AI 自动化概述
AI 自动化通过简化任务、减少手动工作量和提高效率来重新塑造企业运营方式。通过自动化重复过程并增强决策能力，AI 可帮助组织实现更高的速度、准确性和创新。
适用于现代企业的 AI 自动化
了解 AI 自动化如何支持效率、创新和增长，以及如何使用 AI 简化运营并在你自己的组织中更智能地进行缩放。
关键要点
- AI 自动化使用机器学习和自然语言处理等人工智能来执行日常任务并简化流程。
- 它支持客户服务、市场营销、供应链管理和人力资源等各种业务功能。
- 此方法可提高运营效率、减少错误并降低成本，同时使团队能够专注于战略目标。
- AI 自动化可帮助领导者做出明智的选择并预测业务需求。
- 它通过释放创造性探索、新产品和新服务的能力来推动创新和增长。
- 道德 AI 实践和可靠的数据隐私措施对于维护信任和确保负责任的实现至关重要。
- 与过时、僵化的技术不同，AI 解决方案提供了可缩放且适应性强的系统，可以随着不断变化的市场条件而发展。
什么是 AI 自动化？
AI 自动化是指使用人工智能来执行任务、执行或简化需要人工工作的过程。它将自动化技术与 AI 功能（如自然语言处理、机器学习和计算机视觉）相结合，帮助组织更高效地运行。
AI 的核心在于减少重复性工作、提高准确度并为更高价值的思考创造空间，从而帮助人们事半功倍。AI 和自动化非但不能取代人类的判断，反而会增强人类的判断。随着组织面临创新和缩放的压力，AI 自动化为更智能、更快速、更一致的运营奠定了基础。
实现 AI 自动化既是技术挑战，也是战略挑战。能够深刻理解并应用 AI 自动化的企业往往更有能力在不断变化的环境中适应、发展并引领潮流。
AI 的核心在于减少重复性工作、提高准确度并为更高价值的思考创造空间，从而帮助人们事半功倍。AI 和自动化非但不能取代人类的判断，反而会增强人类的判断。随着组织面临创新和缩放的压力，AI 自动化为更智能、更快速、更一致的运营奠定了基础。
实现 AI 自动化既是技术挑战，也是战略挑战。能够深刻理解并应用 AI 自动化的企业往往更有能力在不断变化的环境中适应、发展并引领潮流。
为什么要使用 AI 自动化？
AI 自动化可为组织创造即时且持久的价值。其中一些主要优势包括：
- 提高效率。 AI 自动化可帮助人们更快地完成日常工作，无论是处理文档、分析大量数据，还是响应客户咨询。这样可以为更具战略性、创造性和人际性的任务腾出时间。
- 提高了准确度。 AI 系统在遵循规则、检测异常和标记问题方面保持一致。这减少了人为错误，并帮助团队在减少返工的情况下做出更自信的决策。
- 节省成本。 自动化重复性工作流可以最大限度地减少人工监管需求并减少故障时间，从而降低运营成本。这些节省可以重新投资于增长和创新。
- 更大的可伸缩性和灵活性。 AI 自动化可以更轻松地缩放运营并适应新的业务需求，而无需进行重大流程修整。
- 更好的客户体验。 更快的响应时间、个性化交互和一致的服务都有助于提高客户满意度和忠诚度。
AI 自动化的关键应用
AI 自动化可改变跨核心业务功能完成工作的方式。将 AI 支持的工具集成到日常流程中可将优势分散到整个组织中。
下面是 AI 自动化影响的几个关键领域。
下面是 AI 自动化影响的几个关键领域。
- 客户服务：AI 支持的聊天机器人和虚拟智能体可帮助团队全天候答复客户查询。使用这些工具解决常见问题、呈报复杂案例并跨渠道提供一致支持。例如，Dynamics 365 Customer Service 中的 Microsoft Copilot 可帮助智能体更快地查找答案，并根据实时上下文提供个性化响应。
