关于数字劳工：有远见的CIO应该知道什么

软件机器人越来越多地被应用于服务行业。金融服务中心已经在使用数字劳工（有时被这样称呼）来自动操作传统上由人来完成的例行的、基于规则的工作。其他行业也期待能跟着照做。

尚未探索数字劳工用途的CIO们正在使企业丧失重要的效率和流程改进机会。 这是Stanton Jones参加了最近芝加哥举行的数字化商务峰会后反馈的信息。他是IT咨询公司Information Services Group Insights的研究主管和首席分析师。

Jones将数字劳工定义为能像人一样执行任务或效仿人类做出决定的软件。在本期SearchCIO Q&A中，他解释了数字劳工的不同类型、可能的用例、风险和利益，并在有远见的CIO们如何开始应用数字劳工方面给予建议。

不同的数字劳工类型和潜在用例是什么？

Stanton Jones：数字劳工有3个Level。我想用类比来解释这个事情。比如说你有一份地图，你准备从A点到B点。你知道地图上只有一条路，并且想让一个人能每次都遵循该路线：这是我称为数字劳工的第一层级。该应用是通过一种叫做机器人流程自动化（RPA）的技术来实现。这些RPA系统像人类一样自动完成工作，且它们主要应用于诸如人力资源、财务会计和客户关怀的领域。Level 1类似于“旋转椅”式的自动化——必须通过导航在多个应用中执行任务。

Level 2是你已经有了地图以及几条能到达目的地的路线。这类数字劳工能帮助你找到通往目的地的最佳路径。我称之为专家系统，它们主要被用于IT等领域。我们可以在垂直行业，如银行和保险公司中可以看到Level 2数字劳工用例——这种专家系统被用在欺诈检测和合规性上。

最后一个层级是Level 3。这时你有地图却不知道如何到达你想去的地点。这就需要机器学习系统。因此，这种系统是在给它们大量数据的基础上进行学习；在我的地图类比中，它依靠从数据中学到的东西，能为你创建路径。

数字劳工如何改变企业？

Jones：此时此刻，我们看到Level 1和Level 2数字劳工在企业中实现了真正的采用。这些系统使得现有员工更加多产；员工比以前完成更多的工作。从长远来看，我们会看到这样的启示：未来，你不需要雇佣很多人，也能变得更加多产。但是，现在，我们不把这个看作是就业。

在一些用例中，它实际上在内部提升士气，因为它干了很多低级工作、重复性劳动，并且让人们能专注于更多有趣的工作。 在机器学习层级，有很多实验正在进行，但还是有很多真正的实现。部分原因是该技术非常新，缺少大量资源来打造这种技术。

数字劳工带来的利益和风险是什么？

Jones：工作比以前完成的更快，也更加具有一致性；工作质量也更好，因为专家系统，或者RPA系统每次都以同样方式将规则集用于工作上，并且它不会烦人类易犯的错。最后，这将导致成本下降，因为你将能用更少的人做更多的工作。使用数字劳工的一个好处是未来成本回避。

创建数字劳工的软件平台是新的，大多数规模都很小。对于大多数跳进该领域的企业来说，这将是风险之一。企业将大量的时间、努力和精力投入到一个本质上而言是用来虚拟人类劳动力的事情上...他们必须明白在某一时刻会有合并浪潮，意味着大公司会开始收购那些小点的平台。公司不得不在他们投资的数字劳工平台上做出正确的选择。

我认为数字劳工在一些方面将瓦解大量劳动力密集的供应者。大型外包供应商有极大量的人来提供劳动力。结果是数字劳工对他们具有破坏性，因为它可能虚拟化他们的劳动力储备，他们多年来一直专注于他们可以使多少人在客户那里工作，因为那等于收益。

在企业引进数字劳工中，CIO应该扮演什么样的角色？

Jones：我的观点是CIO们应该带头，因为他们占据企业中驱动数字劳工进入企业最好的位置。企业中没有人比他们对虚拟化理解的更透彻；CIO们已经用虚拟化服务器很多年了。

还有，角色本质使然，CIO们正处于企业内部的所有流程的正中间，因为所有这些流程都需要技术，因此CIO们理解数字化应用；他们所处的位置能很好地理解这些流程之间是如何连接和互连的。

你对想要着手部署数字劳工的CIO们有何建议？

Jones：首先，CIO们需要识别谁是自动化或数字劳工拥护者。可能是他自己，或者是企业外部的某人，。这位拥护者可能不是技术专家，但是他必须能理解技术的力量，能推动这样的企业变革并能从流程和运行模式的角度来理解。

第二，创造一个由技术专家、流程人员和分析师组成的优秀数字劳工中心——能实际采用数字劳工用例并进行分析，重定义流程，应用于流程，然后追踪结果。

第三，使用敏捷方法...确定数字劳工可以被应用的领域，设计流程，建立自动化并使之投产。使用这种立即失效、最低限度可行的产品方法是至关重要的。因为如果你等太长时间，它会跟你擦肩而过。