在政企数字化转型浪潮中，部署智能自动化成为了现在企业的共同选择，而随着转型的深入推进，“超自动化”逐渐出现在我们的视野中。超自动化（hyperautomation）这个术语是由Gartner创造的，定义为“先进的人工智能和机器学习技术的应用，以逐步实现流程自动化和增强人类能力。在Gartner报告中，超自动化被列为九大重要战略趋势之一，预计今后会为企业办公和生活带来全新的突破。
什么是超自动化？
超自动化（Hyperautomation）并非指代单一的自动化技术，而是一系列先进自动化技术（人工智能、机器人流程自动化等）的集成。其即可以指自动化的任务和过程，也可指自动化的程度。通常被认为数字化转型下一个阶段的主要推动技术之一。
过去几年中，超自动化一直在持续不断地发展。值得注意的是，超自动化并不意味着完全取代人类。相反，通过提供一套可扩展的框架以及自动化的研究方法，超自动化旨在帮助人们从重复的低价值工作中解放出来，专注于更高价值的任务，助力企业人机协同，降本增效。
超自动化中所包含的关键技术，除了机器人流程自动化（RPA），还包括：人工智能（AI）、机器学习（ML）、业务流程管理（BPM）和高级分析（Advanced analytics）等。
机器人流程自动化（RPA）
RPA可模拟人在计算机上的键鼠操作，按照一定规则自动执行任务，尤其适合处理批量、重复的任务。第一波自动化技术，在很大程度上，依赖于RPA。但RPA不具备理解上下文的学习能力，也不能识别处理非结构化数据。
人工智能（AI）
人工智能是以模拟人类智能的方式去赋能机器，使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、 决策和行动。
机器学习（ML）
机器学习是人工智能的一个分支，使用计算机算法构建基于样本数据的数学模型，让系统自动学习、自动改进，以便在没有明确指令的情况下对所执行的任务进行预测或决策。
业务流程管理（BPM）
BPM是超自动化的重要组成部分。将不同的数字工具引入到业务流程中，对于那些对自动化还不熟悉的企业而言，这可能是一个挑战。企业必须创建新的工作流，并在部署它们之前对其进行测试，以避免可能对业务造成的不良影响。BPM系统功能强大，可用于管理企业的超自动化项目。
高级分析
高级分析强调使用技术和工具检查数据，以评估对业务流程的更深刻见解，预测业务成果并围绕决策制定建议，从而实现最大价值和ROI。
超自动化可为企业提供强大的分析能力，不仅可以处理结构化数据，还可以处理非结构化数据。这有助于企业提升数据运用能力，更好地让数据赋能企业发展。
超自动化的优势
增强劳动力
利用超级自动化解决方案的强大功能，员工能够可简单有效的利用其可用资源自动执行其职务内的许多流程，并更快地完成更多工作。最小化手动任务，使他们能够专注于更具影响力与价值的工作，譬如计划和策略。这一点，正是源自RPA的主要特征。
员工技能提升
超自动化使得自动化不再仅依赖于IT，通过将繁琐复杂的工作自动化，能够释放员工潜能，让他们在企业中扮演更有价值的角色。由此，非专业员工同样可以借助超自动化提升技能，企业也以此得到更多高素质员工。
信息系统集成
通过超自动化，企业可以集成跨系统跨平台的数据信息，更好地访问数据，打通系统间信息孤岛。借助它的集成功能，企业内部基础IT架构和分散的数据系统能够实现无缝通信，确保所有基本系统都可以访问相同的集中式数据，进一步消除数据孤岛。在当今的企业基础架构中，企业实践混合云和或多云基础架构，集成是效率流程的重要组成部分。
比单一的数字化技术更敏捷
不管是组织的业务敏捷性，还是运营与决策的敏捷性，都要归结到数字敏捷性。要提高数字敏捷性，必然离不开自动化、智能化对各种数据的高效处理。超自动化正是为此而生，通过各种形式的自动化紧密协作，企业可以从单一技术的一次性收益转变为真正的数字敏捷性和大规模灵活性。
提高投资回报率
投资回报率(ROI)是企业的关键指标，超自动化增加了收入，降低了成本，借助强大的分析工具功能，企业可以优化其资源部署，让企业数据更好的流通，帮助企业更快速的决策，让整个企业架构运行更有成效。
