超越表面现象的自动化：人工智能和RPA如何重新思考我们的工作方式。
当我们谈论生产力时，公司之间真正的竞争不是谁工作时间最长，而是谁工作得最好。.
根据麦肯锡全球研究院（2017）的报告，全球约60%的职业中至少有30%的工作内容可以通过现有技术实现自动化。虽然只有不到5%的职业可以完全自动化，但很大一部分职业包含重复性和结构化的工作环节，这些环节可以在不彻底改变工作内容的前提下实现自动化。
我们并非要取代人，而是要释放人的潜能。在财务、客户服务和后台。与此同时，RPA（机器人流程自动化）和人工智能等技术已经超越了基本的自动化：如今，它们能够学习、理解上下文并自主行动。
过去关注的是流程自动化，现在关注的是决策自动化。在这种新形势下，了解战略性地整合这些技术
在本文中，我们将探讨这种新级别的流程自动化，以及Skyone Studio将自身定位为这种变革的催化剂，将数据、人工智能和执行统一到一个平台上。
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谈到自动化，许多人仍然会想到工厂里的机械臂或模仿电脑点击的脚本当今的企业环境，自动化早已超越了这些，并且与数据、决策和人之间的互动方式。
不再仅仅是替换任务，而是重新思考任务的执行方式。如何整合彼此无法通信的系统？如何确保在正确的时间获取正确的数据？如何让工作流程更智能、更灵活？答案在于不同技术的战略性组合——而这正是我们构建所谓“智能自动化”的起点。
机器人流程自动化( RPA ) 通常是第一步。它自动执行重复性的数字化任务和生成报告。但其应用范围取决于固定的规则和可预测的路径。
人工智能（ AI）拓展了这一视野。它能够解读上下文、学习模式，并根据数据调整决策。借助人工智能，我们不再局限于自动化“如何做”，而是开始自动化“做什么”，机器学习模型正是在此发挥作用，它们能够识别海量数据（包括来自传感器和物联网设备的）中的模式，并进行预测，从而实时地为自动化决策提供依据。
近年来，随着生成式人工智能的出现，我们进入了一个新篇章。它不仅能够分析，还能根据自然语言和用户意图。例如，正是它使得聊天机器人能够撰写个性化消息，或者销售系统能够根据之前的互动提出建议。而这仅仅是个开始。
最重要的是要理解，自动化、RPA、AI 和生成式 AI 并非孤立或相互竞争的技术，而是构成一个互补的生态系统：RPA 负责执行，AI 负责分析，生成式 AI 负责创造。它们协同作用，不仅可以实现步骤的自动化，还能实现整个业务决策的自动化，并赋予决策上下文信息、智能分析和规模化能力。
然而，这种潜力只有在有支撑结构的情况下才能得以实现：组织良好的数据、流畅的集成和清晰协调的流程。接下来，我们将探讨这些幕后因素，正是它们使自动化在企业日常运营中真正实现智能化和可行性。
在讨论机器人或能够自主决策的系统之前，我们需要了解这一切“幕后”的支撑机制。毕竟，如果系统之间无法通信、数据杂乱无章或流程不合理，任何自动化都无法正常运作。
要实现真正智能的自动化，需要构建完善的三大支柱：集成、数据和编排。而这三大支柱又依赖于特定的技术，以确保自动化流程的流畅可靠运行。
集成：连接使用不同语言的系统。
在企业界，我们面对的是一个名副其实的“技术拼凑”：ERP、CRM、遗留系统、电子表格、API、客户服务平台……如果没有集成，这些工具就会各自为政，流程就会变得支离破碎，充满返工和出错风险。
在这种情况下， iPaaS （集成平台即服务）。这项技术无需重复造轮子即可连接不同的系统。它作为应用程序之间的集成层，允许数据安全流动，并使自动化命令在不同区域之间无缝切换。
此外，现代 iPaaS 解决方案已支持物联网设备和机器学习，可实现与传感器、预测模型和数据源的实时集成。
Skyone的背景下，这一优势通过原生连接器和对传统系统的支持得到进一步增强，即使在复杂的环境中也能轻松实现自动化，而无需从头开始开发。
数据：构建自动化驱动力。
没有结构化数据就进行自动化，就像制造一台没有燃料的引擎。因此，除了集成之外，确保工作流程所需信息的质量、可用性和管控也至关重要。
这时，像湖屋数据湖的灵活性数据仓库的分析性能以及自动化管道，从而在正确的时间将正确的数据提取、转换并交付给正确的流程。
这种结构可以包含从管道ETL 和事件流流程的，确保数据移动在监控、逻辑和最小延迟的情况下进行。
