，改变相关人员参与和互动的模式，提升流程参与者对流程的影响能力，大幅改善参与者的体验并提升其满意度，进而为企业战略的实现提供有力的支撑。随着新一代数字化技术的不断融入，企业原有流程的运行模式正在发生巨大变化，由“数字化技术”驱动的这一轮流程再造和优化，就是所谓的“流程数字化转型”。

       那么，“数字化流程”与“非数字化流程”究竟有何不同呢？“信息化”、“自动化”和“智能化”程度是主要的衡量标准。简言之，“信息化”、“自动化”和“智能化”的程度越高，企业流程的数字化程度就越高。

       2019年10月，Gartner提出了Hyperautomation(超自动化)的概念，并将其列为2020年十大战略技术趋势的榜首。类似的概念，Forrester称之为Digital Process Automation(数字流程自动化)，IDC则使用Intelligent Process Automation（智能流程自动化）一词。无论使用哪个术语，流程的“自动化”和“智能化”是流程数字化转型的主要方向，而基于新一代数字化技术的“信息化”流程，则是流程数字化转型的基础。

1 流程“信息化”：端到端流程的信息化是流程数字化转型的基础

       “信息化”通俗地说就是“线上化”。上世纪90年代至本世纪初，“信息化”就如当下的“数字化”一样，是一个热得发烫的词汇。企业的工作方式从传统的纸质或电子表单向在线的信息化系统快速转型。信息化系统通常是基于业务职能构建的“功能系统”，比如财务管理、销售管理、生产管理、采购管理、办公自动化管理系统等，这些系统实现了企业工作方式从线下到线上的转型，也就是说，“信息化转型”主要是工作方式的转型。

       经过几十年的发展，虽然信息化系统中完成的工作在企业所有工作中的占比越来越高，即企业管理的信息化程度越来越高。但是，从端到端流程的角度来看，不同流程环节经常是在不同的信息化系统中完成的，各个流程活动间是割裂的，并没有构成一条前后关联且符合流程规则的信息化活动链。另外，对于很多流程环节，由于功能系统不能有效支撑工作方式的信息化转型或者转型成本太高，所以还是有很多流程环节并不是在“线上”完成的。

       基于线下纸质或电子表单来完成工作，通过口头转述、电话、邮件或微信来触发流程、派发任务和传递信息的工作方式，是无法向数字化管理转型的。要实现端到端流程的“数字化”，首先要实现端到端流程的“信息化”。端到端流程中所有流程步骤的“线上化”比例越高，所有“线上活动”间基于流程规则的关联性越高，端到端流程“数字化”的基础就越好。

       随着新一代M2E（模型至执行）数字化技术的出现，实现端到端流程全过程“线上化”处理的可能性已经越来越大，成本也越来越低。同时，可以将各系统间的功能基于流程规则串联起来，实现端到端流程全过程“流程触发”、“路径选择”、“任务派发”和“任务执行”信息化的新一代流程引擎技术也逐渐成熟。这些新技术，预示着端到端全流程信息化的基础已经具备，数字化流程的时代正向我们走来。

2 流程“自动化”：流程机器人时代已经到来

       很多人想当然地认为流程的自动化就是指“任务执行”的自动化，这是一种不完整的认知。流程的“自动化”包括流程触发、路径选择和任务派发、任务执行和风险及质量监控四个方面。

       1）流程触发的自动化：由数字化系统自动发起流程。

       流程触发的机制主要有四种类型：“需求引发”、“活动引发”、“时间引发”、“指标引发”。其中，“活动引发”、“时间引发”较易实现自动化，但也需要新一代数字化流程引擎的支撑；“指标引发”则取决于是否构建了数字化的指标监控系统；最难实现的是“需求引发”的自动化，即自动判断是否有相关的“需求”。比如，<需要报销>这个事件触发<提交报销申请>这个活动，即触发<差旅费用报销审批流程>；而何时需要报销，一般认为只有需求提出人自己才清楚。现在有的企业可以基于员工上传的电子发票，自动识别并发起报销流程，就是对“需求引发”流程实现流程自动发起的一种探索。

       如果我们将流程触发机制比喻成企业的“神经元”，那么这些“神经元”最终将构成企业的“神经系统”并直接影响到企业整体运营的可靠性和敏捷性。所谓可靠性，就是事件发生了，流程一定会被触发；所谓敏捷性，就是事件发生了，流程被迅速触发，越快越好。

