數字經濟時代正呼嘯而來。從扶持新興產業、發展“數字經濟”到建設“數字中國”再到“促進數字經濟發展”，寥寥數語的背后是數字經濟的蓬勃躍動，是數字化變革揮落在每一產業深處的決心。

為了乘上這一時代高速列車，越來越多的企業開始利用云計算、AI、區塊鏈、RPA 等數字化技術為自身發展插上“動力引擎”。

其中，RPA+AI 融合下誕生的超級自動化技術更是大放異彩。越來越多的業內人士開始認為超級自動化是實現數字生產力的重要手段。

12月7日，RPA中國聯合弘璣Cyclone正式發布報告《解碼超級自動化與數字生產力》，報告深入研究了超級自動化的發展歷程、實踐路徑，對企業需要的數字生產力進行深入總結，并以弘璣Cyclone為例，對超級自動化的落地實踐展開解讀，為推動企業數字化轉型提供高價值參考。

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為什么數字化轉型是最佳選擇？

數據是最生動的例證。據了解，從2012年至2021年，中國數字經濟規模從11萬億元增長到超 45 萬億元，占國內生產總值的比重由 21.6% 提升至 39.8%，年平均增速達到 15.9%。十年間，數字經濟增速穩定高位運行，顯著高于同期 GDP 增速，數字經濟占 GDP 比重由兩成左右增長至接近四成。

聯合國貿發會議發布的報告亦指出，中國是成功推進經濟結構轉型特別是工業化轉型的范例，數字經濟已成為中國經濟新的增長動力。

從根本上說，轉變經濟增長取決于如何提高生產力及打破供給面，面對人口紅利的逐漸消失，打造、提升數字生產力便理所當然成為企業發展的最佳選擇。

在數字生產力的變革下，各行各業正在加速奔向數字化轉型升級的同時，中國產業亦正迎來一個新的轉折點?從人口紅利向數字技術驅動紅利的轉變。那么問題來了，企業需要的是怎樣的數字生產力？數字技術又該如何助力企業完成降本增效、實現新跨越的轉型使命？

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企業需要怎樣的數字生產力？

從信息化時代走向數字化時代，企業的最終目標即利用先進的數字技術完成數字化轉型升級，而這絕非將流程、數據、表單等搬到電腦上就能“完事兒”，其通常被描述為組織利用大數據、云計算等信息通信技術在產品價值鏈的各個環節中收集、存儲、分析和共享市場信息，為各個領域的創新提供重要的技術支持及服務。

在這場數字化轉型中，我們可以看到起點基本始于數據收集及數據分析，企業往往在這一步便“栽了跟頭”，面對海量的數據信息中提取有效信息獲得商業價值的要求通常是“束手無策”。

更為關鍵的是，這些數據大多都分散在多個部門的多個數據庫中，各個部門之間的系統數據往往相互獨立，無法實現數據共享，“數據孤島”也由此產生。此外，戰略定位不清晰、數字化人才缺失等因素亦成為企業數字化轉型的瓶頸。

行業不得不面對一個殘酷的事實：關山難越?絕大多數企業的數字化轉型都是失敗的。此前埃森哲與國家工業信息安全發展研究中心推出的《2020 中國企業數字轉型指數研究》便顯示，2020 年我國數字化轉型效果顯著的企業只有 11%。

根據麥肯錫調研對全球范圍 800 多家傳統企業的調研數據也顯示，企業數字化轉型失敗率高達 80%。

由此，“企業需要怎樣的數字生產力？”這一問題的答案亦清晰可見：

一、解決人力短缺難題，降低人力成本、提高生產效率的能力；

二、打破“信息煙囪”、數據分析決策，驅動業務改善、增長的能力。

在對這一數字生產力需求的不斷涌現下，超級自動化走入了人們的視野。

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超級自動化的實踐路徑

近兩年，在全球范圍內，能看到越來越多的企業正在沿著自動化成熟度曲線不斷前進，根據 Gartner 的數據顯示，大約 80% 的金融領導者已經實施或計劃實施 RPA。

后疫情時代，自動化已成為數字化本身，而實現企業數字化運營的轉型升級路徑就是超級自動化。

那么，企業如何才能通向超級自動化的發展道路？超級自動化的實現需要經歷由淺入深、循序漸進的三個階段：

1、Task Automation 任務流自動化

任務自動化是企業走向自動化的第一步，這個階段為點狀自動化，即通過一個點狀的工作任務自動化來解決。其目標是解決人的操作自動化問題，如自動跑批程序和自動化運維工具等，可以通過這些工具將各種預構建的任務自動化執行。

如金融領域中的貸款流程就會有盡職調查、工商調查、法律調查等方面，這些工作在之前人力時代是需要信貸部的業務人員去不同的網站上去印證和搜索，任務極為繁瑣且具有重復性，那么企業就可以通過自動化的軟件將上述任務自動化運行，從而提升個人的工作效率。

2、Process Automation 業務流自動化

如果是任務自動化解決的是一個單點的問題，那么流程自動化解決的就是‘線’的問題，所以這個階段為線狀自動化，也被稱為流程自動化。

流程自動化是通過對數據結果和業務環境依據預先設定好的規則及權限進行處理，以實現系統全流程自動化運行，包含流程挖掘、業務可視化等。其解決的是企業組織內部或某一個部門內部的流程管理問題，如BPM系統解決的是各級業務的審批流程、財務系統解決的是企業財務管理流程等，能夠令企業組織內部流程形成一體化的體驗，提高流轉效率。

3、Hyperautomation 超級自動化

多個流程實現自動化以后，企業運營系統即可實現面狀的自動化，從而實現數字化的運營。數字化運營，旨在打破各種部門墻與業務墻，由“線”到“面”破解“自動化孤島”困局，徹底解決“數據孤島”的難題，最終帶來完全數字化的客戶體驗。

產業鏈上下游實現全方位、立體的數字化之后，就進入了 Hyperautomation 超級自動化階段。超級自動化是數字化轉型升級的終級目標，由多個系統、多名機器人、多種數字化手段來綜合布局。

超級自動化代表著數字化轉型升級的最高境界?人機協同、人機共舞。再次重申：超級自動化不是要取代人類，而是達成人與機器之間的完美協作。

人類將在超級自動化的應用中扮演著重要角色，這一角色不應該是接受或拒絕自動化決策，而是了解自動化系統的成功和失敗之處，并幫助它改進。

超級自動化業務系統的開發人員必須確定人類在自動化循環中的位置。而“人在循環中”最重要的功能是問責制，即如果一個自動化系統做出了一個錯誤的決定，誰應該承擔責任，誰有權糾正它？在超級自動化應用之前，企業團隊必須做好責任的明確。

對于某些決策，超級自動化下的 AI 數據驅動可能只扮演咨詢角色，人們可能使用 AI 來模擬可能的結果，隨后制定政策或執行一些行動。

人類不是由機器管理的，反之亦然。所以人們需要確切了解數據決策的大背景，并不斷改進自動化系統以提高數據決策的能力。