超级自动化是一种业务驱动的思维方式，通过这种思维方式，组织可以使用先进的技术快速识别、确定优先级并实现自动化的业务流程。这涉及使用多种技术、工具、平台和软件包解决方案，包括流程/任务挖掘、人工智能（AI）、机器学习（ML）、机器人流程自动化(RPA)、业务流程管理(BPM)、智能文档处理(IDP)、内容服务平台(CSP)、集成平台即服务(iPaaS)、应用程序监控和可观察性，以及其他低代码/无代码自动化工具。这些自动化技术和工具通常是在旧系统(例如ECM、ERP、CRM)之上分层，这些系统是操作的核心，但缺乏可扩展的现代低代码能力来推进公司的自动化。

超级自动化是一种快速实现智能自动化的方法，是组织数字化转型战略的关键。通过结合使用现代的低代码/无代码自动化工具，企业可以实现更快的业务成果，并解决那些需要经过数月的计划和实现的那些通常难以解决的业务挑战。通过使用RPA和云集成服务平台等工具，可以用更少的时间和更高的投资回报率实现应用程序(云和遗留系统)之间的连接。此外，人工智能、机器学习和预训练的文档理解模型的使用正在被用来自动化处理文档、对话和消息中捕获的非结构化数据。这些过程通常包括直接的客户接触体验，即创造高价值的客户体验，简化操作并在业务和保留方面赢得客户。这可以为客户和公司员工带来更好的“全面体验”。

今天，新的企业公司正在颠覆传统的行业市场，如银行和保险。这些公司可以对市场变化做出快速反应，因为遗留流程和系统较少，并且在使用人工智能和机器学习时可以获得低代码/无代码自动化的机会。被与遗留系统绑定的复杂业务流程所阻碍的企业可能会努力进行数字化转型，并将通过利用RPA、IDP和其他自动化工具获得巨大收益。

目前有多种技术、工具、平台和包解决方案被用作超级自动化设计和方法的一部分，从流程/任务挖掘开始，首先了解现有流程，以便可以衡量改变后的业务影响。这些技术通常包括人工智能、机器学习、机器人流程自动化(RPA)、业务流程管理(BPM)、智能文档处理(IDP)、集成平台即服务(iPaaS)、应用程序监控和可观察性，以及其他低代码/无代码自动化工具。

这些技术和工具对于更广泛的自动化团队来说是更容易获得的，因为它们采用了低代码/无代码的方法和目前可用的预训练ML模型。所有这些技术都可以分层到更传统的业务流程管理(BPM)中，并且还可以利用云中的集成平台。鉴于许多流程跨越多个系统，涉及自动化机器人、事件驱动项目和人工监督的流程循环，组织必须利用应用程序监视和可观察性工具，以提供对流程、应用程序、机器人和人交互的监督。

使用某些工具存在一些挑战和缺点。例如，机器人流程自动化(RPA)在自动化重复性任务方面非常出色，减少人类执行这些任务，但当涉及非结构化数据或流程中的许多差异时，就会出现不足。此外，企业一直在努力管理和监督大型机器人部署，涉及数千个机器人与数百个系统交互，并接触敏感的客户数据。对自动化机器人使用的监督和安全性通常是企业能够扩展RPA使用的一个痛点。

当企业应用超级自动化的方法来实现更快的结果并自动化他们所能做到的一切时，领导者应该花时间去发现和理解它背后的过程和数据，然后再假设将使用什么工具或技术。在某些情况下，RPA更适合，而在其他情况下，iPaaS平台更适合处理大容量事务数据。此外，随着传统企业应用程序迎头赶上并添加新的人工智能功能，业务和技术领导者将需要决定新功能是否足够，或者专业自动化工具是否满足需求并应继续利用。

通过新兴技术寻求新方法的技术自动化领导者应该与业务团队和领导者密切合作，首先发现并确定业务想要实现的过程和业务结果。在某些情况下，要解决的业务问题需要对流程进行侵入性较小的更改；在其他情况下，对问题的发现和理解变成了一个更大的转型计划。

超级自动化的常见用例存在于前台、中台和后台流程中，并且经常涉及客户体验，例如客户入职、订单接收/处理、付款、退货、客户数据更新——所有这些都可能是高度手动的，涉及来自文档、对话(聊天机器人)和电子邮件的非结构化数据，并涉及许多后端系统。

考虑到专门的低代码/无代码自动化选项工具箱以及传统企业应用程序中AI和ML模型的广泛使用，一个似乎被忽视的领域是使用应用程序监控来进行操作监督、安全性和警报。智能自动化技术堆栈应确保适当的监控到位，可以从日志文件中捕获完整的应用程序和流程审计跟踪，跟踪机器人创建和人工活动，并监控流程和AI模型中的更改。此外，专门的自动化工具可能会给处理敏感客户数据的公司带来风险，因为这些工具经常对数据进行操作，在系统之间移动数据，并将人工循环到流程中。因此，作为业务驱动的超级自动化方法的一部分，对操作、IT和业务进行适当的监视、监督和警报是必要的。