但仅仅移动数据是不够的：还需要对数据进行控制。这就需要强大的版本控制、事件跟踪、令牌化和治理，以确保数据能够安全、准确且可追溯地使用。这对于实现可靠的自动化决策至关重要。
有了这个坚实的基础，我们不再依赖手动电子表格，而是开始使用实时、可操作的数据，以便更快地做出更具战略意义的决策。
编排：赋予流程逻辑、节奏和控制。
孤立的行动转变为协调一致的操作还缺少一个关键环节：编排。
这一层定义了事件发生的时间、顺序和条件。它支持异常映射、故障预测、警报触发以及流程的实时调整。借助低代码平台，业务部门能够自主建模流程，同时始终由 IT 部门进行集中管理。
该层的另一个显著特点是能够原生监控和日志记录，确保每个阶段的可追溯性，并为持续流程改进奠定坚实的基础。
借助实时监控功能和基于监管严格或高度关键的环境中，也能确保每个工作流程安全、透明地执行，并符合企业政策。
有了这三大支柱的稳固支撑，自动化便能获得规模化、可靠性，以及最重要的——智能化。正是这些智能化作用，将一系列自动化任务转化为适应性强、具有战略意义的运营。接下来，我们将探讨生成式人工智能作为流程新大脑的作用，它能够根据上下文和意图进行解释、创建和行动。
长期以来，自动化一直等同于执行：重复性任务、可预测的流程、固定的规则。但当技术不再简单地遵循指令，而是开始生成响应、解读上下文并创造替代方案时，开始改变
这就是生成式人工智能在商业环境中的作用。它将自动化从可编程的方式转变为可适应的方式。我们不再谈论被动的助手，而是谈论能够提出解决方案、从数据中学习并根据实际使用情况进行调整的人工智能代理
实际上，这意味着聊天机器人不仅能回答常见问题，还能撰写个性化消息用户 意图，并根据历史记录提出建议。另一个例子是：销售助手可以根据客户之前的行为生成后续邮件。或者，自动化财务工作流程可以在检测到异常情况时自动调整规则，而无需人工干预。
这一切都得益于大型语言模型（ LLM ） ，它们利用海量数据进行训练，能够解读自然语言、识别模式并实时生成连贯的内容。这些生成模型的功能已被用于创建报告、摘要、技术说明、服务脚本、数据可视化，甚至代码，所有这些都基于上下文相关的输入。
完善的生态系统相结合，生成式人工智能的潜力才能得以充分发挥。组织有序的数据、无缝集成、高效的编排和访问控制都是先决条件。只有在有治理、可追溯性和遵守业务规则的情况下，该模型才能有效运行。
这就是Skyone Studio日益受到关注的原因。它们为人工智能代理提供了必要的环境，使其能够真正以智能、自主和安全的，将意图转化为具有可衡量业务影响的实际行动。
这种影响已经显现。下一节，我们将展示RPA、AI和生成式AI融入企业的日常运营，并在效率、规模和质量方面带来切实提升。
为了自动化而自动化并不能带来真正的价值。只有当技术有机地融入日常工作流程，解决瓶颈、减少摩擦，并腾出时间专注于真正重要的事情时，才能创造真正的价值。
下文我们将探讨三个领域，在这些领域，智能自动化不再仅仅是一种趋势，而是一种成熟的实践，始终以强大的集成、结构化数据和智能模型为支撑，从而证明其带来的益处远不止于提高生产力。
后台及财务
很少有哪个行业像财务部门那样积累如此多的关键性和重复性任务。银行对账、税务验证、发票开具、现金流分析：所有这些例行工作都需要精准无误的操作，同时也会占用战略活动的时间。
借助RPA（），这些任务的速度和可靠性都得到了提升。借助AI（人工智能） ，工作流程变得更加灵活：可以交叉引用来自不同来源的数据，识别异常模式，并预测风险。机器学习可以实时检测异常变化，从而提高控制力和可预测性。而借助生成式AI ，管理报告和绩效分析可以自动生成，并提供可用于决策的洞察
根据麦肯锡 2016-17 ）的研究，采用RPA（机器人流程自动化）的公司在第一年就能实现30%到200%的投资回报率，一些案例显示，在初始实施阶段，回报率甚至高达200% 。其结果是：企业可以减少月末结算时间，从而将更多精力集中在预测分析、规划和推动增长的决策上。
客户服务与支持
每个人都经历过在三次不同的客服互动中重复相同信息的挫败感。而正是这种无意义的重复，可以通过精心实施的自动化系统来消除，同时又不牺牲人性化的同理心。
借助RPA（机器人流程 ，诸如创建工单、更新流程和发送确认信息等任务都能以标准化的随后， AI（介入，理解请求的上下文，分析客户历史记录，并更精准地指导服务。而借助生成式AI ，机器人不再局限于简单的响应；它们能够撰写个性化消息、提出解决方案，并从每一次新的互动中学习，所有这些都基于自动化
