Forrester：来也科技数字化劳动力平台总体经济影响力白皮书（23页）.pdf

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1、 来也科技委托 FORRESTER 撰写的总体经济影响研究报告 来也科技数字化劳动力平台 总体经济影响 数字化劳动力平台带来的 成本节省和业务收益 2022 年 6 月 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 目录 行业洞察.0 执行摘要.4 来也科技数字化劳动力平台客户旅程.7 受访人员所在组织.7 主要挑战.7 解决方案要求.7 用例说明.7 收益分析.8 服务效能提升.8 服务质量监控.9 IT 人力资源价值最大化.10 成本分析.13 软件许可证费用.13 硬件成本.14 软件部署及维护成本.15 自动化业务流程开发及优化成本.16 财务摘要.17 Appendix A:Total Ec

2、onomic Impact.18 Appendix B:Supplemental Material.19 Appendix C:Endnotes.19 咨询团队：Feng Gu Jiayin Li 行业洞察 FORRESTER CONSULTING 简介 Forrester 提供独立而客观的基于研究的咨询服务，帮助企业管理者实现关键转型成果。Forrester 经验丰富的咨询团队秉承以客户为中心的研究方法，并采用独特的定制化参与模型，与企业管理者密切合作，确定优先业务工作，从而满足多样化需求并确保带来持续影响。更多信息，请访问 Research,Inc.保留所有权利。未经授权，严禁复制。信息基

3、于最佳可用资源。观点反映当时的判断，可随时更改。Forrester、Technographics、Forrester Wave 及 Total Economic Impact 是 Forrester Research,Inc.的商标。所有其他商标为其各自公司的财产。关于更多信息，请访问 。参与编号 行业洞察 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 2 过去十年，随着各个领域技术创新的爆炸式增长，自动化趋势也愈演愈烈。对于企业乃至整个社会而言，自动化变革都势在必行。十年前，自动化概念还只是停留在战略层面，但在当前新冠疫情形势的刺激下，自动化又被重新推向新的高度。崭新的自动化结构时代已然来临。在这个

4、新的阶段，企业必须将自动化视为企业发展方向，而不仅仅只是一种技术工具，这样才有望在市场竞争中抢夺主导地位。自动化结构是智能自动化和超级自动化演化的结果 在当前疫情期间，智能自动化（IA）和超级自动化持续风行。业界关注的焦点是实现快速部署、明晰的投资回报率率（ROI）以及实用 AI 支持功能（例如以文档提取为目的的文本分析功能）等目标。在这波与疫情交织出现的自动化浪潮中，许多公司将主要精力放在策略方面，着重于克服当下亟需解决的问题，因此这个变革性过程的潜在力量还没有充分释放出来。但这也带来了巨大的市场动荡，导致：流程平台的整合。在当前疫情形势下的自动化进程中，许多流程改进平台意识到，如果能够提供

5、 RPA、低代码 DPA 功能、流程和任务挖掘以及智能文档提取功能，便可助力实现数以千计的流程的自动化。这会导致主要技术供应商的疯狂并购活动。促进可实现流程改进的企业应用程序的发展。低代码“功能”应用程序和套件的市场范围将会有所扩大。平台开始普遍采用“流程自动化”，并在 DPA、RPA 和特定解决方案流程平台方面展开更有效的竞争。所获取的 RPA 和 DPA 成为这些工具的功能。EX 驱动型自动化的兴起。全球劳动力短缺问题改变了人们对自动化的态度。内部员工体验（EX）技能培养、治理和 EX 计划现在将发挥更为重要的作用，其目标是提高人类的情商、推理、判断以及与客户互动的能力。所有这些因素对于招

6、聘和留住员工都至关重要。低代码与 DPA 相结合的发现到执行工具将会加速发展。这将在 2023 年初达到一个新的里程碑，同时也代表了低代码技术和经验的一个转折点。治理、协调和组织结构问题将开始尘埃落定。如果供应商能够帮助解决这些问题，则必然会在市场中立于不败之地。DPA 与低代码供应商之间的差异将不复存在。到 2024 年，任务和流程挖掘发现工具将可直接实现可执行自动化目标1。这种“发现到执行”模式将会逐渐取代低代码技术，成为流程自动化的发展方向。自动化结构数字差异化的下个阶段 各公司逐渐意识到，只有实现出色的自动化流程，才能在竞争中脱颖而出。他们将会认识到，尽管智能自动化和超级自动化是快速启

