Intelligent Process Automation (IPA) คืออะไร?

ลดความพยายามด้วยตนเองในระดับขนาดใหญ่

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมมักต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด ทีมงานยังคงต้องใช้เวลาในการตรวจสอบข้อยกเว้น แก้ไขปัญหาข้อมูลไม่ตรงกัน และจัดการงานที่อยู่นอกเหนือสคริปต์

IPA ช่วยลดการกำกับดูแลดังกล่าว โดยสามารถ ตีความคำขอตามกฎธุรกิจ และดำเนินการได้โดยไม่ต้องให้มนุษย์เข้ามาแทรกแซงในทุกขั้นตอน

บริษัทบางแห่งทำงานร่วมกับ เอเจนซี่ด้าน AI เพื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ พันธมิตรเหล่านี้มุ่งเน้นที่การทำให้แน่ใจว่าระบบมีเสถียรภาพ มีประสิทธิภาพ และเหมาะสมกับการดำเนินงานทางธุรกิจจริง

ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงอินพุตและบริบท

บอตแบบดั้งเดิมต้องอาศัยการจัดรูปแบบที่สอดคล้องกัน การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย เช่น การพิมพ์ผิดหรือเค้าโครงเอกสารใหม่ อาจทำให้กระบวนการล้มเหลวได้

IPA สามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงได้ โดยจะอ่านอินพุต เข้าใจเจตนา และตอบสนอง แม้ว่าโครงสร้างจะไม่เหมาะสมก็ตาม ทำให้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นในการใช้งานประจำวัน ซึ่งคำขอต่างๆ อาจไม่เป็นไปตามรูปแบบเดิมเสมอไป

เพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงาน

ระบบอัตโนมัติตามกฎมักจะล้มเหลวหากไม่มีบริบท ยากที่จะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น เกิดขึ้นที่ไหน หรืออะไรเป็นตัวกระตุ้นให้เกิดความล้มเหลว

เรื่องนี้กลายเป็นปัญหาใหญ่ใน ระบบที่มีหลายเอเจนต์ ซึ่งเอเจนต์ต่าง ๆ ทำงานแบบคู่ขนานหรือเป็นลำดับ หากไม่มีการมองเห็น ก็ยากที่จะติดตามการโต้ตอบหรือรักษาประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ระหว่างเอเจนต์

IPA ช่วยปรับปรุงการสังเกตโดยการบันทึกแต่ละขั้นตอนในกระบวนการ ระดับรายละเอียดนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อ ต้องประเมินระบบหลายตัวแทน ช่วยให้ทีมแยกปัญหาและปรับปรุงวิธีการทำงานร่วมกันของตัวแทน

ขั้นตอนที่ 1: เหตุการณ์ทริกเกอร์จะเริ่มกระบวนการ

ลูกค้ากรอกแบบฟอร์มคำขอส่งคืนสินค้าหรือส่งข้อความขอส่งคืนสินค้า ข้อความดังกล่าวจะเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์การส่งคืนสินค้า

ตัวแทนจะไปรับทันที โดยไม่ต้องรอการคัดแยกผู้ป่วยด้วยตนเอง

ขั้นตอนที่ 2: ตัวแทน AI วิเคราะห์ข้อมูล

ตัวแทนจะสแกนข้อความหรือแบบฟอร์มเพื่อดึงข้อมูลสำคัญ เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อ ชื่อสินค้า เหตุผลในการส่งคืน และรหัสลูกค้า

สำหรับข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง จะใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs ) เพื่อตีความเจตนาและระบุลำดับที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: ตัวแทน AI ตัดสินใจขั้นตอนต่อไป

โดยใช้กฎเกณฑ์ทางธุรกิจและนโยบายการคืนสินค้า ตัวแทนจะตรวจสอบว่าสินค้านั้นมีคุณสมบัติสำหรับการคืนสินค้าหรือไม่ และประเภทการคืนสินค้านั้นเป็นอย่างไร เช่น การคืนเงินหรือเครดิตของร้านค้า

จัดการการตัดสินใจทันที จำลองสิ่งที่ตัวแทนฝ่ายสนับสนุนมักจะทำ

ขั้นตอนที่ 4: ตัวแทน AI ดำเนินการข้ามระบบ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ตัวแทนจะ:

