“未来数字化企业如果能实现端到端的智能自动化
你最迫切将哪个流程实现全自动化？”
又是一个早高峰日常，他堵车堵到生无可恋。呲~一个急刹车，还是没能hold住，和前车来了一个“亲密接触”。
此刻，他脑海中闪现着《头号玩家》里的虚拟赛道。“元宇宙yyds。堵车？苦等理赔员来核保？不存在的！”
无需适应虚拟视觉反差感，在有形的现实世界中，体验酷似元宇宙般的快感。
如此美妙的体验，是客户梦寐以求的，更是企业求之不得的。
客户的等待时长从几天缩短到几分钟，满意度提升了
员工的工作量少了80%，效率和质量提高了
企业的运用成本降低了75%，业务拓展能力提高了
在有形世界的元宇宙里是谁将虚拟客服赋予了“思想”？
它就是ai赋能的智能自动化。
元宇宙的一个重要特征是，虚拟世界中的“物体”都具有“iq”，甚至“eq”，拥有出色的学习能力和思考能力，预测软件和流程里的问题并加以自动化改进。ai赋能的智能自动化，通过激活生产、业务、财务等各个流程里的数据分析，并将所有流程一脉贯通，让所有流程的“思想”形成网络，像神经元一样互相作用，点亮企业乃至整个行业的创新生命力。
在上述车险理赔案例中，智能自动化不仅“任劳任怨”地把大量重复性的录入、核对等工作做到完美，还能胜任图片识别车损程度、根据承保理赔规则核算金额等颇具专业性的判断。
有了这位高手助阵，核保员再也不用在照片里玩“找不同”，在文档中与“文字游戏”周旋，再也不用担心录入金额时发生输入错误。核保员能够像元宇宙的场景搭建师，凭借多年累积的专业经验，去设计整个理赔流程，开展客户关怀，优化客户体验，为公司创造更多价值。
与人工智能、区块链这些新兴科技相比，自动化已是“百岁老者”。
为什么时至今日还能再次登上数字化转型时代的舞台？
技术“前浪”的逆龄生长史
自动化“进化简史”
在人类历史发展的每个时代由于技术水平不同，对自动化的定义不尽相同。
ibm提出的ai赋能的智能自动化，是将人工智能与自动化和分析相结合，让企业获得可行的洞察，快速准确地执行流程，打造一致、高质量的体验，提供卓越的客户和员工服务。
智能自动化的四大关卡您打通了几关？
关卡一：非结构化数据，有待驯服
通关难点：数据量激增，数据形态千奇百怪，嘈杂又混乱
关卡二：业务系统和it系统，相忘于江湖
通关难点：两者各自独立生长，融合难度系数高
关卡三：企业自有数据有限，如井底之蛙
通关难点：从外界获取数据的安全性和效率堪忧
关卡四：五六朵云同时用，难舍难分
通关难点：云上迁移成本高、风险大
那么，智能自动化到底难不难实现？有没有更多适用场景？
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