生成式AI与工作负载自动化(WLA)正深度融合,推动企业自动化新发展



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生成式AI与工作负载自动化(WLA)正深度融合,推动企业自动化新发展


自动化已经渗透到各个领域。提到“自动化”时,您可能会想到工厂车间中的机器人装配线,或者电商公司管理大型物流中心的复杂操作系统。

但还有一个领域的自动化——工作负载自动化(Workload Automation,简称WLA),却鲜为人知。零售商利用WLA来实时追踪并更新实体店和在线商店的库存数据。金融机构则在每日交易开始前通过WLA完成财务对账。对于大型企业而言,WLA在员工薪酬、客户账单、客户和员工入职等核心业务流程中起到了至关重要的作用。

WLA一直是企业核心业务流程的重要组成部分,使得企业能够按时运作,协调复杂的工作流程,并通过集中控制提升审计和合规能力。WLA对于扩大企业自动化规模至关重要,推动了数字化业务运营的进程。

如今,自动化工具在企业中非常普遍。近年来,许多新兴工具应对新的业务需求和改进的流程,例如机器人流程自动化(RPA)、业务流程自动化(BPA)和工作流自动化。这些工具的描述通常与WLA类似,但其应用范围仅限于特定领域和用例。













自20世纪70年代以来,WLA一直是企业IT环境的关键技术,最初用于管理批处理任务,如今已发展为协调复杂业务和IT流程的解决方案,适用于当今混合IT环境中的多样化生态系统。


WLA充当着各种自动化和编排技术的“管理者”,确保端到端的业务流程协调一致,并确保数据处理的完整性和合规性。它可以协调并监控跨主机、企业资源规划(ERP)、数据管道、云服务提供商等关键技术的数百或数千个任务依赖的流程。如今,随着AI的快速发展,WLA将赋予企业更强大的能力。


机器学习(ML)是人工智能的一个应用领域,它利用算法从数据中提取知识,使生成式AI(GenAI)能够模拟人类的学习方式。


任何AI系统的可靠性都依赖于其数据质量。如果训练数据质量不佳,AI会产生误导性结果或错误信息。获取干净、准确、可信的训练数据至关重要。如果AI训练不当,企业可能会遭受内部损失,并面临公众曝光、声誉损害和财务损失的风险。


在许多组织中,训练AI所需的信息被分散在不同的、专业化的或遗留的系统中。WLA能够协调这些系统中的数据管道,确保用于ML的数据以可信、安全和合规的方式传递。







此外,生成式AI能够根据上下文生成文本、图像、视频、合成数据等多种内容。将生成式AI与WLA结合,可以将战略转化为行动,并加速创新项目的实施。


将战略和新想法转化为业务成果,需要快速创建和管理自动化流程,以获得并保持竞争优势。要实现规模化自动化,非专业用户也能参与自动化流程设计,而不必掌握自动化技术的细节。生成式AI可以通过自然语言界面引导用户创建自动化流程,甚至基于对话自动执行步骤。这样的系统能够显著提高创新项目的实施速度,使企业能够迅速获得成效。随着人工智能(AI)的引入,WLA与AI的结合将会带来更加显著的业务成效。


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福建瀛联寰通信息科技有限公司,致力于政企数字化转型、流程智能化改造(RPA),以及加密通讯技术及产品的研发,是拥有自主知识产权的信息系统集成服务商。




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2

国资监管信息化建设

     紧紧围绕“形成以管资本为主的国有资产监管体制”要求,以国资监管信息化建设为手段,改进监管方式、提高履职能力、防止国有资产流失。


3

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    基于区块链技术实现去中心化身份认证,通过多重加密算法实现端到端的安全通讯,全面保障用户数据安全。


4

机器人流程自动化(RPA)

    根据客户需求,提供机器人流程自动化、智能文档处理、对话式AI集成的智能自动化平台,构造多种数字化劳动力,实现业务全流程自动化,为用户提供完美的解决方案。


 

转载自微信公众号"RPA全球生态";



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