引言供应链管理（SCM）是一项优化公司开发、制造和向客户提供产品和服务的整个系统的计划。这不是一个新概念，但在最近商业环境变化和数字技术进步的背景下，其关注范围、实施方法和寻求的价值都发生了重大变化。本文将解释SCM的基础知识和数字技术利用的趋势。SCM(供应链管理)是一种企业管理方法，旨在审视并改进公司将产品、服务提供给顾客的整个流程，以实现整个过程的效率化和最优化。尽管这不是一个新的词汇，但近年来，人们重新认识到了SCM的重要性，并且加强对供应链的复审以及相关机制的发展之势正逐渐扩大。PanasonicElectricWorks：通过需求预测系统加强SCM2024年4月，生产家庭、办公室和商业设施用电气设备材料的PanasonicElectricWorksCo.,Ltd.开始全面推行需求预测系统。其目的是全面整合和分析来自日本和海外3,000多家供应商和工厂的数据，并确保即使在发生灾难或商业环境发生变化时也能维持约200,000个零件的供应。在需求预测方面，将整合来自20种业务系统（如生产、销售、库存和零件采购）的数据，以可视化大约200,000个产品编号的库存和订单信息。此外，根据过去5年主要零部件的销售结果生成300种预测模型，并在公司全面优化PSI（生产、销售、库存）计划和零部件采购计划。FujifilmGroup：构建信息基础并改革数码相机供应链富士胶片集团开发并运营了自己的数字信任平台（DTPF），这是一个使用区块链技术的信息平台。该平台的应用之一是“X”系列数码相机的供应链管理。原因是由于新冠疫情导致零件供需平衡显着恶化，这使得零件采购和调整交货日期变得困难。因此，富士胶片集团在DTPF上开发了一个新的业务应用程序“SRM（供应商关系管理系统）”，以便与供应商进行更高效且更安全的信息共享。目前，该系统作为与主要供应商的信息基础平台，正稳定运营，实现了部件采购的可视化。未来，还计划根据交货期回复信息，优化每次部件订购的数量，并进一步合理化部件库存量。KirinBrewery：在生产计划中自动计算数量麒麟啤酒开发了一个应用程序，该程序能够自动计算1到2周后的生产数量，并自2023年7月开始投入使用。通过这一举措，预计将减少70%创建生产计划所需的时间，并每年创建超过1000小时的时间节省。传统上，负责人会根据最近的发货成绩、未来的需求预测和库存数量等数据，使用电子表格软件等工具来计算生产数量。新开发的应用程序能够自动创建生产计划，并自动将其反映在生产计划系统中。它会基于工厂的生产要求和仓库的存储能力等限制条件来制定计划，并且具备一个警报功能，方便人工高效地检查制定的生产计划内容。德国默克公司：为解决半导体短缺问题，构建行业供应链基础设施德国默克这家医药化学制造商，针对半导体短缺问题，正在致力于构建面向同行业供应链的数据分析平台“Athinia”。该平台使用人工智能(AI)技术使供应链相关数据的分析成为可能，并促进各相关公司间的信息共享。其目的是缩短产品上市时间，并解决半导体短缺和供应链相关的问题。SCM周围环境的重大变化，例如业务连续性和合规性正如上述例子中各公司加强供应链管理(SCM)的情形一样，背后有着企业周围环境的巨大变化。这可以大致归纳为以下三个趋势（见图1）。图1：SCM环境的三个趋势趋势1：自然灾害、流行病、系统故障、网络安全和其他业务连续性干扰因素比以往任何时候都更加普遍例如，2019年起的新型冠状病毒（COVID-19）大流行导致物品的生产和流通停滞，许多企业不得不重新考虑其业务模式。此外，最近由勒索软件代表的网络攻击造成生产设施和社会基础设施停摆的情况也接连不断。为了应对这些影响业务持续性的风险，整个供应链的协同应对是不可或缺的。趋势2：随着少子高龄化带来的劳动力短缺、推动工作方式改革、遵守各种法规、以及在经济活动中确保信任度和透明度等，对合规和治理的应对变得越来越重要结构性的劳动力短缺正日益影响到整个供应链。例如，在物流行业，随着2024年4月开始实施的工作方式改革相关法律，驾驶员短缺问题愈发严重，单靠物流行业自己来应对是困难的，需要包括供应商、制造商、零售商在内的各方协同合作。在原材料和部件采购方面，也需要确认是否存在非法制造、质量是否有问题、是否满足各种标准等，并努力确保生产和交易的透明性和可信度。在整个供应链中确保合规已成为商业上不可或缺的一部分。趋势3：数字化程度不断提高，数据分析的重要性日益增加为了预测消费者需求并精细化生产和销售计划，以及发现制造和流通过程中的瓶颈并提高业务效率，数据分析已成为不可或缺的元素。近年来，在工厂、仓库、配送中心的物联网(IoT)数据，以及电子商务(EC)网站、社交网络服务(SNS)的帖子等多个数据源的整合与分析活动也愈发活跃。随着机器学习、深度学习、生成式AI等技术的发展，分析方法及基于结果的改进手段也在不断进化。在追求更加全面优化的供应链管理中，数据利用已变得至关重要。在这些趋势中，近年来特别得到关注的是，基于数据进行决策的所谓“数据驱动”的方法。正如文章开头介绍的案例所显示的，最近的供应链管理(SCM)不仅在分析手头现有的数据，还在通过引入外部数据和利用AI技术进行分析等，加速了提高预测精度和可靠性的努力。其背后是分析技术的进步、以及基于云计算和AI等技术的数据分析平台的出现，所需的技术也在不断发展。物联网(IoT)、区块链、生成式AI等技术领域也在扩大。利用这些技术使得解决数据不足、流程复杂化、人才和技能短缺等问题变得比过去更加容易。供应链管理（SCM）由被称为“计划系”的“SCP（SupplyChainPlanning）”和被称为“执行系”的“SCE（SupplyChainExecution）”组成。SCP负责预算计划、需求预测、销售计划、库存计划、补货计划、生产计划等。SCE则根据SCP制定的计划执行订单管理、销售管理、交货期管理、库存管理、补货请求、生产请求等。数据驱动的方法适用于SCM的计划系，是一个重点。因为计划系比执行系更容易直接利用数据分析的结果，并容易导致持续的改进。从SCP中的需求预测和销售计划等数据分析开始着手，同时综合管理各个流程处理的数据，并逐步将活动扩展到SCE的订单管理和库存管理等数据分析上。当然，也可以利用IoT数据或传感器数据，从执行系开始着手。实际上，越来越多的案例分析了店内库存和顾客行为，将结果反馈到订单接收和发放过程中，或者分析货运卡车的移动量来优化路线。多个组织正在推进供应链管理(SCM)的标准化供应链管理（SCM）本身历史悠久。最初的提议是在1980年代的美国，到了2000年代，各种行业如制造业、食品业、服装业、IT业等在全世界范围内正式开始采用。目前，有多个组织正推动SCM的标准化工作。最具代表性的活动是美国的专家组织ASCM（AssociationforSupplyChainManagement），提供SCM标准“APICS”和按照该标准的认证资格“CPIM”。ASCM的构成组织美国供应链委员会（SupplyChainCouncil）开发了供应链过程的参考模型“SCOR”。ASCM对SCM的定义如下："设计、计划、执行、管理和监控供应链活动，以创造价值、建立竞争力基础、利用全球物流、同步供需和全球绩效测试为目的”（https://www.ascm.org/topics/supply-chain-management/）。SCM关注的领域涵盖从原材料和零件的采购，至设计制造、物流流通、销售消费的一系列过程。