“數(shù)字化流程”就是將新一代的數(shù)字化技術融合到企業(yè)的業(yè)務流程中，改變相關人員參與和互動的模式，提升流程參與者對流程的影響能力，大幅改善參與者的體驗并提升其滿意度，進而為企業(yè)戰(zhàn)略的實現(xiàn)提供有力的支撐。隨著新一代數(shù)字化技術的不斷融入，企業(yè)原有流程的運行模式正在發(fā)生巨大變化，由“數(shù)字化技術”驅(qū)動的這一輪流程再造和優(yōu)化，就是所謂的“流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。

那么，“數(shù)字化流程”與“非數(shù)字化流程”究竟有何不同呢？“信息化”、“自動化”和“智能化”程度是主要的衡量標準。簡言之，“信息化”、“自動化”和“智能化”的程度越高，企業(yè)流程的數(shù)字化程度就越高。

2019年10月，Gartner 提出了 Hyperautomation (超自動化) 的概念，并將其列為 2020 年十大戰(zhàn)略技術趨勢的榜首。類似的概念，F(xiàn)orreste r稱之為Digital Process Automation (數(shù)字流程自動化)，IDC 則使用 Intelligent Process Automation（智能流程自動化）一詞。無論使用哪個術語，流程的“自動化”和“智能化”是流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要方向，而基于新一代數(shù)字化技術的“信息化”流程，則是流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎。

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流程“信息化”：端到端流程的信息化是流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎

“信息化”通俗地說就是“線上化”。上世紀90 年代至本世紀初，“信息化”就如當下的“數(shù)字化”一樣，是一個熱得發(fā)燙的詞匯。企業(yè)的工作方式從傳統(tǒng)的紙質(zhì)或電子表單向在線的信息化系統(tǒng)快速轉(zhuǎn)型。信息化系統(tǒng)通常是基于業(yè)務職能構建的“功能系統(tǒng)”，比如財務管理、銷售管理、生產(chǎn)管理、采購管理、辦公自動化管理系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)實現(xiàn)了企業(yè)工作方式從線下到線上的轉(zhuǎn)型，也就是說，“信息化轉(zhuǎn)型”主要是工作方式的轉(zhuǎn)型。

經(jīng)過幾十年的發(fā)展，雖然信息化系統(tǒng)中完成的工作在企業(yè)所有工作中的占比越來越高，即企業(yè)管理的信息化程度越來越高。但是，從端到端流程的角度來看，不同流程環(huán)節(jié)經(jīng)常是在不同的信息化系統(tǒng)中完成的，各個流程活動間是割裂的，并沒有構成一條前后關聯(lián)且符合流程規(guī)則的信息化活動鏈。另外，對于很多流程環(huán)節(jié)，由于功能系統(tǒng)不能有效支撐工作方式的信息化轉(zhuǎn)型或者轉(zhuǎn)型成本太高，所以還是有很多流程環(huán)節(jié)并不是在“線上” 完成的。

基于線下紙質(zhì)或電子表單來完成工作，通過口頭轉(zhuǎn)述、電話、郵件或微信來觸發(fā)流程、派發(fā)任務和傳遞信息的工作方式，是無法向數(shù)字化管理轉(zhuǎn)型的。要實現(xiàn)端到端流程的“數(shù)字化”，首先要實現(xiàn)端到端流程的“信息化”。端到端流程中所有流程步驟的“線上化”比例越高，所有“線上活動”間基于流程規(guī)則的關聯(lián)性越高，端到端流程“數(shù)字化”的基礎就越好。

隨著新一代 M2E（模型至執(zhí)行）數(shù)字化技術的出現(xiàn)，實現(xiàn)端到端流程全過程“線上化”處理的可能性已經(jīng)越來越大，成本也越來越低。同時，可以將各系統(tǒng)間的功能基于流程規(guī)則串聯(lián)起來，實現(xiàn)端到端流程全過程“流程觸發(fā)”、“路徑選擇”、“任務派發(fā)”和 “任務執(zhí)行”信息化的新一代流程引擎技術也逐漸成熟。這些新技術，預示著端到端全流程信息化的基礎已經(jīng)具備，數(shù)字化流程的時代正向我們走來。

02

流程“自動化”：流程機器人時代已經(jīng)到來

很多人想當然地認為流程的自動化就是指“任務執(zhí)行”的自動化，這是一種不完整的認知。流程的“自動化”包括流程觸發(fā)、路徑選擇和任務派發(fā)、任務執(zhí)行和風險及質(zhì)量監(jiān)控四個方面。

流程觸發(fā)的機制主要有四種類型：“需求引發(fā)”、“活動引發(fā)”、“時間引發(fā)”、“指標引發(fā)”。其中，“活動引發(fā)”、“時間引發(fā)”較易實現(xiàn)自動化，但也需要新一代數(shù)字化流程引擎的支撐；“指標引發(fā)”則取決于是否構建了數(shù)字化的指標監(jiān)控系統(tǒng)；最難實現(xiàn)的是“需求引發(fā)”的自動化，即自動判斷是否有相關的“需求”。比如，<需要報銷> 這個事件觸發(fā) <提交報銷申請> 這個活動，即觸發(fā) <差旅費用報銷審批流程>；而何時需要報銷，一般認為只有需求提出人自己才清楚?，F(xiàn)在有的企業(yè)可以基于員工上傳的電子發(fā)票，自動識別并發(fā)起報銷流程，就是對“需求引發(fā)”流程實現(xiàn)流程自動發(fā)起的一種探索。

