2017年，一场十分另类的辩论赛，在北京大学上演。马薇薇、黄执中、邱晨等明星辩手，围绕如何与职场AI在未来的工作环境中和平共处，大开脑洞。而无论正反方的观点如何，我们都必须要接受，AI对人类工作方式的改变。
早就有权威调研机构预测：到2020年，全球将会有700万个工作岗位消失，因为这些岗位将会被AI所取代。同样因为AI的存在，到2025年，65%现在进入小学的孩子将在未来从事目前并不存在的工作。
其实，我们大可不必为AI融入人类的工作而感到恐慌。工业革命时代，人们并没有因为“四个轮子的蒸汽怪兽”失去工作，反而因为工业文明的形成，获得了现代化的生活。
今天，以机器人处理自动化（Robotics Process Automation）为代表的“机器人”，已经开始进入到各行各业，它们会解决大量事务性的重复工作，这其实与企业数字化转型的预期是一致的，将RPA技术融入数字化流程，企业可以将精力聚焦于业务创新，而不是日常工作的琐碎。
今年7月初，软银宣布将投资三千亿进入RPA行业，引起业界轩然大波。这家以投资未来科技领域著称的公司，为什么对RPA这个行业如此看重？
简单地说，RPA的核心能力是通过自动化、智能化技术来模拟或替代人们进行重复性、低价值、无需人工决策的固定性流程化操作，从而有效地提升工作效率，减少错误。很明显，从企业的角度看，RPA能够有效优化传统办公流程，提升工作效率，间接优化企业劳动资源配置，助力企业数字化升级。
首先，从宏观的层面，全球几大调研机构对RPA的评价也颇为积极。
比如，相关数据显示，全球 RPA 市场规模未来 5 年可能会增长至超过 1000 亿美元。而麦肯锡公司关于新兴和颠覆性技术的报告则表示，RPA所属的自动化技术市场到2025年将产生近6.7万亿美元的经济价值。这说明，无论是RPA本身的市场前景还是它对整个自动化产业链价值的推动都是不可估量的。
其次，从技术的角度看，人工智能和自动化都不是新概念，但在机器学习领域的技术提升、传感器能力的提高、更为强大的计算能力，两者的结合产生了RPA这个新的技术领域。所以，RPA应该是一种技术能力的融合，它最终考量的可能会是整体解决方案的能力。
第三，从企业数字化转型角度。一方面，RPA具有对企业现有系统影响小，基本不需要编码，并且实施周期短，而且具有对非技术的业务人员友好等特性，所以要比其他数字化技术更容易融入企业的数字化流程。另一方面，调研机构安永认为，RPA基本流程具备三个关键特征：操作一致，模板化驱动，和基于标准规则操作。这说明着RPA提供的是一种标准化的生产力，并不会抑制企业自身的创造力，可以看作是企业数字化转型很好的帮手。
德勤的观点认为，机器人的作用是代替人工在用户界面完成：高重复、标准化、规则明确、大批量的日常事务操作。RPA和一般软件或程序的区别在于：普通程序被动地由业务人员操作、机器人则替代人工主动操作其他软件。
而IBM则认为，“在企业以实现人工智能（AI）转型为目标的同时，企业内部单一、重复、且繁琐的事务性工作却又在禁锢着员工的发展。RPA 把员工从这些工作中解放出来，优化整个企业基础流程作业、降低成本、提高效率、和确保零失误，是企业迈向人工智能的第一步。”
如今，各行各业的企业都在面临数字化变革，涵盖从产品到业务的方方面面。移动互联网的出现，和5G的未来，意味着海量的数据，将会成为企业数字化转型的巨大负担。
可以将企业从复杂的数据海洋中拯救出来的就是：智能自动化。它能够帮助组织创建新的个性化产品和服务、改善运营、降低成本并提高效率。
但令人遗憾的是，IBM的一项调查发现，仅有12%的企业部署了智能自动化。同时，90%已采用基本流程自动化的组织高管表示他们不具备所需的技能。这说明，大部分的企业还没有能够理解智能自动化带来的生产力提升。
IBM认为，这是一种新型的“数字劳动力”，是通过将不同形式的自动化合并在一起来实现的一种结果。这个理解其实已经更为接近于人，比如人类的右脑是基于认知，左脑基于规则，中枢神经基于协调和统筹，眼睛负责数据捕捉，双手相当于软件机器人。智能自动化就是将这些不同的自动化进行融合，而产生的“数字劳动力”。