- 营销：使用 AI 细分受众、个性化内容并开展市场营销活动，为营销部门带来准确高效的营销效果。Dynamics 365 Customer Insights 等工具可以分析客户数据以得出见解并触发自动化工作流，以便营销团队在正确的时间向正确的受众传达正确的消息。
- 供应链管理：AI 有助于提高可见性、预测中断和优化物流，从而更轻松地适应不断变化的供应链条件和需求。例如，Dynamics 365 ERP 解决方案中 AI 支持的功能支持需求预测、库存跟踪和供应商协调，帮助组织构建更顺畅、适应性更强的供应链。
- 人力资源：AI 自动化支持招聘、入职和员工参与。Dynamics 365 Human Resources 中的 Copilot 等 AI 辅助工具可帮助人力资源团队识别合格候选人、简化日常任务并打造更加个性化的员工体验。
- IT 运营：AI 自动化可帮助 IT 部门减少人工工作量，提高服务可靠性，并更高效地管理复杂环境。一种方法是超自动化，这是一种结合 AI、低代码工具和流程机器人自动化的策略，旨在实现尽可能多的业务和 IT 流程自动化。超自动化解决方案有助于简化 IT 工作流，包括工单会审、用户预配以及系统监视和维护。
通过 AI 增强客户体验
人们希望按照自己的方式快速进行个性化的互动。AI 自动化通过提高客户体验的响应能力、相关性和直观性，帮助满足这些期望。
AI 支持的工具（如聊天机器人、虚拟助手和 AI 智能体）可处理常见问题、指导用户完成复杂任务，并在需要时将问题呈报给人工代理。这些工具始终处于开启状态并始终在学习中，这有助于随时间推移提高服务质量。AI 智能体通常与支持专业人员协同工作，收集上下文、推荐操作并帮助更快地解决问题。例如，支持团队可以通过 Dynamics 365 Customer Service 中的 Copilot 提供有用的摘要、建议的回复和实时知识查找，从而提供更快、更准确的响应。
预测分析也发挥着关键作用。通过分析客户行为模式，AI 可以帮助在客户提出需求之前识别出他们可能需要什么，无论是跟进消息、服务提醒还是产品推荐。这种主动支持有助于建立信任和忠诚度。
AI 自动化通过以下方式改进客户体验：
AI 支持的工具（如聊天机器人、虚拟助手和 AI 智能体）可处理常见问题、指导用户完成复杂任务，并在需要时将问题呈报给人工代理。这些工具始终处于开启状态并始终在学习中，这有助于随时间推移提高服务质量。AI 智能体通常与支持专业人员协同工作，收集上下文、推荐操作并帮助更快地解决问题。例如，支持团队可以通过 Dynamics 365 Customer Service 中的 Copilot 提供有用的摘要、建议的回复和实时知识查找，从而提供更快、更准确的响应。
预测分析也发挥着关键作用。通过分析客户行为模式，AI 可以帮助在客户提出需求之前识别出他们可能需要什么，无论是跟进消息、服务提醒还是产品推荐。这种主动支持有助于建立信任和忠诚度。
AI 自动化通过以下方式改进客户体验：
- 借助全天候虚拟支持，缩短解决时间。
- 基于实时见解，实现更个性化的互动。
- 更智能的服务路由，为客户匹配合适的资源。
- 主动联系，预测需求并自动跟进。
做出基于数据的决策
现代企业产生的数据比以往更多；解读这些数据可能是一项挑战。AI 自动化可帮助将原始数据转化为清晰、可操作的见解，从而支持整个组织更快、更自信地做出决策。
通过 AI 支持的应用，团队可以实时分析大量结构化和非结构化数据。这些工具可识别趋势、发现隐藏模式，并挖掘可能遗漏的见解。决策者不依赖于人工报告或直觉，而是根据系统、团队和客户实际发生的情况之证据采取行动。
预测分析是此方法的关键部分。AI 模型使用历史数据来预测未来结果，帮助团队预测需求、更有效地分配资源并降低风险。在供应链管理、销售预测和客户保留等领域，预测分析为组织带来了竞争优势。
借助 AI，组织可以实现：