如果我們將流程觸發(fā)機制比喻成企業(yè)的“神經(jīng)元”，那么這些“神經(jīng)元”最終將構成企業(yè)的“神經(jīng)系統(tǒng)”并直接影響到企業(yè)整體運營的可靠性和敏捷性。所謂可靠性，就是事件發(fā)生了，流程一定會被觸發(fā)；所謂敏捷性，就是事件發(fā)生了，流程被迅速觸發(fā)，越快越好。

如果看到過數(shù)字化智能倉庫，大家一定會對物流機器人印象深刻。“物流小車”在算法的驅(qū)動下按指令在設定的路徑上運行，到某一個節(jié)點（某一個具體倉儲位置）會自動停下，完成“收”或“放”的作業(yè)，然后再奔赴下一個節(jié)點。當然，“物流小車”在不同節(jié)點“收”或“放”的物品可能是不同的。數(shù)字化流程平臺上的流程運行，也應是這一番景象。只不過，穿梭的不是“物流小車”，而是“任務小車”。“任務小車”在設定的“流程路徑”上自動運行，“流程路徑”上的節(jié)點是不同的“人員”?！叭蝿招≤嚒钡竭_算法給出的“人員”時便停下來，給此“人員”派發(fā)任務。等該節(jié)點的“人員”完成具體的<業(yè)務活動（流程步驟）>后，“任務小車”又按算法給出的指令奔向下一個節(jié)點。正如“物流小車”中裝的東西在不停變換一樣，“任務小車”中裝的具體的“業(yè)務活動（流程步驟）”也在不停的變化。

從某種意義上來說，數(shù)字化流程系統(tǒng)就是一個超級強大的“任務自動派發(fā)器”，數(shù)字化的流程引擎自動地將一個個“工作任務”派發(fā)給不同崗位上的“人員”。當然，也可能是派發(fā)給“機器人”，由流程機器人自動完成。

任務執(zhí)行的自動化是最容易理解的，但也是最難實現(xiàn)的部分，因為不同的任務可以自動完成的可能性也大不相同。當前，對于機械性重復的工作，如果操作過程固定，操作規(guī)則明確，沒有任何模糊和不確定性；而且輸入信息是數(shù)字化的，或者可以通過影像識別（OCR）、語音識別及人工智能（AI）實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)化的，可以采用 RPA 技術來實現(xiàn)自動化。

RPA（流程機器人）是模擬人工在信息系統(tǒng)界面進行操作的數(shù)字化技術。這種技術基于預先設置好的操作規(guī)則，模擬人工在系統(tǒng)界面上進行復制、粘貼、刪除、點擊和輸入等各類操作，替代人工完成作業(yè)，從而實現(xiàn)此類任務的自動化執(zhí)行。

隨著數(shù)字化技術的迅猛發(fā)展，任務執(zhí)行自動化或半自動化完成的可能性也在不斷提升。

對流程運行過程中可能發(fā)生的風險和流程任務完成的質(zhì)量進行自動監(jiān)控，這也是流程自動化的一個努力方向。具體的做法是基于預設的規(guī)則和算法，在流程執(zhí)行過程中實時取到相關的數(shù)據(jù)和信息，快速完成計算和判斷，并對流程的運行進行及時的干預。這里的難點是取數(shù)、計算和判斷的過程需要快速，在沒有問題時需要盡可能減少對流程運行效率的影響，而在發(fā)現(xiàn)問題時又能及時發(fā)出警告并直接干預流程進程。試想一下，如果提交一個流程任務完成后，需要通過很長時間的計算和判斷才能確定完成的任務是否有風險或者交付質(zhì)量是否合格，流程才能往下走，這對于流程的整體效率來說是很難被接受的。

03

流程“智能化”：流程機器人已開始識別和思考

所謂流程的“智能化”就是在流程觸發(fā)、路徑選擇和任務派發(fā)、任務執(zhí)行、風險和質(zhì)量監(jiān)控各環(huán)節(jié)中融入各類AI（人工智能）技術，讓業(yè)務流程系統(tǒng)開始識別和思考。

在RPA（流程機器人）中融入識別圖文的（OCR）技術和解讀手寫體的智能字符識別（ICR）技術，就可以讓“流程機器人”識別客戶發(fā)票等文檔上的字段位置，進而從各類單據(jù)、票據(jù)中識別并提取財務數(shù)據(jù)，進行發(fā)票處理、報稅等。在RPA（流程機器人）中融入自然語言處理（NLP）和自然語言生成（NLG）技術，就可以從非結構性文本中抽取信息，形成格式化的錄入數(shù)據(jù)。這樣就可以從合同文本中抽取信息，自動錄入到合同審批系統(tǒng)；或者從簡歷文本中抽取信息，自動錄入到人力資源管理系統(tǒng)等。

 運用人工智能的機器學習和深度學習技術，模擬人類的認知和思考，還能讓“流程機器人”進行一些簡單的邏輯判斷。 例如，保險公司在理賠這個流程環(huán)節(jié)里融入人工智能和機器學習技術，當AI檢測不到潛在的欺詐行為時，流程步驟由RPA（流程機器人）自動完成，進入下道賠付環(huán)節(jié)；當AI檢測到潛在的欺詐行為時，RPA（流程機器人）自動提交到人工審查的環(huán)節(jié)。此時，相當于在流程中增加了一個由 RPA（流程機器人）自動完成的<理賠申請審核>環(huán)節(jié)。