7、动自动化的可行性方法，但并不足以达到最终目的。公司还必须具备深入机器学习、数据整合、对话智能和流程发现能力，才能开始尝试自动化。企业管理者需要通过全面、可扩展和管理型方式整合自动化流程，即构建自动化结构，实现流程方面的彻底变革。到 2024 年，预计将会发生以下方面的转变2：专注于 AI 导向型流程改进。各种形式的 AI 将会层出不穷，并渗透到几乎所有企业软件类别中，包括流程改进平台。2023 年，新一波 AI 导向型供应商将会纷纷进军流程自动化市场。AI 导向型业务模式将取代任务或工作流程导向型模式。他们将依赖 AI 构建块来提升公司估值和建立声誉，同时采用聊天机器人工作流程、决策管理组件或

8、以 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 2 行业洞察 文档提取为目的的文本分析方法来不断增强这些构建块。建立顺应自动化发展趋势的数据整合流程。现代化数据集成策略对于支持下一代自动化技术至关重要。数据虚拟化、AI 技术整合以及实时数据和现代边缘应用程序支持的重要性也日益凸显。集成平台即服务（iPaaS）、API 管理、ETL 和新兴数据集成提供商将成为流程自动化平台关注的目标。买家选择 API 和 RPA UI 集成方法的依据是什么？那就是能够通过同一控制台进行管理。提供能够融合物理和认知自动化领域的工具。商店、酒店、医院、仓库和餐馆都面临仓库打包和分拣、配送、食品处理和保洁工人短缺的问题。这

9、些工作已成为实现自动化的主要推手，但通常需要采用专有化、相互隔离的技术堆栈，并由专业人才进行管理，这些都与自动化 COE 的概念背道而驰。随着机器人技术的发展和普及，自动化结构将为物理和认知世界提供连接的纽带。DPA 和低代码工具的结合。业务开发者将会大力推动自动化流程的大众化，在自动化结构时代，自动化将在许多组织范围内实现规模化。声明性功能将会嵌入到所有自动化工具和平台中，创建出对业务用户友好的拖放开发环境，因此低代码市场将会逐渐销声匿迹。随着自动化结构技术的不断提升，自动化创建工具将能够提供更优化的功能，且在基于机器人和 API 的异构化工作流程中具有更大的灵活性。Web3 工作流程整合计

10、划。新兴分布式技术将会继续发展下去，使得数以百万计的事务逐渐脱离传统的企业控制范畴。目前集中化企业控制型信息领域与基于 Web3 的区块链系统之间存在很大差距，这种现象可能继续加剧。当前的形势仍不甚明朗，但 RPA、DPA、新兴低代码和 AI 导向型平台必将占据举足轻重的位置。有一点是毋庸置疑的：这两个领域之间需要加强整合，并且一般情况下可以通过流程改进技术来填补两者之间的差距。自动化结构将提供全面的集成自动化工具包，侧重于物理自动化方面的互操作性和包容性。重要的是，它可以融合员工体验（EX）和客户体验（CX）领域的方法和工具，设计出一种以人为中心的流程，而不是让人去适应自动化流程。未来工作模

11、式正处于转型期 在疫情的影响下，各组织开始调整应对员工老龄化和低生育率等挑战的方式。同时，智能软件、AI、机器人流程自动化（RPA）和物理机器人技术将会使人类工作者从可预测任务中解脱出来。Forrester 研究结果表明，到 2030 年软件将会承担 2/3 的重复性工作，包括应付账款统计和数据录入等重复性手动任务 i。面对这些变化，每个组织都需要考虑：人类与机器之间全新的分工模式。未来工作中将会涌现出不计其数的创新成果，个人和公司可以利用这些资源解决业务问题，抓住发展机遇，从容应对瞬息万变的商业环境。人类技能的巨大转变。由于劳动力分工模式的转变，许多员工将需要提升自身技能或学习新的技能。例如

