北京
自动化已经渗透到各个领域。提到“自动化”时，您可能会想到工厂车间中的机器人装配线，或者电商公司管理大型物流中心的复杂操作系统。
但还有一个领域的自动化——工作负载自动化（Workload Automation，简称WLA），却鲜为人知。零售商利用WLA来实时追踪并更新实体店和在线商店的库存数据。金融机构则在每日交易开始前通过WLA完成财务对账。对于大型企业而言，WLA在员工薪酬、客户账单、客户和员工入职等核心业务流程中起到了至关重要的作用。
WLA一直是企业核心业务流程的重要组成部分，使得企业能够按时运作，协调复杂的工作流程，并通过集中控制提升审计和合规能力。WLA对于扩大企业自动化规模至关重要，推动了数字化业务运营的进程。
如今，自动化工具在企业中非常普遍。近年来，许多新兴工具应对新的业务需求和改进的流程，例如机器人流程自动化（RPA）、业务流程自动化（BPA）和工作流自动化。这些工具的描述通常与WLA类似，但其应用范围仅限于特定领域和用例。
自20世纪70年代以来，WLA一直是企业IT环境的关键技术，最初用于管理批处理任务，如今已发展为协调复杂业务和IT流程的解决方案，适用于当今混合IT环境中的多样化生态系统。
WLA充当着各种自动化和编排技术的“管理者”，确保端到端的业务流程协调一致，并确保数据处理的完整性和合规性。它可以协调并监控跨主机、企业资源规划（ERP）、数据管道、云服务提供商等关键技术的数百或数千个任务依赖的流程。如今，随着AI的快速发展，WLA将赋予企业更强大的能力。
机器学习（ML）是人工智能的一个应用领域，它利用算法从数据中提取知识，使生成式AI（GenAI）能够模拟人类的学习方式。
任何AI系统的可靠性都依赖于其数据质量。如果训练数据质量不佳，AI会产生误导性结果或错误信息。获取干净、准确、可信的训练数据至关重要。如果AI训练不当，企业可能会遭受内部损失，并面临公众曝光、声誉损害和财务损失的风险。
在许多组织中，训练AI所需的信息被分散在不同的、专业化的或遗留的系统中。WLA能够协调这些系统中的数据管道，确保用于ML的数据以可信、安全和合规的方式传递。
此外，生成式AI能够根据上下文生成文本、图像、视频、合成数据等多种内容。将生成式AI与WLA结合，可以将战略转化为行动，并加速创新项目的实施。
将战略和新想法转化为业务成果，需要快速创建和管理自动化流程，以获得并保持竞争优势。要实现规模化自动化，非专业用户也能参与自动化流程设计，而不必掌握自动化技术的细节。生成式AI可以通过自然语言界面引导用户创建自动化流程，甚至基于对话自动执行步骤。这样的系统能够显著提高创新项目的实施速度，使企业能够迅速获得成效。随着人工智能（AI）的引入，WLA与AI的结合将会带来更加显著的业务成效。
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