SS&C Blue Prism的英国、爱尔兰和比荷卢经济联盟地区销售副总裁Mark Lockett讨论了公司的最新发展、客户面临的挑战以及如何充分利用智能自动化工具。
您能告诉我们一些关于SS&C Blue Prism及其业务的情况吗？
SS&C Blue Prism是一家专注于智能自动化领域的公司，提供改变客户工作交付方式的产品和解决方案。
我们谈论自动化增强劳动力，我们可以通过使用数字劳动力来实现这一点，数字劳动力为您的人工劳动力带来了额外的能力。其基本原理是让数字工人处理那些重复、高容量、低附加值的任务，从而使您的员工能够专注于他们能够带来的附加价值。
智能自动化实际上是关注如何通过最有效的渠道交付所需工作的整个周期。这可能包括使用业务流程管理能力进行编排。它还可以通过Blue Prism流程智能技术识别流程，我们试图识别那些适合通过技术自动化的任务。
自动化和客户日常需要完成的任务编排的双重效果是SS&C Blue Prism为客户带来最大价值的地方。数字劳动力可以用于改善人力资源入职流程、改善财务期末结算流程，或将信息从门诊系统转移到电子病历系统，反之亦然。用例多种多样，但原则保持不变；使用正确的渠道来交付工作。数字劳动力的美妙之处在于能够根据需要灵活调整工作需求。
公司最近有哪些最新发展？
我们将大量时间、精力和资源投入到我们的下一代平台中。这是我们的云原生平台，提供智能自动化能力的访问，以适合客户的方式交付。它帮助客户享受云的好处，同时将工作保留在需要的地方。通过这种混合部署，下一代平台使客户能够利用云，同时拥有在客户防火墙后面、在其自己的安全基础设施上运行的自托管数字劳动力——这意味着没有敏感数据离开他们的网络。
对于许多在高度监管行业运营的客户来说，这确实为我们提供了通过下一代平台增强交付方式的机会。下一代平台还将所有能力汇集在一个单一的存储库中，使我们能够改善我们代表客户进行的业务流程。
此外，我认为如果我们没有意识到生成性人工智能（Gen AI）确实是市场转型的方向，那我们就真的是生活在石头下。我们正在深入研究如何利用这项技术真正改变我们的工作方式。我们引入了能够与多种大型语言模型集成的能力，以便我们的客户能够采用生成性人工智能。我们考虑的方式是，生成性人工智能是能力，实际上是允许您进行情感、深思熟虑的反应的大脑，而数字工人则是执行这些工作的手臂和腿。
因此，大脑，即生成性人工智能，进行思考，而数字劳动力则实际执行。当生成性人工智能融入智能自动化流程时，这意味着它是完全可审计和安全的。许多客户由于安全问题对全面使用生成性人工智能持谨慎态度，这种组合是引人注目的。这是我们的客户在推动生成性人工智能使用方面非常兴奋的事情。我们现在在许多地方看到这一点，我们正在考虑使用生成性人工智能来管理客户互动、员工互动和供应商互动。它们能够通过多种渠道（无论是电话、电子邮件还是聊天功能）响应任何查询，然后生成性人工智能可以接手并撰写响应，由自动化平台执行。
我与许多最终用户交谈，他们对人工智能的主要看法是，因为它现在非常热门，他们认为自己应该利用它。然而，许多人面临的问题是，他们不知道如何以及为什么。他们担心如果不跟上，就会被抛在后面，但也许这对他们来说并不合适。
我完全同意。我认为对于许多客户，以及您与客户的许多对话，存在这样的观点：我们必须做点什么。我们必须有预算。通常，生成性人工智能的预算是存在的。很多时候，这些预算处于试点阶段。如果您查看一些支持它的证据，它们并不一定进展顺利。
部分问题在于，许多人在考虑生成性人工智能时并没有考虑他们试图解决的业务问题。我们知道我们有这个新的闪亮的工具，我们应该使用它。如何使用它以及该做什么几乎是次要考虑因素。
我们真正试图与客户进行的对话是“您试图解决的问题是什么？您试图解决的客户问题是什么？”我们确实通过三个主要视角看到了生成性人工智能的用例。
客户互动、员工互动或公民互动（如果是公众成员）。我们现在看到一些非常有趣的事情，关于我们如何支持我们的生成性人工智能合作伙伴，因为我们所做的大部分工作是促进与第三方大型语言模型的使用。我们实际上提供了一个框架，使我们的合作伙伴能够与客户互动并解决客户问题。
您最近在智能自动化方面观察到哪些趋势？
我们的客户与我们谈论的事情有很多。其中一件事是我们已经谈到的生成性人工智能的概念。我们必须这样做。我们将要做什么？我们将如何做到？我们需要使用生成性人工智能，并且需要自动化。我们看到许多试点计划正是因为这个原因。关于生成性人工智能的商业价值有太多的炒作，我认为这对一些人来说是相当可怕的。
最近，麦肯锡发布了一份行业报告，谈到了生成性人工智能的4.4万亿美元市场机会。关于这一点，有一些绝对令人难以置信的数字。我认为现实情况稍微更为谨慎。我认为这不仅仅是关于我们如何改变工作方式。实际上是关于如何通过部署生成性人工智能与自动化来为利益相关者（无论是谁）获得更好的结果？所以这是第一个趋势。
