基本自动化可处理简单、基本的任务并实现其自动化。 此级别的自动化是通过运用工具简化和集中例行任务，实现工作的数字化，如使用共享消息传递系统，而不是将信息存放在彼此断绝连接的孤岛中。 业务流程管理 (BPM) 和机器人流程自动化（RPA）都属于基本自动化类型。
流程自动化可管理业务流程的一致性和透明度。 它通常由专用软件和业务应用程序处理。 使用流程自动化可提高企业内的生产力和效率。 它还可以为业务挑战带来全新洞察，并提出建议解决方案。 流程挖掘和工作流程自动化均属于流程自动化类型。
在集成自动化中，机器可以模拟人类任务，并在人类定义机器规则后重复执行操作。 其中一个例子是"数字工作者"。 近年来，人们将数字工作者定义为软件机器人，它们经过训练，可与人类配合执行特定任务。 它们拥有特定的技能集，且可以"雇用"它们开展团队合作。
复杂程度最高的自动化是人工智能 (AI) 自动化。 AI 的加入表示机器可以根据过去遇到和分析过的情境进行"学习"并制定决策。 例如，在客户服务领域，启用虚拟助理可削减成本，并同时让客户和人工客服从中受益，从而打造出最佳的客户服务体验。
使用重复的流程集可提高 IT 生产力和效率，并减少人为错误。
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现代的工作流程自动化始于 2005 年 BPM 的引入。 随着 2011 年 Apple 公司 Siri 的发布，该趋势开始从物理机器人向自动化软件过渡。
机器学习是触发新流程、重新路由正在运行的
流程并提出行动建议。
超自动化融合了机器学习、软件和
自动化工具从而最大程度提高自动化流程的数量。
AI 系统将能够自动执行机器人配置，以及使用
预测和概率处理来进行学习和交互。
机器人将执行多个任务、制定决策和自主工作，
包括自我诊断和维护。
组织将优先采用需要最少编码或者无需编码的工作流程软件
来开展流程自动化。
自动化涵盖了从普通活动到
业务关键型活动的一切内容。 基本自动化经过编程后可
代替人类执行重复性任务。
AI 通过逻辑和规则进行编程，以模拟人类决策。 AI
可用于检测威胁，例如，用户行为变化或
数据传输量增加。
机器学习通过数据和经验来“学习”，无需额外编程。 它通过每个新数据集提供了更加精妙且明智的见解。
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