12、，一些员工将成为“机器人大师”：软件可以完成 75%的工作，而此类员工将负责处理意外事故，扮演主题专家的角色，持续改进机器人的性能，并使用所积累的数据来不断优化业务运营流程。数字员工赋能业务创新。基于数字员工的全新工作执行模式将逐步形成，并改变员工思考和开展工作的方式，从而使公司能够更好地专注于自己的核心能力，同时激励员工大胆尝试创新。为了更好地应对未来的不确定性挑战，自动化结构的重心是，通过流程挖掘和数据分析技术，识别效率低下和工作执行差距问题，然后采取实际措施来弥补相应的差距。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 3 行业洞察 1“2022 年自动化预测”(Predictions 2022

13、:Automation)，Forrester research,Inc.，2021 年 10月 28 日 2“实现自动化结构的路径”(The Path To The Automation Fabric)，Forrester research,Inc.，2022年 5 月 4 日 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 4 执行摘要 智能自动化（IA）投资力度增加，旨在满足数字化业务的需求。企业希望通过利用强大的智能自动化设备产品组合，促进未来人类与数字员工之间的协作。根据 Forrester 研究结果3，企业对智能自动化投资回报率方面的两项最主要的期望是：节省人力成本以及通过减少出错率来提高收益

14、，而改进客户体验和员工体验紧随其后，分别排在第三位和第四位，这会为企业带来巨大的潜在战略价值。3“Forrester 信息图表：智能自动化的价值已经超越成本节约的范畴”（Forrester Infographic：Intelligent Automations Value Spreads Beyond Cost Savings），Forrester Research,Inc.，2021 年 10 月 29 日。来也科技 数字化劳动力平台可提供支持 AI 的统一、企业级自动化平台，从而帮助企业优化运营，提高客户满意度和员工工作效率。来也科技委托 Forrester Consulting 通过总体

15、经济影响（TEI）框架研究企业部署数字化劳动力平台带来的潜在投资回报率（ROI)。4该研究旨在为读者所在企业机构提供评估来也科技数字化劳动力平台潜在财务价值的框架。为了更好地了解此项投资相关的收益、成本和风险，Forrester 对中移在线服务有限公司山东分公司（CMOS 山东）的代表进行了一次访谈，该公司使用来也科技数字化劳动力平台已超过三年。Forrester 利用这些经验数据预测了三年的财务分析结果。在使用来也科技数字化劳动力平台之前，CMOS 山东分公司存在大量易于出错且耗费时间的手动或部分自动化业务流程，严重影响员工和客户的满意度；且存在部分业务流程无跨系统跨平台接口等多方面限制，整

16、个组织内部形成了数据和流程孤岛，同时缺乏数据驱动型决策方法。在投资来也科技数字化劳动力平台之后，CMOS 山东分公司成功实现了大多数业务流程的自动化，从而提高了运营效率，优化了员工体验，增加了客户参与度，并打造出更为敏捷的业务模式。主要结论 量化收益。风险调整后的三年量化收益现值（PV）包括：每年从客户服务处理业务中释放 300 名全职员工劳动力资源。通过实现客户服务管理流程的自动化，数百名全职任务执行者从解决客户问题和故障排除中解脱出来，服务效能的提升为 CMOS 山东分公司节省了 5365 万元人民币的成本。服务质量保证效率提升，同时节省 4390 万元人民币的成本。来也科技数字化劳动力平

17、台可将多个数据源和生成的报告自动整合在一起，从而使用投资回报率（ROI)414%净现值（NPV)80.24M 重要数据结果 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 4 执行摘要 户能够更快速地访问数据，同时减少验证数据的工作量。实现 IT 资源 900%效率提升，最大化人员产出价值。该公司通过使用来也科技数字化劳动力平台来处理日常 IT 系统监控和维护工作，从而实现 1 名员工即可完成 7 天 24 小时不间断全天候监控，工作产出量等同于 10 名 IT 工作人员。通过 IT 管理资源的价值最大化，在三年时间内共计为该公司节省了 215 万元的成本。非量化收益。此研究中未量化的收益包括：提升客户

