当今的自动化领域充满了从机器人流程自动化（RPA）到机器学习（ML）和人工智能（AI）等各种不同技术互补的合作生态。它们结合在一起，创建了一个端到端的自动化生态系统，该生态系统可加速信息转换，同时能为企业降低成本并提高工作效率。
创建这些创新生态系统，其中最重要部分是了解如何最好地使用这些技术来满足您企业的目标。因为，自动化技术水平不匹配也会导致效率低下。如果您为基本任务自动化选择的工具级别太高，那么您的解决方案可能会遇到工程设计上的难题，甚至可能会费用过高。如果您选择过于复杂的工具来进行复杂的工作，那么您有可能无法达到关键绩效的指标（KPI）。
为了了解自动化生态系统的哪个部分适合用于执行哪些任务，我们建议使用一种模型，来确定流程的功能性。这是一种非常简单的方法，可用来了解各种可用的自动化工具，并在开始自动化时提高投资回报率（ROI）。
就像生活中的许多事情一样，我们所做工作的复杂性也存在多样性。那么，当我们确定了独特的工作范围，就可以让软件机器人复制人类的动作从而完成任务。
通常，重复性工作依赖于基于规则的任务或可重复的过程，是软件机器人最容易进行的工作。而行政工作涉及更复杂的流程，例如物流和其他后台管理，并且与重复性工作相比，它需要更高水平的自动化技术。
专家工作则需要高水平的决策、战略和创造性思维，与之匹配的自动化技术也就需要更高的水平。
这些类别叠加起来显示了现代企业中日益复杂的工作范围，了解了这三个级别如何协同工作并支持业务的操作，可以为领导者提供一个框架，通过了解和应用最佳自动化技术解决当前的问题。
在我们继续谈论之前，我们必须要定义员工角色。我们将流程中的工作角色定义为五个独特的大类，以帮助高级管理人员根据独特性范围设想具体的职位描述、任务和流程，包括：
车间中的人员：在车间或流水线上执行重复任务的人员，也包括现代企业中基础的数据输入人员，他们往往有一个共性——在后台或前台执行重复、结构化且通常价值较低的任务。
协调员：协调员花费他们的工作时间来管理或协调主管之间、同事之间或下属之间的信息、资源和任务。
特殊的知识工作者：该工作人员将时间花在结构化和半结构化的任务上，例如编译、分类、计算、审核和验证信息。
单域知识工作者：单领域知识工作者提供专业领域或学科的经验，受其教育和技能等影响，例如放射学、系统管理或社交媒体管理等等。
跨领域知识工作者：这是一支技能娴熟，跨职能的工作人员，例如顾问，执行总监或创意总监，他们会根据他们在各个专业领域和学科中的经验和知识来制定战略决策。
花一点时间考虑一下企业中适合这些职位描述的人员。在企业中，您很有可能拥有大多数这类角色的人才。在讨论最适合每种工作类型的自动化技术（和技术组合）前，根据人员角色去寻找会事半功倍。
重复性工作是最不独特的工作，但重复性工作可为您的自动化投资提供快速回报，并且最有效地释放员工时间，鼓励他们去执行更高价值的任务。因此，这是开始自动化之旅的理想场所。
RPA是BPM自动化的核心。简而言之，它通过在执行手动的、基于规则的任务中模仿人类行为来工作。RPA是一种低代码解决方案，这意味着它不需要高水平的技术即可实施。它提供了高投资回报，使其成为数字化转型的理想切入点。
作为众多示例之一，使用RPA可以为员工节省了大量的数据输入工作量，同时实现了100％的数据捕获准确性。下面我们通过具体举例来阐述如何通过RPA来为企业节省工作量。
呼叫中心是企业重复性工作发生最显著的场所。在许多客户服务操作中，工作人员每天依靠脚本来回答同一问题数十次。而这一现状最适合自动化的介入。自动化技术与RPA一起创建了聊天机器人，该聊天机器人以自然语言处理和响应查询。当通过AI使用对话理解来自动化联络中心工作时，机器人可以将需要人为干预的案例上报给企业的业务代表。在自动化环境下，他们有更多的时间和精力来提供更好、更实际的客户体验服务。
通过RPA，您可以在提高准确性的同时为员工节省数千小时的工作。效率的提高反过来将改善您与客户的关系，而客户不再需要等待内部处理即可获得满意的答复。因此，获益的不仅仅是企业的客户和利益的相关者，RPA还可以提高员工的幸福感和效率。让他们可以将其时间和精力重新投资于更高价值的任务中。
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