什么是人工智能自动化？
人工智能自动化是指利用人工智能实现业务流程自动化的过程。它使用工具、代码和配置替代手动步骤，并实现特定目标。
基于软件的自动化已流行数十年，从自动执行表单填写等后台任务的机器人流程自动化（RPA）工具，到实现不同企业系统间信息流动的 SaaS 集成，均涵盖其中。然而，由于始终需要专门的预编程，传统业务自动化的功能受到限制。人类必须对应用程序交互进行屏幕录制或对软件系统进行编码方可设置自动化。情况不断变化导致自动化频繁“失效”，必须重新实施或持续更新方可维持正常运行。根据历史记录，这最大限度地降低了自动化对业务的影响，尤其是在大型企业中。
人工智能自动化旨在通过将人工智能与现有的企业自动化工具和知识库相结合，以解决这些挑战。生成式和预测式人工智能算法相结合，可对数据进行排序、筛选、分类和创建，以减少对最复杂工作流程的人为干预。人工智能还可以与人类协同工作，在后台处理行政管理事务，以减轻所有员工的认知负担。
人工智能自动化的示例有哪些？
人工智能驱动的智能运营在每个行业和每个企业中都大有可为。以下仅列举各行各业中人工智能自动化开始发展的几个示例。
人力资源
人工智能自动化可自动执行人力资源（HR）领域中耗时耗力的任务，例如候选人筛选、表单提交和处理、员工培训、知识共享，以及连续休假管理和薪酬管理。
例如，在线经纪商 Deriv 将培训内容托管在多个站点，包括 GitHub、云存储、内部 wiki 页面以及 Slack 讨论组。这使得难以查找信息，导致新员工无法快速上手。通过利用人工智能对所有客户支持材料进行索引，Deriv 的人力资源团队能够快速查找并共享适用于各部门员工的相关培训材料。Deriv 成功将入职时间缩短 45%，并将招聘任务时间缩减 50%。
媒体管理
所有组织都需要存储、处理和发布图像及视频，用于营销、教育、员工入职培训，有时甚至是核心业务流程。人工智能自动化可帮助加速媒体编辑和处理，从而节省耗费在繁琐任务上的时间。人工智能可根据需要生成、集成、筛选和润色媒体内容。例如，素材图片机构 123RF 利用人工智能自动筛选图片，以了解版权问题和适用性。人工智能可在内容上传后数秒内标记不当内容，帮助 123RF 有效规避不当图像引发的投诉。人工智能自动化使他们能够将资源从人工审核重新分配至业务开发。
客户服务
人工智能聊天机器人支持客户自助服务并自动解决问题，以减少联络中心的工作量。除此之外，人工智能聊天机器人还能协助客服人员，进一步实现流程自动化。例如，全球支付解决方案领导者 BPC 开发出一款聊天机器人，既可供客户使用，也可供客户支持团队使用。人工座席可以将客户的请求输入到聊天机器人中，并在审查之后将生成的回复发给客户。该聊天机器人使用检索增强生成，从 BPC 的内部知识库中提取数据，并自动丰富人工提示，从而提供更相关且更准确的回复。
销售和营销
人工智能自动化可应用于所有营销和销售工作流程，从创建营销活动和广告内容，到为销售团队提供针对个人客户的个性化推荐和优惠方案，均涵盖其中。例如，托管服务提供商 Trek10 利用人工智能为其销售团队提供加速采购流程所需的知识。他们的人工智能系统提供基于数据的推荐，以获取客户信任，并提供可快速向客户展示产品价值的报告，从而助力促成交易。
如何评测人工智能自动化和采用的准备情况？
实施生成式人工智能技术以实现自动化需要企业做足准备。大多数组织使用成熟度模型以评测其当前的自动化状态。成熟度模型提供指导方针，用于设定自动化目标、确定投资优先顺序以及制定自动化路线图。
实施治理和安全框架
在制定策略之前，必须在组织内部实施指导方针，明确人工智能自动化治理和安全在实践中的工作原理。例如，您可以包含以下内容：
- 组织内部明确界定的角色和职责
- 人工智能自动化冠军，包括关键利益相关者
- 安全策略，以确定数据使用限制、身份管理策略及其他防护机制
- 员工技能提升和变革管理的指南
这构成人工智能自动化计划的基础。
确定自动化和基础设施策略
端到端的自动化和基础设施策略有助于组织为计划的成功奠定基础，并降低无法实现投资回报率的可能性。基于策略，请考虑以下方面：
- 强大的业务使用案例
- 现代数据管道
- 数据驻留和培训数据规则配置
- 推动这一过程的人工智能工具和技术
- 持续改进实践
确保对自动化工作的成效进行评估同样至关重要。在自动化实施前，识别和跟踪相关指标，建立基准，然后持续跟踪数据变化。您可以使用这些数据做出明智的决策，并提升未来自动化工作的有效性。
组建一支技术精湛的团队
构建强大的人工智能文化与打造正确的技术同样重要。
负责构建全新基础设施和人工智能驱动的自动化系统的团队应包括系统管理员、云工程师、软件开发人员和人工智能专家。除技术人员以外，团队还包括提出自动化需求的业务用户、法律代表以及安全专家。
组织自动化团队有两种方式。
- 集中式自动化团队负责满足整个组织的自动化需求。
- 较小的分布式自动化团队负责为特定部门内的现代化项目构建自动化方案。
