IT 资产管理是业务管理的重要组成部分，却往往容易被忽略，成了不少企业的管理盲区。
据 Gartner 研究显示，目前全球只有不到 25% 的公司具有适当的 IT 资产管理规划。大多数公司（尤其是大型国企、传统企业）仍使用复杂的人工跟踪监测方式。有些公司由于不了解自身 IT 资产基础，从而导致时间、资金、系统性能上的损失。
什么是 IT 资产管理？
IT 资产主要指企业或组织所拥有的、能为业务带来价值的硬件、软件和信息资产。
作为 IT 管理和 IT 治理的重要内容，IT 资产管理（IT Asset Manager，ITAM）可帮助组织更有效提高 IT 资产利用率，避免不必要的资产采购，确保软件合规性，从而减少 IT 成本，降低 IT 风险，实现 IT 资产回报最大化。
IT 资产管理水平的高低直接关系 IT 应用的价值和 IT 服务的水平。然而，由于管理过程涉及技术、财务、采购等众多部门，不仅资产数据庞大、流程处理繁琐，需消耗大量人力和时间，还容易出现人为失误导致的数据错误。
随着数字化转型的不断深化，IT 基础架构愈发复杂，网络安全违规事件也随之增多，给企业 IT 资产管理带来更大挑战。
如今，许多企业已开始寻求结合了 RPA 和 AI 的 IT 资产管理解决方案。
RPA 执行冗余任务提高效率
实施 RPA 将降低 IT 资产管理所需的工作量和成本。
机器人可全天候高效工作，处理速度是人工的 8 倍以上，且几乎不会出错，有效避免人工操作所导致的纰漏。
灵活的扩展能力和“无侵入性”，使 RPA 可跨部门集成在多个应用系统上，将繁琐的流程自动化。一旦出现问题，机器人会立即报错，确保 IT 资产管理在各部门得到及时反馈。
RPA 是分析师的好助手，可替代他们执行冗余任务，减轻工作量，让分析师有更多精力做出更明智的决策，以降低购买 IT 资产的成本。
AI 让非结构化数据管理更有“数”
软件或硬件的资产申请，通常需要其他法律流程来处理批准、签名、合同谈判、许可证修改和澄清。而与这些流程相关的任务又包含电子邮件、语音邮件、聊天机器人中非结构化的数据或图像。此时，仅用 RPA 远远不够，还须借助 AI 进行非结构化数据管理。
RPA 可将非结构化的原始数据传给 AI，由 AI 处理这些数据并将结果发回 RPA。而后，RPA 再将结果链接到相应的 IT 资产执行流程。这样就能快速处理来自聊天机器人、电子邮件和语音邮件中的服务请求。
RPA+AI 使 IT 资产合规审计更准确
IT 资产审计可确保企业遵守软件许可协议和法规。为了确保合规性，企业应定期进行自我审计。但这往往需要大量的时间和资源。不少企业由于没有全面的 IT 资产管理，难以进行自我审计，只能依靠外部审计员提出的审计报告。
而结合了 RPA+AI 的 IT 资产管理，可最大限度地减少或消除企业自我审计过程中所需的手动冗余任务。如此一来，内部审计师就能将更多时间和精力专注于分析结果，有助于使他们成长为分析师，为企业提供更有价值的见解。
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