具体业务内容包括生产计划、需求预测、采购管理、生产管理、库存管理、订单和退货管理、物流管理、质量管理、风险管理等。在这些SCM的整个过程中，涵盖了众多相关方，如供应商、制造商、批发商、物流商、零售商等。正因如此，为了实现整个供应链的优化，需要各方面的关系人进行统一管理。只有各个公司分别单独努力，往往只能达到个别最优。近年来，随着商业的数字化进程，SCM的概念不仅被应用于产品的“物品销售”，还在向提供软件和服务等“事销售”商业模式的应用扩展。随着数字化和全球化的深入，跨越行业障碍，各种企业之间的合作共创型工作的必要性日益增高。SCM的目标是提高效率并优化整个供应链。通过朝着目标努力，将产生各种效果和好处，它大致可分为以下五类（见图2）。图2：实现SCM目标流程的5大好处优势1=运营效率和成本降低制造商通过重新评估与供应商的关系，或者共同化和标准化采购和配送流程，可以提高涉及的业务和系统效率，并期待能够降低成本。在物流流通领域，如果多家企业合作建立共同配送等机制，就可以减少配送成本，并能够应对物流配送司机的短缺。优势2=优化库存并响应需求波动如果制造商和零售商能够共享库存和销售信息，他们将能够顺利处理短缺、交货延迟、库存不足和积压等问题。如果优化了库存，将更容易处理由于环境和消费者需求的变化而导致的需求显着增加或减少等情况。优势3=更短的交易时间通过消除制造、物流、销售等各个过程中的浪费，并实现效率化，可以缩短交货期（LeadTime）。如果能够共享信息并合理保持各自的库存，各个过程的配合会变得更加顺畅，从而能够更加迅速地做出反应。实时掌握销售情况，并将需求预测反映在生产计划中，可以实现生产量的最优化。优势4=快速掌握管理信息，加快决策速度通过数据掌握需求预测、销售计划、生产计划等的实际情况，能够实时可视化市场和交易伙伴的状态，因此基于数据的客观决策变得更加容易。当发生退货响应或索赔等问题时，也能够更早发现问题，期待能够更早解决。基于数据的做法也使得应对供应链风险等变得更为容易。优势5=与每个部门、业务合作伙伴、客户等构建生态系统在将制造到销售的过程进行最优化时，部门间或与交易伙伴的合作是必不可少的。通过建立良好的关系，可以更顺畅地进行库存信息的协调和问题信息的共享，从而提高客户满意度。为了使相关方获得益处，构建包括客户在内的生态系统是重要的。通过SCM构建的生态系统被认为是企业持续成长的关键。虽然可以期待各种优点，但在SCM的实践过程中，也会面临一些挑战。比如，SCM的对象范围广泛，从原材料和部件的采购到设计制造、物流流通、销售消费，检讨和改进各个过程需要多方考量。仔细考虑的结果可能会导致过程变得复杂，合作变得困难，进而反而变得低效。如何建立推进工作的人才、技能和体制也是一个重大挑战。如果业务在各部门或企业之间被优化而系统成了孤岛，要解开这些问题就需要新的人才、技能和体制。这是因为在负责现有业务的同时，还需要推动新的项目。数据整备和系统构建也是一个重大挑战。即使在同一个集团内，如果各自采用不同的系统，就需要进行系统替换、系统协调和数据协调。就数据而言，相关方之间还需要决定使用哪些数据，按照哪些标准进行分析，以及如何进行共享。系统构建和运营、数据分析的费用和劳动力可能会导致低效率。全球都需要实现数据驱动的SCMSCM计划在广泛的领域都很困难，因为它们需要不断改进人员、流程和技术，同时不断考虑成本效益。然而，业务连续性、合规性和数字化是全球管理问题，有必要从全球视角实现SCM，而不仅仅是国内情况。虽然该计划自1980年以来已有40多年的历史，但随着数字化的发展，使用AI技术的需求预测、生产和销售计划有可能创造前所未有的价值，我们正处于向数据驱动实现迈进的新起点的状态。企业在未来如何应对SCM的改革，并刷新其商业模式，值得关注。免责申明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

引言今日，以生成人工智能为驱动的技术革命正在正式地推进，愈加多的企业开始投资于数据中心、应用程序以及各类生成AI技术。根据Gartner对全球财务领导者进行的调查，有66%的回答者认为，在解释预测或预算的偏差时，“生成型AI对此产生了最直接的影响”。这项调查结果暗示今天生成型AI革命已使数据在业务决策中担当起了核心角色，其影响与发行新货币时的情形相似。因此，战略性地管理数据并将其转化为可用资产，对企业或组织在企业间竞争中尤其是在生成AI和价值推动等企业经营战略重点领域中显得至关重要。因此，需要能够执行这些过程的、具备熟练数据领导力的人才，通常这一角色由“首席数据官”（CDO）承担。本文将具体说明生成AI时代中CDO的角色，并解释为什么这个角色如此重要。扮演数据”交通管制官“的CEOCDO承担着制定组织内数据使用的愿景与策略的角色。此外，他们还负责管理数据的安全采集、存储和使用，确保所有元素协同工作以支持组织的目标，从而像数据的“交通管制官”一样行使职能。当前，对CDO的需求达到了历史最高点，根据Heidrick&Struggles进行的数据领导力需求调查，据悉CDO在全球主要企业中的存在比例高达80%。CDO的关键角色在于利用公司的数据提升工作效率，降低不必要的成本，并增加盈利。例如，伊藤忠集团在2021年招聘了CDO，并建立了数据创新中心，以增强集团整体的数据使用能力。通过这些努力，他们利用巨量的购买数据获得了新的见解，理解客户需求，并且还强化了交叉销售和客户体验，成功地扩大了集团的整体利润。CapitalOne在2002年设立了首个CDO职位。自那时起，全球对CDO的需求持续增长。根据CDOClubJapan的数字化转型（DX）现状调研报告显示，在日本的大型公司中，有46%已经确定了负责数字化转型的负责人。在这些公司中，有11.5%的公司由CDO（最高数字负责人或最高数据负责人）或首席信息官（CIO）负责数字化转型工作。但是，担任最高数据负责人的比例只有1.8%。另外，根据普华永道(PwC)的调查显示，在拥有CDO的日本企业中，有57%表示“已经准备好进行数据利用”，而那些没有设立CDO的企业，这一比例仅为30%。这一结果说明，在传统的企业环境中，战略性的数据管理对实现商业目标有着直接的贡献。而且，相较于由首席信息官(CIO)或其他高级领导承担数字化转型(DX)任务的企业，那些利用CDO的企业在数据使用上也更加成功。数据管理与管制：CDO的工作职责为了跟上生成AI的快速进化，有才能的CDO需要学习掌握“数据治理”和“数据管理”这两项核心能力。“数据治理”是指管理确保数据的准确性、安全性以及合规性的规则。此外，它是一个通过控制数据的访问、质量和应用来确保提供可信赖的决策支持数据的框架。而“数据管理”则是指日常进行数据存储、检索、处理等细节性工作。它还包含了组织和维护数据的可访问性和可用性，以便组织能够最大程度地利用其潜力。德勤在2023年对CDO进行的调查表明，有84%的CDO团队将数据治理和管理技能作为优先发展目标。这些基础技能使CDO能够充分利用现有数据，在保持合规的同时促进决策的加强。对CDO的要求在日本的企业中，除了需要强大的分析能力和技术技巧外，还期望CDO能够弥合经营直觉和技术专业知识之间的差距。虽然新的视角变得更加重要，但在日本的企业环境中，我们应当寻找那些既尊重现有企业文化又能够确定企业方向的人选。另外，在跨国公司中，由于需要调和不同地区和文化背景下的数据战略，因此，能够有效地向各种利益相关者传达复杂数据信息的能力对CDO来说非常关键。生成型AI的技术革命不是昙花一现的趋势，它将继续对企业经营政策和企业间的竞争产生深远影响。为了构建一个成熟的数据驱动文化，除了需要时间和持续的努力之外，尤其对日本企业来说，应当优先考虑招聘那些能够填补管理直觉与技术专业知识之间差异的CDO。END