• อัพเดทสถานะการสั่งซื้อ
• สร้างป้ายส่งคืน
• ส่งคำแนะนำให้กับลูกค้า
• แจ้งคลังสินค้า

ทุกสิ่งทุกอย่างดำเนินการภายในระบบที่เชื่อมต่อกันโดยไม่มีการส่งต่อระหว่างทีม

ขั้นตอนที่ 5: ตัวแทน AI บันทึกผลลัพธ์

การบันทึกขั้นตอนต่างๆ จะถูกบันทึกไว้ตั้งแต่คำขอเริ่มต้นจนถึงการตอบสนองขั้นสุดท้าย บันทึกเหล่านี้จะไหลเข้าสู่แดชบอร์ดและระบบแจ้งเตือน ทำให้สามารถติดตามกระบวนการได้

หากจำเป็นต้องตรวจสอบกรณีด้วยตนเอง จะมีการส่งต่อพร้อมบริบทครบถ้วนเพื่อการติดตามผล

การประมวลผลเอกสารและแบบฟอร์มที่ไม่มีโครงสร้าง

บอทตามกฎจะพังอย่างรวดเร็วเมื่อต้องจัดการกับอินพุตที่ยุ่งเหยิง เอกสารทางธุรกิจจำนวนมาก เช่น ใบแจ้งหนี้ ใบเรียกร้อง สัญญา หรือแพ็กเก็ตการออนบอร์ดดิ้ง มีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้างที่ไม่เป็นไปตามรูปแบบที่สอดคล้องกัน

ตัวแทน IPA จัดการสิ่งนี้โดยใช้การจดจำอักขระด้วยแสง (OCR) และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP):

• ดึงยอดรวมจากใบเสร็จ
• การแยกวิเคราะห์ข้อกำหนดสัญญา
• ยืนยันตัวตนจากแบบฟอร์มที่สแกน

เมื่อแปลความข้อมูลแล้ว ระบบจะสามารถดำเนินการกับข้อมูลนั้นได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยควบคุม การดำเนินการดังกล่าวจะปลดล็อกเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรภายในเครื่องมือต่างๆ เช่น แชทบ็อตด้านทรัพยากรบุคคล ที่จัดการแบบฟอร์มของพนักงาน หรือ แชทบ็อตฝ่ายบริการลูกค้า ที่รับคำขอรับการสนับสนุนตามเอกสาร

การสร้างระบบเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนอัตโนมัติทั่วทั้งระบบ

กระบวนการต่างๆ เช่น การรับเข้าระบบหรือการจัดการการส่งคืนไม่ได้เกิดขึ้นในระบบเดียว โดยทั่วไปกระบวนการเหล่านี้จะครอบคลุมถึง CRM ฐานข้อมูลภายใน แพลตฟอร์มการจัดกำหนดการ และเครื่องมือแจ้งเตือน แต่ละส่วนประกอบจะเพิ่มชั้นของความสัมพันธ์ของตัวเอง

ตัวแทน IPA จัดการการไหลแบบทีละขั้นตอน พวกเขาจะประเมินอินพุต ตัดสินใจโดยอิงตามบริบท และดำเนินการภายในระบบที่เชื่อมต่อ

ตรรกะยังคงสมบูรณ์โดยไม่ต้องพึ่งการกำหนดเส้นทางด้วยตนเองหรือแนวทางแก้ปัญหาที่เปราะบาง

ซึ่งทำให้ IPA เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการทำงานเบื้องหลังเวิร์กโฟลว์ เช่น แชทบ็อตสำหรับการจอง นัดหมาย ในขณะที่อินเทอร์เฟซรวบรวมข้อมูลพื้นฐาน ระบบจะจัดการการตรวจสอบความพร้อมใช้งาน กำหนดตารางนัดหมาย ส่งการยืนยัน และอัปเดตเครื่องมือแบ็กเอนด์

การกำหนดเส้นทางตั๋วการสนับสนุนตามจุดประสงค์ของข้อความ

คิวของฝ่ายสนับสนุนมักจะเต็มเนื่องจากข้อความที่ส่งมาไม่ชัดเจน ลูกค้าไม่ได้ปฏิบัติตามรูปแบบที่ชัดเจนเสมอไป และระบบส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าใจสิ่งที่ถูกถามจริง ๆ

ตัวแทน IPA จัดการเรื่องนี้โดย การตีความข้อความ ระบุรายละเอียดสำคัญ และกำหนดการดำเนินการที่ถูกต้อง

