随着 2025 年的临近，超自动化将继续推动各行各业的转型变革。超自动化是人工智能、机器学习（ML）、机器人流程自动化（RPA）和低代码平台等卓越技术的集合体，旨在实现尽可能多的业务和 IT 流程自动化。这一趋势有望使企业实现前所未有的效率，改善决策，并腾出人员执行高价值任务。下面，我们将探讨一些正在崛起的超自动化发展，这些发展有望形成企业发展的未来。
由人工智能和 ML 强化的流程发现工具正变得越来越复杂，使企业能够以最少的人力投入绘制和优化工作流程。人工智能驱动的流程挖掘可以发现效率低下的问题，并通过无缝自动化进行优化。2025 年，我们将依靠这些工具提供更深入的见解、检查非结构化记录并实现实时监控，从而显著减少运营瓶颈并提高总体生产率。
能够透视模式、理解语言或做出决策的人工智能应用被称为认知自动化。在超自动化环境中，认知技术越来越多地嵌入工作流程，并能执行复杂的任务。
例如，NLP 适用于客户服务聊天机器人和智能文档处理，可让系统利用射频识别（RFID）标签计算平均值。到 2025 年，超级自动化解决方案将开始更广泛地部署认知人工智能，使系统能够管理非结构化数据并做出复杂决策。
到目前为止，机器人流程自动化（RPA）主要应用于平凡的、基于规则的流程。但一旦与人工智能相结合，它的适应性和智能化程度就会越来越高。到 2025 年，我们的 RPA 可能会增强人工智能，并随着时间的推移不断适应、学习和改进。通过这种转变，企业可以生成基于实时数据进行调整的自主工作流程，促进智能决策，并消除日常运营中的人工干预。
超级自动化的基础是低代码和无代码平台，这些平台可让非技术用户在不懂编码的情况下创建和实施自动化工作流程。这些平台允许更多员工参与数字化转型项目，从而实现了自动化的民主化。
到 2025 年，这些工具应具备更多预置的人工智能和 ML 功能，使企业更容易创建可扩展的流程自动化和集成解决方案。改进后的用户友好界面将为员工提供更大的自由度，让他们可以根据自己的要求设计、修改和监督自动化流程。
PDF 文件、电子邮件和扫描文件等非结构化数据量的不断增加给企业带来了挑战。智能文档处理（IDP）是人工智能、光学字符识别（OCR）和 RPA 的完美结合，可以提取、分析和处理数据。到 2025 年，IDP 将成为超级自动化计划的重要组成部分，尤其是在金融、医疗保健和法律服务等行业，因为这些行业都以文档密集型工作流程为基础。IDP 将增强文档处理自动化的能力，减少人工操作，提高数据准确性。
物联网连接了比以往更多的设备，产生了大量的实时数据。将物联网与超级自动化相结合，可以防止各行各业的组织做出不成熟的决策，帮助他们简化运营。例如，物联网传感器可以监控制造设备的健康状况，而超自动化传感器可以在需要时自动安排维护。到 2025 年，物联网和超自动化的整合将不断加强，为优化供应链、改善资产管理和提高预测性维护创造新的途径。
到 2025 年，超级自动化将带来超级个性化，利用客户数据创造量身定制的体验。借助自动化工具，电子商务、银行和医疗保健等行业的公司将实时跟踪客户的行为、偏好和互动。
通过人工智能驱动的洞察力，企业将能够大规模提供个性化服务和产品推荐。例如，金融机构可以提供个人理财建议。此外，零售企业还可以根据客户过去的购物记录，为其量身定制促销活动。
在制造业等领域，数字孪生（物理系统的虚拟副本）已得到广泛应用。到 2025 年，数字孪生将更多地用于超自动化领域，以模拟业务流程、测试创新的自动化技术并预测结果。
在现实世界中实施变革之前，这些数字模型能让企业在受控环境中测试各种想法和变革。企业可以利用数字双胞胎来复制供应链流程自动化的效果，并确保在不影响日常运营的情况下实现预期结果。
2025 年成功实施超级自动化趋势的时间表可能如下：
超自动化仍是大势所趋，智能、自主和可扩展的业务流程越来越普遍。由于人工智能驱动的流程优化和特定行业的应用，超自动化可以对各行各业的生产力产生深远影响。超自动化为企业提供了一种释放新效率、改善客户体验并继续蓬勃发展的途径。2025 年，向超自动化的转变将不仅仅是技术上的转变，而是战略上的转变。这项技术实际上可以改变企业在数字世界中的运营方式。随着下一代业务创新带来更多自动化，超自动化将成为其主要支柱。
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