智能自動化也稱為認知自動化，基本上是人工智能、業務流程管理、機器人流程自動化等下一代技術的結合。除此之外，智能自動化還利用數據分析、機器學習、深度學習和自然語言處理等技術。將這些技術結合在一起，可以使智能自動化能夠提供商業領袖正在使用的一些最先進的解決方案。智能自動化與其他形式的自動化完全不同，不斷發展的技術正在掀起波瀾，并且能對企業的成長和發展周期產生最重大的影響。當前的智能自動化趨勢正被企業廣泛用于生產和處理大量數據，實現端到端操作的自動化，并使任務更快、更高效。以下列出了可以在2023年關注的頂級智能自動化趨勢。

　　(1)各行業廣泛采用RPA

　　RPA最近獲得了極大的歡迎，因為它使軟件機器人能夠復制人類行為并更有效地執行任務。保險、銀行、金融和醫療保健等行業越來越多地采用RPA，從而提高了運營效率、縮短了上市時間，并確保了高安全性。因此，RPA的使用是智能自動化的最重要組成部分之一，預計將在2023年上升。

　　(2)低代碼/無代碼平臺的重要性不斷上升

　　近幾年來，低代碼和無代碼自動化已經得到了越來越多的關注。這些平臺基本上都是軟件程序，幾乎不需要編碼經驗，因此編碼在技術和非技術業務中的重要性日益增加，最終將導致低代碼和無代碼平臺的日益普及。

　　(3)生成式人工智能的主流采用

　　生成式人工智能基本上是基于人工智能算法和機器學習方法，從文本、音頻文件和圖像等現有數據中學習，并創建全新的原創內容。生成式人工智能可用于各種目的，例如制作軟件代碼、處理圖像、促進藥物開發，以及加速企業成長和發展。

　　(4)協作機器人的興起

　　協作機器人旨在在共享的專業環境中與人類互動。從在倉庫中搬運重物到智能移除裝配線，這些機器人正在高效地處理各種規模企業的業務。預計到2023年，這些機器人的采用率將在各個行業顯著提高。

　　(5)DevOps CI/CD自動化將由不斷的測試決定

　　幾乎所有其他企業都需要采用DevOps，因為它支持向客戶持續集成和交付高質量的軟件。測試對于DevOps CI/CD來說極其重要，軟件在每個開發階段的持續自動化測試都會通過智能自動化工具來完成。持續的自動化測試基本上提高了開發軟件的質量，并在其立即發布之前修復所有問題。

　　(6)增強型智能的影響越來越大

　　預計在未來幾個月，增強型智能將有所增加。它基本上涉及機器人和人類共同努力提高認知能力。利用增強智能的平臺可以有效地收集各種結構化和非結構化數據。

　　(7)自然語言處理技術和對話式人工智能的日益普及

　　智能自動化專注于以機器人過程自動化為中心的大量技術。據推測，智能自動化領導者將拓寬智能自動化實用程序的視野，其中包括自然語言處理技術和對話式人工智能工具。自然語言處理技術和對話式人工智能的好處正在開辟廣泛的機會。

　　(8)在中小企業更快地采用智能自動化

　　越來越多的中小企業開始對采用數字技術感興趣，其中最突出的用例是流程優化。借助市場上更實惠的自動化選項，中小型企業現在可以利用這些選項來降低成本、改善客戶服務，并提高競爭力。

　　(9)智能自動化緩解人員短缺問題

　　像“辭職潮”這樣的趨勢在企業界變得非常流行。因此，各種規模的企業都利用這個機會啟動或擴展了他們的自動化程序，降低了招聘成本，提高了流程效率。隨著混合工作環境的到位，自動化工作場所工具可能是加速企業成長和發展的最佳方式。

　　(10)通過過程評估和發現實現可持續自動化

　　企業正在采用和擴展智能自動化以有效地處理流程。流程發現和評估框架提供行動見解，以做出明智的決策、確定流程的優先級，并創建自動化生產管道。企業現在以可持續的方式采用自動化最終將有助于提高效率和促進企業發展。