Intelligent Process Automation (IPA) คืออะไร

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมจะทำงานได้ดีเมื่อกระบวนการถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจนและข้อมูลนำเข้าอยู่ในรูปแบบที่สม่ำเสมอ แต่ในความเป็นจริง ธุรกิจส่วนใหญ่มักไม่ได้เป็นแบบนั้น

ในทางปฏิบัติ เวิร์กโฟลว์มักสะดุดเมื่อข้อมูลขาดหาย คำขอไม่ชัดเจน หรือเงื่อนไขเปลี่ยนแปลงระหว่างทาง

ระบบที่ใช้กฎจะทำตามคำสั่ง แต่ไม่สามารถปรับตัวได้เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนไป

Intelligent process automation (IPA) ก้าวไปอีกขั้นด้วยการผสานระบบอัตโนมัติเข้ากับ แชทบอทสำหรับองค์กร ที่เข้าใจเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน บอทเหล่านี้สามารถตีความข้อมูลธรรมชาติ แก้ไขความไม่ตรงกันระหว่างระบบ และตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์

Intelligent process automation (IPA) คืออะไร?

Intelligent process automation (IPA) คือการผสมผสานระหว่าง robotic process automation (RPA) กับปัญญาประดิษฐ์ (AI), การวิเคราะห์ข้อมูล และตรรกะการตัดสินใจ เพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์ที่เข้าใจ ปรับตัว และดำเนินการได้โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์

บางครั้งเรียกว่า intelligent automation, hyper-automation หรือ digital process automation IPA ก้าวข้ามขีดจำกัดของบอทที่ใช้กฎแบบเดิม

IPA ใช้เทคโนโลยีอย่าง machine learning, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และ process mining เพื่อจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตีความบริบท และตัดสินใจแบบเรียลไทม์

เปรียบเทียบ Intelligent Process Automation กับ Robotic Process Automation

คำว่า intelligent process automation (IPA) และ robotic process automation (RPA) มักถูกใช้แทนกัน แต่จริง ๆ แล้วมีจุดประสงค์ต่างกัน

RPA ถูกออกแบบมาเพื่อจัดการงานที่ซ้ำซากและอิงตามกฎ ซึ่ง ข้อมูลนำเข้ามีความสม่ำเสมอและขั้นตอนถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น การคัดลอกข้อมูลระหว่างระบบหรือประมวลผลฟอร์มที่มีโครงสร้าง

IPA พัฒนาต่อยอดโดยเพิ่ม ปัญญาประดิษฐ์เข้าไปในระบบอัตโนมัติ ทำให้ระบบสามารถจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ประเมินเงื่อนไขแบบเรียลไทม์ และตัดสินใจตามบริบทได้

จึงเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ไม่สามารถเขียนเป็นสคริปต์ง่าย ๆ ได้ เพราะแต่ละขั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่ระบบพบ ไม่ใช่แค่สิ่งที่ถูกสั่งไว้

ประโยชน์หลักของ Intelligent Process Automation

ระบบอัตโนมัติจะมีประสิทธิภาพก็ต่อเมื่อสามารถจัดการกับความซับซ้อนของกระบวนการธุรกิจจริงได้ บอทที่ใช้กฎส่วนใหญ่จะล้มเหลวเมื่อข้อมูลนำเข้าเปลี่ยนแปลงหรือขั้นตอนไม่เป็นไปตามแบบแผน

IPA ช่วยให้ทีมมีระบบอัตโนมัติที่ยืดหยุ่นและขยายขนาดได้ รองรับข้อมูลนำเข้าที่เปลี่ยนแปลงและตัดสินใจได้เอง

ลดงานที่ต้องทำด้วยมือในระดับใหญ่

ระบบอัตโนมัติแบบเดิมมักต้องมีการดูแลใกล้ชิด ทีมงานยังต้องใช้เวลาตรวจสอบข้อยกเว้น แก้ไขข้อมูลที่ไม่ตรงกัน และจัดการงานที่อยู่นอกเหนือจากสคริปต์

IPA ช่วยลดภาระนี้ เพราะสามารถ ตีความคำขอตามกฎของธุรกิจ และดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องในทุกขั้นตอน

บางบริษัททำงานร่วมกับ เอเจนซี่ AI เพื่อออกแบบเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ โดยเน้นให้ระบบมีเสถียรภาพ มีประสิทธิภาพ และเหมาะสมกับการใช้งานจริงในธุรกิจ

ปรับตัวตามข้อมูลนำเข้าและบริบทที่เปลี่ยนแปลง

บอทแบบเดิมต้องพึ่งรูปแบบข้อมูลที่สม่ำเสมอ แม้แต่การสะกดผิดหรือรูปแบบเอกสารใหม่ก็อาจทำให้กระบวนการล้มเหลวได้