18、体验。借助来也科技数字化劳动力平台，CMOS 山东分公司缩短了客户服务静默时间，提高了客户服务质量，从而大大改进了客户体验。提升员工体验。来也科技数字化劳动力平台将员工从单调繁杂的任务中解放出来，使他们有更多的时间来从事个人和职业发展相关事务，从而提升员工体验。打破数据和流程孤岛。来也科技数字化劳动力平台可作为组织整合工具，将不同的数据源和多个系统联结在一起，打破现有的数据和流程孤岛，并加快内部协作和业务创新步伐。支持数据驱动型决策。来也科技数字化劳动力平台可以将不同的数据源整合在一起，提供单一的真实数据来源，从而使决策者能够作出更明智的决策，进一步推动业务开发。4 总体经济影响（TEI）是

19、Forrester Research 研发的方法论，可帮助企业机构加速技术决策过程，并协助技术供应商向客户传达其产品和服务的价值主张。TEI 降低环境影响减少碳排放。来也科技数字化劳动力平台可实现低能耗办公模式，减少通勤时间，从而帮助 CMOS 山东分公司降低了环境方面的影响。成本。风险调整后的三年成本现值（PV）包括：许可证费用。来也科技采取年度软件许可证费用收费方式，由于 CMOS 山东分公司提高了解决方案的采用率，许可证费用也相应增加。风险调整后的三年相关成本现值达到 567 万元。硬件成本。此项成本包含用于部署整体来也科技解决方案的相关服务器成本。三年期间相关方面的成本共计 354 万

20、元。内部部署和维护成本。此项成本包含初始平台选择、测试和安装以及多年持续维护成本。风险调整后的三年相关成本现值达到 493 万元。流程开发和优化成本。CMOS 山东分公司在多年内持续改进现有流程并挖掘新的流程。所产生的相关成本共计 524 万元。采访和财务分析结果表明，代表人员所在组织在三年内的收益达到 9970 万元，而成本为 1938 万元，最终实现净现值（NPV）8032 万元，投资回报率（ROI）为 414%。方法论可帮助公司向高级管理层和其他关键业务利益相关者展示、证明和实现 IT 计划的有形价值。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 5 执行摘要 投资回报率414%收益现值 99.

21、70M 净现值 80.32M 投资回收期 6 个月?来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 6 执行摘要 总体经济影响框架方法论 根据受访人员提供的信息，Forrester 建立了总体经济影响（TEI）的框架，其他组织可以参考该框架决定投资数字化劳动力平台。建立该框架的目的是为了确定影响投资决策的成本、收益、灵活性以及风险因素。Forrester 采用多步骤的方法评估数字化劳动力平台对一个组织的影响。尽职调查访谈来也科技利益相关者和 Forrester 分析师，以获取数字化劳动力平台相关数据。访谈 采访一家使用数字化劳动力平台的组织的代表人员，获取与成本、收益和风险相关的数据。财务模型框架 运用

22、 TEI 方法论，根据代表人员访谈内容构建的财务模型，并根据受访者的问题和忧虑，对财务模型进行风险调整。案例分析 Forrester 在建立 TEI 模型时，选择了四个最基本的要素：收益、成本、灵活性以及风险。鉴于企业与 IT 投资相关的投资回报率分析日渐复杂，Forrester 的 TEI 方法论将提供关于购买决策的总体经济影响全景图。请参考附录 A 以获取更多与 TEI 方法论相关的信息。免责声明 读者须了解以下信息：来也科技委托 Forrester Consulting 完成此次研究，本研究结果不应用于任何竞争分析。Forrester 对于其他组织可能获得的投资回报不做任何预测，建议读者

23、根据报告中提供的框架自行预测投资数字化劳动力平台是否合适。来也科技已经对该文档进行了审阅，Forrester 已将反馈整合到报告中。Forrester 对该案例及其结论有最终定稿权，对于和 Forrester 调研结果相反，或者会导致意义模糊的修改不予接受。来也科技提供访谈对象的名单，但不参与访谈。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 7 来也科技数字化劳动力平台客户旅程 投资数字化劳动力平台的原因 受访人员所在组织 Forrester 采访了中移在线服务有限公司山东分公司（CMOS 山东分公司）的代表人员，该公司使用来也科技数字化劳动力平台已超过三年。CMOS 山东分公司的基本情况如下：主要