1.AIAgent是什么AIAgent是一个集成了多个AI模型、为了达成目标而能够自主行动的高级软件系统。借助深度学习等技术，它可以执行复杂的任务，并代替人类做出决策。例如，它能够自动响应客户的咨询、管理商品库存，甚至发现新的商业机会。随着生成AI的发展，AIAgent实现了更高级的功能，并开始在商业的多种场合中得到应用。2.AIAgent的机制AIAgent是由以下四个要素构成的系统环境AIAgent活动的舞台-即服务的地点或情境传感器AIAgent获取环境信息的“眼睛”和“耳朵”等功能决策机制决定应该采取哪种行动的“大脑”部分执行器实际上执行某项操作的部分，如机器人的手臂或电脑键盘操作等通过这些要素的相互作用，AIAgent能够在复杂的环境中为了达到目标而自主行动。3.AIAgent的特征AIAgent具有以下特征：自主执行它可以不断监控项目的进展状态，并在发生延迟时自动采取对策。同时，它也能够调整多个任务之间的优先级，以最大化整体效率。此外，它还能自动响应客户的询问或执行产品的质量控制，这样可以减轻人力的负担，并提高工作质量。持续学习AIAgent通过使用强化学习等方法来更新自己的模型并提高性能。例如，通过重复与客户的对话，他们能够产生更加适当的回答。就像人类一样，通过经验成长并变得更加聪明。多个AIAgent的协作AIAgent不仅可以单独工作，还可以作为团队一起工作。通过多个Agent的合作，它们可以解决更复杂的问题。例如，在工厂的生产线上，每个Agent可以负责特定的工序，共同完成产品的制造。4.AIAgent与生成AI的区别"AIAgent"和"生成AI"都是在人工智能领域受到关注的技术，但它们的目的和功能有所不同，以下将具体解释AI智能体和生成AI的区别：AIAgent生成AI目的目标导向任务内容生成工作原理来自环境的输入大规模数据集互动性与环境进行双向交互单向处理应用范围通用能力专业能力目的生成AI（GenerativeAI）是一项技术，它能够创造各种内容，比如文章创作或是图像生成。与此同时，AI智能体（AIAgents）执行着特定的目标，比如客户服务或是业务自动化等具体任务。AIAgent的特点是其行为直接与商业成果相关联，因此更容易衡量其投资回报。工作原理生成AI是基于大规模数据集，使用概率模型来生成内容的技术。与此相对，AIAgent则基于从环境中获取的信息，利用强化学习等方法，学习为了达成目标的最优行动。AIAgent能够通过可视化决策过程，在业务中履行其说明责任。互动性生成AI基于给定的信息创造出新的信息，而AIAgent则在接收环境的反馈的同时，能够根据情况自主行动并适应变化。AIAgent的灵活性体现在它能在动态的环境中自主学习和适应，从而降低业务不确定性。应用范围生成AI专门用于创建特定的事物，例如文章和图像，而AIAgent则具备更广泛的能力以应对各种情况。例如，AIAgent能够同时处理多项任务，如智能家居控制和工厂生产管理等。5.AIAgent的种类AIAgent可以根据其架构或学习方式被分为不同的种类。由于各种类型的AIAgent适合不同的任务和环境，通过选择合适的AIAgent，可以构建更有效的AI系统，下面将详细解释这一点。简单反射Agent简单反射AIAgent同样被称为基于规则的系统，它们根据预先定义好的规则集来进行操作。这类AIAgent不会从过去的数据中进行学习，它们通过查找和输入信息相匹配的规则来产生相应的输出。简单反射Agent在处理特定的、规则化明确的任务时比较有效，但它们缺乏处理未知情况或复杂变量的能力。学习Agent学习Agent就像人类通过积累经验而成长一样，通过反复学习逐渐变得更加智能。例如，围棋AI通过大量学习过去的职业棋手对弈数据，能够发明出人类未曾想到的新手法，并且能够战胜世界顶级棋手。这个过程使用了一种叫做强化学习的方法，让AI通过不断的尝试和错误，学会选择最优的行动。基于模型的反射Agent基于模型的反射Agent就好比人类基于过去的信息来判断情况并决定行为一样。举个例子，喜欢听许多音乐的音乐应用会学习用户的偏好，并向用户推荐最适合他们的歌曲。基于模型的反射Agent构建了内部状态模型，这是一个用来表示环境状况的模型，通过预测当前情况，它可以选择最优的行动。基于目标的Agent基于目标的Agent致力于为了实现给定的目标去探索最优的行动路径。比如，自动驾驶汽车以“安全地到达目的地”为目标，观察周围车辆的动作和交通信号，选择最安全且最快的路线进行驾驶。通过对当前状态、可能的行动和目标状态进行建模，并预测未来的状态，它能够选择最优的行动。实用Agent实用Agent在追求实现目标的同时，选择能带来最佳结果的行动。例如，自动清扫机器人不仅仅追求“清洁房间”的目标，它还会考虑“尽快、高效且安静地清扫”这样多个因素，从而选择最优的清洁路径。这样的Agent可以选择那些最大化自身效用值的行动。层级Agent层级Agent是将大任务分解成小任务，并将它们分配给专门的团队来完成的机制。每个团队专注于自己的任务，而总指挥官协调各团队的工作，从而使整个大项目能够成功。例如，在工厂的生产线上，组装、检查和包装等工作是由不同的机器人担当，而管理整个生产计划的机器人则指挥整体的操作流程。6.AIAgent的应用实例AIAgent不断地在各个领域提供新的价值，下面将介绍特别受关注的5个应用实例。数据分析AIAgent正在帮助金融机构进行投资决策。通过金融数据挖掘，它们能够检测市场潜在的风险和机遇，并支持实施如算法交易等高级投资策略。虚拟助手利用自然语言处理技术的AI虚拟助手是能够与客户进行自然对话的聊天机器人，它可以迅速回答客户的问题，提供仿佛与人交谈的感觉。因此，它能提供24小时全年无休的服务和更加个性化的客户支持，有助于提高客户参与度。自动驾驶搭载在自动驾驶汽车上的AIAgent能够时刻掌握周围情况，并瞬间判断出安全的驾驶路线。例如，它可以维持与前车的安全距离，并检测并避开行人，从而执行安全驾驶所需的各种任务。会话型AI利用自然语言处理技术的对话型AI能够准确把握病人的症状，并提供适当的医疗机构介绍或自我护理的建议。此外，通过分析医疗数据，它还为实现更加个性化的医疗服务做出了贡献。推荐生成被称为推荐引擎的AIAgent使用机器学习来学习用户的行为模式，并提供个性化的推荐。因此，可以期待顾客体验的提升和收益性的改善。例如，在网上购物网站或视频流媒体服务中，AI分析每个人的过去购买历史或观看历史，为用户推荐最合适的商品或内容，从而提高用户对更多商品的兴趣，并增加购买的可能性。7.未来AIAgent的发展趋势值得关注！这次我们解释了AIAgent的机制、特征、类型、与生成型AI的差异以及应用实例。AIAgent正在开辟新的可能性，以提升企业的业务效率和使我们的生活更加便利。在不远的将来，AIAgent将成为我们的商业伙伴或生活支持者，成为不可或缺的存在。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