通过 AI 支持的应用，团队可以实时分析大量结构化和非结构化数据。这些工具可识别趋势、发现隐藏模式，并挖掘可能遗漏的见解。决策者不依赖于人工报告或直觉，而是根据系统、团队和客户实际发生的情况之证据采取行动。
预测分析是此方法的关键部分。AI 模型使用历史数据来预测未来结果，帮助团队预测需求、更有效地分配资源并降低风险。在供应链管理、销售预测和客户保留等领域，预测分析为组织带来了竞争优势。
借助 AI，组织可以实现：
- 更准确的预测，帮助团队自信地进行规划。
- 通过实时仪表板和可视化效果，加快报告周期。
- 主动警报，在问题真正发生之前标记问题。
- 根据需求模式或绩效数据，更好地分配资源。
运营效率和自动化
AI 自动化是简化运营、减轻重复性手动工作负担的实用方法。它可帮助人们和企业更快地行动、更智能地工作并保持一致，尤其是在与流程机器人自动化 (RPA) 和智能工作流等工具配对时。
RPA 使用机器人软件来模拟重复的人类操作，例如数据录入、系统更新或发票处理。与 AI 结合使用时，机器人的适应能力更强，能够处理异常、从模式中学习并随着时间推移不断改进。智能工作流通过跨部门连接系统、数据和决策，使这一点更进一步。
实际操作如下：
RPA 使用机器人软件来模拟重复的人类操作，例如数据录入、系统更新或发票处理。与 AI 结合使用时，机器人的适应能力更强，能够处理异常、从模式中学习并随着时间推移不断改进。智能工作流通过跨部门连接系统、数据和决策，使这一点更进一步。
实际操作如下：
- 财务团队使用 AI 自动执行发票匹配、欺诈检测和财务报告。
- 运营团队创建智能工作流，自动路由任务并在发生异常时触发警报。
- IT 团队通过自动执行常见的系统检查和故障排除步骤来减少支持工单数量。
AI 自动化入门指南
周密的方法使 AI 自动化更易于实现。下面是利用 AI 建立业务的简单途径：
要深入了解 IT 领导者如何在其组织内成功采用 AI，请阅读电子书籍《CIO 的优势：通过 AI 和低代码加速创新》。
- 识别遵循明确规则的大量重复任务。
- 根据任务的复杂性选择合适的工具，例如，RPA 适用于结构化工作流，而 AI 支持的工具适用于需要判断或多变性的任务。
- 先在单个团队或部门开展试点项目，测试结果并优化方法。
- 通过跟踪节省的时间、错误率和员工反馈来衡量影响。
- 随着团队信心的增强和新机遇出现，逐步扩张。
要深入了解 IT 领导者如何在其组织内成功采用 AI，请阅读电子书籍《CIO 的优势：通过 AI 和低代码加速创新》。
通过 AI 实现创新和增长
通过消除缩放障碍、加快试验速度并发掘新见解，AI 为组织提供了重新思考运营方式和所提供内容的空间。
在各行各业，AI 自动化正在帮助领导者探索全新的商业模式、产品和服务。下面介绍不同行业如何使用 AI 推动创新：
1. 零售
创新并不总是意味着大规模颠覆。通常，它始于细微的改变，测试新想法、改进工作流或挖掘新见解。AI 自动化可帮助团队更快地行动，将想法付诸实践，同时降低风险并提高清晰度。
通过减少人工负担并扩展数据的可能性，AI 可以为有意义的进度创造空间，无论是改善客户体验、推出新服务还是探索全新的工作方式。
在各行各业，AI 自动化正在帮助领导者探索全新的商业模式、产品和服务。下面介绍不同行业如何使用 AI 推动创新：
1. 零售
- 基于实时客户行为的个性化产品推荐
- 适应不断变化的需求的自动化库存管理
- 支持引导式购物体验的 AI 支持的智能体
- 更快地分析医学成像以支持早期诊断
- 适用于患者的 AI 辅助会审和症状检查工具
- 自动化管理工作流，以减少文书工作并改善患者护理流程
- 可帮助防止设备故障的预测性维护
- 通过图像识别和模式分析进行 AI 辅助质量控制