24、面向山东移动客户提供互联网服务、呼叫服务、电话营销及前台业务的集中化支撑服务。拥有 2500 名全职员工和众多合同商。主要挑战 在使用来也科技数字化劳动力平台之前，CMOS 山东分公司存在部分业务流程无跨系统跨平台接口对接，只能手动实施或部分自动化业务流程。受访者指出了所在组织所面临的常见挑战，包括：员工满意度和客户体验水平较低。工作流程容易出错且耗费时间，从而影响到项目交付速度，且经常造成返工问题。因此客户体验和员工体验水平欠佳。缺乏数据驱动型决策。由于所实施的许多业务流程通过非集成式系统进行管理，决策者很难了解这些工作流程的运行方式。通常，业务决策单凭“直觉”，而缺乏足够的支持数据。组织内

25、部数据和流程孤岛。业务最终用户深受困扰的一个问题是，经常需要处理纷繁复杂的多样化系统，且在跨职能协作方面缺乏相应的指导。解决方案要求 受访者所在组织希望最终解决方案能够：优化重复性、劳动密集型工作流程和业务流程并实现自动化 改进工作流程和业务质量 用作连接纽带，且能够与原来的系统和工具结合使用 能够支持公司开发内部自动化能力 用例说明 在采用适当的提案申请（RFP）和评估多家供应商的用例流程之后，受访者所在组织最终选择了数字化劳动力平台并开始部署：CMOS 山东分公司选择了分阶段实施方法，业务流程量每年递增 10%。经过一段时间后，CMOS 山东分公司在平台使用方面变得更为成熟，然后开始独立开

26、发和优化流程。“智能自动化的收益不仅仅局限于节省劳动力。它还可以持续改进员工技能并优化组织结构。”数智团队负责人 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 8 收益分析 量化数据 服务效能提升 证据和数据 来也科技数字化劳动力平台的一个重要使用场景是自动化的客户服务流程，这包括解决客户问题、排除技术问题、处理客户投诉、收集和分析客户反馈等。在实施标准化操作程序，并启用人工值守的机器人之后，自动化客户服务体现了以下好处：借助智能自动化，客户在三年内平均释放了 300+全职员工，这些员工因此可以从事其他工作。建模和假设 该收益的计算考虑了以下假设。因为每年都会增加新的客户服务流程，因此假设需要在客户服

27、务中释放的员工数量每年增加10%。按照地区标准，假设每位员工使用的办公用品（如笔记本电脑、计算机等）和办公室管理的平均成本为 6500 元。风险 在此计算中，Forrester 还考虑了以下风险：释放的全职员工数量增加的准确性，以及这一比例与过往的一致性。客户服务需求总量随时间而变化，影响客户服务所需的资源总数。客户服务职能部门不同资历级别之间的年费率不同，年费率也因行业和地点而异。结果:考虑到上述的风险，Forrester 将这一收益下调了25%，得出了三年期风险调整后的总现值（贴现率为10%）为 53,653,202 元。“?”?来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 8 收益分析 量化数据

28、 服务效能提升 证据和数据 来也科技数字化劳动力平台的一个重要使用场景是自动化的客户服务流程，这包括解决客户问题、排除技术问题、处理客户投诉、收集和分析客户反馈等。在实施标准化操作程序，并启用人工值守的机器人之后，自动化客户服务体现了以下好处：借助智能自动化，客户在三年内平均释放了 300+全职员工，这些员工因此可以从事其他工作。建模和假设 该收益的计算考虑了以下假设。因为每年都会增加新的客户服务流程，因此假设需要在客户服务中释放的员工数量每年增加10%。按照地区标准，假设每位员工使用的办公用品（如笔记本电脑、计算机等）和办公室管理的平均成本为 6500 元。风险 在此计算中，Forreste

29、r 还考虑了以下风险：释放的全职员工数量增加的准确性，以及这一比例与过往的一致性。客户服务需求总量随时间而变化，影响客户服务所需的资源总数。客户服务职能部门不同资历级别之间的年费率不同，年费率也因行业和地点而异。结果:考虑到上述的风险，Forrester 将这一收益下调了25%，得出了三年期风险调整后的总现值（贴现率为10%）为 53,653,202 元。“?”?来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 9 收益分析 服务质量监控 证据和数据 来也科技数字化劳动力平台的实施，使内部报告和质量保证效率得到了更大的提升。来也科技数字化劳动力平台自动集成多个数据源并生成报告，可以更快速地访问数据，并减少