这个看法与调研机构毕马威KPMG的对RPA的观点有些相通之处。毕马威KPMG认为，“RPA可以定义为AI，机器学习等认知技术在业务自动化中的灵活使用，可以是针对重复性工作的自动化以及高度智能处理的自动化。RPA是数字化的支持性工具，可以替代在此之前认为只有人类才可以完成的工作，或者在高强度的工作中作为人工的补充，是企业组织中出现的新概念劳动力。可见“劳动力”的理解是非常贴切的。
而通过这种新型的“数字劳动力”，企业在数字化当中创造更好的客户体验。
比如，在金融行业，智能自动化可以在数分钟或数小时内完成审批，相比于传统的审批模式，速度提升了10倍；在保险行业，智能自动化可以做到快速支付索赔，同时确保透明度和即时可视性，并能通过机器学习和AI 识别欺诈及滥用，并快速跟踪其他事务；在医疗行业，智能自动化，可以实现例行任务（如病患和设备调度）的自动化，借助分析和机器学习最大程度地减少医疗保健资源的浪费等等。
总结而言，企业可以通过智能自动化实现业务运营方式的变革。进而，通过改善自动化效率，提供员工工作效率和从非机构化数据中提取信息，来做到降低成本。同时，通过新业务模式的创新，寻找收入增长的新机会和交付更好的产品和服务来提高收入。
从这个角度不难发现，智能自动化可以作为企业数字化转型的初期阶段，是企业成为智能化企业的必由之路。
另外，在我看来，智能自动化还可以作为企业数字化的一种“粘合剂”。因为业务部门的角度来看，智能自动化在解决企业现有系统间的交互问题上和人处理的方式非常类似，而从IT部门的角度来看，智能自动化并不改变现有业务系统的处理逻辑，而实施速度要更快。所以，这种实施周期短，见效快，成本低的特点，能够有效缓解业务部门和IT部门之间的矛盾。因此，智能自动化完全可以作为企业智能化从0到1的关键一步。
我们知道，智能自动化并非是独立存在的技术，它必须建立在云计算、移动和物联网技术等构建起来的基础设施之上，并且是服务于企业的数字化业务的。智能自动化也必须要符合企业上云的这个大的框架。
那么首先，IBM在云端采用了一种更快、更安全的方式，通过企业级容器化软件解决方案将核心业务应用迁移到任何云端，IBM拥有全套的容器化软件，和容器化的平台。这是IBM的多年积累的技术优势。
其次，IBM提供了预集成的软件包，解决了传统企业不会写代码，不懂技术的问题。目前，IBM针对构建、部署和运行应用；收集、组织和分析数据；集成应用、数据、云服务和 API；推动实现业务流程、 决策和内容的转型；多云可视性、治理与自动化这五个典型的场景，为客户已经准备了5个预集成的软件包。
第三，IBM通过云平台保持了统一的用户体验，可以支持在任何位置，比如本地，多云环境，混合IT环境都可以进行部署，对用户IT的架构适用性足够强，可以满足多种不同用户场景下的业务创新。
第四，IBM的智能自动化，是基于IBM DBA平台，可以为客户打造了 一套完整的机器人流程自动化专业解决方案。使员工得以更专注于具有更高附加值的数据分析、决策和创新工 作，提高客户在市场上竞争力。
第五，智能自动化不单纯是AI和自动化的简单结合，它考验的是多种新技术的融合下，对企业业务流程的理解。那么IBM将AI，BI，区块链等多种技术融入到认知自动化平台，实现端到端的自动化。
第六，IBM在智能自动化的应用上，已经积累了丰富的经验。
最后结论，智能自动化行业有广阔的市场前景，而IBM正在成为行业的领导者。比如为某IT大咖公司实施了IBM 的解决方案后，将每张发票的处理周期从 32 分钟缩短到了短短 90 秒。为企业提高了管控力度，提高质量和可追溯性；再比如，某保险公司，采用IBMDBA整体方案以后，全流程交由机器人自动化执行，在保证 100%准确率的同时，让人工介入的工作量降至 5％，流程执行时间缩短60％。真正达到高效，快速，零错误率。
总结而言，IBM不仅拥有智能自动化全链条的解决方案和客户实践，更重要的是IBM展示了一种正确的AI价值观，企业可以通过智能自动化去走向AI的阶梯，帮助企业优化劳动力，使其专注于更高价值的工作，实现决策和业务流程的自动化，并实现重构新的业务模式的目的。
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