RPA dan AI: Perbezaan dan Kepentingannya

Robotic Process Automation (RPA) telah wujud selama bertahun-tahun. Ia direka untuk mengautomasikan tugasan berulang yang berasaskan peraturan — seperti memproses invois, memindahkan data antara sistem, atau mengemas kini rekod dalam CRM.

Namun, apabila alat automasi semakin canggih, perbezaan antara RPA dan kecerdasan buatan semakin kabur. Ramai pasukan kini bertanya soalan yang sama:

Adakah RPA sejenis AI? Adakah ia menggunakan AI? Dan bagaimana ia berbanding dengan agen AI yang kini banyak dibina dalam sistem mereka?

Orang sering membandingkan RPA dan AI — seolah-olah perlu memilih salah satu. Sebenarnya, kedua-duanya menyelesaikan masalah berbeza dan sering berfungsi lebih baik bersama, terutamanya dalam automasi perusahaan.

Apa itu robotic process automation (RPA)?

Robotic Process Automation (RPA) ialah perisian yang mengautomasikan tugasan berulang berasaskan peraturan dengan berinteraksi dengan sistem digital seperti manusia — mengklik, menaip, menyalin, dan mencetuskan tindakan merentasi aplikasi.

Kebanyakan bot RPA direka untuk mengikut arahan yang tetap. Ia tidak menganalisis data atau membuat keputusan — hanya melaksanakan proses yang sama berulang kali dengan pantas dan tepat.

Kerana ia beroperasi di peringkat antara muka pengguna, bot RPA boleh berfungsi merentasi alat yang tiada API atau integrasi. Sebab itu ia sering digunakan dalam sistem lama atau aliran kerja perusahaan di mana tugasan berstruktur perlu diautomasikan tanpa membina semula semuanya dari awal.

Bagaimana AI dan RPA berbeza?

RPA dan AI kedua-duanya teknologi automasi, tetapi berfungsi dengan cara yang sangat berbeza. RPA dibina untuk mengikut arahan. AI pula dibina untuk mentafsir, meramal, dan menyesuaikan diri. Walaupun sering digabungkan dalam strategi automasi perusahaan, penting untuk memahami apa yang sebenarnya dilakukan oleh setiap satu — dan di mana had keupayaan mereka.

Adakah RPA sejenis AI?

Tidak — RPA bukan sejenis kecerdasan buatan.

RPA mengautomasikan tugasan dengan meniru tindakan manusia di peringkat antara muka pengguna. Ia mengklik, menaip, menyalin, dan memindahkan data — tepat seperti yang diarahkan. Tiada pembelajaran, tiada penaakulan, dan tiada fleksibiliti selain apa yang telah ditetapkan.

Sebaliknya, AI beroperasi berdasarkan data dan kebarangkalian. Ia mengenal pasti corak, membuat tafsiran, dan membuat keputusan dalam persekitaran yang dinamik.

RPA melaksanakan arahan. AI menghasilkan output berdasarkan konteks.

Kekeliruan sering timbul kerana kedua-dua teknologi ini mengurangkan kerja manual. Tetapi automasi tidak sama dengan kecerdasan.

Adakah RPA menggunakan AI?

Sistem RPA tradisional adalah berasaskan peraturan dan deterministik. Ia memerlukan input berstruktur dan aliran kerja tetap. Namun, RPA boleh dipertingkatkan dengan komponen AI untuk mengendalikan data tidak berstruktur, bahasa, dan variasi.

• AI mentafsir input mentah (cth. dokumen, emel, mesej)
• RPA bertindak pada output berstruktur (cth. kemasukan data, penghalaan tugasan)

Gabungan ini biasa digunakan dalam chatbot pintar — terutamanya yang mengendalikan permintaan sokongan atau pertanyaan dalaman. Jika anda membina sesuatu seperti chatbot FAQ berkuasa AI, AI mengendalikan tafsiran soalan, dan RPA boleh digunakan untuk mendapatkan atau mengemas kini data berkaitan dalam sistem belakang tabir.

Perbezaan utama antara RPA dan AI

Walaupun RPA dan AI sering digunakan bersama, asas teknikal dan peranan operasi mereka sangat berbeza. RPA direka untuk mengikut arahan tepat. AI pula dibina untuk mengendalikan kerumitan, ketidakpastian, dan perubahan.

Jika anda sedang memutuskan di mana untuk menggunakan setiap satu, perbandingan ini menyerlahkan perbezaan utama mereka dari segi input, logik, kebolehsuaian, dan banyak lagi:

Perbezaan ini penting. RPA boleh dipercayai dalam persekitaran di mana proses tidak berubah. AI menjadi perlu apabila input tidak dapat dijangka atau tugasan memerlukan tafsiran. Dalam kebanyakan sistem moden, kekuatan sebenar datang daripada penggunaan kedua-duanya — setiap satu melakukan apa yang terbaik.

Kelebihan Utama RPA

Nilai RPA bukan kerana ia pintar, tetapi kerana ia tepat. Dalam sistem di mana logik tetap, antara muka tidak teratur, dan skala penting, RPA membawa konsistensi tanpa gangguan.