​导读增加物流中心事务性工作时间的主要原因之一是票据处理。在中心内，应对并处理各种各样的票据成为现场的负担。在实现票据处理自动化的工具中，备受关注的是“RPA（机器人流程自动化）”。本次我们将介绍在物流中心进行票据处理时使用RPA的自动化方法。在物流现场，不仅要进行拣货等工作，还要进行一系列的事务性工作。根据接受的订货数据打印订货单和拣货清单，并根据这些清单进行拣货作业。然后，发行发货通知单、与商品进行核对，打印送货单等。这里存在各种类型和格式的票据。结果，许多物流企业的时间被手动输入的常规业务作业占据，如订单信息的数据输入、订单确认与通知、发行出货请求单和送货单、配送指示等。其中，订单的邮件发送和操作系统登录是很耗时的工作。要提高重复性常规业务的效率化，“业务标准化”是前提条件提高这类常规业务作业效率的工具之一是备受期待的“RPA（机器人流程自动化）”。RPA是一个“预设程序自动化机制”，可以代替人类工作者，即使是单调且数量庞大的工作，也能自动执行既定程序。这些程序可以通过使用RPA专用软件，由不具备编程或IT专业知识的负责人来创建。选择基于云的RPA工具则可以减少初期投资。引入RPA后，可以期待实现单调的数据输入、修改更新、各类表单创建等重复性固定工作的自动化和省力化。如果对象业务“虽然是重复性固定工作，但容易发生操作失误”，导入效果可能会更显著。然而，考虑到RPA的特性是处理日常事务，业务标准化是必要条件。目标业务包括数据查询、汇总、加工、登记、报告等。也适用于实时更新理货、存货的最新状况等。还可以用于货主运营管理的销售管理系统等交换配送指示和业绩数据等。从物流中心的WMS（仓库管理系统）中提取出入库的日期时间、日程、查询编号、对应的运输公司等信息，并上传至货主方的系统（图1）。通过引入RPA，也可以实现出货实绩和库存信息等备份创建的省人化。图1：RPA（机器人流程自动化）与WMS（仓库管理系统）的联动示例在24小时运营的物流中心，最近由于人手短缺等问题，不得不将夜班员工分配到白天的工作中。这时，如果将基于订单数据的出货请求采集处理、账单打印、出货准备等一系列流程交给RPA处理，就能将夜班员工转移到白天去工作。通过这种人员配置的革新，预计能减少20～30%以上的运营成本。例如，物流公司A为了在营业时间以外进行收发订单处理，安排了夜班员工来应对。然而，夜班员工的负担很重，感到有必要进行改善。因此，导入RPA并推进夜间工作的自动化后，不仅减轻了夜班员工的工作负担，而且通过将人员转移到人手短缺的白天工作，实现了劳动力的有效利用和工作效率的提升。RPA与AI技术的结合，使进一步的自动化成为可能近年来，将AI（人工智能）技术应用于数据处理的趋势日益高涨。最近RPA工具也出现了引入AI技术的动向。原本的RPA不会通过机器学习等进行学习，程序也不会自主应对环境变化，因此，在数据获取等传统RPA领域，通过添加AI（人工智能）技术，可以实现自主操作（图2）。图2：通过RPA及AI（人工智能）技术的合作实现自主化比如说，对于兼职或临时工等工作人员的班次管理，人数越多，越需要考虑每个人的工作时间等情况，因此，排班负责人就必须花费更多的时间。特别是近年来，劳动力日趋多样化，老年人、女性、外国人等以往不从事作业的人才，希望在周末、节假日、短时间工作或非正式工作时间轮班的情况越来越多。对于越来越复杂的轮班管理，需要使用AI人工智能技术，而不是手工操作。在库存位置管理方面，也已经开始引入AI（人工智能）技术，根据出货频率和工作路线等因素，提供最佳储存位置或作业线路的建议。固定业务的自动化是“迈向完全自动化的入口”这样看来，RPA可以说是“迈向完全自动化的入口”。使用RPA将固定业务自动化的现场，是导入AI（人工智能）技术的绝佳环境。在即将到来的量子计算机和6G（第六代移动通信系统）时代，只要输入期望达成的业务目标，AI（人工智能）技术就会自动生成实现目标的过程。如果通过RPA能够实现固定业务处理的效率化与自动化，那么未来通过与AI（人工智能）的联合，即能够自主地推进自动化，也就是说“系统自己思考并执行最优的业务处理”的可能性正在显现。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

导读根据麦肯锡的报道，有效利用生成AI的10家公司中有7家直面与数据管理和整合相关的挑战。尽管企业对生成AI抱有各种期望，但它在多大程度上有助于降低成本和提高收益呢？有效利用生成AI的企业的特点据麦肯锡报告，尽管在过去一年中全球引入生成AI的速度急剧增加，但即便是有效利用生成AI的企业中，也有70%直面数据管理和整合方面的挑战。另外，即使是在同一行业中，业绩较高和较低的企业在应用生成AI的趋势上也有所不同，让我们立即来看看。根据麦肯锡针对全球1363家企业进行的调查，至少在一个业务领域使用生成AI的比率，在短短10个月内从33%急增至65%。特别是在市场营销、销售、产品以及服务开发等方面取得了成果。然而，在全球范围内，只有5.2%的企业评估生成AI对EBIT（利息税前利润）的贡献超过了10%。麦肯锡的亚历克斯·辛格拉先生（高级合伙人）在声明中指出：“生成AI已不再是新鲜事物。领先企业不仅将生成AI工具整合到当前业务中，而且还专注于利用生成AI和结合AI进行分析，以重构整个工作流程。”咨询公司Cognizant表示，生成AI到2032年可能会使美国经济每年增长高达1万亿美元，并将生产率提高3.5%。Cognizant与经济研究公司牛津经济共同分析了1000个职位和18000个工作流程来创建模型。根据该调查，生成AI将影响90%的工作流程，其中52%将受到显著的影响。不同职种“生成AI引入的影响”Cognizant表示，生成AI带来的影响因职业类型而异。美国注册会计师协会（AICPA）指出，在会计行业中，小型企业可以通过提高效率，加强数据分析以及减轻人力短缺的负担来提升其竞争力，从而与大公司竞争。AICPA在与CPA.COM共同制作的报告中声明：“生成AI与互联网或智能手机一样具有革命性。它的普及速度远远超过它们，并且易用性更佳。这项技术能够构建新颖且卓越的商业模式，并实现与成本相符的价值。”麦肯锡则表示“生成AI有助于降低成本和提高收益”。麦肯锡表示，公司们主要将生成AI用于支持市场营销策略、市场营销个性化、潜在客户的识别和优先排序、服务和产品设计的创作、调研的复审以及模拟和测试的加速。参与麦肯锡调查的公司报告说，“在供应链和库存管理方面，他们实现了至少5%的增收。”此外，人事领域实现了最大的成本削减。麦肯锡指出，正确利用生成AI的公司倾向于在风险管理、合规、法务、战略、企业财务、库存和供应链管理等领域利用生成AI。取得成果的公司与没有成果的公司之间的差异在哪里？比较同一行业中业绩较低和较高的公司，前者在会计文档处理、风险评估、销售促进、定价、研发等方面利用生成AI的趋势是后者的三倍以上。企业意识到与生成AI相关的一些风险，其中包括不准确性、偏见、数据隐私泄露、侵犯知识产权等。根据麦肯锡的说法，被评为高绩效者的公司，与其他公司相比，经历了生成AI带来的负面影响，例如网络安全、个人隐私、可解释性、知识产权侵犯等方面的风险趋势更高。被评为高绩效者的公司，70%直面数据治理建立、AI模型的快速数据整合、收集充足训练数据等挑战。麦肯锡的布莱斯·霍尔先生（助理合伙人）在声明中表示：“竞争优势源自于建立系统性和技术能力，广泛地开创、扩大和改进解决方案。也就是说，重塑业务以适应分散式数字和AI创新至关重要。”免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

