机器人来了：通过智能自动化为企业赋能
作者：Matthew Goss，SAP Concur APJ高级副总裁兼总经理
数据已经成为新的游戏规则改变者。在这个时代在跨行业企业转型方面发挥着关键作用。
尽管转型过程已经进行了多年，但直到 Covid-19大流行期间，企业对这些尖端技术的态度才发生了戏剧性的转变。这些公司不得不应对大量在家工作的劳动力，而数字化自然成为业务连续性的优先事项。
据 The Economist Group 称，减少手动业务流程的拖累和寻找业务流程改进机会仍然是 89% 的高管的首要任务。他们表示，部署先进的技术是业务弹性的关键。大约86%的高管还发现，Covid-19迫使他们的公司接受敏捷运营，还调整了战略以适应新环境。
企业可以通过重新思考他们如何使用数据来获得巨大的投资回报。例如，IDC 估计，在2022-2025年的预测期内，电子化数据的年均复合增长率将达到23%，企业领导者可以利用生成的大量数据来帮助他们做出关键的财务和业务决策。
在我们协商“大辞职”时，创造更好的员工体验也至关重要。在企业对生产力的期望不断增加的同时，员工正经历着近代史上最紧张和焦虑的时期。企业应该为员工们提供预测分析等工具，使他们更容易执行任务，同时鼓励更好地平衡工作与生活。据在两年内，80%企业的人力资源战略将把员工体验作为重中之重。
通往智能技术的捷径
好消息是，过去几年 AI 和 ML 的密集发展已经使这些技术在企业环境中的部署相当成熟。
在越来越多的组织中，人工智能和机器学习正在成为 IT、财务、应付账款团队、安全、差旅经理和各种业务决策者的工具。智能技术正在简化流程、帮助员工并将人们从手动任务中解放出来。小型和大型企业已经在其运营中利用智能技术，或者正打算这么做。
AI 和 ML 驱动的预测性分析在当今的企业中发挥着关键作用，提供了以下方面的见解：
- 员工支出中的合规性和风险缓解
许多公司都在为员工支出（例如费用、差旅和发票）的风险和合规问题而苦苦挣扎。由于整个企业中的不同员工群体可能对公司支出政策的复杂性并不熟悉，很容易犯错误并违反政策。AI 和 ML 可以简化整个流程并在工作流程中引入强制规则，标记风险和合规问题，并将可能增加公司面临罚款和声誉风险的各种手动工作进行自动化。
- 审计
发现错误和潜在欺诈是一回事，但更重要的是挖出可能已经发生多年的消费模式。事实上，根据注册欺诈审查员协会的说法，典型的费用滥用直到开始后的第 24 个月才会被发现。为了捕捉到滥用支出，企业必须查看所有内容，但这在手工模式下是不可能做得到的。AI 和 ML 可以尽职尽责地检查每个项目，并提供可能影响关键业务决策的见解。
- 管理税收
企业通常需要处理一系列税收，例如商品和服务税 (GST)、统一销售税(HST)和增值税(VAT)，每项税收的规则都在不断变化，这使得它很容易在管理方面出现人为疏漏。智能技术可以将整个流程数字化，消除有风险的手动流程并简化合规性。IT 还可以提供对所购物品大量退税机会的见解。
当今的企业在复杂的监管环境中进行全球运作，使政策保持最新并符合一个国家/地区的法规已经是一项全职工作。随着企业跨界运营，这项任务只会变得更难管理。根据德勤2021年的分析，全球每天有220次监管修订。保持合规的工作变得相当复杂。因为不合规的成本变得很高，比如罚款，或未能收回退税款。
总而言之，AI 和 ML 让我们能够做我们真正擅长的事情，从而让人类变得更加人性化。企业应更广泛地使用此类工作增强技术，智能地部署它们，并与业务生态系统中的其他转型保持同步。
