当前的超自动化定义主要从技术组合角度阐述超自动化内涵，较难和业务价值建立链接。爱分析对超自动化作如下新定义：超自动化指利用RPA、iPaaS、Al、低代码、BPM、流程挖掘等自动化技术，实现组织端到端流程自动化以及新业务流程快速编排，帮助组织提升效率、创新能力和客户体验的平台产品或解决方案。
超自动化具有两项业务价值：端到端流程自动化、新业务流程快速编排。端到端流程自动化，即打破企业自动化孤岛；新业务流程快速编排，即构建可组装的工作流，甲方可以敏捷地跨业务/部门/系统/平台，实现新业务快速编排。
超自动化实现的三个阶段：任务自动化、流程自动化和运营自动化，打造企业级神经网络。任务自动化主要解决开发、审批、集成等单点型问题，为甲方运营赋予“神经元”;流程自动化通过跨业务/部门/系统/平台解决企业线条型问题，为甲方运营赋予“局部神经”;运营自动化构建可组装的工作流，帮助甲方实现新业务快速编排，为甲方运营赋予的“神经系统”。2023年中国超自动化市场规模为848.3亿元人民币，年增速为31.5%,预计2026年达到
1952.9亿元人民币，2022-2026年均复合增长率为31.9%。
超自动化厂商有三条可参考的发展路径：自研输出解决方案/平台产品、并购输出解决方案/平台产品、专精工具。自研输出解决方案/平台产品，即厂商根据自身禀赋，从某个产品切入超自动化市场，然后通过自研的方式扩大产品边界，打造超自动化解决方案或平台产品；并购输出解决方案/平台产品，常见于互联网大厂或头部软件厂商，且在欧美厂商间更为常见；专精工具，即通过厂商间能力互补形成超自动化解决方案。
大模型或将带动超自动化进入第四阶段–运营自主化。在该阶段，Al由工具升级为超自动化的“大脑”,用来控制运营自动化阶段的“神经系统”,推动企业运营方式变革。
随着外部市场环境快速变化、客户需求愈发多样，企业逐渐意识到，自身业务需要更加敏捷、高效，具备根据市场需求快速迭代的能力。业务流程的自动化能够帮助企业实现业务的敏捷高效，因此受到越来越多企业的关注。
企业的“自动化武器库”品类丰富，包括RPA、iPaaS、Al、低代码、BPM、流程挖掘等。企业可以使用多项自动化工具，但结果往往是各项自动化工具处于各自的“自动化烟囱”之中，仅能实现碎片式自动化。例如，某企业的IT团队可能在使用低代码开发平台、财务团队可能在使用RPA、呼叫中心则可能在使用智能机器人。自动化烟囱抹杀了多项自动化工具之间的协同性。并且，企业对少量自动化工具的使用可能造成短视行为，进而难以获得最优的自动化解决方案。例如，企业在财务自动化场景引入RPA,容易导致其在后续的其他场景中仍优先甚至强行使用RPA,而不去考虑它是否为最佳解决
方案。
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