用于流程自动化和工作流的人工智能
运营依靠流程运行。订单到执行。请求到解决。任务到完成。一切按部就班。
当流程运作顺畅时，一切都会顺畅。否则，一切都会停滞不前。任务堆积如山。交接失败。人们浪费时间询问 "这个在哪里？"和 "那个在谁那里？"
大多数流程问题并不是因为人们不关心。而是因为流程是人工操作的。必须有人路由这个。有人要批准这个。有人要检查上一步是否完成。
人工智能可以将常规工作自动化。人工智能不会取代人类的判断，只会处理不需要人类判断的基于规则的工作。
你的团队不再追逐流程，而是开始解决问题。
手动流程为何会崩溃
你们有 SOP。记录在案的程序。明确的工作步骤。
但执行是手动的。有人收到请求。他们找出应该由谁来处理。他们发送请求。他们跟进，以确保请求得到执行。
数量少的时候，这招管用。销量大时，就会出现漏洞：
- 任务分配给错误的团队
- 在不在办公室的人的收件箱中等待审批
- 因无人核实完成情况而跳过的步骤
- 发现异常时为时已晚
- 没有人知道任何东西在这个过程中的位置
你的团队花在协调上的时间多于执行。开会跟踪状态。发邮件追问最新情况。因为某些事情被卡住而升级。
并不是因为人们的工作能力差。而是因为人工协调不具规模。
人工智能对流程自动化的作用
人工智能处理流程中的常规决策。它能立即应用规则。它能正确选择工作路线。它能监控进度。捕捉异常。
您的团队专注于工作本身，而不是围绕工作进行协调。
智能任务路由
新订单来了。要送到哪里？哪个仓库？哪个团队？取决于地点、产品类型、库存水平和团队能力。
人工操作时，需要有人查看所有信息并做出决定。有了人工智能，这一切都会立即发生：
- 分析申请详情
- 检查各团队当前的工作量
- 考虑所需技能和认证
- 地点和物流因素
- 最佳团队路线
不仅更快，而且更稳定。每次都是同样的逻辑。不会因为谁来处理而有任何变化。
特殊情况？人工智能会将其标记出来，供人工路由。但常规案件（也就是大多数案件）会自动流转。
智能审批管理
审批会拖慢一切。每次采购都需要审批。每一个例外都需要签批。每项变更都需要审查。
但大多数都是例行公事。政策范围内的标准申请？应自动批准。参数之外的异常请求？应将其转给正确的审批人，并提供完整的背景信息。
人工智能处理审批逻辑：
- 阈值范围内的标准申请：自动批准并提供审计跟踪
- 需要审查的申请：根据金额、类型和风险分到适当级别
- 复杂请求：根据完整的背景和历史记录进行升级
- 停滞审批：时间过长自动升级
你的管理人员把时间花在真正需要判断的决策上。而不是对例行要求盖橡皮图章。
有人不在的时候呢？人工智能会将请求转给他们的后备人员。无需等待休假的人。
实时过程监控
一切都在哪里？什么卡住了？什么有可能错过最后期限？
人工智能跟踪每项任务的每一个步骤。它不是通过向人们询问最新情况，而是通过自动监控系统。它知道
- 正在进行中的项目和工作负责人
- 在等待什么（以及等待了多久）
- 临近的最后期限
- 瓶颈正在形成
- 哪些进程运行得比正常慢
仪表板显示实时状态。不是 "截至昨天 "的报告，而是现在。您的管理人员无需追问更新信息，就能知道需要注意的事项。
真正有效的异常检测
例外情况价格昂贵。订单信息缺失。步骤耗时太长。没有正确遵循程序。当有人注意到时，问题已经出现。
人工智能能及早发现异常：
- 缺失数据： 提交的订单没有必填字段？立即标记，而不是在执行时标记。
- 工艺偏差： 步骤未按顺序完成？跳过清单？人工智能通知。
- 时间问题： 步骤比正常时间长 3 倍？人工智能会在截止日期前发出警报。
- 质量问题： 某个流程的错误率激增？及早发现模式。
- 合规差距： 缺少所需文件？超出审批阈值？自动捕获。
你的团队会在异常还很小的时候就处理它们。在异常蔓延之前。在客户受到影响之前。
自动合规性检查
每个流程都有要求。步骤必须按顺序进行。文件必须完整。必须获得批准。必须进行质量检查。
手动验证这一切？必须有人审核。最多是抽查。合规靠希望。
人工智能验证每个实例：
- 每个必要步骤都完成了吗？
- 是否遵循了正确的顺序？
- 文件是否完整准确？
- 是否获得了必要的批准？
- 审计跟踪是否显示了谁在什么时候做了什么？
流程不合规？立即标记。而不是在数周后的审计中发现。您的合规是真实的，而不是希望的。
