在工業環境中，機器人技術和高級分析技術的應用已經非常成熟，而在人力資源等支持功能中，它也可能具有同樣的革命性，但其應用速度將有所放緩。

例如，凱業必達(CareerBuilder)最近的一項研究顯示，在人力資源領域，入職通常需要一個月左右的時間。期間要執行各種流程，如：入職培訓、驗證身份、進行健康和安全評估、確保員工了解公司的政策和文化，這些都是一套復雜的流程，而這些并不容易實現自動化。

事實上，潛在的好處意味著支持職能的自動化是不可避免的，因為市場力量驅使企業追求更高的效率。凱業必達的調查證實了這一點其中72%的企業主預計，到2028年某些招聘和人力資源職位將完全實現自動化。

這并不意味著將使用機器人取代人力資源部門，但自動化將極大的增加人力資源等職能部門的工作效率。然而在處理人際關系或紀律問題仍然需要人與人相互接觸。

本月，PeopleDoc發布了他們的解決方案，以解決在業務支持函數中使用的完全不同的工具集的自動化問題。他們的機器人進程自動化平臺使用“PeopleBots”，與現有系統一起運行，以“監聽”可自動化的事件和進程。

他們將使用包括機器學習算法在內的分析技術來學習自動執行重復任務和后續動作，從而得到更精確的結果，減少人類進行單調重復動作的需求。

人力資源和行政任務的本質是在不同的業務之間的差異是很小的，這意味著機器學習算法可以在一個企業的人力資源活動中學習到的關于驅動效率的知識，這將會很好的應用到下一個部署它的操作中。

在人力資源管理環境過程中，當用戶在某個過程中遇到困難時，可以使用自動機器人提供幫助，從而“了解”遇到障礙的地方。

它們還可以用于同步保持不同部門或用戶以及可能正在使用的不同系統之間的不同記錄。

例如，在入職的情況下，管理人員可以通過將申請人的文件狀態更改為“已錄用”來觸發自動化流程。 這將觸發申請表格和簡歷等文件發送到正確的部門進行存檔，通過郵件方式發送工作聘用信，在內部IT系統上創建用戶帳戶以及生成身份ID。

對于支持功能而言，朝著自動化方向發展可能會帶來一定的挑戰，這對每個人都會有所不同。 例如，IT部門可能更容易接受要求使用技術的變化性質。 法律部門可能不那么熱衷于向自動化同事“移交”合規流程。 從管理層來看，高管們可能會面臨一定的壓力，這需要將技術驅動的變革集中面向客戶的活動上。

但是，通過研究那些已經在“第四次工業革命”中成功地實現了自己的自動化企業中，可以很清楚的看到，當數字化變革在整個企業的所有級別和職能中實施時，這是最有效的。

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