Chúng ta cần phân biệt rõ sự khác nhau giữa RPA (Robotic Process Automation) và AI (Artificial Intelligence), Cũng như cần biết lợi ích của việc kết hợp RPA và AI như thế nào đối với từng hệ thống nhất định. Tui tổng hợp một số khác biệt giữa RPA và AI dưới đây, cũng như các trường hợp kết hợp giữa RPA và AI:
| Tiêu chí | RPA (Robotic Process Automation) | AI (Artificial Intelligence) |
| Mục tiêu | Tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc có sẵn. | Mô phỏng trí tuệ con người, học hỏi từ dữ liệu để đưa ra quyết định. |
| Cách hoạt động | Làm theo quy trình đã lập trình sẵn, không có khả năng tự học. | Phân tích dữ liệu, tự học hỏi và cải thiện theo thời gian. |
| Dữ liệu xử lý | Dữ liệu có cấu trúc, cố định (VD: bảng Excel, form nhập liệu). | Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản, âm thanh). |
| Mức độ linh hoạt | Cứng nhắc, chỉ làm theo hướng dẫn đã lập trình. | Linh hoạt, có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới. |
| Ứng dụng | Xử lý hóa đơn, nhập dữ liệu, kiểm tra thông tin khách hàng. | Nhận diện khuôn mặt, phân tích dữ liệu, chatbot, dự đoán xu hướng. |
Ví dụ 1: Xử lý hóa đơn
| RPA (Robotic Process Automation) | AI (Artificial Intelligence) |
| Một bot RPA có thể tự động trích xuất dữ liệu từ hóa đơn PDF và nhập vào hệ thống kế toán. Tuy nhiên, nếu hóa đơn có định dạng khác hoặc có lỗi, bot sẽ không thể xử lý và yêu cầu con người can thiệp. | AI có thể sử dụng công nghệ nhận diện ký tự (OCR) để đọc hóa đơn, tự học cách xử lý các định dạng mới, thậm chí phát hiện lỗi hoặc gian lận. |
Ví dụ 2: Hỗ trợ khách hàng
| RPA (Robotic Process Automation) | AI (Artificial Intelligence) |
| Một chatbot RPA có thể phản hồi khách hàng theo kịch bản có sẵn, ví dụ như cung cấp thông tin về giờ làm việc hoặc trạng thái đơn hàng. | Một chatbot AI (như ChatGPT) có thể hiểu ngữ cảnh, học từ các cuộc hội thoại trước đó và đưa ra phản hồi linh hoạt hơn. |
Ví dụ 3: Tuyển dụng nhân sự
| RPA (Robotic Process Automation) | AI (Artificial Intelligence) |
| Bot có thể tự động lọc hồ sơ ứng viên dựa trên tiêu chí cố định như số năm kinh nghiệm hoặc bằng cấp. | AI có thể phân tích hồ sơ ứng viên, đánh giá tiềm năng dựa trên kỹ năng mềm, thậm chí dự đoán mức độ phù hợp của ứng viên với công ty. |
Khi kết hợp RPA (Robotic Process Automation) và AI (Artificial Intelligence), doanh nghiệp có thể tạo ra một hệ thống tự động hóa mạnh mẽ hơn, có khả năng xử lý cả tác vụ đơn giản và phức tạp. Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích quan trọng như sau:
1. Tự động hóa từ đầu đến cuối
- RPA: Chuyên thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại theo quy tắc cố định, như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn, và quản lý tài liệu.
- AI: Có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, học hỏi từ dữ liệu, phân tích thông tin và đưa ra quyết định thông minh.
- Khi kết hợp: AI giúp RPA mở rộng phạm vi hoạt động, cho phép xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và thực hiện những nhiệm vụ yêu cầu suy luận thay vì chỉ làm theo quy tắc cứng nhắc.
2. Xử lý tác vụ phức tạp và cải thiện khả năng ra quyết định
- RPA có thể thực hiện các công việc dựa trên quy tắc, nhưng nếu gặp ngoại lệ, hệ thống thường cần sự can thiệp của con người.
- AI có thể phân tích các tình huống phức tạp, nhận diện mô hình trong dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên học máy (Machine Learning).
- Ví dụ: Một chatbot AI có thể phân loại và phản hồi email khách hàng, trong khi RPA tự động cập nhật trạng thái yêu cầu vào hệ thống CRM mà không cần sự tham gia của nhân viên.
3. Tăng cường khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc
- RPA hoạt động tốt với dữ liệu có cấu trúc, như bảng tính Excel hoặc cơ sở dữ liệu.
- AI có thể phân tích dữ liệu phi cấu trúc như email, tài liệu PDF, hình ảnh, giọng nói và video.
- Ví dụ: AI có thể quét và trích xuất thông tin từ hóa đơn hoặc hợp đồng PDF, sau đó RPA sử dụng dữ liệu đó để nhập vào hệ thống kế toán.
4. Cải thiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng
- Hệ thống RPA truyền thống yêu cầu cập nhật quy tắc khi có thay đổi trong quy trình.
- AI có thể tự học từ dữ liệu mới và điều chỉnh hành vi mà không cần lập trình lại.
- Ví dụ: Một hệ thống kiểm duyệt nội dung có thể sử dụng AI để phân tích ngôn ngữ trong các bình luận và sau đó dùng RPA để tự động xóa nội dung không phù hợp hoặc gửi cảnh báo.
5. Nâng cao trải nghiệm khách hàng
- AI có thể hiểu ngữ cảnh và cung cấp phản hồi thông minh thông qua chatbot hoặc trợ lý ảo.
- RPA có thể tự động hóa quy trình xử lý yêu cầu, giúp khách hàng nhận được phản hồi nhanh hơn.
- Ví dụ: Một chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi về sản phẩm, sau đó kích hoạt RPA để gửi email xác nhận hoặc xử lý đơn hàng.
6. Tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu suất
- RPA giúp giảm thiểu công việc thủ công, giảm sai sót và tăng tốc độ xử lý.
- AI giúp phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình, phát hiện điểm yếu và đề xuất cải tiến.
- Khi kết hợp: Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí nhân sự, giảm lỗi và nâng cao hiệu suất làm việc.
7. Ứng dụng thực tế khi kết hợp RPA và AI
- Ngân hàng: RPA xử lý giao dịch tài chính, AI phát hiện gian lận.
- Chăm sóc khách hàng: Chatbot AI trả lời khách hàng, RPA cập nhật thông tin vào CRM.
- Chuỗi cung ứng: AI dự đoán nhu cầu, RPA tự động đặt hàng bổ sung.
Kết luận:
- RPA giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, không cần tư duy.
- AI giúp hệ thống có khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định thông minh hơn.
- Khi kết hợp giữa RPA và AI giúp doanh nghiệp không chỉ tự động hóa các tác vụ đơn giản mà còn có thể xử lý những công việc đòi hỏi tư duy, phân tích và ra quyết định. Điều này tạo ra một hệ thống tự động hóa thông minh, linh hoạt và tối ưu hơn, giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về “Các hệ thống hỗ trợ tự động hóa quy trình bằng Robot”, Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
