Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là một công nghệ sử dụng robot phần mềm, hay "bot", để tự động hóa các tác vụ kỹ thuật số lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, vốn thường được thực hiện bởi con người. Các bot này tương tác với các ứng dụng và hệ thống thông qua giao diện người dùng, giống như một người thực hiện một chuỗi lệnh. RPA chủ yếu được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc và các quy trình tất định, chẳng hạn như nhập dữ liệu, xử lý giao dịch và tạo báo cáo. Tự động hóa này làm tăng hiệu quả, giảm lỗi và giải phóng người lao động cho các hoạt động phức tạp, mang lại giá trị gia tăng cao hơn, tạo thành một thành phần quan trọng của tự động hóa quy trình kinh doanh hiện đại.

So sánh Tự động hóa quy trình bằng robot với Robotics

Điều cần thiết là phân biệt Robotic Process Automation (RPA) với lĩnh vực robotics (ngành robot). Mặc dù tên gọi tương tự nhau, nhưng các ứng dụng của chúng về cơ bản là khác nhau. RPA liên quan đến "bot" phần mềm hoạt động hoàn toàn trong môi trường kỹ thuật số, tự động hóa các tác vụ trên máy tính và máy chủ mà không có bất kỳ hình thức vật lý nào. Ngược lại, robotics liên quan đến thiết kế, xây dựng và vận hành robot vật lý—phần cứng tương tác với thế giới vật chất để thực hiện các tác vụ như lắp ráp sản xuất hoặc logistics kho hàng.

Vai trò của RPA trong AI và Học máy

Mặc dù bản thân RPA không phải là một hình thức của Trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng nó là một công nghệ bổ trợ mạnh mẽ, đặc biệt là trong Machine Learning Operations (MLOps) và Deep Learning (DL). RPA xử lý phần "thực hiện", trong khi AI cung cấp phần "tư duy". Sự kết hợp này, thường được gọi là Tự động hóa thông minh (Intelligent Automation), cho phép tự động hóa quy trình đầu cuối. Sự kết hợp giữa AI và RPA là một xu hướng quan trọng, theo phân tích thị trường của các công ty như Grand View Research.

Hai ví dụ chính về cách RPA hỗ trợ AI và ML bao gồm:

• Chuẩn bị dữ liệu tự động: Một trở ngại đáng kể trong nhiều dự án thị giác máy tính là việc chuẩn bị dữ liệu huấn luyện. Một bot RPA có thể được lập trình để tự động hóa các bước tẻ nhạt của việc thu thập và gán nhãn dữ liệu. Ví dụ: một bot có thể thực hiện web scraping để thu thập hình ảnh từ các trang web được chỉ định, sử dụng các công cụ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để trích xuất văn bản từ tài liệu, và sau đó систематично sắp xếp và định dạng dữ liệu này để đưa vào một nền tảng huấn luyện như Ultralytics HUB.
• Triển khai và Giám sát Mô hình Hợp lý hóa: RPA có thể tự động hóa các bước quan trọng trong quy trình triển khai mô hình. Sau khi một mô hình Ultralytics YOLO được huấn luyện và đạt được các chỉ số hiệu suất mục tiêu, một bot RPA có thể tự động kích hoạt các tập lệnh triển khai, cập nhật tệp cấu hình hoặc di chuyển mô hình sang môi trường sản xuất. Để giám sát mô hình, một bot có thể định kỳ kiểm tra bảng điều khiển hiệu suất để tìm các dấu hiệu của sự cố như trôi dữ liệu hoặc giảm độ chính xác, sau đó gửi thông báo hoặc thậm chí bắt đầu khôi phục về phiên bản mô hình ổn định, phù hợp với các phương pháp hay nhất để triển khai AI.

Các Ứng dụng Thực tế

Ngoài quy trình ML, RPA được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để thúc đẩy hiệu quả hoạt động. Các nhà cung cấp RPA hàng đầu như UiPath và Automation Anywhere đã cho phép tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

• Tài chính và Ngân hàng: Tự động hóa xử lý hóa đơn, kiểm tra tín dụng và báo cáo tuân thủ. Một báo cáo của Deloitte nêu bật tác động chuyển đổi của nó trong lĩnh vực tài chính.
• Y tế: Quản lý lịch hẹn của bệnh nhân, xử lý yêu cầu bảo hiểm và cập nhật hồ sơ sức khỏe điện tử, như được thấy trong các sáng kiến ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế khác nhau.
• Dịch vụ khách hàng: Tự động hóa các phản hồi cho các truy vấn phổ biến, cập nhật hồ sơ khách hàng trong hệ thống CRM và chuyển các vấn đề phức tạp hơn cho nhân viên hỗ trợ. Nghiên cứu của Gartner thường đề cập đến vai trò ngày càng mở rộng của RPA trong trải nghiệm khách hàng.
• Nguồn nhân lực: Đơn giản hóa quy trình giới thiệu nhân viên mới, quản lý bảng lương và xử lý các yêu cầu nghỉ phép.
• Chuỗi cung ứng: Tự động hóa quản lý hàng tồn kho, xử lý đơn đặt hàng và theo dõi lô hàng, đây là những thành phần cốt lõi của AI trong logistics.

Tương lai của RPA

Tương lai của RPA nằm ở sự tích hợp sâu hơn của nó với các khả năng AI tiên tiến hơn, một khái niệm được gọi là siêu tự động hóa . Phương pháp tiếp cận do doanh nghiệp thúc đẩy này nhằm mục đích nhanh chóng xác định và tự động hóa càng nhiều quy trình càng tốt. Theo tài liệu của các tổ chức như Viện Tự động hóa quy trình bằng robot và Trí tuệ nhân tạo (IRPAAI) , sự phát triển này sẽ cho phép các bot xử lý các tác vụ phức tạp hơn liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc và ra quyết định. Bất chấp những lợi ích của nó, việc triển khai thành công đòi hỏi phải vượt qua những thách thức như quản lý các ngoại lệ quy trình và đảm bảo khả năng mở rộng, như đã lưu ý trong các ấn phẩm như Forbes. Xu hướng hướng tới tự động hóa quy trình thông minh này làm mờ ranh giới giữa thực thi tác vụ đơn giản và công việc nhận thức, trao quyền cho các tổ chức xây dựng các hoạt động linh hoạt và kiên cường hơn, một mục tiêu chính trong các lĩnh vực từ AI trong bán lẻ đến AI trong ô tô . Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một quy trình làm việc tự động liền mạch, từ thu thập dữ liệu đến hành động thông minh, đây là trọng tâm trong tầm nhìn của AI tác nhân .