พวกเขาสามารถประเมินความเร่งด่วนและส่งต่อตั๋วไปยังระบบหรือทีมที่เหมาะสมได้โดยไม่ต้องมีอินพุตจากมนุษย์

นี่คือสิ่งที่ทำให้ ระบบการออกตั๋วด้วย AI สามารถปรับขนาดได้มากขึ้น ตั๋วจะเต็มไปด้วยบริบทและถูกส่งไปยังสถานที่ที่เหมาะสม

ขับเคลื่อนการบริการตนเองในพอร์ทัลภายใน

ทีมงานภายในมักใช้เวลาไปกับการรอการอนุมัติหรือคำตอบที่ไม่ต้องอาศัยอินพุตจากมนุษย์ ความล่าช้าเหล่านี้มักเกิดจากความเป็นเจ้าของที่ไม่ชัดเจนหรือกระบวนการด้วยตนเองที่ล่าช้า

IPA ทำให้พอร์ทัลภายในมีประโยชน์มากขึ้น โดยจะเข้าใจว่าผู้ใช้ต้องการอะไร เชื่อมต่อกับระบบแบ็กเอนด์ และทำงานให้เสร็จสิ้นโดยตรง ทั้งหมดนี้ทำได้ผ่านอินเทอร์เฟซเดียว ซึ่งจะช่วยขจัดการไปมาระหว่างกันที่ไม่จำเป็น

วิธีนี้ได้ผลดีอย่างยิ่งเนื่องจากเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ปรับขนาดได้ในหลายช่องทางและผู้ใช้ ในขณะเดียวกันก็ยังรักษาบันทึกที่ชัดเจนของการโต้ตอบแต่ละครั้งไว้ด้วย

1. Botpress

Botpress สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการควบคุมวิธีการทำงานของระบบอัตโนมัติ ช่วยให้คุณสามารถกำหนดตัวแทนที่ไม่เพียงแต่ปฏิบัติตามกฎ แต่ยังตัดสินใจโดยอิงจากอินพุต หน่วยความจำ และบริบทแบบเรียลไทม์อีกด้วย

คุณสามารถสร้างโฟลว์ที่ตรวจสอบสิทธิ์การคืนสินค้า แปลคำร้องขอคืนเงิน หรืออัปเดตบันทึกในระบบต่างๆ ได้ แต่ละตัวแทนสามารถใช้กฎได้ LLMs หรือตรรกะการตัดสินใจ และทุกอย่างทำงานผ่านเว็บ Slack - WhatsApp และอื่น ๆ โดยไม่ต้องทำซ้ำความพยายาม

เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณกำลังสร้างเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะที่เกี่ยวข้องกับอินพุตตัวแปร ทริกเกอร์ API และผลลัพธ์การปฏิบัติการจริง

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างภาพสำหรับตัวแทน AI ที่มีตรรกะการไหล หน่วยความจำ และเงื่อนไข
• ทำงานได้บนหลายช่องทางและบูรณาการกับเครื่องมือแบ็กเอนด์
• รองรับการเรียก API แบบเรียลไทม์ การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิก และการดำเนินการแบบกำหนดเอง
  
  

ราคา:

• แผนฟรีพร้อมเครดิต AI ตามการใช้งาน
• Plus :$89/เดือน สำหรับการส่งต่อตัวแทนสดและการทดสอบการไหล
• ทีม: $495/เดือน พร้อมการทำงานร่วมกัน SSO และการควบคุมการเข้าถึง
• องค์กร: กำหนดเอง

2. สร้าง (เดิมชื่อ Integromat)

Make ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อแอปเข้าด้วยกันโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้คุณมีภาพที่ชัดเจนซึ่งคุณสามารถสร้างสถานการณ์หลายขั้นตอนได้ เหมาะสำหรับ IPA เมื่อคุณต้องดำเนินการอัตโนมัติระหว่างเครื่องมือต่างๆ

มันโดดเด่นในเวิร์กโฟลว์ที่ระบบหนึ่งจำเป็นต้องตอบสนองต่อบางสิ่งบางอย่างในอีกระบบหนึ่ง เช่น การซิงค์ CRM กับระบบการสั่งซื้อ หรือการตอบสนองต่อแบบฟอร์มการสนับสนุนด้วยการดำเนินการแบบมีเงื่อนไข