天陈科技于2023年6月发布了面向个人、免费生成AI聊天服务的“小丸子机器人”（英文名：ChatMaruko）。继去年之后，2024年，天陈科技推出面向企业的生成AI管理中台“ChatMaruko”企业版。“ChatMaruko”企业版具备以下功能：①企业本地安全私有化部署；②对接国内外数十个公开大模型：GPT4、文心一言、通义千问等；③对接企业私有化部署的大模型：LLAMA3、Gemma、Qwen、dbrx等；④5分钟搭建企业知识库系统：销售培训知识库、产品知识库等各部门知识库；⑤业务工作流程的设计、编辑、执行；⑥AIAgent开发-人类自然语言对话操作业务系统（ERP、OA、Outlook等）：预约会议，查询产品物料库存等；■如果您对“ChatMaruko”企业版有任何问题，或者商务合作等，敬请联络：E-MAIL:service@itenez.com天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从提案、设计、开发、测试、上线到运维的RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2024年01月）。例如：销售部：大量订单处理机器人生产部：图纸下载与序号录入机器人人事部：员工入职离职处理机器人采购部：发票签收与请款机器人财务部：发票核实与立账机器人IT部门：信息系统运维机器人免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）。如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

导读科技的进步和商业环境的变化常常带来新职业的诞生。随着生成型AI等新兴技术的兴起，预计2023年以后与此相关的新职业需求将急剧扩大。其中，尤其备受瞩目的新职位是“首席自动化官（ChiefAutomationOfficer）”，在美国上市公司中，也出现了设立这一职位的动向。除此之外，还有哪些新兴职业正在诞生，哪些需求正在增加呢？让我们一起探讨一下劳动力市场的未来走向。目录技术的进步与劳动市场的变化受到特别关注的新兴职业CAO是什么？CAO的角色是什么？与AIOps的关系元宇宙科学家、游戏化专家等√技术的进步与劳动市场的变化依据生成AI的摘要，技术的进步带来了新的职业，劳动市场也正在经历巨大的变化。最近造成这种变化的一个因素就是生成AI，例如ChatGPT。这项技术让公司扩大了AI的应用和投资，同时，劳动者也加快了学习与AI相关的技能。根据斯坦福大学人工智能研究所（HAI）发布的2023年AI指数报告，仅在2022年，美国相关AI职位的招聘信息就接近80万条。在美国，近几年整体职位中AI相关职位的比例也在稳步上升。从2016年的不到1%，到2018年的1.5%，2021年约1.8%，到2022年首次超过2%。报告中还分析了在美国AI相关职位上，究竟需要哪些具体技能。排在首位的是AI开发中最受欢迎的编程语言“Python”。在2022年的美国劳动市场上，要求Python技能的职位数量约为30万个。此外，还有很多需要“计算机科学”（260,000个职位）、SQL（185,000个职位）、数据分析（160,000个职位）、数据科学（158,000个职位）、亚马逊网络服务（155,000个职位）等技能的职位。而商业社交平台LinkedIn在2023年3月23日的数据显示，该平台上描述中含有“人工智能”一词的职位数量超过了10万个。进一步地，在该平台上含有“GPT”一词的职位在2021-2022年间增加了51%。人才方面也敏锐地反应到AI技术的普及，加快了相关技能的学习。据LinkedIn数据，用户在该平台上关于AI相关技能的注释显著增加。其中，“问题回答”这项与ChatGPT这类聊天机器人开发必要的技能增长最为显著，年增长率达到332%。此外，“分类”增长了43%，“推荐系统”增长了40%，“计算机视觉”增长了32%，“自然语言处理”增长了19%。√备受关注的新兴职业CAO由生成AI的普及带来了如PromptEngineer（提示工程师）这样的新职业，吸引了大家的注意，新兴技术的普及也带来了各种各样的新职业，并预计今后这些职业的关注度和需求将进一步增加。其中一个就是“首席自动化官（ChiefAutomationOfficer，简称CAO）”。全球招聘平台Multiplier在其2023年的招聘趋势报告中预测将会有10个新兴职业崛起，并特别强调了CAO的重要性。同样，Venturebeat在2023年9月5日发布的2023年的科技招聘趋势文章中，也把CAO放在了首位，从海外媒体的关注度来看，其重要性可见一斑。CAO这个主导自动化的职位几年前就开始被讨论其重要性，但实际上并未被广泛推广。然而，随着生成AI的崛起，在行政工作、市场营销、法务、研究等所谓的白领/专业工作领域实现了自动化，系统化的自动化变得必要，预计CAO的需求会增加。世界经济论坛预测，到2025年，将有8500万个工作因自动化而消失。与此相关的是，McKinsey预测，到2045年左右，当前的工作中将有大约一半通过生成AI被自动化。自动化将提高生产效率，为世界经济每年增加2.6万亿到4.4万亿美元的价值。自动化带来的影响在市场营销/销售方面尤为显著，其金额高达7600亿至1.2万亿美元。此外，软件工程（5800亿至1.2万亿美元）、客户运营（3400亿至4700亿美元）、产品/R&D（2300亿至4200亿美元）也将享受到生成型AI带来的自动化的利益。例如，在市场营销/销售方面，利用生成AI能够创建个性化内容，市场营销功能的生产力增加5-15%，同时全球销售生产力预计也将提高3-5%。√CAO的角色是什么？与AIOps的关系CAO负责企业各业务的需求事项，决定何种自动化策略最佳，以及何时、以何种形式应该应用，并仔细评估自动化对整个组织的影响。IBM的数据、AI和自动化部门总经理DineshNirmal先生在Venturebeat上指出，CAO主管的具体领域包括IT操作和业务流程。在IT操作方面，对AIOps（用于IT运营的人工智能）的关注度正在增加，利用这些技术的组织也在增加。根据Gartner的说法，AIOps是一种将大数据和机器学习结合起来自动化IT操作（例如异常检测）的方法。通过自动化IT操作的工作流程，有可能减少数十万美元的成本。在业务流程方面，例如，根据预定计划执行市场营销电子邮件的发送、在人事部门处理工作申请、设置面试日程、发布录取通知、进行入职手续、薪资管理和福利管理的自动化，还有在销售和会计方面的潜在客户的确定、潜在客户的分配、发票的自动化等。​在2023年7月25日，纽约证券交易所上市的物流解决方案开发公司GXOLogistics宣布，将任命AdrianStok先生为新设立的CAO职位。预计未来会有更多像GXO这样的美国上市公司设立和任命CAO。