挺進2022下半場!「超自動化」——你必須認識的科技趨勢

挺進2022下半場!「超自動化」——你必須認識的科技趨勢
各界看好超自動化技術,有望帶動商業營運的效益。圖片來源:Shutterstock
2022-07-14
文・陳愷新(SAS台灣總經理)
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時序悄悄推進至2022年下半年,展望延續至2023的科技布局,讓我們來談談近期被研究機構多次提及的科技趨勢——「『超』自動化 (Hyperautomation)」,以及當它被導入商業應用會造就什麼景況?

聽過史上著名的「電車難題」嗎?

失控的電車行駛在軌道上,此時若左轉將撞向五人;直走會撞向一人,該如何做抉擇?

如果這是一台具備自動駕駛能力的電車,它可能會運算出風險與機率,最終選擇直行撞向一人,將損傷降到最低。但試想,我們是否能有更好的選擇?讓電車習得如「薩利機長」(Sully)的智慧,選擇第三條路徑——設法脫軌摩擦山壁停下,保護所有人不受傷。

如果今天這是一台具備被「超自動化」賦能的電車,也許,它就能擁有更多的決策與風險判斷力。可以視為,當「自動化」(Automation)加上了「超級」(Hyper)的自主學習能力,達到「超自動化」;就如同「英雄」進階成漫威的「超級英雄」,將帶來劃時代的改變。

何謂超自動化?企業該如何定義超自動化?

Gartner-全球十大技術趨勢-趨勢報告-科技趨勢-Technology Trends-超自動化-HyperautomationGartner將「超自動化」技術列入2022年的技術趨勢報告中。圖片來源:Gartner網站

「超自動化」已連續三年入選技術趨勢報告,包括最新發布的Gartner《2022年全球十大技術趨勢》,成為入選次數最多技術之一。

Gartner預測,到2024年,組織將超自動化技術與經重新設計的營運流程整合,可協助將營運成本降低30%。

「超自動化」這詞最早於Gartner《2020年十大戰略性技術趨勢》所提出,它能快速識別、審查和自動化業務與IT流程,其整合包括AI、機器學習、RPA(機器人流程自動化)、低/無程式碼平台和流程管理工具等多種技術和平台,以「業務驅動」(Business-Driven)的方式,協助企業協作各項智慧技術,實現各類營運場景。

簡言之,「超自動化」像一個翻轉營運的流程,讓機器擁有較高程度的自我判斷能力,複製人們在自動化過程中所參與的工作,協助企業能夠以高效率、低成本的方式,最大化地實踐企業經營自動化。

檢視自身「超自動化」的成熟度,你踏上旅程了嗎?

我們究竟離超自動化有多遠呢?以下以SAS歐洲區超自動化領域負責人尚農(David Shannon)提出的決策能力成熟度模型來分享:

第零級,未自動化(Process):手動流程和人為決策。

業務流程全仰賴個人作為,經驗、知識累積緩慢,且難以在組織內被複製與轉移。

第一&二級,自動化(Automation):支援決策(decision support)/增強決策(decision augmentation)。

人與自動化的流程、機器一起工作,如RPA可以支援流程自動化,替我們減少部份價值相對低且不斷重複的日常庶務;並且部份決策開始引入進階分析,和可解釋的分析模型等支援人類做出更好的決策。

第三&四級,超自動化(Hyperautomation):決策自動化(decision automation)/自主決策(autonomic decisions)。

超自動化-Hyperautomation-SAS-David Shannon-自動化-發展階段-科技趨勢超自動化發展的五個階段。圖片來源:SAS網站

決策可以自動產生之時,超自動化就真正實踐了。也可以理解為,當流程涵蓋到思考決策時,就已經可稱作「超自動化」;這時的流程無需人工的介入與干預,即可觸發、執行和結束,人為決策僅須在有提高價值或法律要求時,才需進行干預。

而要達成如此的「自主決策」,為決策流程中成熟度的最高境界,代表流程能不斷地學習、適應與自我改進與修復。

讓我們來看看某亞太區銀行,導入超自動化於信用卡業務場景中的案例。

該銀行面臨需跨入一新興市場,且許多顧客缺乏信用紀錄的情形,難以進行信用審核評估及核卡。該行導入超自動化解決方案後,從源頭的資料整併起,使用客戶社交網路、電信公司、甚至電商採購的歷史蹤跡,揭示客戶的行為模式;接著引入自動計算風險評分,快速評估新客戶的信用水準,並決定是否核卡。

現在,他們在短短五分鐘內便能決定信用額度,當場就發卡給顧客,客戶轉身就能啟用消費;對比一般金融機構要幾天的作業時間,立即拉開客戶體驗差距。在導入超自動化的前五個月內,就發行了1.1萬張信用卡,總信用額度達1,100萬美元;預計可在未來一年內,擴大至20萬張信用卡。(延伸閱讀|台積電數位轉型三階段:擬人化、無人化、超人化

超自動化能替企業帶來什麼效益?