第二件非常有趣的事情是，我们的客户已经采用了流程自动化。他们使用数字工人来降低现有成本或提高生产力。因此，他们最初将其作为改善和自动化某些流程的成本控制机会。但现在，他们正在迈向下一个层次，看看如何利用流程智能真正识别可以进一步改进的流程。我们谈论的是通过智能自动化实现巨大的组织目标，例如增长、客户满意度或员工满意度，仅举几例。
我认为许多公司已经通过自动化获得了低垂的果实，现在他们正在投资于流程识别技术，以确保他们自动化的内容是正确的并且能够带来价值。但是，我们是否在遗漏某些东西，而不使用流程智能来支持业务运营？这正成为我们的客户真正关注的故事，我们已经有许多部署，客户完成了这些初步的自动化活动，现在希望将其提升到下一个层次。
我们看到的第三件事情是与Microsoft Power应用程序的共存。我们看到客户在采用这些能力的同时，与我们这样的技术共同存在，实际上是相互支持的。我们越来越多地看到这一点，我认为这是许多客户在工作方式上认识到的趋势。这不仅仅是一个一刀切的方法。什么是最合适的技术？
您的客户面临的最大挑战是什么？智能自动化如何帮助他们应对这些挑战？
最大的挑战是成本控制。我们如何在价格上涨的市场中进行管理？我们如何确保从自动化中获得物有所值？我们继续倡导并展示自动化带来的价值。要非常有条理地评估自动化带来的好处，因为您在核算这笔支出，您必须证明这是值得的。
例如，FTE节省的影响是什么？我交付的自动化数量是多少？执行该工作的员工的平均成本是多少？将两者相乘，这就是我在商业案例中的FTE节省。因此，实际的成本控制，但以我因此获得的业务效率来衡量。但是，真正的魔力在于能够展示那些额外的小时使您能够做什么。您是否能够推出更好、更快的产品？您是否提高了员工满意度？成本因素始终很重要，但客户必须超越这一点，以充分利用自动化。
许多（如果不是大多数）客户都有自己的卓越中心，需要能够向业务展示价值。因此，这是我们与客户的首要对话。我们如何继续证明对技术的投资是合理的？
您会给任何考虑实施智能自动化的公司什么建议？
对于任何考虑引入智能自动化的客户，您要解决的问题是什么？这才是关键所在。您会发现，客户通常会关注像我们这样的技术，因为他们知道自己在现有技术资产中面临挑战。他们在IT资产中有很高的技术债务，而克服这些限制的一种方法就是采用智能自动化。
因此，考虑您要解决的问题是什么，为此，我们需要很好地理解实际的业务流程是什么样的。或者，更重要的是，您认为这些业务流程是什么样的，因为您认为它们的样子和它们实际的样子往往是非常不同的。这就是流程智能等工具支持的地方。那么，您要解决的问题是什么？
接下来需要考虑的是，您计划如何在未来支持这一点？因为我们的客户在技术和解决方案能力的发展上持续投资，他们需要开始在业务中成为自动化技术的倡导者。一旦您这样做，您就是在其他业务部门中识别那些自动化用例的人。
我们真正成功的客户是那些有内部冠军的人，他们走向业务的其他部分，因为对于业务的许多领域来说，这仍然是一个相当保密的秘密。因此，帮助人们理解这项技术通过自动化和简化流程、改善流程所能带来的好处，因为这并不是广泛理解的。我们经常发现，当员工意识到它为他们的团队带来的好处时，对这些内部冠军的需求会变得巨大。
对于某些人来说，智能自动化与数字工人的概念有点像金属米奇机器人那样的概念，而我们根本不是在谈论这个。我们是在谈论使用计算机模拟人类互动，并且使用生成性人工智能，它们随后模拟与之相关的人类互动。
因此，这变得非常强大，但您必须考虑如何维持这一点。卓越中心的样子是什么？我有什么开发人员可以编写自动化？我又有什么业务分析师可以帮助我们支持和找到我们需要的自动化？
考虑一下初始用例可能是什么样的。整体商业案例非常容易编写。挑战在于我如何维持和扩大自动化的足迹？而那些成功做到这一点的客户，要么与继续为他们提供该功能的合作伙伴合作，要么在内部建立自己的卓越中心，并被赋予进一步部署的冠军任务。
SS&C Blue Prism在未来一年有什么计划？
这是我们已经提到的内容。我们绝对专注于将客户转向下一代能力，并拥抱随之而来的技术机会，这是客户在技术的发展路线图中真正投入的内容，以及我们如何与这项技术一起前进。
我们的客户真正关注的是何时是他们部署下一代的最佳机会。这将在短期到中期内成为一个重点。而这为我们的客户提供的好处是非常令人兴奋的，特别是当您谈论全球客户时，他们在多个地理区域运营。实际上，通过拥有中央自动化能力，您可以在每个地区部署实际的工人。这在自动化的效率和监控、管理这些自动化的便利性方面带来了真正的飞跃。
此外，正如其他人也在遇到的那样，生成性人工智能带来的整体价值，我们也非常关注这一点。我们有许多客户正在做一些非常有趣的事情。我们刚刚成功完成了一个客户项目——一个公共部门机构，正在考虑如何转变公民体验——而生成性人工智能在其中发挥了重要作用。我们认为这将随着时间的推移继续改善。
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