告別零散低效整體自動化興起，聊聊Forrester定義的自動化架構
什么是自動化架構？能夠為組織帶來什么？與超自動化有什么不同？
零散自動化技術讓組織無可奈何，自動化架構助力企業全面自動化
什么是自動化架構？能夠帶給組織什么價值？一篇文章告訴你
文/王吉偉
受疫情、經濟下行、成本上漲等綜合因素的影響，自動化已成為全球重視的數字化轉型方案。廣大組織紛紛將人工智能、RPA、低代碼等技術引入組織的運營，以優化業務流程實現增效降本。
不負眾望的是，在各種技術不斷地融合發展進程中，自動化也彰顯了更高的增效降本潛力。Gartner的一份報告中顯示，近 80% 的 BPM 用戶認為超自動化技術在其業務的數字化轉型中發揮著關鍵作用。
同時該報告預測，到2024年，通過將超自動化技術(Hyperautomation)與重新設計的操作流程相結合，企業將降低30%的運營成本。
其實若對標UiPath所定義的全面自動化，當企業運營的所有流程都最大程度實現自動化，超自動化為企業帶來降本增效絕非僅有30%。因為自動化戰略可以讓企業經營的前中后臺的業務流程重塑的持續推進，直至實現全面自動化。
隨著超自動化被更多組織所接受，不管是RPA廠商，還是智能自動化廠商，以及主打智能流程的廠商，都在向超自動化演進。
超自動化作為一種技術合集與自動化方法論，旨在助力廣大組織以更簡單的方式實現基于自動化的數字化轉型。其中的關鍵是簡單與全面，背后原因則在于長期以來支離破碎的自動化技術已經讓很多組織不勝其煩。
在零散的自動化技術所造成的問題甚至比其所解決的問題還要多的情況下，隨著各種技術的成熟與應用，融合更多技術且更加集成的技術架構與自動化方法論也就自然而然的出現。
這種方法論，在Gartner叫作超自動化，在Forrester則稱作自動化架構（Automation fabric）。
相信很多人對超自動化已經很了解，但對自動化架構還很陌生，畢竟國內互聯網對于這個概念的介紹真的很少。那么，什么是自動化架構？它能為組織帶來什么？又該如何構建？
本文，王吉偉頻道就給大家聊聊Forrester所定義的自動化架構。
什么是自動化架構?
自動化架構即Automation fabric，也可譯為自動化結構，出自Forrester于2021年6月發布的一篇名為《自動化是數字業務的新結構》的最佳實踐報告。
Forrester認為，疫情大流行后行業發展趨勢指向自動化技術的融合，如 RPA、DPA、集成 (iPaaS)、低代碼軟件、機器學習、對話式人工智能、分析和流程智能。
隨著這些技術相互重疊和交叉，今天的多樣化自動化選項已經開始共同發展，并融合成一個廣泛的組織：一種位于應用程序層之上的架構。
這種架構即自動化架構，它將數字工作者和人工智能代理(如聊天機器人)與流程和數據工作流結合起來，并與基于事件和以集成為中心的編排相結合。
在報告中，Forrester 將自動化架構定義為一個整體業務自動化系統，它集成了多個相鄰和互補的自動化技術、流程架構、組織行為和合作伙伴共同創新模型，以支持以人為中心的自動化和自主企業的目標。
因此，自動化架構是指一種系統的、企業級的自動化方法，其中多種技術完全集成到一個有凝聚力的系統中。它將流程自動化與 IT 基礎架構自動化相結合，以連接整個企業的流程并協調工作。目標不僅是降低實現自動化的復雜性，還可以提供無縫的用戶體驗，因此距離建立自主企業更近一步。
自動化架構與超自動化非常類似，都能夠為組織提供更加完備的智能自動化技術，但與超自動化略有不同的是對于組織的影響。
超自動化，通過端到端自動化技術驅動組織基于業務流程優化進行數字化轉型。而自動化架構，則可以直接作用于企業的組織層面，通過這種自動化架構來保證企業能夠高效應用自動化驅動數字化轉型，更加注重于企業組織架構層面。
同時，自動化架構也并非市場上可用的成品。自動化架構包含二十種以上的技術，并不是目前的超自動化平臺能夠一站式解決的。組織可以購買形成自動化結構所需的技術，以靈活地實現數字化轉型目標。
自動化架構出現的背后
自動化正在成為推動組織多層次轉型的推動力，目前這一點已在業內成為共識。而現實的自動化實施情況則是，以零散方法實現的自動化技術所造成的問題，甚至比其所解決的問題還要多。大部分組織中的業務流程，都與實際實施的流程自動化范圍脫節。
這也使得以成本為中心的戰術自動化與數字化轉型目標脫節，并會進一步阻礙組織通過自動化實現更廣泛的數字化愿景。
Forrester報告認為，在自動化技術應用方面，很多組織至少會存在以下幾個問題。
首先，自動化孤島導致可能性的短視。
自動化程序縱橫交錯，每個程序都存在于自己的孤島中。例如，財務團隊可能使用 RPA，而 IT 團隊支持低代碼或人工智能，而聯絡中心則涉足聊天機器人。不同技術計劃之間的自動化孤島，阻礙了團隊在這些融合技術之間的協同作用。