流程性能分析
流程究竟需要多长时间？哪些地方慢了？哪些团队速度更快？为什么？
人工智能可跟踪所有流程的性能指标：
- 按工艺类型划分的周期时间
- 按团队和个人分列的产量
- 延误发生在哪里（哪些步骤、哪些交接）？
- 错误率和返工频率
- 变化（一致性与速度同样重要）
你会发现需要改进的地方。而不是靠数据猜测。这个团队总是更快？了解他们的不同之处。这个步骤总是很慢？调查原因。
基于事实而非感觉的流程改进。
这对您意味着什么
针对首席运营官和运营领导者
各地执行一致。 各地适用同样的规则。不会因为谁在工作或有多忙而有所变化。
可扩展的操作。 处理 2 倍的工作量而不需要 2 倍的人数。协调工作不会随着工作量的增加而成倍增加。
更好的合规性和审计跟踪。 自动记录每个流程。每笔交易都有完整的审计跟踪。设计合规，而非检查合规。
业务的可见性。 实时显示正在发生的事件。在瓶颈变成危机之前就能看到它的形成。
降低错误率。 自动检查可及早发现错误。在异常造成问题之前就将其标记出来。
针对业务经理
停止追逐状态更新。 系统跟踪一切。不用四处打听，就能知道哪些地方需要注意。
关注例外，而不是常规。 人工智能处理标准工作流程。您负责处理需要判断的异常情况。
知道事情卡在哪里。 无需等待团队成员上报。你可以实时看到。
改进数据。 了解哪些流程运行良好，哪些需要修正。实际周期时间，而不是估计时间。
公平分配工作量。 看看谁超负荷，谁有能力。根据实际情况平衡工作。
为开展工作的团队
清除任务队列。 无需纠结 "我应该做什么？根据截止日期和重要性自动计算优先级。
不再追逐 系统为您提供工作路线。告诉你需要知道什么。如果你遇到困难，系统会自动升级。
减少协调开销。 花时间做工作，而不是协调工作。不开会跟踪工作状态。
快速审批。 日常事务自动审批。无需等上好几天再找人盖章。
减少消防演习。 及早发现异常。在问题爆发前及时发现。减少恐慌，加强规划。
人工智能无法做到的事
人工智能将基于规则的工作自动化。它并不能取代判断。这里仍然需要人类：
处理真正不寻常的情况。 人工智能会路由标准情况并标记例外情况。但真正奇怪的边缘情况呢？这些都需要人工来解决问题。
谈判和关系管理。 客户对延迟感到不满？供应商需要特殊处理？这都是人的工作。
设计更好的流程。 人工智能可追踪当前流程的执行情况。重新设计流程以获得更好的结果？这取决于你的团队。
做出判断。 我们应该加快进程吗？破例一次？为了维护关系而承受损失？计算机无法权衡这些利弊得失。
复杂的审批。 简单的审批（根据 $X，在政策范围内）可以实现自动化。复杂的审批（战略决策、重大例外、跨职能影响）则需要人工审核。
将人工智能视为协调层。你的团队负责思考层。他们只是做得更快，因为粗活已经干完了。
流程自动化入门
不要一次将所有流程自动化。从工作量最大、标准化程度最高的流程开始：
第一批候选人不错：
- 订单路由和分配
- 标准审批工作流程
- 请求接收和分流
- 任务完成情况核查
- 状态通知和升级
不是很好的第一人选：
- 流程变化大，例外情况多
- 经常变化的流程
- 人的判断对每个案件都至关重要的领域
- 无人记录的流程
从流程清晰、工作量大、痛苦明显的地方开始。证明价值。然后扩展到更复杂的案例。
底线
人工流程协调无法扩展。更多的工作量意味着更多的协调开销。你的团队会被路由、跟踪和追逐所困扰，而无法开展实际工作。
人工智能负责协调。它能正确规划工作路线。它能监控进度。捕捉异常。维护合规性。全部自动完成。
您的团队致力于工作本身。而不是开会讨论工作。不是跟踪工作的电子邮件。不是监控工作的电子表格。
其结果是操作流畅。周期更快。错误更少。更好的合规性。专业人员做他们擅长的事情，而不是追求流程。
这就是人工智能流程自动化的实际效果。不是 "熄灯 "运行。只是减少了摩擦，更专注于重要的事情。
准备好自动化您的工作流程了吗？
每项业务都有不同的流程。什么对您的企业有效，取决于您今天的运营方式。
我们不推崇通用的工作流程工具。我们关注的是您的具体流程。哪里需要协调？哪里出现了问题？在您的系统中，哪些是可以实现自动化的？
然后，我们建立适合您工作流程的自动化系统。不会强迫你改变工作方式来适应软件。软件以您的工作方式运行。