IPA สามารถจัดการกับความหลากหลายได้ อ่านข้อมูล ตีความเจตนา และตอบสนอง แม้โครงสร้างจะไม่สมบูรณ์ จึงน่าเชื่อถือมากขึ้นในการใช้งานจริงที่คำขอมักไม่เหมือนเดิมทุกครั้ง

เพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงาน

ระบบอัตโนมัติที่ใช้กฎมักล้มเหลวเมื่อขาดบริบท ทำให้ยากต่อการเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น ที่ไหน หรืออะไรเป็นสาเหตุของปัญหา

ปัญหานี้ยิ่งใหญ่ขึ้นใน ระบบหลายเอเจนต์ ที่แต่ละเอเจนต์ทำงานพร้อมกันหรือเป็นลำดับ หากขาดการมองเห็น จะติดตามปฏิสัมพันธ์หรือรักษาประสิทธิภาพที่เสถียรได้ยาก

IPA ช่วยเพิ่มการสังเกตการณ์โดยบันทึกทุกขั้นตอนในกระบวนการ รายละเอียดระดับนี้มีประโยชน์มากเมื่อ ประเมินระบบหลายเอเจนต์ ช่วยให้ทีมแยกปัญหาและปรับปรุงการทำงานร่วมกันของเอเจนต์

ระบบอัตโนมัติกระบวนการอัจฉริยะทำงานอย่างไร?

Intelligent process automation เชื่อมโยงเหตุการณ์ ข้อมูล การตัดสินใจ และการดำเนินการไว้ในเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเดียว แต่ละขั้นตอนดำเนินการโดยเอเจนต์ AI ที่เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นและรู้ว่าควรทำอะไรต่อ แม้ข้อมูลจะไม่สมบูรณ์หรือยุ่งเหยิง

เพื่อดูว่า IPA ทำงานจริงอย่างไร มาดูตัวอย่าง เวิร์กโฟลว์อีคอมเมิร์ซ ทั่วไป: การจัดการคำขอคืนสินค้า

แทนที่จะส่งทุกอย่างไปยังเจ้าหน้าที่สนับสนุน คุณสามารถทำให้กระบวนการนี้เป็นอัตโนมัติแบบครบวงจรด้วยเอเจนต์ AI ที่รู้วิธีตีความข้อมูล ตัดสินใจขั้นตอนถัดไป และดำเนินการข้ามเครื่องมือได้

ขั้นตอนที่ 1: เหตุการณ์เริ่มต้นกระบวนการ

ลูกค้ากรอกแบบฟอร์มขอคืนสินค้าหรือส่งข้อความเพื่อขอคืนสินค้า ข้อความนั้นจะเป็นตัวกระตุ้นเวิร์กโฟลว์การคืนสินค้า

เอเจนต์จะรับเรื่องทันทีโดยไม่ต้องรอการคัดแยกด้วยมือ

ขั้นตอนที่ 2: เอเจนต์ AI แยกวิเคราะห์ข้อมูล

เอเจนต์จะสแกนข้อความหรือฟอร์มเพื่อดึงข้อมูลสำคัญ เช่น หมายเลขคำสั่งซื้อ ชื่อสินค้า เหตุผลในการคืน และรหัสลูกค้า

สำหรับข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง จะใช้โมเดลภาษา (LLMs) เพื่อวิเคราะห์เจตนาและระบุคำสั่งซื้อที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 3: เอเจนต์ AI ตัดสินใจขั้นตอนถัดไป

โดยใช้กฎของธุรกิจและนโยบายการคืนสินค้า เอเจนต์จะตรวจสอบว่าสินค้ามีสิทธิ์คืนหรือไม่ และควรคืนแบบใด เช่น คืนเงินหรือให้เครดิตร้านค้า

เอเจนต์จะตัดสินใจทันที เหมือนที่เจ้าหน้าที่สนับสนุนจะทำ

ขั้นตอนที่ 4: เอเจนต์ AI ดำเนินการข้ามระบบต่าง ๆ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว เอเจนต์จะ:

• อัปเดตสถานะคำสั่งซื้อ
• สร้างฉลากคืนสินค้า
• ส่งคำแนะนำให้ลูกค้า
• แจ้งคลังสินค้า