管道根据Gartner（2025年3月），到2029年，自主AI代理将解决高达80%的服务案例，从而降低约30%的运营成本。在实践中，这意味着更流畅的用户体验、更高的客户满意度，以及团队能够专注于真正需要积极倾听和人类推理的工作。
市场营销、销售和运营
在这些领域，速度至关重要。自动化可以同步团队、数据和渠道之间的运作，避免在可以自动化的事项上浪费时间。
借助RPA（ ，可以实现诸如线索登记、发送沟通信息和更新系统等任务的自动化。AI （人工智能）能够根据真实数据预测行为、识别商机并推荐后续步骤。而生成式AI能大规模地提供个性化交付成果，从而完善整个流程：只需点击几下即可生成提案、电子邮件、演示文稿，甚至是销售
脚本据麦肯锡公司，在这些领域实现流程自动化的公司，收入最多可增长10%，运营成本最多可降低20% 。这项投资的效果立竿见影：销售流程更加顺畅，策略性更强，摩擦更少，团队能够专注于真正创造价值的工作。
其他正在经历变革的领域
人力资源等领域得到发展，例如自动简历筛选、发送入职通知以及薪资和人才管理系统之间的数据集成。
在物流和采购领域，订单验证、库存更新和供应商谈判等工作流程可以通过RPA和AI进行优化。而在IT领域，自动化可以简化从访问权限配置到事件响应等所有流程。
这些例子清楚地表明：自动化已经成为关键和战略领域日常生活的一部分，在生产力、质量和规模方面，数据始终通过集成架构和精心编排的管道在系统之间流动。
但这并不意味着这条路一帆风顺。真正实现智能自动化需要技术决策、文化变革，而且往往还要克服部门壁垒和内部阻力。
因此，下文将探讨企业在此过程中面临的主要挑战，以及如何通过战略、架构和合适的合作伙伴来克服这些挑战。
如同任何旅程一样，智能自动化也面临着挑战。但只要采取战略性的方法并采用合适的技术，每一个挑战都可以转化为发展的机遇。
下面，我们将重点介绍面临的一些最常见挑战，以及帮助企业充满信心地向前迈进的明确路径：
- 孤立的系统环境：很多公司都存在系统间互不通信的情况，这使得创建集成化的自动化工作流程变得困难。而像 iPaaS 平台这样的解决方案可以帮助连接这些系统点，而无需进行复杂的开发。
- 没有明确方向就开始自动化：自动化初期可能会产生疑问：从哪里开始？理想情况下，应专注于业务量大、对业务有直接影响且结构可预测的流程，然后根据吸取的经验教训逐步扩展；
- 非结构化数据和薄弱的数据文化：数据是自动化的基础。当数据分散或不一致时，流程效率就会降低。诸如湖屋（Lakehouse）和数据管道有助于确保在正确的时间可靠地获取正确的信息。此外，提升团队的数据素养至关重要，这有助于建立对实时、可访问和可追溯数据的信任。
- 团队参与度低：自动化不仅仅关乎技术，更关乎人。从一开始就让团队参与进来，展现日常工作中切实的收益，并创造共同创造的空间，能够强化创新文化。而数据文化在此再次发挥着核心作用：能够解读并信任信息的团队，就能以更高的自主性和精准度开展工作。
- 数据治理与：自动化工作流程需要严格的访问控制、可追溯性以及对内部和监管政策的合规性。具备基于角色的访问控制 (RBAC)、日志记录和持续监控等功能的平台有助于从自动化设计阶段就确保满足这些要求。
- 技术若脱离业务契合则弊大于利：自动化必须符合公司的实际环境和目标。从一开始就将技术和业务领域相结合，并采用既能实现自主性又不失管控的平台，才能确保解决方案的功能性和可扩展性。
好消息是，这些并非不可逾越的障碍。事实上，它们是迈向更智能运营的健康转型过程中的里程碑Skyone Studio）时，每一个里程碑都能迎刃而解。继续阅读，了解更多！
正如我们目前所见，真正的自动化不仅仅是自动化任务，更是将决策转化为行动，并兼顾安全性、智能性和上下文关联性。正是基于这种愿景，我们创建了Skyone Studio ：一个将数据、人工智能和编排功能整合于单一环境的平台，随时准备将人工智能付诸实践。
不仅仅是集成技术，它还能将意图和执行联系起来，提供智能运营所需的一切，从而实现规模化、可控、流畅和真正的影响。
Skyone Studio 如何赋能真正的 AI 代理