其次，過度依賴單一自動化技術導致成效不佳。
過度使用給定的自動化技術，而不考慮它是否是實現目標的最佳方法。單一技術會讓組織運營缺乏整體自動化治理方法，而自動化架構師將重點放在技術上更會加重這一問題。
第三，戰術自動化方法會產生技術債務。
戰術自動化通常可以暫時彌補效率低下的部分，使 CIO 和 CFO 能夠推遲現代化投資。戰術方法，只會讓低效的遺留流程和應用程序保持中斷。
如果讓流程在沒有強有力的治理的情況下激增，最終自動化可能會變得更加脆弱。這會導致短期內的不可預測性，并造成長期技術債務，從而阻礙以后的轉型。
在技術持續投入與自動化效率并不理想的長期矛盾之下，自動化架構這樣的方法論的出現也就順理成章。
在企業技術領域，應用程序是構建所有流程的核心。隨著機器人流程自動化 (RPA)、低代碼工具、本地集成平臺 (iPaaS)、流程智能、聊天機器人和機器學習等技術的蓬勃發展，范式也發生了轉變。而流程開發，也不再僅限于專門的應用程序和交付。
多樣化的自動化技術的共同進化和融合，導致形成了位于應用層之上的廣泛編織或“結構”。這種結構允許基于事件、以集成為中心的編排——將數字員工或人工智能虛擬代理與流程和數據工作流相結合，從而演變為數字化轉型的高級樂園。
簡而言之，自動化架構構成了企業重新思考其產品、服務、運營和商業模式的上層建筑，縮小工人與工作之間的距離，并釋放數字差異化的機會。
自動化架構能為組織帶來什么?
Forrester報告認為，自動化架構正在將多種技術結合在一起，進而降低底層應用程序和流程環境的復雜性，促進工作并賦予員工更多的權力。
同時，自動化架構還能夠協調人類和機器人之間的交互。AI功能被注入到架構中，為新的參與形式提供了機會，并且這種架構的可擴展性還能夠支持未來的技術引入和場景應用。
從數據應用而言，數據的可用性和有用性之間的差距縮小，企業和用戶現在可以獲得可用于分析和人工智能的數據。所有數據源和類型的互連，創建了一條安全且合法地跨整個業務的數據路徑，這正是自動化架構的基本結構。
因此，自動化架構有助于組織以更快的速度輕松訪問、安全和實施數據，從而使企業流程更加高效。
業務流程角度來看，自動化架構可以從數據集成、系統合規及數據安全等三個方面，加速組織的業務流程。
在數據集成方面，它可以通過單點訪問所有數據可確保信息可靠，允許個人訪問其部門以外的信息。
在合規系統方面，它能夠跨越多個司法管轄區的信息渠道具有安全要求，自動化架構分配策略執行，使數據無論來源如何都可以輕松安全地訪問。
在數據安全方面，所有數據，無論是在云、混合系統還是遺留系統中，都可以在自動化架構的保護傘下使用，提高效率及運營，最終提升整個客戶體驗。
以上這三點，都可以看作自動化架構的商業利益。
總體來看，采用自動化架構的組織，能夠從戰略和戰術上雙重適配自動化，以更多的技術與解決方案保障自動化的最大化實施。
因此，自動化在這樣的組織里可以推行得更加純粹與深入，自動化基因充斥于組織業務流程的每個單元，自動化也就能夠更多的參與到企業經營之中。最終當廣大組織使用自動化架構構建各自的自治組織，各種效益自然也就更高。
而隨著自動化架構的深入應用，必將助力組織進一步提高員工生產力，降低運營成本，提升數據洞察力，并帶來更加卓越的客戶體驗。
后記：如何創建自動化架構
對于如何搭建成功的自動化架構，Forrester報告給了組織五個建議：
1、數字化領域的 CEO 和負責人，必須接受并推動自動化作為“戰略舉措”。設定一個大膽的目標，以實現自動化推動的轉型。擅長自動化的企業，將淘汰不擅長自動化的競爭對手。
2、融合分散的自動化計劃，而不是讓這些技術保留在自己的孤島中。將 RPA、低代碼、API、數據科學和機器學習等多種自動化技能，集成統一到一個通用框架中。
3、使用平衡計分卡來管理自動化，并提供對其真正影響的可見性。
4、讓業務用戶引領自動化思維，讓他們構建和支持自動化。
5、使用戶和客戶體驗成為重點。自動化設計通常沒有用戶體驗或客戶體驗支持，這會讓員工和客戶的自動化交互體驗不一致，因此組織需要將客戶導引地圖等客戶體驗工具作為自動化工具包的核心部分。
看到這里，相信大家都對于自動化架構有了一定的了解。而需要說明的是，不管組織如何去搭建自動化架構，最終目標都與之超自動化相同，就是通過一定的技術與解決方案構建全面自動化的自治型企業。
這就意味著，廣大組織在自動化的構建上，不再也不會局限于簡單的流程自動化，大家都會朝著將流程自動化與 IT 基礎設施自動化相結合的系統方法邁進，進而使得多種技術集成而形成一個完全凝聚的系統。
這，也正是自動化架構與超自動化的機會。