ทุกอย่างดำเนินการภายในระบบที่เชื่อมต่อกัน โดยไม่ต้องส่งต่อระหว่างทีม

ขั้นตอนที่ 5: เอเจนต์ AI บันทึกผลลัพธ์

แต่ละขั้นตอนจะถูกบันทึก ตั้งแต่คำขอแรกจนถึงการตอบกลับสุดท้าย ข้อมูลเหล่านี้จะถูกส่งไปยังแดชบอร์ดและระบบแจ้งเตือน ทำให้สามารถติดตามกระบวนการได้

หากกรณีใดต้องตรวจสอบด้วยมือ จะถูกส่งต่อพร้อมข้อมูลครบถ้วนเพื่อให้ติดตามต่อได้

ตัวอย่างการใช้งาน Intelligent Process Automation

แม้ กรณีการใช้งานแชทบอท จะได้รับความสนใจมาก แต่ระบบอัตโนมัติที่เปลี่ยนแปลงธุรกิจจริง ๆ มักเกิดขึ้นเบื้องหลัง — ในเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจ การดำเนินการ และการติดตามผล

Intelligent process automation เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนเกินกว่าจะใช้กฎล้วน ๆ แต่ก็ซ้ำซากเกินกว่าจะทำด้วยมือไปตลอด

หากทีมของคุณต้องรับมือกับข้อมูลนำเข้าที่คาดเดาไม่ได้ เครื่องมือที่กระจัดกระจาย หรือการตัดสินใจซ้ำ ๆ ที่ยังต้องให้มนุษย์ตรวจสอบ IPA จะช่วยได้

การประมวลผลเอกสารและฟอร์มที่ไม่มีโครงสร้าง

บอทที่ใช้กฎมักล้มเหลวอย่างรวดเร็วเมื่อเจอกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิง เอกสารธุรกิจจำนวนมาก เช่น ใบแจ้งหนี้ เคลม สัญญา หรือชุดเอกสารรับพนักงานใหม่ มักมีข้อมูลที่ไม่มีหรือกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่งไม่ได้อยู่ในรูปแบบเดียวกัน

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

• ดึงยอดรวมจากใบเสร็จรับเงิน
• แยกวิเคราะห์ข้อสัญญา
• ยืนยันตัวตนจากแบบฟอร์มที่สแกน

เมื่อข้อมูลถูกตีความแล้ว ระบบสามารถดำเนินการได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ซึ่งช่วยให้เวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรในเครื่องมือ เช่น แชทบอท HR ที่จัดการแบบฟอร์มพนักงาน หรือ แชทบอทบริการลูกค้า ที่รับคำขอสนับสนุนจากเอกสาร

ทำงานอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนข้ามระบบ

กระบวนการอย่างการเริ่มงานหรือการคืนสินค้าไม่ได้เกิดขึ้นในระบบเดียว มักต้องเชื่อมโยงกับ CRM ฐานข้อมูลภายใน แพลตฟอร์มจัดตารางเวลา และเครื่องมือแจ้งเตือน โดยแต่ละส่วนจะมีข้อจำกัดของตัวเอง

ตัวแทน IPA จะจัดการแต่ละขั้นตอน ประเมินข้อมูลที่ได้รับ ตัดสินใจตามบริบท และดำเนินการในระบบที่เชื่อมต่อไว้

ตรรกะยังคงสมบูรณ์ ไม่ต้องพึ่งการจัดเส้นทางแบบแมนนวลหรือวิธีแก้ปัญหาชั่วคราวที่เปราะบาง

จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์ เช่น แชทบอทจองนัดหมาย ขณะที่อินเทอร์เฟซเก็บข้อมูลพื้นฐาน ระบบจะตรวจสอบเวลาว่าง จัดตาราง ส่งยืนยัน และอัปเดตเครื่องมือหลังบ้านให้โดยอัตโนมัติ

จัดการตั๋วสนับสนุนตามเจตนาของข้อความ

คิวสนับสนุนมักติดขัดเพราะข้อความที่ได้รับไม่ชัดเจน ลูกค้าไม่ได้ส่งข้อมูลตามรูปแบบที่กำหนดไว้ และส่วนใหญ่ระบบไม่เข้าใจว่าต้องการอะไรจริง ๆ

ตัวแทน IPA จะ ตีความข้อความ ระบุรายละเอียดสำคัญ และเลือกดำเนินการที่เหมาะสม

สามารถประเมินความเร่งด่วนและส่งตั๋วไปยังระบบหรือทีมที่เหมาะสมได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์แทรกแซง

นี่คือเหตุผลที่ ระบบจัดการตั๋วด้วย AI สามารถขยายขนาดได้ง่าย ตั๋วจะถูกเติมข้อมูลบริบทและส่งไปยังที่ที่ถูกต้อง

