麦肯锡近日发布智能流程自动化(IPA，Intelligent Process Automation)的一篇分析文章， 指出 IPA 能够极大地提高公司的核心竞争力，并展示了如何使用它来提高生产效率，减少操作风险，以及提高用户体验。
IPA的出现背景
自2007-09的经济危机以来，许多公司应用了精益管理来提高成本效率，消费者满意度，和员工参与度，并且许多项目已经在各个维度上实现了显著的影响。但是，就像历史上各种变革一样，数字化的进程并不平坦。
例如在保险行业，2016年10月的FIS研究发现，99.6%的受访保险公司承认它们在实施数字化创新方面面临障碍，而80%的受访者承认他们需要数字化能力来应对业务挑战。自2015年来，111个交易的融资金额已达35亿美元，飞速增长的投资也使得人工来完成业务变得异常艰难。
这正是IPA所能解决的问题。我们有理由相信：IPA是公司下一代运行模型的核心部分。目前许多跨行业的公司都在尝试IPA，并取得了令人印象深刻的成果：
·50%-70%的任务自动化完成
·年运行成本效率达到20%-35%
·直通式交易处理时间(straight-through process)减少50%-60%
·投资回报率的百分比通常都在三位数以上
虽然IPA承诺的两位数甚至三位数的年回报是听起来是难以置信的，但是如果仔细考虑机会的驱动因素，并有效的将它们与下一代运营模式的其他方法相结合的话，IPA的承诺的高收益其实是可以实现的。
什么是智能流程自动化(IPA)?
本质上，IPA是“将人的机器属性剥离”。IPA的核心是一系列结合了基础流程重设计、机器人流程自动化、以及机器学习等的新技术。它是一套下一代商业过程增强的工具，通过移除重复的、可复制的、以及规律性任务来帮助员工。它通过简化交互和加速流程来从根本上提高用户体验。
IPA模仿人类进行的活动，随着时间的推移，通过学习来做得更好。由于深度学习和认知技术的快速发展，传统的基于规则的自动化已经有了制定决策的能力。IPA的承诺是从根本上提高效率，提高工人绩效，减少操作风险，以及改善响应时间和客户体验。
IPA有下面五个核心技术：
机器人流程自动化(RPA，Robotic process automation)：
智能工作流(smar twork flow)：
机器学习/高级分析：
自然语言生成(NLG，natural-languag egeneration)：
认知智能体(cognitive agents)：
IPA的价值
IPA接管了日常任务，人类员工就可以被解放出来，从而专注于让客户满意，并从其他的新数据中(如：新闻事件，社交媒体，嵌入式传感器等)思考如何实现业务目标。
虽然实施完整的IPA套件可带来全方位的好处，但公司可以通过构建单独的项目快速得到重大收益。例如，单独的RPA也可以显着提高生产力，如下图所示。
左列：人工完成，昂贵，易错。数以万计的人身保险等待处理，deadline前的管理压力，30余位员工处理日常工作，每个员工需要3-4周的培训。右列：两周时间搭建RPA平台，待解决的工作被机器人自动执行，熟练的人力资源被应用在高价值的工作中，人为失误减少，处理成本降低80%，并极大的提高了质量。
一家大型金融机构大规模RPA转型，自动完成60%-70%的记录和报告的工作，达成了30%或更高的年运行率效率。使用相同的方法，另一个机构在额外排队过程中实现了80%的处理成本减少。FT500中的另一家金融机构，使用机器人技术，每年降低了1.75亿英镑的成本，并节省了120多FTE。
如何开启IPA转型
由于只涉及到信息系统的表示层，IPA并不需要大量的基础设施投资。例如，RPA软件位于现有的系统的顶层，这使得他能在不改变IT后端的情况下应用，并快速获得收益。在某些情况下，公司可以在短短两个星期内实现RPA系统的建立和运行，并开始创造价值。
根据我们的经验，以下步骤是推动大规模IPA转型最重要的几个方面：
迅速协调IPA在运营模式中的作用