คุณไม่ได้รับบริบทระดับตัวแทนหรือการตัดสินใจของ AI แต่สำหรับการบูรณาการและทริกเกอร์ในระดับกระบวนการนั้นรวดเร็วและยืดหยุ่น

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวสร้างเวิร์กโฟลว์แบบลากและวางสำหรับแอพนับร้อย
• ตรรกะแบบมีเงื่อนไข การกำหนดตารางเวลา การแยกวิเคราะห์ข้อมูล และเว็บฮุก
• รองรับการแยกสาขาที่ซับซ้อนและการไหลหลายขั้นตอน
  
  

ราคา:

• ฟรี: 1,000 การผ่าตัด/เดือน
• แกนหลัก: $9/เดือน
• แผน Pro และ Teams สำหรับการใช้งานระดับสูงและการควบคุมขั้นสูง
  
  

3. Zapier

Zapier เหมาะที่สุดเมื่อคุณต้องการเชื่อมต่อเครื่องมืออย่างรวดเร็วและไม่ต้องการการแยกสาขาที่ซับซ้อน ไม่ใช่เลเยอร์ออร์เคสเทรชันเต็มรูปแบบ แต่จัดการการส่งต่อข้อมูลระหว่างแชทบ็อตและ CRM ตัวกำหนดตารางเวลา หรือฐานข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเลย

สำหรับ IPA Zapier เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเปลี่ยนเจตนาที่ตีความแล้วให้กลายเป็นการกระทำเบื้องหลัง มันไม่ได้ทำ "การคิด" แต่เป็นสิ่งที่เชื่อมโยงระบบการคิดเข้ากับเครื่องมือที่ทำงาน

ฟีเจอร์หลัก:

• การบูรณาการมากกว่า 6,000 รายการ
• ทริกเกอร์จากแชทบอท แบบฟอร์ม หรือเว็บฮุก
• การตั้งค่าที่ง่ายดายสำหรับทีมงานที่ไม่ได้รับการสนับสนุนด้านวิศวกรรม

ราคา:

• ฟรี: 100 งาน/เดือน
• ผู้เริ่มต้น: $19.99/เดือน
• มืออาชีพ: $49/เดือนสำหรับฟีเจอร์ขั้นสูง

4. ติดิโอ

Tidio คือแพลตฟอร์มแชทสดที่มีระบบอัตโนมัติเข้ามาเกี่ยวข้อง แม้จะไม่ใช่แพลตฟอร์ม IPA เต็มรูปแบบ แต่เหมาะมากเมื่อคุณต้องการทำให้กระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การกำหนดเส้นทาง การรวบรวมอินพุต หรือการตอบคำถามฝ่ายสนับสนุน

รองรับการตอบกลับของ AI โฟลว์แบบมีเงื่อนไข และการส่งต่อข้อมูลเบื้องหลัง ทำให้มีประโยชน์สำหรับการตัดสินใจในระดับพื้นผิวโดยอัตโนมัติ สำหรับทีมปฏิบัติการขนาดเล็กหรือ SMB ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ง่าย

ฟีเจอร์หลัก:

• แชทสดที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมเทมเพลตอัตโนมัติ
• Chat การกำหนดเส้นทาง การจัดการแบบฟอร์ม และการบูรณาการ CRM
• GPT -ผู้ช่วยที่ทรงประสิทธิภาพสำหรับการตอบสนองที่ยืดหยุ่น

ราคา:

• ฟรี: แชทพื้นฐานและการทำงานอัตโนมัติ
• ผู้เริ่มต้น: $29/เดือน
• Plus :คุณสมบัติ AI และการซิงค์ CRM

5.น8น

n8n เป็นแพลตฟอร์มอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์โอเพ่นซอร์สที่ให้คุณควบคุมลอจิก ทริกเกอร์ และการรวมข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์ ไม่เหมือน Zapier หรือสร้างเป็นโฮสต์ด้วยตัวเองและให้คุณเขียนโค้ดเมื่อจำเป็น

ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมที่มีทรัพยากรทางเทคนิคที่ต้องการความยืดหยุ่นและความเป็นส่วนตัว คุณสามารถรันตัวแทน IPA เชื่อมต่อกับ API และประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างได้ทั้งหมดภายในเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้

ฟีเจอร์หลัก:

• ตัวแก้ไขภาพพร้อมการสนับสนุนโหนดโค้ด
• เว็บฮุก, ตัวกำหนดตารางเวลา, สาขาเงื่อนไข
• โฮสต์ด้วยตัวเองหรือใช้บริการคลาวด์

ราคา:

• ฟรี: โฮสต์ด้วยตนเอง
• คลาวด์พื้นฐาน: $20/เดือน
• ข้อดี: 50 เหรียญ/เดือน พร้อมฟีเจอร์ทีม

1. เริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์เดียวที่ทำให้เกิดคอขวด

เวิร์กโฟลว์การอนุมัติการคืนเงินเป็นตัวอย่างที่ดี คำขอเข้ามาแต่ไม่สอดคล้องกัน บางรายการรวมหมายเลขคำสั่งซื้อ บางรายการรวมไว้ ตัวแทนต้องติดตามรายละเอียด ยืนยันสิทธิ์ และใช้ตรรกะทางธุรกิจด้วยตนเอง

แรงเสียดทานดังกล่าวทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ — ตรรกะนั้นชัดเจน แต่ข้อมูลอินพุตนั้นแตกต่างกันเพียงพอที่จะทำให้บอตที่ใช้กฎเกณฑ์ทำงานผิดพลาดได้

2. จัดทำแผนผังการไหลแบบครบวงจร รวมถึงข้อยกเว้น

บันทึกขั้นตอนการทำงาน ติดตามว่าคำขอคืนเงินเข้ามาได้อย่างไร ตัวแทนดึงข้อมูลจากที่ใด ตัดสินใจอย่างไร และดำเนินการอย่างไร

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้รวมข้อยกเว้นทั่วไปไว้ด้วย: ข้อมูลที่ขาดหายไป เหตุผลที่ไม่ชัดเจนสำหรับการส่งคืน หรือข้อมูลคำสั่งซื้อและนโยบายการคืนเงินไม่ตรงกัน

เหล่านี้เป็นจุดที่ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะต้องเข้ามามีบทบาท

3. ระบุว่าการตัดสินใจเกิดขึ้นที่ไหน

มองหาจุดที่มนุษย์ตีความข้อมูลหรือตัดสิน ในเวิร์กโฟลว์การคืนเงิน อาจเป็นการอ่านเหตุผลของลูกค้า ตรวจสอบกับกฎการคืนสินค้า และตัดสินใจว่าจะคืนเงิน เครดิตของร้านค้า หรือการปฏิเสธ

การตัดสินใจแต่ละครั้งสามารถจัดการได้โดยตัวแทน AI ตราบเท่าที่มีการกำหนดตรรกะและสามารถเข้าถึงข้อมูลได้

4. เชื่อมต่อเครื่องมือที่ขับเคลื่อนการดำเนินการ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ระบบจะต้องอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อ แจ้งให้ลูกค้าทราบ ออกฉลาก หรือดำเนินการชำระเงิน

หากต้องการทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ คุณจะต้องมีแพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือเหล่านั้นและประสานงานการดำเนินการต่างๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งอาจเป็นเลเยอร์การประสานงานของตัวแทนหรือกรอบการทำงานอัตโนมัติที่มีการรองรับการบูรณาการ

5. ทดสอบ ตรวจสอบ ปรับปรุง

เมื่อกระบวนการคืนเงินดำเนินการโดยอัตโนมัติแล้ว ให้ติดตามผลการดำเนินการ ดูว่ากรณีใดบ้างที่ได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง และระบบประสบปัญหาในส่วนใด ใช้ข้อเสนอแนะนี้เพื่อปรับปรุงตรรกะการตัดสินใจและปรับปรุงความน่าเชื่อถือ

ระบบ IPA เป็นระบบที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ยิ่งคุณจับและจัดการกรณีขอบได้มากเท่าไร เวิร์กโฟลว์ก็จะแข็งแกร่งและปรับขนาดได้มากขึ้นเท่านั้น

กระบวนการและความพร้อมของข้อมูลไม่ดี

ระบบอัตโนมัติจะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อกระบวนการมีความสอดคล้องกัน แต่ในองค์กรหลายแห่ง เวิร์กโฟลว์มักไม่มีการบันทึกหรือได้รับการจัดการต่างกันในแต่ละทีม ข้อมูลมักอยู่ในระบบที่ไม่เชื่อมต่อกันหรือมีรูปแบบที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการสร้างระบบอัตโนมัติที่เสถียร

