数字经济中的自动化：机器如何驱动业务效率

业务自动化已成常态。几乎所有跨行业公司都已或将采用某种形式的自动化执行常规任务。

理所当然。算法和机器能按预定规则预测和执行，自动完成日常流程。

现代零售标杆亚马逊，在其众多巨型仓库雇佣无人机队伍，能7×24小时不间断作业。

随着物联网（IoT）兴起，机器间独立通信并替代人类行为，进而扩大机器自动化范围并推高其普及度。

然而，自动化提供广泛益处的同时，企业是否无意暴露于风险？

智能手机、云和联网设备编织的数字网格，让信息在任何情境、任何环境下近乎即时获取。因此，工作与生活的界限消失，员工个人与工作生活交织。

随着人们持续在线时间延长，业务某些环节也必须保持在线，以维持持续消费文化。

“持续在线文化”正是机器如此宝贵的原因。技术可接管原本劳动密集型的琐碎任务。员工赢回时间，公司持续在线——为企业创造真实价值。

然而，当酒店等企业部署无人机值夜班前台并获益时，自动化的危险也须铭记。

一个有用的类比：将自动化比作水龙头。大多数人拧开水龙头期待出水，从不思考背后机制。企业行事类似，期望机器按程序执行，无需监管。

若高层采取这种做法，且算法和技术未根据业务和市场动态变化仔细监控调整，自动化几乎必然导致错误。

若任由自动化失控，公司将面临何种后果？

首先，自动化必须自学习或持续更新。否则会导致错误信息在公司内部传播，管理层往往不知情。

机器不像人类那样理解语境。人类识别场景变化会向管理层标记以反映变更避免错误。

但机器会继续其流程，尽管这可能已不正确。自动化必要，但企业须明智决策，理解并监控算法，确保机器既与业务流程对齐，又足够灵活以跟上业务快速变化。

以Facebook“年度回顾”功能为例。Facebook部署算法在个人时间线获取并展示回忆。

然而算法不懂语境，导致用户看到已故宠物等不愉快回忆。Facebook被迫调整功能、重新编程，并推出类似功能“On This Day”以解决问题。

> 另请参阅：职场智能自动化的崛起

物联网进一步放大此情况，催生更多机器对机器对话。想想自动泊车（甚至自动驾驶）汽车、可穿戴设备，最重要的是基于人健康状况采取行动的医疗设备。

Facebook算法有犯错余地，但医疗领域容错为零。若监测冠心病患者心率的设备传递错误信息，后果可能致命。

其次，技术在许多方面增长速度快于职场适应。这最明显地体现在：许多公司仍难以恰当授予或限制员工访问权限。

一些人可能访问不该访问的信息，而另一些人被锁在本该进入的区域外。那么，公司如何确保机器仅访问其所需部分？

企业刚开始投资基于策略的访问角色，根据员工变化的情境和角色撤销权限。现在，机器也需被编程相同级别的策略权限，并持续监管以确保不偏离轨道。

> 另请参阅：自动化和AI在转型当今企业中的作用

最后，无人监管的技术是网络犯罪分子的公开邀请。若放任不管，黑客可通过脆弱点渗透整个网络，且若技术未定期监控，将不被察觉。

一旦渗透，机密信息、按键记录和数据皆可通过自动化流程重定向到犯罪分子手中。

企业过去只需考虑保护用户端点。现在必须确保机器也受保护——不仅是显而易见的端点，而是所有数字通信。

总体而言，为充分发挥自动化效益，公司必须紧盯技术。算法和机器能释放资源，让员工专注于更贴近业务目标的任务。

然而，若不监控、维护和赋予语境，公司可能遭遇错误信息传递、内部泄露和外部攻击，皆可能对业务造成致命打击。

来源：Stacy Leidwinger，RES Software