主打人機協同的智能自動化與傳統自動化有何不同？

《連線》(Wired)雜誌創始主編凱文.凱利（KK）曾說：「你未來的收益水平將取決於你在多大程度上能與機器完美地配合工作。」

這就是所謂的人機交互，或者人機協同。

如果說互聯網是傳統企業躲不過的一場「浩劫」，那麼人工智慧或將成為他們自我「救贖」和「逆襲」的一次重要機會。其中的的砝碼，就是數據。

據IBM商業價值研究院近期發布的最新全球企業高管調研報告表明，數據已經成為現有企業最強大的資產，其中擁有全球80％數據的傳統企業正在與其員工一起利用這些龐大的數據創造新的競爭優勢。

「正因如此，行業經驗和核心技術能力比以往任何時候都變得更具價值。如何妥善地把人工智慧和數據結合起來，挖掘企業防火牆背後數據的價值，從而給企業帶來新的商業洞察和機遇，成為當下最重要的問題。」IBM大中華區董事長陳黎明在日前的IBM THINK論壇上這樣表示。

「當然，這是一個非常艱難的過程，不僅僅涉及到戰略的調整、技術路線和技術方案的選型，還涉及組織架構、企業文化和人才的變革。」他說。

智能自動化是全工作場景的自動化

據此，IBM提出企業要從平台、流程、人才三個方面入手主動變革，從而實現面向未來的智慧商業。

在IBM看來，人工智慧將融入未來系統的各個方面，使其具有自我學習能力，並且在無需人為干預的情況下就可以完成非決定性的任務。而通過自動化把技術注入到機器人中，結合機器學習、自然語言處理和分析能力，也將持續擴展人工智慧應用的深度和廣度。

於是，區別於傳統的自動化，IBM又提出了智能自動化的理念，強調完全基於數據的，以人工智慧為主導，由機器自主學習的自動化過程。

在接受記者採訪時，IBM全球企業諮詢服務部中國區業務流程自動化負責人王言表示，這裡所指的自動化不僅僅是發生在製造工廠的自動化，還包括了工作方式、業務流程、管理運營等在內的工作場景的自動化。它將提高企業在更高維度的市場競爭力。

驅動這樣一次變革的要素主要包括幾個方面。首先，是大量輕量級的、快速且對安全級別要求極高的業務在企業中的推進，改變了數字化運營模型；其次，是隨著數字化技術的應用，改變了企業工作結構和資源分配方式；再者，是新模式下運營成本和效率的重新估算，使得數字化勞動力解決了原有以人力為基礎的運營規模化問題。

王言從信息數據的獲取、處理、決策、監督四個業務環節介紹了人工智慧結合自動化所帶來的影響。

譬如，在信息獲取環節，就可以通過圖像識別技術把非結構化數據轉變為結構化數據，通過自然語言處理就可以把語音轉成文字，以便於將數據錄入系統；再譬如，在決策環節，過去系統是為人提供輔助的，最終仍由人作決策，但未來的系統將主導許多工作的推進，其自動化將是基於數據的，讓機器自主決策、自主修復，並通過識別語義進行推論。

「這將使得企業的設計流程、運營模式、數據管理等方面都面臨巨大的變化。」IBM全球信息科技服務部大中華區首席技術官蘇卓表示。

人與機器將成為「同事」

得益於此，許多行政管理工作人員的負擔將大大減輕，而這也意味著企業生產力能否提升不再取決於運行業務所花費的時間，而在於推動業務增長方面所花費的時間；企業運營效率能否提升也不再受限於人的能力，而在於系統的智能化程度。

據蘇卓介紹，一家香港的銀行在沒有任何運維人員的參與下，通過對所有IT數據的整合和打通，學習了3-6個月的歷史數據後，系統所做的決定中有80%與人類決策一致，其中甚至有5%-10%比人類的判斷更加明智。

因此，蘇卓認為，人與機器的關係首先是同事，但在某種情況下，機器更像是領導，扮演「大腦」的角色，而人類在其中的角色將變成輔助決策。

除了金融行業，蘇卓還以全球餐飲服務分銷商Sysco為例，介紹了智能自動化在配送服務領域的應用。在IBM的支持下，從前端的數據採集到貨品的交付、收付款，Sysco實現了整個供應鏈過程的服務自動化。據統計，在過去半年內，Sysco將配送環節的重大事故發生率降低了89%，而在過去兩年內，伺服器正常運行時間也延長了超過50%。此外，蘇卓還強調，每年，Sysco都會配送超過18億食品及相關產品訂單，通過智能自動化，則使得它將嚴重故障恢復時間從19小時縮短到了28分鐘。

「總的來說，無論是在哪個行業，只要有數據的輸入，機器就可以幫你完成服務自動化的過程。」蘇卓總結說，「傳統的模式中，企業是被動接受IT的支持，然後進行服務和運維。而藉助於人工智慧，機器就可以自動採集數據、分析問題、產生預警、自動識別，甚至是自動執行。」

從大處著眼，小處著手

據HfS研究指出，許多企業已經通過使用機器人流程自動化執行簡單的重複性工作，簡化前後端業務，98%的企業已將自動化提上議程。另外，這些業務領導者表示他們希望通過自動化進一步提升重複性工作自動處理的能力，甚至用自動化方式完成更多複雜的工作流程。

構成智能自動化的技術包括了自適應機器人、機器學習系統、自然語言處理、預測性分析和增強智能，而在這之中，IBM可以提供的服務與支持不僅包括自動化流程的實施，同時還通過諮詢建議幫助企業建立願景目標和自動化路線圖，進行自動化原型驗證，設計、構建和運營自動化卓越中心，保證戰略以及更大規模下的應用成果，並將自動化作為服務為企業提供有效的運營和管理服務。

「IBM 智能自動化的獨特之處就在於全面的能力，包括諮詢、顧問和交付服務，以及使用IBM Watson、雲服務和解決方案提供認知服務。從IT角度來說，這使得服務的質量、運營的成本，包括端到端的安全性以及對客戶的交付，所有服務環節的質量都會有大幅度的提升。」IBM全球企業服務諮詢部中國區認知決策服務總經理朱翊表示。

從戰略到流程，再到技術，可以說IBM出的是一套「組合拳」。但是這個過程「一個巴掌拍不響」，要把人工智慧嵌入進去，要求企業自身能夠打破原來的組織結構、管理模式，並對數據進行集中式管理，保證數據及其模型的質量。

「需要注意的是，自動化並不是一個『即插即用』的解決方案，企業要從大處著眼、小處著手，一個一個痛點來做梳理和優化。而對於企業管理者來說，也要意識到轉型是一個漫長的過程，一方面要看得更長遠，另一方面也要能夠從點點滴滴的小事做起。」王言表示。而這，實際上就是數字化重塑的過程。

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