Ia menyediakan lapisan pelaksanaan yang kebanyakan perisian perusahaan tidak ada: satu yang berfungsi merentasi alat tanpa perlu mengubahnya.

Berfungsi tanpa API atau infrastruktur

RPA tidak memerlukan integrasi berstruktur. Ia berinteraksi terus dengan antara muka pengguna — meniru klik, input, dan navigasi seperti operator manusia. Ini menjadikannya sesuai dalam persekitaran di mana API tidak wujud, sokongan vendor terhad, atau alat tidak direka untuk beroperasi bersama.

Inilah salah satu sebab ia masih digunakan dalam platform chatbot AI di mana akses belakang tabir terhad, dan bot perlu mengautomasikan aliran kerja merentasi alat yang tidak saling berhubung secara semula jadi.

Memberi kawalan kepada pasukan operasi

Tidak seperti kebanyakan pendekatan automasi yang dikendalikan sepenuhnya oleh pasukan kejuruteraan, RPA biasanya dikonfigurasi oleh pasukan operasi. Mereka inilah yang menentukan, menjalankan, dan mengemas kini aliran kerja setiap hari — bermakna logik lebih dekat dengan mereka yang paling memahaminya.

Pendekatan yang dipacu pasukan ini sesuai dengan strategi pengurusan projek AI yang lebih luas, di mana pihak berkepentingan bukan teknikal memerlukan lebih autonomi dalam membuat keputusan alat dan kemas kini automasi.

Menjamin ketepatan pada skala besar

Sebaik sahaja digunakan, RPA mengikut arahan dengan tepat. Tiada improvisasi, tiada jalan pintas, dan tiada variasi antara pengguna. Setiap tugasan dilaksanakan dengan cara yang sama, setiap kali.

Ketepatan sebegini penting dalam fungsi seperti kewangan, pematuhan, dan pelaporan — bidang di mana walaupun sedikit penyimpangan boleh membawa risiko. Ia adalah komponen asas dalam strategi automasi proses perniagaan yang mengutamakan kebolehulangan berbanding kebolehsuaian.

Melaksanakan tugasan seiring dengan AI

RPA bukanlah pintar, tetapi ia boleh dipercayai — sebab itulah ia sesuai digabungkan dengan sistem AI. Model boleh mengklasifikasikan, menjana, atau membuat inferens. RPA kemudian boleh melaksanakan tindakan yang dihasilkan.

Corak ini semakin banyak digunakan dalam sistem yang dibina dengan agen AI khusus, di mana LLM mengendalikan logik dan pembuatan keputusan dan RPA melaksanakan kemas kini belakang tabir dan pencetus di peringkat sistem.

Apa yang boleh diautomasikan oleh RPA

RPA dibina untuk melaksanakan tugasan digital yang jelas — dan dalam konteks yang sesuai, ia secara senyap menghapuskan berjam-jam kerja manual setiap minggu. Kekuatan utamanya adalah konsistensi. Setelah aliran kerja ditetapkan, ia akan berjalan dengan cara yang sama setiap kali, tanpa ralat, keletihan, atau keraguan.

Ia paling berkesan apabila digunakan untuk menyokong operasi harian perniagaan — merentasi sistem yang tidak saling berhubung, atau dalam aliran kerja yang terlalu membosankan untuk dikendalikan manusia dalam jangka panjang.

Pemindahan data antara sistem

RPA biasanya digunakan untuk memindahkan data berstruktur antara alat yang tidak saling berhubung — terutamanya apabila alat-alat tersebut tidak boleh berkomunikasi secara asli. Ia boleh mengekstrak penyerahan borang, memindahkan rekod antara papan pemuka, atau mengemas kini hamparan dalaman berdasarkan log eksport.

Inilah jenis aliran kerja yang sering dikendalikan di belakang tabir dalam rangka kerja ejen LLM, di mana model menentukan apa yang perlu dikemas kini, dan RPA menguruskan pemindahan data.

Tugas pentadbiran berulang

Proses seperti penjanaan invois, pencatatan dokumen, pemprosesan bayaran balik, dan penyelarasan status sering diuruskan dengan bot yang mengikuti logik langkah demi langkah. Ini adalah tugas berasaskan peraturan dan volum tinggi yang berjalan di latar belakang setiap perniagaan.

Banyak daripada ini termasuk dalam inisiatif BPA yang lebih luas — di mana RPA digunakan bukan untuk menggantikan sistem, tetapi untuk memastikan konsistensi di antara mereka.

Pelaksanaan aliran kerja berasaskan pencetus

RPA boleh dicetuskan secara automatik apabila peristiwa tertentu berlaku — seperti borang dihantar, webhook diaktifkan, atau arahan diberikan dalam saluran pasukan. Aliran ini mengurangkan keperluan penyelarasan manual antara alat.

Model ini sering digunakan bersama alat ChatOps dalaman, di mana bot memulakan aliran berdasarkan arahan ringkas, tanpa memerlukan penglibatan jurutera.