√元宇宙科学家、游戏化专家等除了CAO外，还有一些备受关注的新兴职业在文章开头提到的Multiplier和Venturebeat都提到了一些职业，如元宇宙科学家、人机匹配师、数字声誉保护者等。元宇宙科学家在2026年预计XR市场（包括AR、VR和MR）将超过1000亿美元的情况下，预计其需求将会增加。人机匹配师在AI的普及和自动化的推进中变得必不可少，他们定义人类和AI的角色和责任，设定任务执行规则等。数字声誉保护者是一种主要在Z代中需求预计会增加的新兴职业。被称为数字原住民的Z代在社交媒体的包围中长大，而不了解数字足迹的影响。数字声誉保护者负责删除可能对未来的机会造成潜在损害的数字内容。此外，还有将原始数据翻译成可理解和共享形式的数据侦探、负责引入市场营销游戏元素的游戏化市场营销专家等也受到关注。*本文原文作者：細谷元，中文内容由天陈团队翻译。欲了解关于详细的业务自动化解决方案，请联系：电话：86-021-5080-5898邮箱：service@itenez.com天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从咨询，设计，开发,测试到运营的RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2023年09月）。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）。如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

天陈科技于6月26日发布了无VPN可在中国访问的ChatGPT服务“小丸子机器人”（英文名：Maruko）。ChatGPT是美国OpenAI于2022年11月推出的AI聊天服务。发布后5天内获得100万用户，2个月内获得1亿用户，可以说是迅速引起广泛的关注。“小丸子机器人”是利用OpenAI的功能以微信公众号的对话形式访问的聊天服务。现在“小丸子机器人”是免费公开的。“小丸子机器人”可以制作小说、剧本、公司报告、文章、博客、诗歌、故事、演讲稿等文本。除此之外，还可以回答问题、校正和翻译文本、理解文本等。ChatGPT是一种文本生成AI工具，许多公司也开始慢慢研究ChatGPT，试图在公司内部使用，以提高员工的工作效率。天陈科技从2018年开始提供RPA业务自动化机器人的咨询、提案、设计、开发、测试、发布、运维等业务自动化一站式服务。今后天陈科技将结合RPA+ChatGPT+AI-OCR等技术挖掘更多自动化场景，为客户提供更高效、更先进、更多场景的业务自动化解决方案。■“小丸子机器人”访问方法：1.请在微信上搜索“ChatMaruko”或“小丸子机器人”，关注“小丸子机器人”的公众号。或者扫描下面的二维码进行关注也可以使用。2.请按“发消息”按钮，输入对话内容并发送。■咨询如果您对“小丸子机器人””有任何问题，或者商务合作等，请随时通过邮件联系我们。E-MAIL:service@itenez.com

RPA办公机器人导入的企业越来越多，作为公司同事的一员，机器人的存在感也越来越强。有不少白领就开始担心自己的工作是否被机器人取代。作为人事部门也不得不考虑机器人给公司的人事安排与组织架构带来的影响。本次讲座特邀请知名HR专家，以“2023年，办公机器人的普及与企业人事制度的变革”为主题，详细讲解企业导入办公机器人前后需要考虑的人事问题及应对方案。申请报名讲座概要■举办时间：2023年02月21日(周二)CST15:00~16:00■举办地点：线上会议■人员规模：300名（事前申请）■参加费用：免费■講演言語：中文■主办单位：天陈科技■参加对象：①总经理，副总经理，管理部，企划部经理，人事部长，IT经理，人事专员等②推进数字化转型或者RPA办公机器人导入的负责人③已经导入RPA机器人并且负责运维RPA机器人的担当④对RPA机器人有兴趣的人※本研讨会限定了观众。有可能会拒绝对象以外的人（例如同行）参加，请事先谅解。讲座内容2023年，办公机器人的普及与企业人事制度的变革～导入办公机器人前后需要考虑的人事问题及应对方案～繆申上海杉达学院特聘教授、南通大学特聘副教授上海强格乐管理咨询有限公司总经理1968年生。1991年毕业于上海外国语大学日语系，获经济学学士，后获得上海财经大学工商管理硕士。取得上海市政府认定的高级管理咨询师资格。高级人力资源管理师特聘讲师。上海财经大学人力资源硕士特聘讲师。在积累了外资制造型企业的管理经验之后，先后作为日企大型综合商社、服务业的人事经理，在人事管理现场积累了应对人事、劳务日常管理方面的丰富经验及技能。之后又作为日企大型咨询公司的人事顾问，依靠长达十几年在企业人事劳务现场实战经验，从事咨询工作。现为敝公司的高级咨询顾问，以其对中国的劳动法律、法规的熟悉和长年的实际工作经验，提供符合企业实际情况定制的人事、劳务咨询服务。观看办法1.提前预约报名：点击下方报名按钮之后，跳转信息填写页面。等后台48小时审核后会以邮件形式通知您讲座参加方式。2.当日观看直播：报名成功后，在PC端和移动端都可以观看直播申请报名

随着信息技术的高速发展，Internet的问世及网上各种应用的普及，信息安全问题日显突出。如何确保企业信息系统的安全已成为全社会关注的问题。ISO/IEC27001认证信息安全管理体系是目前国际通用的信息安全整体解决方案。作为国际上具有代表性的信息安全管理体系标准，被全球广泛接受和认可，成为世界各国、各种类型、各种规模的组织解决信息安全问题的一个有效方法。在十三届全国人大五次会议上，国务院总理李克强在作政府工作报告时指出，“要促进数字经济发展……培育壮大集成电路、人工智能等数字产业……”，“数字经济”第5次被写入政府工作报告，重要性得到了前所未有的凸显。而伴随数字化转型的加速，相关的监管治理工作同样不容忽视，《数据安全法》等法律法规陆续出台，信息安全也逐渐成为了企业推动各项产品、服务落地的关键要素。近日，天陈科技通过ISO/IEC27001：2013国际信息管理体系认证，在信息安全领域增重量级砝码。通过ISO/IEC27001认证标准认证，证明了天陈科技已经建立了一套科学有效的体系作为保障，为企业带来全面的安全价值提升,这同时也标志着其信息安全管理体系建设能力达到了业界领先水平，为企业级客户的自动化转型升级，提供了最坚实的安全保障。ISO/IEC27001认证一直被公认为全球最权威、最严格，也是最被广泛接受和应用的信息安全领域的体系认证标准，不仅对信息安全管理给出建议，供负责在其组织启动、实施或维护安全的人员使用；而且建立、实施和文件化信息安全管理体系（ISMS）的要求，规定根据独立组织的需要应实施安全控制的要求。天陈科技创始人兼CEO王林路表示：此次ISO/IEC27001认证标准信息安全管理体系建立共历时8个月，深度介入天陈科技各个部门，涉及所有公司员工，通过在安全策略和安全组织、安全运行、技术以及基础架构支持等方面的调整和改进，从组织、业务流程和技术层面建立有效、可持续运营、符合业界标准的管理措施和解决方案，有效管理风险，确保主要信息系统安全风险持续达到安全可控的水平。ISO/IEC27001认证的重要性通过贯彻ISO/IEC27001信息安全管理体系，天陈科技将利用先进的管理手段构建更加坚实、稳固的数据安全防线，确保公司信息资产以及客户数据免受各种威胁。ISO/IEC27001认证的重要性及益处主要体现在以下几个方面：维护企业的声誉、品牌和客户信任：信息安全管理体系的实施向合作伙伴、股东和客户表明组织为保护信息而付出的努力，令其对组织的信心加强，有助于确定组织在同行业内的竞争优势，提升其市场地位。履行信息安全管理责任：信息安全管理体系的实施能证明组织在信息安全保护各个层面上都付出了卓有成效的努力，表明组织履行了相关责任。保持业务持续发展和竞争优势：信息安全管理体系的建立，意味着组织核心业务赖以持续的各项信息资产得到了妥善保护，并且建立有效的业务持续性计划框架，提升了组织的核心竞争力。实现业务风险管理：信息安全管理体系的实施有助于组织更好地了解自身信息系统，并找到存在的问题以及保护办法，保证组织自身信息资产能够在一个合理而完整的框架下得到妥善保护，确保信息环境有序而稳定地运作。ISO/IEC27001信息安全管理证书的获取意味着天陈科技迈入了一个全新的信息安全与数据保护阶段，未来还将继续强化相关技术，为自身、客户以及利益相关方提供更科学有效的信息安全保障。