- 使用实时供应链和需求数据进行更智能的生产规划
- 基于标记异常活动的 AI 模型进行欺诈检测
- 为客户提供大规模个性化财务建议
- 自动合规性检查，提高审核就绪情况
创新并不总是意味着大规模颠覆。通常，它始于细微的改变，测试新想法、改进工作流或挖掘新见解。AI 自动化可帮助团队更快地行动，将想法付诸实践，同时降低风险并提高清晰度。
通过减少人工负担并扩展数据的可能性，AI 可以为有意义的进度创造空间，无论是改善客户体验、推出新服务还是探索全新的工作方式。
新式 AI 解决方案如何与企业一起发展
随着业务需求的发展，支持它们的工具需要与时俱进。AI 自动化提供了传统系统无法企及的可伸缩性级别。它能够快速适应，轻松与新式平台集成，并从新数据学习而不断改进。
与通常依赖于固定规则、手动更新或硬编码工作流的旧系统不同，AI 业务解决方案旨在与组织共同发展。它们会响应新输入，自动缩放工作负载，并适应不断变化的条件，而无需彻底修整整个系统。
AI 自动化通过以下方式支持灵活、可缩放的运营：
AI 自动化使企业能够灵活地进行试验、扩展和适应，摆脱传统工具的束缚。无论你是缩放单个流程还是改变全球运营，AI 都能为你提供不断发展的基础。
与通常依赖于固定规则、手动更新或硬编码工作流的旧系统不同，AI 业务解决方案旨在与组织共同发展。它们会响应新输入，自动缩放工作负载，并适应不断变化的条件，而无需彻底修整整个系统。
AI 自动化通过以下方式支持灵活、可缩放的运营：
- 管理根据使用情况自动缩放的动态工作负载，无论处理的是 10 个请求还是 10,000 个请求。
- 通过可随着新优先级、法规或客户需求的出现而重新训练或优化的模型，适应变化。
- 与云平台集成，跨团队、跨区域或跨业务部门更快、更无缝地进行拓展。
- 配置僵化，每次更改都需要 IT 支持。
- 跨新式系统或数据源的集成有限。
- 面对意外需求时响应速度较慢。
AI 自动化使企业能够灵活地进行试验、扩展和适应，摆脱传统工具的束缚。无论你是缩放单个流程还是改变全球运营，AI 都能为你提供不断发展的基础。
道德 AI 和数据隐私
合乎道德的实践和强大的数据隐私保护是维护客户、员工和合作伙伴信任的基础。随着 AI 自动化日益融入日常运营，负责任地构建和使用这些系统至关重要。
负责任 AI 始于透明度。这意味着设计易于理解、公平且可问责的系统。AI 支持的工具应支持而非取代人类判断。它们应反映道德价值观、避免偏见，并在保护个人和社会的明确边界内运作。
数据隐私同样至关重要。AI 系统依赖大量数据来有效运行，保护这些数据（尤其是个人信息或敏感信息）至关重要。组织需要确保其 AI 实现符合区域和行业特定法规，例如《一般数据保护条例》。
为了构建合乎道德且注重隐私的 AI 解决方案，组织应该：
当 AI 以负责任的方式开发和应用时，它不仅能增强人们对技术的信心，还能增强使用该技术的组织的诚信度。
Microsoft 采用基于原则的方法来实现负责任 AI，其基础是公平性、可靠性和安全性、隐私和安全、包容性、透明度和问责。详细了解 Microsoft 的负责任 AI 方法。
负责任 AI 始于透明度。这意味着设计易于理解、公平且可问责的系统。AI 支持的工具应支持而非取代人类判断。它们应反映道德价值观、避免偏见，并在保护个人和社会的明确边界内运作。
数据隐私同样至关重要。AI 系统依赖大量数据来有效运行，保护这些数据（尤其是个人信息或敏感信息）至关重要。组织需要确保其 AI 实现符合区域和行业特定法规，例如《一般数据保护条例》。
为了构建合乎道德且注重隐私的 AI 解决方案，组织应该：
- 使用高质量的代表性数据来减少 AI 输出中的偏见。
- 设计透明化，让每个人都了解决策方式。
