IDC發(fā)布智能自動化白皮書:未來兩年內,數字工作者貢獻將增加50%

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      近日,全球著名信息技術、電信行業(yè)和消費科技咨詢公司IDC發(fā)布了一份名為《未來智能自動化》的白皮書。該白皮書詳細地闡述了智能自動化在企業(yè)數字化轉型中所扮演的角色,以及對企業(yè)未來發(fā)展的重要性。通過對企業(yè)在部署智能自動化所面臨的挑戰(zhàn)、收益、過程等問題進行了詳細調查。

       

      此次調查,IDC對國際數據中心500名資深CIO、組織決策者、自動化項目實施者等專業(yè)技術人士進行了詳細詢問。受調查人員的企業(yè)、組織規(guī)模普遍在500人以上,分布在北美、歐洲和亞太地區(qū)。受訪者分別來自銀行、保險、交通運輸、制造和業(yè)務流程外包5個行業(yè)。最后,IDC對智能自動化未來2年的發(fā)展趨勢進行了預測。

       

       

      隨著全球經濟進入數字化時代,越來越多的企業(yè)開始考慮重塑工作方式,將員工與智能技術相結合實現人機協(xié)作的工作模式。包括IDC在內的許多公司將這樣的員工稱為“數字工作者”。如今,數字化工作者在勞動力中所占的份額越來越大,并且IDC定義了數字工作者所應用到的技術:人工智能(AI)、智能流程自動化(IPA)、機器人流程自動化(RPA)、增強現實(AR)和虛擬現實(VR)等技術。IDC研究表明,未來兩年內數字工作者的貢獻將增長50%以上。同時IDC明確指出,這些技術只會增強人類處理業(yè)務的能力和效率,而不是取代人的工作崗位。75%的受訪者表示,組織很難招募到合適的數字化工作者,現階段主要來源是來自組織內部的培養(yǎng)。

       

      目前組織業(yè)務中大量結構化數據占據了員工絕大部分時間,包括:文本處理、客戶服務、風險管理等。如何改進和實現這些業(yè)務的自動化成為了企業(yè)的首要任務。當受訪者被問到,組織通過對現有業(yè)務實現自動化,將帶來哪些好處時:

       

      • 29%認為提高組織的整體運營效率
      • 28%認為利用智能化進行更好地決策
      • 26%認為通過新產品或服務增加收入
      • 24%認為改善客戶體驗
      • 24%認為降低成本
      • 24%認為減少安全風險
      • 24%認為提高團隊協(xié)作能力
      • 23%認為提高員工生產能力
      • 20%認為減少人為錯誤
       

        
      除了非結構化數據之外,還有大量其他問題困擾著組織提高員工的工作效率。當受訪者被問到,是什么原因促使組織部署和應用自動化工具時:
       
      • 25%因為需要手動處理各種文件
      • 23%因為保證數據的安全和隱私
      • 22%因為需要處理大量結構化數據
      • 22%因為業(yè)務中經常出現錯誤的數據
      • 20%因為從文檔中手動提取數據
      • 19%因為難以將信息與外部共享
      • 19%因為經常與多個系統(tǒng)、應用之間通信
      • 17%因為需要多個自動化解決方案一起使用
      • 17%因為難以跨部門共享信息
      • 15%因為無法形成自動化工作流
      • 15%因為需要經常更新信息
      • 15%因為無法從非結構化文檔中提取信息
      • 15%因為需要處理更多的業(yè)務

       

       
      隨著企業(yè)業(yè)務需求的不斷變化,越來越多的組織開始把傳統(tǒng)的自動化服務與人工智能技術相結合使用,如光學字符識別、計算機視覺、機器學習、自然語言處理和智能分析等,以處理文檔分類、文檔數據提取/驗證、數據傳輸等業(yè)務。在那些已經部署IPA的企業(yè)中,40%認為IPA增強了員工工作效率,30%認為增加了客戶服務的效率。 
       
      IDC研究表明,企業(yè)通過部署智能自動化將企業(yè)成本降低了35%以上,處理非結構化文檔時間縮減了17%,數據錯誤降低了52%。
       
      當受訪者被問到,IPA主要應用在哪些領域時:
       
      • 60%認為是文檔信息提取
      • 53%認為是特定句子提取
      • 49%認為是實體提取
      • 44%認為是情緒分析

       