30、数据验证工作。以前，整个组织中平均需要分配 250 个全职员工进行过程管控及输出结果，借助智能自动化，客户可以不再为不再为内部报告投入大量人力；与此同时，此前客户还需要组建一个 52 人团队对媒体内容和数据质量进行人工抽查，借助来也科技的智能自动化机器人，现在可以连续不断、实时地查看媒体内容与数据发布。建模和假设 该收益的计算考虑了以下假设：因为每年都会增加新的操作流程，因此假设需要在报告生成中释放的员工数量每年增加10%，其中每人都将 70%的时间用于进行过程管控及输出结果。按照地区标准，假设每位员工使用的办公用品（如笔记本电脑、计算机等）和办公室管理的平均成本为 6500 元。风险：在此计

31、算中，Forrester 还考虑了以下风险：免于分配的全职员工数量增加的准确性，以及这一比例与过往的一致性。数据和报告的总量随时间而变化，影响所需资源的总数。生产力因人而异。组织中不同资历级别的年费率不同。年费率也会因行业和地点而异。结果 考虑到上述风险，Forrester 将此收益下调了 25%，得出的三年期风险调整后总现值为 43,901,881 元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 10 收益分析 IT 人力资源价值最大化 证据和数据 IT 团队负责监控业务系统和 IT 基础架构的各个方面。该团队使用来也科技数字化劳动力平台对系统进行日常的监控维护。当问题发生时，程序会自动标记并提醒

32、 IT 团队。以前，IT 团队仅有 1 人对系统进行抽查监控，部署来也科技数字化劳动力平台后，在仅有该员工的情况下，可实现 7 天 24 小时全天候监控及预警，其产生的同等工作效果约需 10 名 IT 员工才可实现。建模和假设 该收益的计算考虑了以下假设：IT 员工将 80%的空闲时间用于该工作任务。风险 在此计算中，Forrester 还考虑了以下风险：生产力因人而异。IT 职能部门不同资历级别之间的年费率不同。年费率也因行业和地点而异。结果 考虑到上述风险，Forrester 将此收益下调了 20%，得出三年期风险调整后总现值为 2,148,640 元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响

33、 11 收益分析 非量化收益 客户能够体验到的但无法量化的其他收益包括：提升客户体验。借助来也科技数字化劳动力平台，与几天前相比，CMOS 山东分公司可以在数小时内实现工作流程的标准化和自动化，并更快速地响应客户需求。这创造了更好的客户体验，有助于提高客户忠诚度。提升员工体验。来也科技数字化劳动力平台帮助 CMOS 山东分公司执行了枯燥冗余、占用员工宝贵时间的工作。员工在此激励下，会更加积极地将时间投入到更高效、更具创新性的工作上，从而改善了员工体验，提高了员工留存率。打破数据和流程孤岛。来也科技数字化劳动力平台从多来源提取数据，并连接多系统，从而简化并自动化业务流程。当来也科技数字化劳动力平

34、台成为企业级的举措后，它能够充当组织的整合中心，打破了以往从后台到前台的业务孤岛。这增加了不同部门的内部协作，使运作模式更具效率和创新性。支持数据驱动的决策。在部署来也科技数字化劳动力平台之前，生成与规划内部报告流程繁琐，许多决策都是在没有可靠数据支持的情况下根据“直觉”制定的。来也科技数字化劳动力平台汇集了不同的数据源，简化了内部报告流程，实现了数据驱动的决策。CMOS 山东分公司的决策者因此能够发现他们之前无法看到的见解，并做出可以提高业务绩效的数据驱动决策。减少环境影响。来也科技数字化劳动力平台助力 CMOS 山东分公司的可持续发展进程，并减少其环境足迹。部署来也科技数字化劳动力平台后，

