一次車輛出險，讓他無意間開啟元宇宙之門

《數(shù)字新世界》是IBM一檔全新的

數(shù)字化體驗觀察欄目

我們將在幾期的時間中

沉浸式地通過文字、圖片、視頻

記錄這個全新的數(shù)字世界

為每一個身在其中的個體

帶來的嶄新體驗

并解構(gòu)背后的價值實現(xiàn)鏈條

本期，我們打算聊聊智能自動化

這期我們想提出的問題是

“未來數(shù)字化企業(yè)如果能實現(xiàn)端到端的智能自動化

你最迫切將哪個流程實現(xiàn)全自動化？”

又是一個早高峰日常，他堵車堵到生無可戀。呲~一個急剎車，還是沒能hold住，和前車來了一個“親密接觸”。

此刻，他腦海中閃現(xiàn)著《頭號玩家》里的虛擬賽道。“元宇宙YYDS。堵車？苦等理賠員來核保？不存在的！”

無需適應(yīng)虛擬視覺反差感，在有形的現(xiàn)實世界中，體驗酷似元宇宙般的快感。

如此美妙的體驗，是客戶夢寐以求的，更是企業(yè)求之不得的。

客戶的等待時長從幾天縮短到幾分鐘，滿意度提升了

員工的工作量少了80%，效率和質(zhì)量提高了

企業(yè)的運用成本降低了75%，業(yè)務(wù)拓展能力提高了

在有形世界的元宇宙里

是誰將虛擬客服

賦予了“思想”？

它就是AI賦能的智能自動化。

元宇宙的一個重要特征是，虛擬世界中的“物體”都具有“IQ”，甚至“EQ”，擁有出色的學習能力和思考能力，預(yù)測軟件和流程里的問題并加以自動化改進。AI賦能的智能自動化，通過激活生產(chǎn)、業(yè)務(wù)、財務(wù)等各個流程里的數(shù)據(jù)分析，并將所有流程一脈貫通，讓所有流程的“思想”形成網(wǎng)絡(luò)，像神經(jīng)元一樣互相作用，點亮企業(yè)乃至整個行業(yè)的創(chuàng)新生命力。

在上述車險理賠案例中，智能自動化不僅“任勞任怨”地把大量重復(fù)性的錄入、核對等工作做到完美，還能勝任圖片識別車損程度、根據(jù)承保理賠規(guī)則核算金額等頗具專業(yè)性的判斷。

有了這位高手助陣，核保員再也不用在照片里玩“找不同”，在文檔中與“文字游戲”周旋，再也不用擔心錄入金額時發(fā)生輸入錯誤。核保員能夠像元宇宙的場景搭建師，憑借多年累積的專業(yè)經(jīng)驗，去設(shè)計整個理賠流程，開展客戶關(guān)懷，優(yōu)化客戶體驗，為公司創(chuàng)造更多價值。

與人工智能、區(qū)塊鏈這些新興科技相比，自動化已是“百歲老者”。

為什么時至今日還能再次登上數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代的舞臺？

技術(shù)“前浪”的逆齡生長史

自動化“進化簡史”

在人類歷史發(fā)展的每個時代由于技術(shù)水平不同，對自動化的定義不盡相同。

第一次工業(yè)革命：機械自動化代替了手工勞動

計算機時代：單一流程的自動化，處理重復(fù)性工作

數(shù)字化和人工智能時代：具備認知學習、人工智能的智能自動化。在知識依賴型領(lǐng)域，實現(xiàn)以信息為中心的預(yù)測性決策流程

IBM提出的AI賦能的智能自動化，是將人工智能與自動化和分析相結(jié)合，讓企業(yè)獲得可行的洞察，快速準確地執(zhí)行流程，打造一致、高質(zhì)量的體驗，提供卓越的客戶和員工服務(wù)。

智能自動化的四大關(guān)卡

您打通了幾關(guān)？

關(guān)卡一：

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，有待馴服

通關(guān)難點：數(shù)據(jù)量激增，數(shù)據(jù)形態(tài)千奇百怪，嘈雜又混亂

借助AI，充分利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

通過使用人工智能和諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入之類的技術(shù)，IBM可以通過偵測模式來理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，讓其與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合。

關(guān)卡二：

業(yè)務(wù)系統(tǒng)和IT系統(tǒng)，相忘于江湖

通關(guān)難點：兩者各自獨立生長，融合難度系數(shù)高

雙平臺自動化合二為一

IBM AI驅(qū)動的智能自動化平臺使用共享的Watson機器學習和自然語言處理框架，通過最先進的混合云技術(shù)部署在整個企業(yè)中，讓人和網(wǎng)絡(luò)之間能夠進行強大的協(xié)作洞察共享，不斷提高自動化水平。

關(guān)卡三：

企業(yè)自有數(shù)據(jù)有限，如井底之蛙

通關(guān)難點：從外界獲取數(shù)據(jù)的安全性和效率堪憂

從廣泛和多樣化的生態(tài)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)

IBM平臺從諸如開源平臺Red Hat、ServiceNow、PagerDuty、GitHub和許多其他來源獲取事件記錄、歷史更改日志和機器學習模型，使企業(yè)能夠升級到預(yù)測性的智能自動化，預(yù)防問題發(fā)生。

關(guān)卡四：

五六朵云同時用，難舍難分

通關(guān)難點：云上遷移成本高、風險大

無需企業(yè)改變現(xiàn)有云平臺

無論是在阿里云、騰訊云還是Google云Amazon上，只要企業(yè)有數(shù)據(jù)，企業(yè)可以在自己的云平臺上運行IBM的人工智能和自動化技術(shù)。

那么，智能自動化到底難不難實現(xiàn)？有沒有更多適用場景？