       2）路径选择和任务派发的自动化，指流程发起后由数字化系统自动判断“下一步做什么”和“由谁来做”，并自动完成任务的派发。

       如果看到过数字化智能仓库，大家一定会对物流机器人印象深刻。“物流小车”在算法的驱动下按指令在设定的路径上运行，到某一个节点（某一个具体仓储位置）会自动停下，完成“收”或“放”的作业，然后再奔赴下一个节点。当然，“物流小车”在不同节点“收”或“放”的物品可能是不同的。数字化流程平台上的流程运行，也应是这一番景象。只不过，穿梭的不是“物流小车”，而是“任务小车”。“任务小车”在设定的“流程路径”上自动运行，“流程路径”上的节点是不同的“人员”。“任务小车”到达算法给出的“人员”时便停下来，给此“人员”派发任务。等该节点的“人员”完成具体的<业务活动（流程步骤）>后，“任务小车”又按算法给出的指令奔向下一个节点。正如“物流小车”中装的东西在不停变换一样，“任务小车”中装的具体的“业务活动（流程步骤）”也在不停的变化。

       从某种意义上来说，数字化流程系统就是一个超级强大的“任务自动派发器”，数字化的流程引擎自动地将一个个“工作任务”派发给不同岗位上的“人员”。当然，也可能是派发给“机器人”，由流程机器人自动完成。

       3）任务执行的自动化：由数字化系统自动完成工作任务。

       任务执行的自动化是最容易理解的，但也是最难实现的部分，因为不同的任务可以自动完成的可能性也大不相同。当前，对于机械性重复的工作，如果操作过程固定，操作规则明确，没有任何模糊和不确定性；而且输入信息是数字化的，或者可以通过影像识别（OCR）、语音识别及人工智能（AI）实现数字化转化的，可以采用RPA技术来实现自动化。

       RPA（流程机器人）是模拟人工在信息系统界面进行操作的数字化技术。这种技术基于预先设置好的操作规则，模拟人工在系统界面上进行复制、粘贴、删除、点击和输入等各类操作，替代人工完成作业，从而实现此类任务的自动化执行。

       随着数字化技术的迅猛发展，任务执行自动化或半自动化完成的可能性也在不断提升。

       4）风险及质量监控的自动化：流程运行过程中对风险和质量进行自动管控

       对流程运行过程中可能发生的风险和流程任务完成的质量进行自动监控，这也是流程自动化的一个努力方向。具体的做法是基于预设的规则和算法，在流程执行过程中实时取到相关的数据和信息，快速完成计算和判断，并对流程的运行进行及时的干预。这里的难点是取数、计算和判断的过程需要快速，在没有问题时需要尽可能减少对流程运行效率的影响，而在发现问题时又能及时发出警告并直接干预流程进程。试想一下，如果提交一个流程任务完成后，需要通过很长时间的计算和判断才能确定完成的任务是否有风险或者交付质量是否合格，流程才能往下走，这对于流程的整体效率来说是很难被接受的。

3 流程“智能化”：流程机器人已开始识别和思考

       所谓流程的“智能化”就是在流程触发、路径选择和任务派发、任务执行、风险和质量监控各环节中融入各类AI（人工智能）技术，让业务流程系统开始识别和思考。

       在RPA（流程机器人）中融入识别图文的（OCR）技术和解读手写体的智能字符识别（ICR）技术，就可以让“流程机器人”识别客户发票等文档上的字段位置，进而从各类单据、票据中识别并提取财务数据，进行发票处理、报税等。在RPA（流程机器人）中融入自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）技术，就可以从非结构性文本中抽取信息，形成格式化的录入数据。这样就可以从合同文本中抽取信息，自动录入到合同审批系统；或者从简历文本中抽取信息，自动录入到人力资源管理系统等。

       运用人工智能的机器学习和深度学习技术，模拟人类的认知和思考，还能让“流程机器人”进行一些简单的逻辑判断。例如，保险公司在理赔这个流程环节里融入人工智能和机器学习技术，当AI检测不到潜在的欺诈行为时，流程步骤由RPA（流程机器人）自动完成，进入下道赔付环节；当AI检测到潜在的欺诈行为时，RPA（流程机器人）自动提交到人工审查的环节。此时，相当于在流程中增加了一个由RPA（流程机器人）自动完成的<理赔申请审核>环节。

       综上，“流程数字化转型”就是通过新一代的数字化技术，构建“信息化”、“自动化”和“智能化”的端到端流程，从而实现流程的再造和优化。