作为继RPA之后的自动化趋势，人们对“超级自动化”这一概念抱有很高的期待。在超自动化中，通过组合多个工具和技术来扩展RPA的功能，可以扩大自动化的对象区域。Gartner公司将超自动化的核心技术概括为AI和ML的RPA的扩展。通过将RPA和AI技术组合起来，自动化带来了新的功能和灵活性，以前是不可能的，现在非结构化数据的非结构化过程的自动化成为可能。本次研讨会以“从企业自动化到企业数字化”为主题，介绍有关企业的RPAxAI-OCR活用的最新信息。点击预约报名讲座概要■举办时间：2022年4月21日（周四）CST15:00~16:30■举办地点：线上会议■人员规模：1000名（事前申请）■参加费用：免费■講演言語：中文■主办单位：天陈科技■参加对象：①总经理，副总经理，管理部，财务部，IT部，采购部总监等②推进数字化转型或者RPA导入的负责人③已经导入RPA机器人并且负责运维RPA机器人的担当讲座内容从企业自动化到企业数字化～企业自动化实践案例分享～作为继RPA之后的自动化趋势，人们对“超级自动化”这一概念抱有很高的期待。但是如何在企业内部推行自动化的应用是一个不可避免的话题。另外，作为日本企业在中国的子公司，业务自动化到达了什么程度和水平。本讲座就邀请三井住友海上保险的专家，以“从企业自动化到企业数字化”为主题，介绍有关企业的RPAxAI-OCR活用的最新信息。陈婧三井住友海上火灾保险（中国）有限公司信息技术部总经理毕业于上海财经大学金融学院，PMP，CISA熟悉企业信息化架构，企业运营，保险业务全流程，以及财务全生命周期，具有从业务架构落地到IT架构的丰富经验。任职期间，负责了公司几代核心系统的建设，以及整个信息系统框架的搭建和重构；致力于利用信息技术促进业务效率化改进，利用RPA机器人流程自动化，区块链，移动AI，数据挖掘等技术帮助企业提升运营效率，降低运营成本；观看办法1.提前预约报名：点击下方预约报名按钮之后，跳转直播观看页面。找到点击预约报名报名，提交报名信息后，在当天就能观看直播。或者关注公众号之后，预约报名。2.当日观看直播：①PC端：预约报名页面右侧，选择我已报名，输入手机号之后，就可以观看。②移动端：报名之后，可以在天陈公众号里直接观看。点击预约报名

〜RPA机器人引领企业高效转型升级〜 新冠病毒给人、企业、产业以及社会带来了巨大的变化。在进入了任何事情都无法预测、以变化为前提的“VUCA时代”的现在，显然所有产业都无法避免数字化转型DX。 RPA作为数字化转型的技术手段之一，很多企业不知道从哪里着手好。到底企业做什么才能减少人手的工作。从哪个部门或者业务流程着手导入RPA机器人，以及如何更好做好RPA机器人的运维，是很多企业的困惑。 本论坛以“RPA机器人引领企业高效转型升级”为主题，从数字化转型路线图、中国数字经济的现状、RPA产品的功能、RPA项目的导入和运维、数字经济时代中国个人信息保护法的解说等观点，引进事例、数字化转型专家、本公司的最新解决方案等，介绍有关RPA活用的最新情况。 ▼【主要内容】 ■论坛时间：2021年12月17日（周五）CST14:00~17:30（13:30入场） JST15:00~18:30（14:30入场） ■论坛地址：上海虹桥美爵以及线上同时直播 ■人数：酒店90名，线上300人（事前申请） ■参加费用：免费 ■演讲语言：日语为主（PPT：中文/日语） ■主办单位：天陈TENEZ ■协办单位：恩梯梯尖端技朮株式会社・大成律师事务所 ■支持单位：中日文化经济交流会・中日一帯一路文化经济交流机构 ■学术支持：复旦大学创业与创业投资研究中心 ■参加方法： 线下酒店：（有礼物）或者在线会议：ZOOM或者腾讯会议 ▼【会議概要】 13:30~13:55入场 13:55~14:00议程说明 14:00～14:10致辞 中日文化经济交流会会长　竹内　伸一 14:10～14:40数字经济鸿沟与企业数字化转型路径 复旦大学创业与创业投资研究中心主任 复旦大学管理学院教授　宁　钟 14:40~15:10中国数字经济现状 天陈科技　创始人兼CEO　王　林路 15:10~15:40Winactor的产品介绍以及在中国的市场拓展 恩梯梯尖端技朮株式会社国际事业本部 国际解决方案商务组主任　安谷屋　深志 15:40~15:50休息 15:50~16:20R成功实施RPA项目以及实现高效运营管理RPA机器人的方法与关键 天陈科技高级客户顾问张子薇 16:20~16:50关于中国个人信息保护法的要点解说～日资企业的留意点 大成律師事務所高级合伙人戴晓龙 16:50~17:20实现每天数百单采购订单提交的采购机器人“小采侠”的介绍 天陈科技RPA部　副部长　杜腾蛟 17:20~17:30填写问卷、个别问答 ▼【申请办法】 【URL】：http://teneztech.mikecrm.com/IoiDvYU ▼【咨询】 ■電話番号:+86021-5080-5898 ■E-MAIL:seminar＠itenez.com ■HP:http://www.itenez.com/jp.html

近年来，机器人流程自动化RPA产业发展迅速，第三方报告显示，预计2021年亚太地区的RPA市场规模达到29亿美元，年增长率将超过200％，RPA已被誉为企业未来转型的数字推动力。为进一步促进RPA与人工智能技术的融合，充分发挥“智能流程自动化”在企业数字化转型中的推动作用，2021年4月16日，以“重塑数字生产力，赋能IT新时代”为主题的“2021RPA创新产业峰会（RIIS）”在京顺利召开。本次峰会从公开征集46家企业共68个应用案例中，通过专家评审、公开票选等方式甄选出多个优秀案例，包括金融行业、传统（电信、能源、制造）行业，以及互联网、教育、零售、医药等其他行业、在主会场为优秀案例企业颁发证书。天陈科技默默深耕RPA(+AI)业务流程自动化（数字员工）4年，秉承一切以客户为中心的原则，积累了大量汽车制造、母婴用品、食品饮料、旅游等行业的客户案例。此次为HIS上海导入的RPA案例，从公开征集的46家企业共68个应用案例中脱颖而出，通过专家评审、公开票选等方式层层筛选，入选2021“智匠”RPA应用优秀案例，产品应用落地能力获得了官方肯定。天陈科技以绝对的优势，跻身其中，不仅是深耕RPA行业多年综合实力的有力体现，同时也进一步提升了公司在RPA市场的知名度和影响力。