35、CMOS 山东分公司每年可减少招聘约500 名全职员工。这降低了办公室的能耗，减少了通勤，相当于每年减少排放 1149 吨温室气体。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 12 收益分析 灵活性 灵活性的价值对每个客户来说都是独一无二的。客户可能会在不同情况下部署数字化劳动力平台，并有可能在以后发掘其他的用途和商机，包括：重新培训并提高员工的技能。随着来也科技数字化劳动力平台在 CMOS 山东分公司使用范围扩大，对员工非常规分析工作的需求也在增加，例如批判性思维、技术熟悉度等。CMOS 山东分公司正在培训员工与智能自动化一起工作。加速跨职能协作。CMOS 山东分公司已建成CoE 卓越中心，将自动

36、化相关的运营、战略、培训、技术串连起来。随着来也科技数字化劳动力平台的扩展，CMOS 山东分公司有望进一步打破组织内部的孤岛，并鼓励更多跨职能的协作。实现进一步的数字化转型。通过自动化流程和最大限度地减少人力投入，来也科技数字化劳动力平台革新了 CMOS 山东分公司的运营方式，为进一步数字化转型提供了可能。支持企业创新。CMOS 山东分公司开始将来也科技数字化劳动力平台从后台推向前台，期待在未来创造更多商业价值，推动更多商业创新。当作为具体项目的一部分进行评估时，灵活性也将得到量化（在附录 A 中有更详细的描述）。“?”?数智团队负责人 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 13 成本分析 量

37、化成本数据 软件许可证费用 证据和数据 CMOS 山东分公司向来也科技支付了年度软件许可证费用，该费用基于每个流程。建模和假设 Forrester 做出了以下假设：第 1 年的软件许可证费用为 160 万元。随着新添加的业务流程每年增加 10%，软件许可证费用也相应增加 10%。风险 软件许可证费用因以下因素而异：组织的规模。自动化流程和新添加流程的数量。结果 考虑到上述风险，Forrester 将这一成本上调了 30%，得出了三年风险调整后的总现值（贴现率为 10%）为570 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 13 成本分析 量化成本数据 软件许可证费用 证据和数据 CMOS 山东

38、分公司向来也科技支付了年度软件许可证费用，该费用基于每个流程。建模和假设 Forrester 做出了以下假设：第 1 年的软件许可证费用为 160 万元。随着新添加的业务流程每年增加 10%，软件许可证费用也相应增加 10%。风险 软件许可证费用因以下因素而异：组织的规模。自动化流程和新添加流程的数量。结果 考虑到上述风险，Forrester 将这一成本上调了 30%，得出了三年风险调整后的总现值（贴现率为 10%）为570 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 14 成本分析 硬件成本 证据和数据 CMOS 山东分公司选择在本地部署来也科技数字化劳动力平台。这笔费用包括与用于部署相关硬

39、件的费用。建模和假设 Forrester 做出了以下假设：使用服务器来支持来也科技数字化劳动力平台的部署。第 1 年的服务器成本为 100 万元。随着新添加的业务流程每年增加 10%，服务器费用相应增加10%。风险 硬件成本因以下因素而异：组织的规模。自动化流程和新添加流程的数量。结果 考虑到上述风险，Forrester 将这一成本上调了 30%，得出了三年期风险调整后的总现值为 354 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 14 硬件成本 证据和数据 CMOS 山东分公司选择在本地部署来也科技数字化劳动力平台。这笔费用包括与用于部署相关硬件的费用。建模和假设 Forrester 做出了

40、以下假设：使用服务器来支持来也科技数字化劳动力平台的部署。第 1 年的服务器成本为 100 万元。随着新添加的业务流程每年增加 10%，服务器费用相应增加10%。风险 硬件成本因以下因素而异：组织的规模。自动化流程和新添加流程的数量。结果 考虑到上述风险，Forrester 将这一成本上调了 30%，得出了三年期风险调整后的总现值为 354 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 15 成本分析 软件部署及维护成本 证据和数据 CMOS 山东分公司指出，他们必须花费时间和精力进行初始平台选择、测试、安装以及长期维护。建模和假设 Forrester 做出了以下假设：60 名全职员工参与初始平