      當受訪者被問到,智能自動化為組織帶來哪些好處時: 
       
      • 56%認為提高了員工的敬業(yè)程度
      • 46%認為提高了客戶參與度
      • 44%認為幫助組織實現數字化轉型
      • 41%認為重塑了工作方式
      • 40%認為增加了業(yè)務自動化范圍
      • 37%認為增加了合作伙伴的參與度
      • 32%認為提高了企業(yè)的凝聚力
       

       

         
      組織部署智能自動化可以帶來明顯的收益,但據IDC研究表明,超過一半的組織還處于早期階段,并表示在部署智能自動化時將遭遇諸多困難,20%的受訪者表示缺少IPA方面的人才。而在決策方面,企業(yè)的各階層領導起到決定性作用:78%的CEO(首席執(zhí)行官)、50%的CIO(首席信息官)、41%的CTO(首席技術官)、37%的CDO(首席數字官)表示目前對IPA處于調研階段。三分之二的受訪者表示,企業(yè)在部署智能自動化服務時卓越中心(CoE)起到了重要作用,用來培訓、設計、維護自動化業(yè)務流程。
       
      IDC預測,2019年智能自動化軟件(IPA)市場的規(guī)模為131億美元,到2023年將達到207億美元,復合年增長率(GAGR)達到12.3%。
       
      IPA軟件市場中增長最快的部分是機器人流程自動化(RPA)。2019年RPA的市場規(guī)模估計是30億美元,到2023年將達到39億美元,復合年增長率為36%。當受訪者被問道,多數情況下RPA被應用在哪些業(yè)務時:
       
      • 42%認為是客戶關系管理(CRM)
      • 40%認為是商業(yè)智能分析
      • 39%認為是風險管理
      • 37%認為是業(yè)務流程管理(BPM)
      • 37%認為是財務流程管理(FPM)
      • 33%認為是供應鏈管理(SCM)
      • 33%認為是人力資源管理(HRM)
      • 29%認為是企業(yè)資源管理(ERP)
      • 29%認為是法規(guī)性管理

       

       
        
      當受訪者被問到,在部署與應用RPA服務之后,哪些業(yè)務實現自動化和效率提升時:
       
      • 43%認為財務業(yè)務實現自動化
      • 40%認為人事管理實現自動化
      • 40%認為員工后勤實現自動化
      • 38%認為合同管理實現自動化
      • 37%認為法律事務實現自動化
      • 37%認為欺詐調查實現自動化
      • 35%認為銷售訂單實現自動化
      • 34%認為合規(guī)管理實現自動化
      • 32%認為匯款/發(fā)票處理實現自動化
      • 30%認為員工入職實現自動化

       

       
       
      IDC預測了未來的12—18個月時間里,RPA將為組織帶來哪些提升: 
       
      • 目前26%的業(yè)務完全實現自動化,未來將增加到37%
      • 目前32%的業(yè)務實現效率的增強,未來將增加到34%
      • 目前42%業(yè)務沒有得到任何提升,未來將降到29%

       

      未來數字勞動力將持續(xù)增長,越來越多的員工發(fā)現他們將與“數字同事”協(xié)同工作,因為需要業(yè)務都將實現自動化工作方式。當受訪者被問道,RPA機器人在公司業(yè)務所占比例與未來2年所產生的變化時: 
       
      • 當前13.87%評估業(yè)務實現自動化,未來達到17.71%
      • 當前15.01%決策業(yè)務實現自動化,未來達到18.07%
      • 當前13.85%管理業(yè)務實現自動化,未來達到16.45%
      • 當前15.09%溝通業(yè)務實現自動化,未來達到17.75%
      • 當前15.42%查詢業(yè)務實現自動化,未來達到18.13%
      • 當前17.97%復雜技術業(yè)務實現自動化,未來達到21.13%
      • 當前17.67%數據處理業(yè)務實現自動化,未來達到19.95%
      • 當前15.15%創(chuàng)作業(yè)務實現自動化,未來達到16.50%

       

       
       
      以上是全部調查內容, 點擊下方鏈接查看《未來智能自動化》的白皮書完整版。 
       

      https://rpa-pdf.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/content-intelligence-for-the-future-of-work-idc-white-paper-en(1).pdf


       

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