就工具使用、数据管理和其他人工智能相关任务方面，集中式团队可为整个组织提供一致性优势。然而，分布式团队可以更快产出成果，且不会在自动化工作中造成瓶颈。
实施人工智能自动化的关键策略有哪些？
在技术专家、软件许可、部署和其他可能无法产生所需结果的昂贵解决方案上投入大量资金并非最佳的自动化策略。一次性部署大量新工具可能会让团队不堪重负，导致技能掌握不充分且采用率低下。
根据使用案例，人工智能自动化最好分步实施。AWS 工具和完全托管的服务为快速即插即用提供构建基块。无需前期投资；您只需按实际使用量付费，并根据需求进行扩展。
以下是一些策略及配套的 AWS 工具，可帮助企业以经济高效的方式提升自动化成熟度，即使内部开发人员专业知识有限也是如此。
统一搜索体验。
在不同组织中，数据存储在各类应用程序、存储库、文件及独立服务器中。所有员工均面临的重大挑战是明确可在恰当时机找到正确数据的位置。人工智能可实现跨数据来源的统一搜索，让员工能够一次性查询所有可用的资源。例如，营销专业人员可通过统一搜索查询过去一年内某关键产品的所有内部和外部资源，包括面向公众的营销活动。
Amazon Q Business 是一款企业人工智能助手，可与您所有的内部数据来源及多个第三方应用程序进行集成，为复杂问题提供摘要式解答。它引用原始来源且支持自定义插件，所有操作均在安全且受管控的环境中完成。它通过减少员工查找信息的时间，引入自动化并提高工作效率。
赋予员工权力
组织中的每个团队和个人都最有能力确定人工智能如何使他们更高效地工作。例如，负责通信的员工需要人工智能提取和总结行业新闻内容，而负责薪资管理的员工则需要人工智能生成承包商记录的每月工时报告。
借助自然语言处理和人工智能驱动的自动化功能，您可以让员工通过自然语言聊天构建和自主管理所需的人工智能自动化工作流程。例如，Amazon Q 应用程序构建器作为 Amazon Q Business 中的轻量级应用程序创建功能，可让用户在工作流程中自动执行提示、内容创建和任务。用户可以使用自然语言描述要求，以生成应用程序。他们还可以共享应用程序以供他人进行使用、复制和自定义。
在软件开发和运营中引入人工智能
软件开发与人工智能自动化是天作之合。人工智能驱动的自动化可用于以下任务：
- 更新旧版软件系统
- 重构代码
- 开发复杂模块
- 生成测试用例和用户文档
- 丰富第三方数据
- 错误搜索和故障排除
人机协作团队可以共同设计机器学习模型，构建最合适的部署管道，优化云基础设施，以最大限度地降低云支出成本等。
Amazon Q 开发者版是一款用于软件开发的人工智能助手，易于设置和使用。它在开发人员的环境中运行，提供专业的编码和基础设施建议、初始代码草稿、自动代码审查、升级服务等。Amazon Q 开发者版可与 IDE、CLI、AWS 管理控制台和 GitLab 集成，无论开发人员身处何处，都能获得帮助。
在分析中引入人工智能
借助人工智能驱动的自动化，可深入了解报告和仪表板功能。分析师可借助人工智能自动化快速生成综合报告，整合数据，进行市场对比分析，从而助力快速决策。
Quicksight 中的 Amazon Q 允许用户生成视觉效果出众的文档、构建自定义仪表板，并通过建议问题、数据预览和模糊查询支持等探索数据。它为企业用户提供超越传统仪表板限制的多视觉见解，从而彻底改变数据探索方式。
自动化客户服务
自动化客户服务可增强您的员工队伍。客户服务代表可以即时访问客户和产品信息，并发现问题的解决方法，而无需再次致电。客户可获取个性化的在线自助服务支持，进行多步骤购买决策，并融合人机交互体验。
Amazon Q in Connect 是一款基于生成式人工智能的客户服务助手，可为终端客户和座席提供实时解决问题的信息和操作指导。它能够更快速地解决问题并改善客户体验。
自动化供应链管理
供应链管理的核心在于预测。借助人工智能驱动的自动化，分析师可以运行几乎任何假设情景，以预测未来趋势和开展风险化解活动，优化上游供应商的工作流程，并发掘数据中的隐藏规律。
AWS Supply Chain 是一项全托管服务，可统一供应链数据并提供机器学习支持型可操作见解、内置的上下文协作以及需求规划功能。
AWS Supply Chain 的 Amazon Q 是一款生成式人工智能助手，通过分析 AWS Supply Chain 数据、提供关键的运营和财务见解，以及解答紧急的供应链问题，帮助您的团队更高效地运营供应链。它可简化寻找答案的过程，并最大限度地减少学习、部署、配置或排查供应链管理所需的时间。
AWS 如何支持您的人工智能自动化需求？
人工智能驱动的自动化之旅通常始于基于自然语言聊天的企业级搜索，并可发展为跨角色和领域的完全自定义、复杂的多步骤任务。借助这种新的业务自动化形式，可能性无穷无尽。通过奠定坚实基础，企业可望提高工作效率、提升员工和客户满意度、优化决策流程、加速产品、服务及材料的开发建设，以及获得更多益处。本指南仅是您人工智能自动化之旅的起点。您可通过在 AWS 上使用生成式人工智能工具和服务，进一步简化业务流程。