零售行业越来越数字化，依赖技术，已成为网络犯罪分子的主要目标之一。 如今全球近25%的网络攻击针对零售企业。 估计全球80%的零售商在去年遭受了攻击——许多面临多次事件，如网站上的恶意软件感染、欺诈交易尝试以及支付网关的漏洞。

财务影响也在扩大：2024年零售行业数据泄露的平均成本约为391万美元，比前一年增长了18%。 除了直接的经济损失，这些事件还动摇了消费者的信任——62%的客户表示不相信零售企业的数据安全。

主要风险：数据、可用性和欺诈

各种网络威胁影响着现代数字零售业，最严重的包括敏感数据泄露、系统不可用、拒绝服务（DDoS）攻击和在线欺诈。 泄露会暴露客户的机密信息，可能导致信任丧失、监管处罚和品牌声誉受损。 由故障或攻击（如勒索软件）引起的不可用性会导致关键系统瘫痪，损害销售并可能造成巨大财务损失。

DDoS攻击，尤其在黑色星期五等促销活动期间尤为关键，通过用恶意流量过载服务器，导致网站瘫痪，造成即时销售损失和企业形象受损。 数字欺诈，如使用被盗卡片和拦截支付，利用流程中的漏洞，由于速度快且缺乏明确的模式，难以防范。 这些风险常常相互结合，强化了采用结构化和整体性数字安全方法以减轻对业务影响的必要性。

结构化的IT治理：风险缓解的关键

为了应对日益增长的威胁，数字零售商需要采用基于良好实践和合规性的强大且结构合理的IT治理。

这包括提前规划应对不同攻击场景的响应措施，以及部署冗余的IT架构和业务连续性计划。 在治理下，公司能够提前预警威胁并做好应对准备，而不是在受到损害后陷入混乱反应。

例如，经过良好培训的安全团队和明确的协议可以在勒索软件攻击扩散之前加以遏制，或隔离受影响的系统以保持其余操作的正常运行。 这种积极主动的态度大大减少了事件的发生频率和影响。

在数字零售中，强大的IT治理应以关键支柱为基础，如明确的安全政策，制定详细的协议，定期审计以及持续的员工培训。 此外，实施严格的访问管理、采用最小权限原则和先进的身份验证工具至关重要，以减少内部漏洞并防止滥用。 补充这些做法，自动化关键流程如安全更新、持续监控和频繁备份至关重要，以减少人为错误并加快响应速度。

总之，随着零售业变得更加数字化，网络犯罪分子变得更加大胆，投资于稳固的IT治理和严格的安全措施已不再是可选项，而是行业生存和成功的战略必需。

一个结构完善的治理体系，依托市场最佳实践和合规标准，有助于降低网络风险并增强零售企业的运营韧性。 这意味着要保护关键数据和核心系统免受威胁，同时确保即使发生事故，公司也能维持运营或迅速恢复。

结果是双重的：保持业务的连续性和在安全的数字购物环境中维护客户的信任。 在不断变化的威胁环境中，提前预见风险并有效应对的能力，可能决定哪些零售组织能够在数字时代安全、可持续地繁荣。

由Setrion Software的联合创始人Luciano Costa提供

机器人流程自动化（RPA）与人工智能（AI）的整合正在彻底改变企业自动化的界限。 以前机器人仅限于简单重复的任务，现在它们具备了认知能力，能够解释非结构化文件，做出智能决策，并处理关键流程中的复杂异常，例如BPM流程。 结果是效率和创新的飞跃，拓宽了数字化转型的视野。

在过去的十年里，传统的机器人流程自动化（RPA）主导了自动化项目，因为它能够自动执行重复性和基于规则的任务，持续且无误地执行结构化流程。 然而，单凭RPA本身存在局限性——该技术依赖于明确定义的输入，无法“理解”非结构化或上下文信息。

人工智能的到来改变了这一局面。 认知型机器人流程自动化（或智能流程自动化，IPA）是RPA的逻辑演变：通过集成人工智能和机器学习算法，机器人变得更智能、更具适应性和具有学习能力。 他们不再仅仅遵循固定的规则，而开始解释数据、识别模式并做出基本的决策。