- 对自动化流程保持人工监督，尤其是在高影响领域。
- 通过治理、访问控制和加密，在整个生命周期内保护数据的安全。
- 随时了解不断发展的法规，并调整做法以保持合规。
当 AI 以负责任的方式开发和应用时，它不仅能增强人们对技术的信心，还能增强使用该技术的组织的诚信度。
Microsoft 采用基于原则的方法来实现负责任 AI，其基础是公平性、可靠性和安全性、隐私和安全、包容性、透明度和问责。详细了解 Microsoft 的负责任 AI 方法。
AI 自动化的挑战以及如何克服它们
虽然 AI 自动化的优势显而易见，但许多组织在起步阶段仍面临实际挑战。这些挑战并非障碍，而是流程的一部分。借助正确的策略和支持，可以以更可持续、更成功的方式应对 AI 挑战。
一些最常见的挑战包括：
一些最常见的挑战包括：
- 实施成本高昂。在工具、基础设施或变更管理方面的前期投资可能会令人望而生畏，尤其是对于规模较小的团队或组织而言。
- 与现有系统集成。许多企业依赖于旧软件，因此很难在不中断运营的情况下连接新的 AI 解决方案。
- 缺乏 AI 专业知识。构建、部署和管理 AI 系统通常需要企业内部难以获得的专业技能。
- 从小处着手，逐步缩放。试点项目允许团队在重点领域测试 AI 自动化，衡量结果并优化方法，然后再进行更广泛地扩展。
- 选择灵活、可互操作的工具。寻找旨在与现有系统集成的 AI 平台，使用标准 API 和连接器来避免大规模返工。要详细了解低代码解决方案如何大规模支持灵活性，请下载电子书籍《CIO 的低代码指南：超越开发人员短缺》。- 使用 AI 辅助的低代码平台保持竞争力下载电子书《CIO 的低代码指南：超越开发人员短缺》。
- 投资培训和合作伙伴关系。提升内部团队的技能并与技术合作伙伴合作，有助于缩小知识差距并加速采用。例如，Microsoft 提供各种学习资源和认证来支持 AI 就绪情况。
- 关注业务成果。在清晰理解要解决的问题的基础上实施。这有助于确定正确用例的优先级，并跨团队建立支持。
AI 自动化的实际影响
各行各业的组织已经从 AI 自动化的使用中看到显著成效，例如效率提升和成本显著节约。下面是来自 Microsoft 真实客户的几个案例，展现了 AI 如何帮助企业适应变化、缩放并交付更佳成果。
- 总部位于希腊的 ERGO Insurance 使用 Microsoft Azure 引入了一款名为 Χαρά (Joy) 的 AI 支持的虚拟助理。该助手可帮助客户续保、付款并获得全天候支持，自动处理 60% 的来电咨询。这种转变提高了客户满意度并解放了员工，使其能够处理更复杂的情况。ERGO 希腊公司首席客户和数字化转型官 Rea Theleriti 表示：“通过虚拟智能体发起的对话，客户满意度达到 85% 是一个好兆头。这表明我们的用户对这些互动感到满意。”
- Hanover Insurance Group 启动了企业自动化实践，以在整个企业推动一致的可缩放 AI 自动化。“我们的目标是建立创新文化，”自动化战略和服务副总裁 Mukul Talwar 说道。他们使用 Microsoft Power Automate 自动处理承保、理赔和客户服务等数十个耗时的流程。在短短 18 个月内，该团队交付了 100 多个自动化项目，提高了速度，减少了人为错误，并使员工能够专注于更高价值的工作。