41、台选择、后端准备和平台安装，每名全职员工需要投入其 14%的时间。20 名全职员工负责平台的长期维护，每名全职员工投入其 36%的时间。风险 软件部署和维护成本因以下因素而异：部署的规模、范围和复杂性。团队的实际能力和技能组合。IT 职能部门不同资历级别之间的年费率不同。年费率也因行业和地点而异。结果 考虑到上述风险，Forrester 将此成本上调了 25%，得出三年期风险调整后的总现值为 493 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 16 成本分析 自动化业务流程开发及优化成本 证据和数据 在初始自动化取得成功之后，CMOS 山东分公司建立了一个卓越中心（CoE），该中心由对在组织内

42、部扩大智能自动化应用的全职员工组成。此后，该团队在来也科技数字化劳动力平台上增加了更多自主开发的流程，并继续优化现有流程。建模和假设 Forrester 做出了以下假设：20 名全职员工参与流程开发和优化，每人投入54%的时间。风险 流程部署和优化成本因以下因素而异：部署的规模、范围和复杂性。致力于开发和优化流程的 IT 团队的实际能力。IT 职能部门不同资历级别之间的年费率不同。年费率也因行业和地点而异。结果 考虑到上述风险，Forrester 将这一成本上调了 30%，得出了三年期风险调整后的总现值为 523 万元。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 17 财务摘要?这些风险调整后的 R

43、OI、NPV 和投资回收期是通过将风险调整因素应用于每个收益和成本部分中的未调整结果来确定的。?ROI?NPV?Forrester?10%?现金流量分析（风险调整后的预估）初始值 第一年 第二年 第三年 总值 现值 总成本 -1,575,000 -6,836,000 -7,174,000 -7,545,800 -22,950,800 -19,387,742 总收入 0 36,834,375 40,272,188 43,836,156 120,943,129 99,705,723 净收入 -1,575,000 29,998,375￥33,098,188 36,290,356 97,992,329

44、 80,317,981 投资回报率 414%投资回收期（月）6 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 18 Appendix A:Total Economic Impact 总体经济影响（TEI）是 Forrester Research 开发的一种方法，可助力公司技术决策流程，并协助供应商向客户传达其产品和服务的价值主张。TEI 方法可帮助公司向高级管理层和其他关键业务利益相关方展示、证明和实现 IT 计划的有形价值。总体经济影响方法 收益 表示产品为业务提供的价值。TEI 方法对收益的衡量和成本的衡量给予同等的重视，允许全面核实技术对整个组织的影响。成本 考虑了交付产品的建议价值或收益所需的

45、所有费用。TEI 中的成本类别包括与解决方案相关的持续成本在现有环境中的增量成本。灵活性 代表了在已经进行的初始投资之上，未来一些额外投资可以获得的战略价值，能够捕获具有可预估现值的收益。风险 衡量给定的收益和成本估值的不确定性：1）估值将满足原始预测的可能性。2）估计值随时间推移被跟踪的可能性。TEI 风险因素基于“三角分布”。初始投资列包含在“时间 0”或第 1 年开始时产生的未贴现的成本。所有其他现金流均使用年底的贴现率进行贴现。为每个总成本和收益估值进行 现值计算。汇总表中的 NPV 计算是每年初始投资和贴现现金流的总和。总收益、总成本和现金流表的总和与现值计算可能不会完全相加，因为可

46、能会发生一些四舍五入。现值(PV)以利率（贴现率）给出的（贴现）成本和收益估计的现值，成本和收益的现值反映到现金流的总净现值中。净现值(NPV)给定利率（贴现率）的（贴现）未来净现金流的现值。若项目 NPV 为正值，通常表明应该进行投资，除非其他项目的 NPV 更高。投资回报率(ROI)以百分比表示的项目预期回报。ROI 的计算方法是将净收益（收益减去成本）除以成本。贴现率考虑到金钱的时间价值，在现金流量分析中使用的利率。组织通常使用的贴现率在 8%到 16%之间。回收期 考虑到金钱的时间价值，在现金流量分析中使用的利率。组织通常使用的贴现率在 8%到 16%之间。来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 19 Appendix B:Supplemental Material Related Forrester Research“Automation Can Solve The Service Worker Shortage,”Forrester Research,Inc.,February 10,2022 Appendix C:Endnotes 来也科技数字化劳动力平台总体经济影响 20