这允许在不断变化的场景中实现更动态的自动化。 然而，必须强调的是，人工智能本身并不能解决例外情况，因为可能会发生误解。 对于这些情况，整合结构化规则和使用如BPM（业务流程管理）等工具至关重要，它们有序地引导人工干预，确保即使在人工智能出现故障或不一致的情况下，也能实现对流程的全面管理。

非结构化数据：从挑战到机遇

大约80%的企业数据是非结构化的——包括自由文本、图像、PDF文件、语音记录、电子邮件等。

这些内容一直是一个挑战：传统的计算机不容易理解它们。 将RPA与人工智能结合正在解决这个难题。 通过自然语言处理（PLN）技术，机器人现在能够理解和提取文本和电子邮件中的信息；利用计算机视觉和光学字符识别（OCR）算法，它们可以“阅读”扫描的文件、PDF甚至图像，并将其转换为可用的数据。

此外，预测模型和学习模型使自动化系统能够基于数据做出决策——例如，分类电子邮件的主题并将其转发到正确的目的地，或根据智能规则批准交易。

实际影响巨大。 以前手动且耗时的流程现在可以实现端到端的自动化。 一个常见的例子是从表格和发票中提取信息：智能文档处理工具使用人工智能读取PDF或图像中的字段，而机器人流程自动化（RPA）将这些数据输入到内部系统中，无需人工干预。 同样，电子邮件也可以被人工智能读取，识别意图、语言或情感，并通过机器人流程自动化触发自动化操作。 这种协同作用消除重复工作，减少错误，加快运营周期。 实际上，通过结合RPA和人工智能，企业报告某些流程的处理时间减少了高达85%，运营能力提高了四倍，而无需增加团队。 非结构化数据不再是自动化的禁区——如今被视为待开发的宝藏，只需配备合适的工具。

技术趋势

RPA与人工智能的融合是更大趋势的一部分，通常被称为超自动化。 这种方法被Gartner强调为近年来主要的技术趋势之一，旨在自动化组织内的一切可能。

为此，将RPA、人工智能/机器学习、流程挖掘、智能工作流平台以及其他各种工具结合在一个集成的自动化流程中。 超自动化旨在快速识别和自动化端到端的流程，超越了孤立任务的自动化。

因此，先行企业已经投资于完整的自动化生态系统，其中一个智能机制从文档或大数据中提取洞察，并触发机器人以协调执行后续操作。 据行业估计，这一行动在降低成本和提高生产率方面取得了显著成效。

另一个趋势是将生成式人工智能融入自动化平台。 像先进语言模型这样的技术使机器人能够处理更复杂的任务——生成文本、总结长篇文档、提取对话中的上下文，甚至编写代码以自动化新任务。

这种RPA与生成式人工智能的共生关系预示着未来，大部分企业工作流程将由智能系统自主管理，几乎无需人为干预操作活动。 从市场和投资的角度来看，指标反映了这种趋同的规模。 全球估计预测，到2032年，认知自动化市场将达到530亿美元。 专门的RPA市场，之前仅限于基于固定规则的流程，正在发生变化，预计到2029年将达到150亿美元，主要受到机器人中智能集成的推动。

策略、挑战与下一步

这些技术的结合带来了机遇，但也需要清晰的战略眼光。 其中一个最大挑战是确保用于训练智能模型的数据质量。

由于这些模型直接依赖于训练中使用信息的质量，任何不一致或错误的数据都可能严重影响自动化的结果。 企业不仅需要投资于先进的技术，还需要制定严格的数据管理和验证策略，确保数据的准确性、一致性和持续更新。

另一个挑战是将新的自动化解决方案与现有的技术架构对齐，后者往往是异构的，由难以集成的遗留系统组成。 这种情况增加了复杂性，要求技术团队进行详细的规划，以避免不兼容或操作故障。

此外，正确衡量这些认知举措的投资回报率（ROI）也很复杂，因为其收益往往超出单纯的资源节省，影响到客户满意度、运营效率以及企业自身的创新能力等战略领域。

对于领导者来说，现在是时候：评估流程，投资试点项目，从结果中学习，并智能自动化的扩展负责任地。 革命的认知自动化已经在进行中，扩展可能的边界——领先者必定会收获这场新技术现实的成果。