然而,超自動化真的能帶我們飛?抑或僅是一個華麗的新詞藻?

為了更確定超自動化的效益,SAS早先打造了一個超自動化概念驗證平台,並以銀行業信貸場景應用作為試驗,我們稱之為「AI銀行」(AI Bank)。

「AI銀行」的打造是應用微服務(Microservices)架構,整合所有傳統系統、串接第三方金融科技API、開放銀行數據等,協助銀行業複雜的客戶旅程,實踐端到端的自動化。我們在其中看到它展現出幾個顯著效益:

1. 初次接觸就達成體驗最佳化

與客戶的初次互動體驗,往往是引入新客最重要的一環。若與客戶初次接觸時,能同時達成身分驗證(KYC, Know Your Customer)、迅速掃描分析反洗錢(AML)風險,還可將所有顧客操作程序複雜度降至最低,除了搶下第一印象,更能捍衛企業風險。

AI Bank就在此技術基礎下,與開放銀行、金融科技服務等數據相整合後,還大幅簡化客戶認證的旅程。如傳統銀行需要50個信貸申請的頁面站點才可完成,AI銀行僅需五個頁面站點;核貸時間也從五天,縮短至僅需三分鐘即可完成。

2. 保護客戶遠離詐欺犯罪

數位化的發展,也為金融詐欺犯罪提供了更多的詐欺途徑,銀行需要使用擁有的數據來快速識別可疑的犯罪活動;但傳統銀行的「資訊孤島」狀況,以及繁多手動作業與低效流程,限制了銀行識別與打擊詐欺犯罪的敏捷性。導入超自動化後,銀行可將詐欺建模、風險建模評分等嵌入每個業務流程,可迅速識別可疑行為、追蹤潛在詐欺犯罪,並自動預先阻止或追查他們的行徑,以防止損失發生。

過去要讓這些AI模型進入營運環境需費時好幾個月,但應用超自動化的「AI銀行」則僅需30分鐘。(延伸閱讀|如何安全投資加密貨幣不被騙?許明恩教你從犯罪紀錄片學訣竅

超自動化-Hyperautomation-AI Bank-防詐欺-詐欺犯罪-犯罪防治-人工智慧-科技趨勢透過超自動化技術,銀行可以快速發現用戶的交易網絡,快速辨認可疑行為。圖片來源:SAS網站

3. 增強勞動力與協助員工技能提升

AI銀行協助銀行節省五分之一人力,整個信貸流程從需要100%人力支援,到其中僅20%需要人力介入。超自動化帶來的影響,就像將原先僅能說一動做一動、靠規則設定(rule-based)的自動化系統,從菜鳥小助理蛻變成具有獨立思考能力的資深助手。除了能照樣將基礎、重複的業務完成外,還增加了判斷能力,多帶了大腦來上班!

如此能釋出原先需全力投入在此的人力,讓員工專注於監管「資深助手」、創新業務與客戶服務等更具有價值,且機器無法取代的業務上。

4. 提高投資報酬率(ROI)

ROI為企業衡量技術投入的關鍵指標,也是最強誘因。超自動化讓企業內的數據更好地流通、加速決策流程,降低人力成本,同時也提高運行績效。如AI銀行便成功地讓完成信貸的人數,較傳統銀行增長超過三倍;換言之,信貸業務也增長了三倍。(延伸閱讀|AI如何找回「變心」的消費者?2022年零售業五大新規則|SAS專欄

永遠不能忽略的前提:負責任的創新

引入了超自動化的解決方案後,人類在許多領域上皆擴增了能力;但若沒有人為適當的介入與監控,某些技術可能會失去控制,轉變為傷害人類的能力。

SAS近期便發起了「負責任的創新」行動,對內實行SAS數據倫理措施(Data Ethics Practice),其中負責措施的總監湯森(Reggie Townsend),近期更被任命為美國商務部國家人工智慧諮詢委員會成員,為美國總統與美國國家人工智慧辦公室提供建議。

SAS希望能確保在一切的科技與技術發展中,皆本持著科技應為人類謀取更大的福利的原則,而非帶來更多隱私風險以及種族、性別等偏見。

當我們借力AI、超自動化之時,實踐負責任的科技創新並非附加條件,而是必要條件。倘若人工智慧無法公平、公正地造福人類,便無法達到權衡與平衡,帶領人類取得更深刻的理解,開創更美好的新世界。(延伸閱讀|醫學院用AI面試,竟刷掉數百位優秀女性與少數族裔⋯⋯科技為什麼也會偏心?

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