Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Công nghệ Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cho phép các doanh nghiệp cấu hình "bot" phần mềm mô phỏng hành động của con người khi tương tác với các hệ thống kỹ thuật số để thực hiện các quy trình kinh doanh. Các bot RPA này sử dụng giao diện người dùng (UI) - giống như con người - để thu thập dữ liệu, thao tác ứng dụng, diễn giải thông tin, kích hoạt phản hồi và giao tiếp với các hệ thống khác. Chúng xuất sắc trong việc thực hiện nhiều loại nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, về cơ bản hoạt động như một lực lượng lao động kỹ thuật số. Tự động hóa này giải phóng nhân viên khỏi các hoạt động trần tục như nhập dữ liệu, xử lý giao dịch hoặc xử lý các truy vấn dịch vụ khách hàng đơn giản, cho phép họ tập trung vào các trách nhiệm phức tạp và tạo thêm giá trị hơn. RPA là một thành phần quan trọng trong các chiến lược nhằm mục đích tăng hiệu quả hoạt động và giảm lỗi.

Tự động hóa quy trình bằng robot hoạt động như thế nào

RPA chủ yếu hoạt động bằng cách tương tác với các ứng dụng ở lớp trình bày, mô phỏng các cú nhấp chuột và thao tác gõ bàn phím của con người thông qua Giao diện người dùng đồ họa (GUI) hoặc bằng cách tận dụng Giao diện lập trình ứng dụng (API) khi có sẵn để tích hợp mạnh mẽ hơn. Các nhà phát triển định cấu hình bot để tuân theo quy trình công việc được xác định trước, là chuỗi các bước và quy tắc kinh doanh chỉ định cách bot tương tác với các ứng dụng cụ thể - chẳng hạn như bảng tính, cơ sở dữ liệu, ứng dụng web hoặc phần mềm lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP). Một lợi thế đáng kể của RPA là khả năng làm việc với các ứng dụng hiện có mà không cần tích hợp sâu vào các hệ thống phụ trợ hoặc thay đổi cơ sở hạ tầng CNTT cơ bản, giúp triển khai tương đối nhanh cho các quy trình mục tiêu. Các nền tảng RPA hàng đầu bao gồm các công cụ như UiPath và Automation Anywhere .

Tự động hóa quy trình bằng robot so với trí tuệ nhân tạo

Điều quan trọng là phải phân biệt RPA với Trí tuệ nhân tạo (AI) . Mặc dù cả hai công nghệ đều thúc đẩy tự động hóa, nhưng chức năng của chúng lại khác nhau đáng kể:

• RPA: Tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ có cấu trúc, dựa trên quy tắc bằng cách tuân theo các hướng dẫn rõ ràng. Các bot RPA thực hiện các quy trình chính xác như đã lập trình và không tự học hoặc thích nghi. Chúng rất tuyệt vời để tự động hóa các quy trình công việc có khối lượng lớn và có thể dự đoán được.
• AI: Bao gồm việc tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như học tập, lý luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và ra quyết định. Học máy (ML) , một tập hợp con của AI, cho phép các hệ thống học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng, hỗ trợ các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) .

Thông thường, RPA và AI được kết hợp để tạo ra "Tự động hóa thông minh" hoặc " Siêu tự động hóa ", trong đó các bot RPA xử lý việc thực thi quy trình và các thành phần AI cung cấp khả năng nhận thức. Ví dụ, một mô hình AI có thể phân tích cảm xúc của email và sau đó một bot RPA có thể định tuyến email đó dựa trên phân tích của AI.

Tự động hóa quy trình bằng robot so với Robot

Một sự khác biệt quan trọng khác là giữa RPA và Robot .

• RPA: Xử lý các bot phần mềm tự động hóa các tác vụ kỹ thuật số trong hệ thống máy tính. Không có thành phần vật lý; "robot" hoàn toàn dựa trên phần mềm.
• Robot: Bao gồm thiết kế, xây dựng và vận hành robot vật lý – máy móc tương tác với thế giới vật lý. Những robot này thường kết hợp AI và Computer Vision (CV) để nhận thức và điều hướng môi trường của chúng, thực hiện các nhiệm vụ trong các lĩnh vực như sản xuất hoặc hậu cần. Tìm hiểu thêm về việc tích hợp CV vào robot với Ultralytics YOLO11 .

Ứng dụng và trường hợp sử dụng

RPA được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau cho các nhiệm vụ có đặc điểm là khối lượng lớn, tính chất lặp đi lặp lại, logic dựa trên quy tắc và dễ xảy ra lỗi của con người. Các ứng dụng phổ biến bao gồm:

• Dịch vụ khách hàng: Tự động trả lời các truy vấn đơn giản, cập nhật hồ sơ khách hàng.
• Tài chính và Kế toán: Xử lý hóa đơn, tạo báo cáo, đối chiếu dữ liệu. Khám phá AI trong Tài chính .
• Nguồn nhân lực: Tuyển dụng nhân viên mới, quản lý dữ liệu bảng lương. Xem cách CV cải thiện quy trình làm việc của HR .
• Quản lý chuỗi cung ứng: Theo dõi lô hàng, quản lý mức tồn kho, xử lý đơn hàng. Đọc về việc định hình lại chuỗi cung ứng bằng AI .
• Chăm sóc sức khỏe: Đăng ký bệnh nhân, thanh toán, xử lý khiếu nại. Khám phá vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe .

Tự động hóa quy trình bằng robot trong AI và học máy

Mặc dù khác biệt, RPA đóng vai trò là công nghệ hỗ trợ có giá trị trong quy trình làm việc AI và ML, đặc biệt là trong lĩnh vực Hoạt động học máy (MLOps) :

• Tự động hóa chuẩn bị dữ liệu: Các bot RPA có thể tự động hóa việc thu thập và cấu trúc dữ liệu đào tạo cần thiết cho các mô hình ML. Ví dụ, một bot có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như PDF, hệ thống cũ hoặc trang web bằng các kỹ thuật như thu thập dữ liệu web hoặc tích hợp với các công cụ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) , sau đó định dạng nhất quán để đưa vào các nền tảng như Ultralytics HUB để đào tạo mô hình . Điều này làm giảm đáng kể nỗ lực thủ công trong việc thu thập dữ liệu và chú thích .
• Triển khai và giám sát mô hình tự động: RPA có thể tự động hóa các bước trong quy trình triển khai mô hình . Ví dụ, khi một mô hình như mô hình YOLO Ultralytics đạt được số liệu hiệu suất mong muốn, bot RPA có thể kích hoạt các tập lệnh triển khai hoặc cập nhật các tệp cấu hình. Tương tự như vậy, bot có thể giám sát bảng thông tin hoặc tệp nhật ký để cảnh báo liên quan đến việc giám sát mô hình (ví dụ: phát hiện dữ liệu trôi dạt hoặc suy giảm hiệu suất) và tự động khởi tạo các hành động được xác định trước như thông báo cho nhóm hoặc quay lại phiên bản trước đó, tuân theo các thông lệ tốt nhất để triển khai .

Bằng cách xử lý các phần lặp đi lặp lại theo quy tắc của quy trình AI/ML, RPA cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư tập trung vào các nhiệm vụ phân tích và mô hình hóa cốt lõi, đẩy nhanh toàn bộ vòng đời phát triển và vận hành.