任何有效的IPA必须基于对企业总体战略和下一代运营模式的作用明确的理解。这种清晰的认识使得领导者能够更好的评估和协调实施，并且有利于应用和推动新的运营模式。在很多情况下，IPA在推动变革方面发挥着主导的作用，但只有公司理解了IPA是如何与新运营模式的其他方法协同工作时，IPA才能最大程度上发挥作用。自动化时代即将来临，现在就是定义未来存在怎样的可能的时候，现在需要从战略上考虑，将IPA应用到能发挥最大作用的位置上。
设计围绕IPA解决方案的全部产品组合，以最大程度的发挥作用
需要设想和实施整体优化计划，以最大化投资回报。尽管单独实施一种自动化项目可能更容易也更快速的部署，但是这种方法本身是存在缺陷的。单独的技术通过自身获得收益是很有限的。应制定实施的详细路线图，以确定所有能增强自动化机会，并允许企业通过权衡对IPA构建顺序进行排序。快速开启初始任务，并准备好执行这些任务所需的资源，开始转型过程。然后通过经验丰富的环网孵化团队，根据业务线，深入定制重新设计流程。
快速构建最小可行产品(minimum viable product，MVP)
尽管设计一个完整的IPA组合很重要，但是要从一开始就完成所有事情是不可能的。许多管理人员被复杂的数据库项目弄得焦头烂额，其中一些项目甚至需要十年才能完成，并大大超过预算。与其他的数字化的工作一样，权衡速度与功能，选择最好的端到端流程和用户过程，以重新设计和使用IPA方法进行增强，然后构建MVP，即可以完成工作的最简化的产品。通过这种方式，就可以快速测试什么部分工作，什么部分不能正常工作，并做出相应地更改。
建立动力和创造价值
任何IPA应用都是短期利益与更大的长期发展相结合的。应该根植于对产品的特点，与是否适合自动化，来重新设计并构建详细的路线图，并重新设想团队应该以何种方式工作来创造价值。
例如，每个保险产品线都有不同程度的标准化和自动化潜力，需要对他们进行考察(如图2)。一些时间密集型工作例如销售，承保和定价，政策管理，索赔和财务等，就很适合使用IPA，当决定这些工作未来都如何进行之后，就从头开始构建。
上图的纵坐标是标准化程度，主要由下面四点影响：1.流程是否有重复性和可预测性。2.流程随时间变化是否不变。3.流程是否由较低的可定制性。4.流程是否使用通用的工业技术标准。横轴是自动化之后可以带来的好处，主要由三点影响：1.是否提高了质量，用户满意度和核心竞争力。2.是否涉及到自动化，机器人或分析专业的员工。3.是否降低成本和增加灵活性。例如汽车行业，通常流程都是固定的，所以标准化程度较高，自动化所带来的收益也更高。相对来说，金融或者农业的定制性更强，所以标准化程度更低，自动化带来的收益也相对更低。大致上上标准化程度与自动化所带来的收益成正相关。
嵌入持久的能力以实现可持续性
维持价值创造的一个成功途径是创建一个卓越中心(center of excellence，CoE)来管理转型，并通过能力建设，认证和标准，供应商管理以及创建可重复利用的解决方案模式库来支持IPA解决方案的快速部署。
在IPA系统构建之初，就应该重新构建组织结构，构建未来运营模式来扩大IPA的规模，为未来结构制定蓝图，并提供培训，来解释为什么人工过程的自动化会释放团队资源，并让员工能专注于更多的具有创造性的活动。
在此过程中，吸引和构建您的业务和职能团队至关重要，并建立可重用的资产。建立具有持久能力的IPA最成功的方法是通过在实践中学习的方法达到。为了在企业级市场中得到价值，公司需要在IPA，流程重设计，精益原理以及领域专业知识方面具有深厚技能的人。许多公司选择引入外部支持来补充它们的人才库，并加速企业转型。
谨慎地协调管理变革与加深交流
与任何大型转型计划一样，一个强大地沟通计划是必不可少的，它能帮助管理重新部署，激发员工工作热情，并协调变革与企业战略。新的执行模式是否成功，取决于组织文化是统一，人们适应新的工作模式是否迅速。此外，变革需要从内部发起。
许多公司正在使用IPA进行投资，发展新平台，招揽更多客户，赢得更多的顾问，所有这一切都只用了极低的成本。但是公司们只抓住了所有可能的表面。未来的胜利者只可能是有能力拥抱下一代运营模式并快速转型创造利润的人，而不是那是固步自封的落后者。