许多人仍然将人工智能视为回答问题的助手。但在Skyone Studio ，人工智能的功能远不止于此：它能够作为智能体执行任务、与系统交互、基于实时数据做出决策，并遵循业务规则，且所有操作均可完全追溯。
这是因为我们的平台采用统一的架构：
- 为 ERP、CRM、传统系统、 API提供即用型连接器，消除应用程序之间的障碍，确保事件、数据和流程之间的流畅性；
- 执行管道，将数据转换为具有跟踪、标记化和可靠性的操作；
- 低代码可视化编排，具有可定制的业务逻辑、基于角色的访问控制 (RBAC) 以及对每个已执行流程的实时监控；
- 安全和治理至关重要，绝非可有可无。Skyone Studio 从一开始就提供日志记录令牌管理以及对企业策略的遵循。
实际上，这意味着人工智能代理可以识别现金流异常，查询多个系统，起草建议，并执行操作——所有这些都基于最新的数据和业务背景。
换句话说，借助我们的平台，人工智能不再只是提出建议，而是开始行动，并在每个阶段都实现了可追溯性、控制和治理。
如果您想要的不仅仅是一次性的自动化功能，而是真正智能化的操作，那么以下几点将使您觉得 Skyone Studio 成为一个独特的平台：
- 人工智能代理能够执行任务，而不仅仅是提出建议；
- 原生连接器和对传统系统的支持，实现无缝集成；
- 具有内置 IT 治理功能的低代码可视化编排
- 受监管且可追溯的数据管道
- 提供端到端的企业安全保障，包括日志记录、基于角色的访问控制和合规性；
- 一个集数据、人工智能和自动化于一体的统一环境，具有真正的可扩展性；
- 将生成式应用程序集成到流程中，对财务、客户服务和销售等领域产生直接影响。.
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自动化已不再是差异化优势，而成为一种新的商业语言。只有那些掌握了这种“语言”内在运作机制的人才能流利地使用它：可靠的数据、精心编排的工作流程以及与实际运营相结合的人工智能。
本文表明， RPA 和 AI 并非孤立存在。当它们与智能且受控的架构相结合时，便能转化为一种全新的工作方式，这种方式更具战略性、更灵活、更高效。
在 Skyone，我们将这一愿景转化为Skyone Studio 平台。该平台不仅能够自动化任务，更能真正实现智能化。从数据到决策，从规则到结果，Skyone Studio 将所有内容整合在一个统一的环境中，智能体随时准备行动并创造真正的价值。
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即便如今信息如此丰富，流程自动化领域仍然存在诸多疑问。这是因为该领域已经发生了演变：它不再仅仅是简单的任务替代，而是一种基于数据、人工智能和集成化的商业战略。
下文解答那些刚刚起步或希望深入探索流程自动化的人士的主要问题。
什么是流程自动化？
业务流程自动化是指利用技术以自动化的方式执行重复性任务、操作例行程序和业务决策，最大限度地减少或完全消除人工干预。.
但实际上，智能自动化远不止于“提高效率”。它涉及系统连接、数据组织、人工智能应用以及通过逻辑和可追溯性来协调工作流程。其目标是扩大规模、腾出时间处理战略性任务，并改善团队和客户的体验。.
如何实现流程自动化？
流程自动化始于流程图绘制：了解瓶颈、手动任务以及高容量或高影响的工作流程在哪里。.
接下来，需要确保三个关键要素：
- 系统与数据之间的集成；
- 结构化、可用且受管控的数据；
- 编排流程以提供逻辑和控制。.
这使得我们可以应用诸如 RPA（机器人流程自动化）等技术来执行重复性任务；应用人工智能 (AI) 来解读数据并做出决策；以及应用生成式 AI 来实时创建内容、回复和决策。像 Skyone Studio 这样的平台通过将所有这些步骤整合到一个统一的环境中，简化了这一过程。
什么是可编程自动化？
可编程自动化基于固定的规则、预定义的路径和清晰的指令——这在传统的RPA（机器人流程自动化）工具中很常见。它适用于重复性和可预测性的任务，例如开具发票或更新电子表格。
但为了应对更加复杂多变的场景，企业正在向智能自动化转型，智能自动化融合了人工智能 (AI)、情境数据和自适应业务逻辑。这一飞跃不仅使企业能够自动化“如何做”，还能以更高的敏捷性、规模和智能化程度自动化“做什么”。.
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