ก่อนจะนำระบบอัตโนมัติของกระบวนการอัจฉริยะมาใช้ ควรใช้เวลาในการจัดทำแผนที่ว่ากระบวนการทำงานในปัจจุบันเป็นอย่างไร บันทึกข้อมูลอินพุต ข้อยกเว้นที่ทราบ ความสัมพันธ์ของเครื่องมือ และจุดที่ยังคงต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

การทำให้การใช้งานเบื้องต้นมีความซับซ้อนมากเกินไป

ทีมงานมักพยายามทำให้ระบบอัตโนมัติมากเกินไปและเร็วเกินไป เมื่อการเปิดตัวครั้งแรกครอบคลุมระบบหลายระบบหรือมีกรณีพิเศษตั้งแต่เริ่มต้น โอกาสที่การเปิดตัวจะล่าช้าหรือล้มเหลวก็จะเพิ่มมากขึ้น

ให้เริ่มด้วยกระบวนการเดียวที่มีจุดตัดสินใจที่ชัดเจนและมีผลลัพธ์ที่วัดได้ พิสูจน์คุณค่าตั้งแต่เนิ่นๆ โดยเน้นที่ขอบเขต

ขาดความชัดเจนในการเป็นเจ้าของหรือวิสัยทัศน์ในระยะยาว

ระบบอัตโนมัติกระบวนการอัจฉริยะเป็นโครงการที่ปรับตัวได้และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หากไม่มีทีมงานหรือบุคลากรที่รับผิดชอบด้านประสิทธิภาพ ตรรกะ และการบำรุงรักษา ระบบมักจะล้าสมัยหรือไม่สอดคล้องกัน

กำหนดสิทธิ์การเป็นเจ้าของอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มต้น มีคนต้องติดตามว่าระบบอัตโนมัติทำงานอย่างไร เกิดข้อผิดพลาดอะไรบ้าง และต้องปรับเปลี่ยนตรงไหนบ้าง

ความไม่สอดคล้องกันระหว่างเป้าหมายทางธุรกิจและตรรกะของระบบอัตโนมัติ

ไม่ใช่ว่าทุกกระบวนการจะต้องทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ และไม่ใช่ว่าระบบอัตโนมัติทุกระบบจะช่วยเพิ่มมูลค่าได้ บางครั้งตรรกะก็สะท้อนถึงสิ่งที่เป็นไปได้ทางเทคนิค แต่ไม่ได้สะท้อนถึงสิ่งที่ธุรกิจต้องการจริงๆ

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ควรออกแบบเวิร์กโฟลว์ร่วมกับผู้ที่ใช้เวิร์กโฟลว์ ซึ่งรวมถึงทีมสนับสนุน หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ และเจ้าของผลิตภัณฑ์

เมื่อระบบอัตโนมัติสอดคล้องกับความต้องการที่แท้จริง ก็จะมีแนวโน้มที่จะมอบผลลัพธ์ที่ยั่งยืนมากขึ้น

1. How does IPA differ from Business Process Management (BPM)?

IPA (Intelligent Process Automation) differs from BPM in that BPM focuses on designing, modeling, and optimizing processes, while IPA actually executes those processes using AI, machine learning, and RPA to automate decision-making and actions. BPM is strategic; IPA is operational and execution-oriented.

2. Can IPA replace human workers entirely, or just reduce their workload?

IPA is designed to reduce human workload by automating repetitive and rules-based tasks, not to replace workers entirely. It frees up humans to focus on high-value work like problem-solving or relationship-building that automation can't handle reliably.

3. What kind of machine learning models are typically used in IPA?

Common machine learning models used in IPA include natural language models (e.g. BERT, GPT) for understanding unstructured text and random forests for rule-based decisions, and classification models for document tagging or intent recognition. The choice depends on the task being automated.

4. Is IPA only relevant for large enterprises, or can SMBs benefit too?

IPA is absolutely relevant for SMBs, as it enables small teams to automate repetitive tasks like invoice processing or form validation. Cloud-based IPA tools have made it affordable and scalable for companies with limited resources.

5. What kind of data is needed to train or configure IPA models effectively?

To train IPA models effectively, you need access to real operational data – emails, support tickets, chat logs, forms, and transactional records – paired with the correct outputs or actions. Clean, labeled historical data improves performance.