Penyelarasan belakang tabir dalam aliran sokongan

Dalam persekitaran sokongan pelanggan, RPA memastikan kemas kini yang dibuat dalam satu sistem turut dipaparkan di tempat lain — seperti penyelarasan status tiket, pencatatan sebab eskalasi, atau pengagihan permintaan antara pasukan.

Penyelarasan ini sangat biasa dalam tetapan automasi aliran kerja, di mana kecerdasan mengendalikan pertanyaan, dan RPA menguruskan tindakan susulan.

Tindakan susulan dalam interaksi chatbot pelanggan

Apabila pengguna menempah janji temu, mengemas kini permintaan, atau menerima pengesahan transaksi melalui chatbot, RPA selalunya menjadi lapisan yang melaksanakan tindakan tersebut. Ia melakukan kemas kini sebenar, menyelaraskan sistem belakang tabir, dan mengesahkan interaksi — semuanya secara tidak kelihatan.

Corak ini sering ditemui dalam pelaksanaan hadapan seperti chatbot WordPress atau pembantu berasaskan Telegram.

Kedudukan RPA dalam Gambaran Besar Agenik

RPA direka untuk tugas berulang dan berstruktur. Namun, dalam dunia di mana pelanggan mengharapkan respons pantas dan pasukan dalaman bergantung pada pelbagai alat, automasi perlu bergerak lebih jauh.

Di sinilah AI memainkan peranan. Dengan menggabungkan aliran berasaskan peraturan bersama pemahaman bahasa semula jadi dan logik API, anda boleh melangkaui RPA tradisional dan mula membangunkan pembantu yang boleh menyesuaikan diri, bertindak balas, dan mengambil tindakan.

Platform seperti Botpress membolehkan perubahan ini dengan menyediakan kaedah untuk mencetuskan tindakan, membuat pertanyaan data, dan mengautomasikan aliran kerja sebenar — semuanya melalui chat.

Anda boleh membina bot yang:

• Membaca permintaan pengguna di Telegram
• Menyemak status dalam sistem belakang tabir anda
• Mengemas kini rekod atau memulakan aliran kerja belakang tabir — sama seperti RPA
• Dan memberi respons secara masa nyata, dipacu oleh AI

Ia melakukan semua yang RPA lakukan — tetapi lebih bijak dan berorientasikan pengguna.

Mula membina hari ini — ia percuma.

Soalan Lazim

1. Bagaimana saya menentukan sama ada perlu menggunakan RPA, AI, atau kedua-duanya dalam projek automasi saya?

Anda patut gunakan RPA (Automasi Proses Robotik) apabila tugas itu berulang dan melibatkan input berstruktur, seperti menyalin data antara sistem. Gunakan AI apabila tugas memerlukan pembuatan keputusan atau bekerja dengan data tidak berstruktur. Untuk hasil terbaik, gabungkan kedua-duanya: biarkan AI mentafsir data dan RPA melaksanakannya.

2. Industri manakah yang paling mendapat manfaat daripada gabungan RPA dan AI?

Industri seperti kewangan, insurans, penjagaan kesihatan, dan sokongan pelanggan paling banyak mendapat manfaat daripada gabungan RPA dan AI kerana mereka mengendalikan jumlah dokumen dan aliran kerja berulang yang besar. Contohnya, AI boleh mengekstrak data daripada borang, dan RPA boleh memasukkan data itu ke dalam sistem lama secara automatik.

3. Apakah cara terbaik untuk mengintegrasikan RPA ke dalam timbunan teknologi sedia ada tanpa mengganggunya?

Cara terbaik untuk mengintegrasikan RPA ke dalam timbunan teknologi anda ialah bermula dengan satu kes penggunaan yang tidak kritikal dan gunakan alat RPA yang berinteraksi melalui antara muka pengguna (UI), meniru tindakan manusia tanpa memerlukan perubahan API yang mendalam. Libatkan pasukan IT dan keselamatan dari awal untuk memastikan keserasian, terutamanya dengan sistem lama atau sensitif.

4. Adakah saya memerlukan pembangun untuk melaksanakan RPA?

Anda tidak semestinya memerlukan pembangun untuk melaksanakan RPA. Kebanyakan platform RPA utama seperti UiPath atau Power Automate menawarkan antara muka kod rendah yang membolehkan penganalisis perniagaan atau kakitangan operasi mencipta bot. Pembangun hanya diperlukan untuk kes penggunaan lanjutan yang melibatkan skrip tersuai atau integrasi kompleks.

5. Sejauh mana keselamatan RPA apabila mengendalikan data pelanggan sensitif?

RPA adalah selamat jika dilaksanakan dengan langkah perlindungan yang betul, seperti penyimpanan kelayakan yang disulitkan dan pencatatan audit yang selamat. Oleh kerana bot beroperasi seperti pengguna manusia, adalah penting untuk menerapkan dasar keselamatan yang sama atau lebih ketat, terutamanya apabila memproses maklumat pengenalan peribadi (PII) atau rekod kewangan.