HIS案例分享HIS是日本大型旅游集团，始创于1980年。目前在日本拥有近300家门店，在日本以外的国家和地区分布有200多家营业网点。其中，北京新日国际旅行社有限公司为HIS中国分部指定的日本签证代理机构，可办理旅游、非旅游（商务、留学、探亲访友、医疗）等种类日签。每年有大量的日本游客来中国旅游，他们一般通过HIS的国际网站预订购买各个旅游景点的门票。北京新日国际旅行社有限公司上海分社承担了这些门票预订的工作，每天少则几十个订单，多则几百个订单。但由于订单量大，效率低下，且人工订票出错率高等问题，导致用户体验不佳，给北京新日国际旅行社的经营造成了一定困扰。天陈科技了解了HIS的业务痛点和课题后，给HIS上海提出了2个方案，一个是通过接口开发的方式，直接把HIS总部的系统和HIS上海的票务预订系统打通，一个是用RPA机器人打通HIS总部的系统和HIS上海的订票系统，启动机器人代替人来操作，预定客户的门票。第一个方案虽然可以实时的起到订票的作用，但是HIS上海和总部沟通后，总部考虑到整个HIS系统的安全性与投入产出比拒绝了第一个方案。由于总部也有在使用RPA机器人的实际业务运营，从而最后最终决定部署RPA机器人。让RPA机器人替代人工操作，处理数据复制与录入、页面按钮点击、文件保存、数据比对、邮件发送等工作。RPA机器人的导入为门票预订业务节省了大量的工作时间，经过平均测算，一张门票的预订时间从原来的150秒降到了30秒，实现了4-5倍的效率提升。节省出来的人力从事其他的业务工作，从而提升了整个部门的效率。天陈科技公司怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集系统咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高新技术企业。作为一家面向企业客户提供智能化产品与服务的解决方案供应商，自2016年成立以来，历经4年的发展与沉淀，将业界领先的RPA机器人运行技术运用到各个领域，并整合AI等最新技术打造更多创新型的解决方案，为多家国内外企业客户提供智能化的办公服务。目前，天陈科技的RPA应用已进入汽车、电子、母婴、旅游、保险等行业。同时，也为各企业内的职能部门提供了解决方案。如果大家对RPA感兴趣欢迎联系我们：service@itenez.com

不平凡的2020年，中国产业创新发展同样面对数字经济动能下的新趋势、新挑战、新周期。毫无疑问，当下中国信息化及智能科技产业将会承载更多的经济发展重任，技术和创新驱动的新经济增长模式成为各方格外关注的对象。在此背景之下，“产业创新·生态突围”2020INNOCHINA中国产业创新大会暨中国流程自动化产业年度峰会于2020年11月28日在北京盛大开幕。此次活动，中国各个产业创新发展的顶层设计者汇聚一堂，集合“政产学研资”核心动能，各方深入探讨与研究，帮助核心关键方把握创新及交叉领域的行业机会，共同培育更具战略高度、综合能力、市场韧性的“产业创新力量”。同时，2020中国流程自动化峰会作为本年度具有影响力的一场RPA&AI行业盛会，也汇集了30多家国内外顶级RPA和AI厂商代表；超过150多家金融、银行、证券、制造、能源等行业客户和服务商；RPA行业开发者、RPA书籍创作团队以及RPA开源社区团队等嘉宾参与。在本次大会中还进行了2020INNOCHINA中国产业创新奖项的颁发仪式。本次评审经过专业评审委员提名、企业主动参评、最终评定三个阶段，参与评选的企业和个人提名共计80多家。天陈科技荣获年度最佳创新实践奖在本次中国产业创新大会上，天陈科技（TENEZ科技）凭借在RPA领域诸多的创新场景应用、丰富的应用案例、良好的应用效果，在众多创新型企业中脱颖而出，荣获“年度最佳创新实践奖”。RPA机器人因其高效率、低成本、短开发周期等优势，已成为各大企业机构数字化转型的重要手段。天陈科技早在2017年就踏入RPA这片蓝海领域，开启自动化流程机器人的探索之旅。经过3年多的探索发展与品牌沉淀，天陈科技已经累计了40余家国内外企业客户，其中日本企业客户占据了80%，截止到2020年11月底，客户导入的TENEZ的RPA机器人运行时长已超过35000分钟。作为一家面向企业客户提供智能化产品与服务的解决方案供应商，自2016年成立以来，历经4年的发展与沉淀，将业界领先的RPA机器人运行技术运用到各个领域，并整合AI等最新技术打造更多创新型的解决方案，为多家国内外企业客户提供智能化的办公服务。耕耘数载，硕果累累。4年间，天陈科技在RPA应用领域积极探索、大胆实践，将先进的技术和产品转化为先进生产力。并基于丰富的行业领域知识、广泛的端到端技术产品组合、先进的智能技术和专业的生态系统，RPA以高效的运行模式支撑各个领域的数字化创新，赋能中国实体经济高质量的数字化发展。目前，天陈科技的RPA应用已进入制造业、母婴、旅游、保险等行业。同时，也为各企业内的职能部门提供了解决方案。例如：销售部：大量订单处理机器人生产部：图纸下载与序号录入机器人人事部：员工入职离职处理机器人采购部：发票签收与请款机器人财务部：发票核实与立账机器人IT部门：信息系统运维机器人本次天陈科技有幸获得2020INNOCHINA中国产业创新大会的“年度最佳创新实践奖”，这不仅是国内外各界对天陈科技RPA应用技术的肯定，也是RPA在中国各行各业的一大进步。未来，天陈科技将持续探索RPA技术的应用新领域，建设“RPA+AI”平台，将RPA与人工智能技术融合，向更专业更高级的方向前进，实现RPA在更多领域的智能化应用。如果大家对RPA感兴趣欢迎联系我们：service@itenez.com▷WEBセミナー【参加無料】〜リモートワークとロボットワークを成功させる秘訣とは〜▷远程办公有困难，机器人来帮忙！国内首个疫情采集通知机器人上线，企业免费使用！▷官宣！TENEZ科技正式启用本地化品牌“天陈”和全新LOGO▷TENEZ天陈中国丨（内附案例分享）讲座精彩回顾-RPA助攻企业获取经营制胜之道电话:021-8018-6161QQ：30424-00356邮箱：service@itenez.comURL:http://www.itenez.com/地址：上海市浦东新区祥科路298号佑越国际1幢4楼A19室微信扫一扫关注该公众号

RPA的实施速度有多快?鉴于RPA行业现在的发展速度,我们可能需要一个不同的时间尺度。大约一年前,大多数RPA提供商还在和买家讨论、解释什么是概念证明(POC)、什么是RPA试点项目,而现在客户想要了解如何为POC设定合适的期望值。具有前瞻性思维的高管们愿意通过试点自动化项目来尝试RPA,但是,由于POC的规模和范围通常很小,他们还需要了解如何取得更高的投资回报。让UiPath的商业合作伙伴参与到POC中可以为项目加速,最终,公司能够使用混合模型来不断扩展自身能力,并减少对外部合作伙伴的依赖。RPA可以在企业层面进行扩展，就像搭建乐高积木一样,独立于其他RPA功能的基础模块满足特定需求，还能进行各种组合,最终成为未来发展的新基础。但是,为了实现更大的自动化目标，拥有完整的RPA战略至关重要。组织最快甚至可以在三个月内实施自动化;在企业级，RPA的实施时间可能相对较长，但通常要比传统的信息技术部署(ITDeployment)时间短很多