Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

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

Tự động hóa quy trình bằng robot so với Robot

Điều cần thiết là phải phân biệt Tự động hóa Quy trình bằng Robot với lĩnh vực robot học . Tuy tên gọi tương tự nhau, nhưng ứng dụng của chúng về cơ bản lại khác nhau. RPA liên quan đến các "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 cần bất kỳ hình thức vật lý nào. Ngược lại, robot học tập trung vào việc thiết kế, chế tạo và vận hành robot vật lý - phần cứng tương tác với thế giới vật lý để thực hiện các nhiệm vụ như lắp ráp sản xuất hoặc hậu cần kho bãi.

Vai trò của RPA trong AI và Học máy

Mặc dù RPA tự thân không phải là một dạng Trí tuệ Nhân tạo (AI) , nhưng nó là một công nghệ bổ trợ mạnh mẽ, đặc biệt là trong các quy trình vận hành máy học (MLOps) và học sâu (DL) . RPA đảm nhiệm phần "thực hiện", còn AI đảm nhiệm phần "suy nghĩ". Sự kết hợp này, thường được gọi là Tự động hóa Thông minh (Intelligent Automation), cho phép tự động hóa quy trình từ đầu đến cuối. Theo phân tích thị trường của các công ty như Grand View Research , sự phối hợp giữa AI và RPA là một xu hướng đáng kể.

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

• Chuẩn bị dữ liệu tự động : Một điểm nghẽn 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 thu thập và chú thích dữ liệu rườm rà. Ví dụ: một bot có thể thực hiện trích xuất dữ liệu web để thu thập hình ảnh từ các trang web cụ thể, sử dụng công cụ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để trích xuất văn bản từ tài liệu, sau đó sắp xếp và định dạng dữ liệu này một cách có hệ thống để đưa vào nền tảng huấn luyện như Ultralytics HUB .
• Triển khai và Giám sát Mô hình Tinh gọn : RPA có thể tự động hóa các bước quan trọng trong quy trình triển khai mô hình . Sau khi mô hình YOLO của Ultralytics được huấn luyện và đạt được các chỉ số hiệu suất mục tiêu, 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 , bot có thể định kỳ kiểm tra bảng thông tin hiệu suất để tìm dấu hiệu của các vấn đề như trôi dữ liệu hoặc giảm độ chính xác , sau đó gửi thông báo hoặc thậm chí khởi tạo quá trình khôi phục về phiên bản mô hình ổn định, phù hợp với các phương pháp hay nhất về triển khai AI .

Ứng dụng trong thế giới thực

Ngoài hệ thống ML, RPA được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để thúc đẩy hiệu quả vận hành. Các nhà cung cấp RPA hàng đầu như UiPath và Automation Anywhere đã triển khai tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

• Tài chính và Ngân hàng : Tự động hóa quy trình xử lý hóa đơn, kiểm tra tín dụng và báo cáo tuân thủ. Báo cáo của Deloitte nêu bật tác động chuyển đổi của nó trong lĩnh vực tài chính.
• Chăm sóc sức khỏe : Quản lý lịch hẹn của bệnh nhân, xử lý yêu cầu bảo hiểm và cập nhật hồ sơ sức khỏe điện tử, như đã thấy trong nhiều sáng kiến về AI trong chăm sóc sức khỏe .
• Dịch vụ Khách hàng : Tự động hóa phản hồi các câu hỏi thường gặp, cập nhật hồ sơ khách hàng trong hệ thống CRM và chuyển các vấn đề phức tạp đến nhân viên. Nghiên cứu của Gartner thường đề cập đến vai trò ngày càng mở rộng của RPA trong trải nghiệm khách hàng.
• Nguồn nhân lực : Tinh giản quy trình tuyển dụng nhân viên, quản lý bảng lương và xử lý 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 hậu cần .

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 phục hồi 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 .