- 香港大学 (HKU) 通过采用智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 和 Copilot Studio，提高了教职员工效率和学生支持。教职员工使用 Copilot 简化管理任务、分析绩效数据，并个性化混合学习的课程内容。2024 年 8 月，HKU 推出了 First-Year UG Copilot，这是一款基于 Copilot Studio 构建的 AI 支持的智能体，旨在帮助新生进行学术咨询，减轻教职员工工作量并提升入职体验。“智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 提供了安全且全面的 GenAI 解决方案，”首席信息官兼大学图书馆馆长 Flora Ng 表示。“Microsoft Copilot Studio 使我们的 IT 团队能够创建可同时处理大量查询的自定义机器人。”
AI 自动化的未来趋势
AI 自动化正在迅速发展，为工作完成方式创造了全新的可能性。随着工具变得更加智能、自适应和协作，它们正在塑造一个人类与技术更加紧密协作的未来。
一个重大转变是自治 AI 的兴起，这些系统能够管理整个工作流，或在极少人工输入下做出情境感知决策。这些工具旨在应对复杂、动态的环境，并根据不断变化的条件调整其操作。在物流、网络安全和运营等领域，自治 AI 已在帮助企业更快地响应并更可靠地运营。
生成式 AI 也正在改变格局。这些模型创建内容、汇总信息、编写代码或协助决策，因此适用于各行各业和各种角色。当生成式工具集成到 AI 自动化中时，它们支持更快的文档编制、更个性化的沟通以及更顺畅的团队协作。
AI 智能体通过将自治能力与生成智能相结合来塑造下一波自动化浪潮。它们将生成推理与任务执行相结合，使它们能够解释意图、以自然语言做出响应，以及跨系统采取行动。AI 智能体已在帮助团队自动化多步骤工作流、为客户提供支持，并减轻 IT 和运营人员的手动负担，同时确保人类掌控全局。
展望未来，其他一些趋势正在塑造下一波 AI 自动化浪潮，包括：
一个重大转变是自治 AI 的兴起，这些系统能够管理整个工作流，或在极少人工输入下做出情境感知决策。这些工具旨在应对复杂、动态的环境，并根据不断变化的条件调整其操作。在物流、网络安全和运营等领域，自治 AI 已在帮助企业更快地响应并更可靠地运营。
生成式 AI 也正在改变格局。这些模型创建内容、汇总信息、编写代码或协助决策，因此适用于各行各业和各种角色。当生成式工具集成到 AI 自动化中时，它们支持更快的文档编制、更个性化的沟通以及更顺畅的团队协作。
AI 智能体通过将自治能力与生成智能相结合来塑造下一波自动化浪潮。它们将生成推理与任务执行相结合，使它们能够解释意图、以自然语言做出响应，以及跨系统采取行动。AI 智能体已在帮助团队自动化多步骤工作流、为客户提供支持，并减轻 IT 和运营人员的手动负担，同时确保人类掌控全局。
展望未来，其他一些趋势正在塑造下一波 AI 自动化浪潮，包括：
- 能够理解意图并根据人员行为进行调整的情境感知系统。
- 低代码和无代码平台，使非技术员工可以更轻松地构建解决方案。
- 支持透明度、监视和大规模控制的 AI 治理工具。
- 针对能源、教育和医疗保健等行业的独特挑战而量身定制的行业特定 AI 解决方案。
常见问题解答
- AI 自动化是指使用人工智能来自动执行通常需要人工输入的任务、流程或决策。它结合了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，以提高业务运营的效率、准确度和可伸缩性。
- AI 自动化的一个常见示例是使用 AI 支持的虚拟智能体来处理客户服务查询。这些工具响应日常问题、处理请求并呈报问题，从而释放人工代理来提供更复杂的支持。
- AI 自动化可帮助企业提高效率、减少人为错误并更有效地缩放运营。它支持通过实时见解更快地做出决策，并通过响应性更强、个性化的服务改善客户体验。组织使用 AI 来降低成本并加速跨部门的创新。
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