ขับเคลื่อนการบริการตนเองในพอร์ทัลภายในองค์กร

ทีมภายในมักเสียเวลารอการอนุมัติหรือคำตอบที่ไม่จำเป็นต้องใช้คน ความล่าช้าเหล่านี้มักเกิดจากความไม่ชัดเจนของผู้รับผิดชอบหรือกระบวนการแมนนวลที่ช้า

IPA ทำให้พอร์ทัลภายในมีประโยชน์มากขึ้น เข้าใจความต้องการของผู้ใช้ เชื่อมต่อกับระบบหลังบ้าน และดำเนินการให้เสร็จ ผ่านอินเทอร์เฟซเดียว ลดการสื่อสารที่ไม่จำเป็น

เวิร์กโฟลว์เหล่านี้ขยายขนาดได้ดีในหลายช่องทางและผู้ใช้ พร้อมทั้งเก็บบันทึกการใช้งานแต่ละครั้งไว้อย่างชัดเจน

5 อันดับซอฟต์แวร์ Intelligent Process Automation ที่ดีที่สุด

เมื่อคุณพร้อมจะก้าวข้ามระบบอัตโนมัติแบบใช้กฎ การเลือกซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ

หากคุณจะทำเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน เช่น การคืนเงิน การเริ่มงาน การคัดแยก หรือการจัดการตั๋ว แพลตฟอร์มเหล่านี้มีฟีเจอร์หลักที่คุณต้องใช้

1. Botpress

Botpress ถูกออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการควบคุมการทำงานอัตโนมัติ คุณสามารถกำหนดตัวแทนที่ไม่ได้แค่ทำตามกฎ แต่ตัดสินใจได้จากข้อมูลที่ได้รับ หน่วยความจำ และบริบทแบบเรียลไทม์

คุณสามารถสร้าง flow ที่ตรวจสอบสิทธิ์คืนสินค้า ตีความคำขอคืนเงิน หรืออัปเดตข้อมูลข้ามระบบ ตัวแทนแต่ละตัวสามารถใช้กฎ, LLM หรือ logic การตัดสินใจ และทุกอย่างทำงานได้บนเว็บ Slack WhatsApp และอื่น ๆ โดยไม่ต้องทำซ้ำ

เหมาะอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการสร้างเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะที่มีข้อมูลเข้าหลากหลาย ทริกเกอร์ API และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง

ฟีเจอร์เด่น:

• เครื่องมือสร้างตัวแทน AI แบบเห็นภาพ พร้อมตรรกะ flow หน่วยความจำ และเงื่อนไข
• ทำงานได้ข้ามหลายช่องทางและเชื่อมต่อกับเครื่องมือหลังบ้าน
• รองรับการเรียก API แบบเรียลไทม์ การจัดเส้นทางแบบไดนามิก และการกระทำแบบกำหนดเอง
  
  

ราคา:

• แผนฟรี พร้อมเครดิต AI ตามการใช้งาน
• Plus: $89/เดือน สำหรับ handoff ไปยังเจ้าหน้าที่จริงและทดสอบ flow
• Team: $495/เดือน พร้อมฟีเจอร์ทำงานร่วมกัน, SSO และควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง
• Enterprise: กำหนดเอง

2. Make (เดิมชื่อ Integromat)

Make ถูกออกแบบมาเพื่อเชื่อมแอปต่าง ๆ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด ให้คุณสร้างสถานการณ์หลายขั้นตอนบนผืนผ้าใบภาพ — เหมาะสำหรับ IPA เมื่อคุณต้องการทำงานอัตโนมัติข้ามเครื่องมือ

โดดเด่นในเวิร์กโฟลว์ที่ระบบหนึ่งต้องตอบสนองต่อสิ่งที่เกิดขึ้นในอีกระบบ เช่น ซิงก์ CRM กับระบบออเดอร์ หรือโต้ตอบฟอร์มสนับสนุนด้วยเงื่อนไข

ไม่มีบริบทระดับตัวแทนหรือการตัดสินใจด้วย AI แต่สำหรับการเชื่อมโยงและทริกเกอร์ระดับกระบวนการ ถือว่าเร็วและยืดหยุ่น

ฟีเจอร์เด่น:

• เครื่องมือสร้างเวิร์กโฟลว์แบบลากวางสำหรับแอปนับร้อย
• ตรรกะตามเงื่อนไข การตั้งเวลา การแยกข้อมูล และ webhook (webhook ควรแปลหรือทับศัพท์ให้ชัดเจน เช่น เว็บฮุก หรือคงไว้ตามต้นฉบับ)
• รองรับการแตกแขนง (branching) ที่ซับซ้อนและ flow หลายขั้นตอน
  
  

ราคา:

• ฟรี: 1,000 ครั้ง/เดือน
• Core: $9/เดือน
• Pro และ Teams สำหรับการใช้งานสูงและควบคุมขั้นสูง
  
  

3. Zapier

Zapier เหมาะเมื่อคุณต้องการเชื่อมเครื่องมืออย่างรวดเร็วโดยไม่ต้อง branching ซับซ้อน แม้จะไม่ใช่ระบบ orchestration เต็มรูปแบบ แต่ก็ถ่ายโอนข้อมูลระหว่างแชทบอทกับ CRM ระบบจัดตาราง หรือฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

สำหรับ IPA, Zapier เหมาะกับการเปลี่ยนเจตนาที่ตีความแล้วเป็นการกระทำ backend แม้จะไม่ได้ 'คิด' เอง แต่เป็นตัวเชื่อมระบบคิดกับเครื่องมือที่ทำงานจริง

ฟีเจอร์เด่น:

• รองรับการเชื่อมต่อมากกว่า 6,000 แอป
• ทริกเกอร์จากแชทบอท ฟอร์ม หรือ webhook
• ตั้งค่าง่ายสำหรับทีมที่ไม่มีวิศวกร

ราคา:

• ฟรี: 100 งาน/เดือน
• Starter: $19.99/เดือน
• Professional: $49/เดือน สำหรับฟีเจอร์ขั้นสูง

4. Tidio

Tidio คือแพลตฟอร์มแชทสดที่มีระบบอัตโนมัติในตัว แม้จะไม่ใช่ IPA เต็มรูปแบบ แต่เหมาะสำหรับอัตโนมัติงานที่ต้องติดต่อกับลูกค้า เช่น การจัดเส้นทาง รับข้อมูล หรือการตอบคำถามสนับสนุน

รองรับการตอบกลับด้วย AI, flow ตามเงื่อนไข และ handoff ไป backend — เหมาะกับการตัดสินใจอัตโนมัติในระดับพื้นฐาน สำหรับทีมขนาดเล็กหรือธุรกิจขนาดกลางเริ่มต้นได้ง่าย

ฟีเจอร์เด่น:

• แชทสดขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมเทมเพลตอัตโนมัติ
• จัดเส้นทางแชท จัดการฟอร์ม และเชื่อมต่อ CRM
• ผู้ช่วย GPT สำหรับตอบกลับที่ยืดหยุ่น

ราคา:

• ฟรี: แชทและอัตโนมัติพื้นฐาน
• Starter: $29/เดือน
• Plus: ฟีเจอร์ AI และซิงก์ CRM

5. n8n

n8n เป็นแพลตฟอร์มเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติแบบโอเพนซอร์ส ให้คุณควบคุมตรรกะ ทริกเกอร์ และการเชื่อมต่อได้เต็มที่ ต่างจาก Zapier หรือ Make เพราะโฮสต์เองได้และเขียนโค้ดเพิ่มได้เมื่อจำเป็น

เหมาะกับทีมสายเทคนิคที่ต้องการความยืดหยุ่นและความเป็นส่วนตัว สามารถรันตัวแทน IPA เชื่อมต่อ API และประมวลผลข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้

ฟีเจอร์เด่น:

• ตัวแก้ไขภาพพร้อมรองรับโค้ด Node
• Webhook, ตัวตั้งเวลา, branching ตามเงื่อนไข
• โฮสต์เองหรือใช้บริการคลาวด์ก็ได้

ราคา:

• ฟรี: โฮสต์เอง
• Cloud Basic: $20/เดือน
• Pro: $50/เดือน พร้อมฟีเจอร์สำหรับทีม

วิธีนำ Intelligent Process Automation ไปใช้จริง

การเข้าใจ IPA เป็นเรื่องหนึ่ง แต่การนำไปใช้จริงต้องมีการโฟกัส วางแผน และเลือกจุดเริ่มต้นที่เหมาะสม

ส่วนใหญ่ทีมจะไม่เปลี่ยนแปลงทุกอย่างพร้อมกัน มักเริ่มจากกระบวนการที่มีปัญหาบ่อย — งานที่เห็นได้ชัด ทำซ้ำบ่อย และยังต้องใช้คนอยู่

มาดูตัวอย่างกัน:

คุณทำงานกับทีม Customer Success ที่จัดการคืนเงินแบบแมนนวล

เวิร์กโฟลว์นี้อาศัยการส่งฟอร์ม ค้นหาข้อมูลข้ามระบบ และทำตามกฎธุรกิจเพื่ออนุมัติหรือปฏิเสธคำขอ

มันช้า ง่ายต่อการผิดพลาด และมีค่าใช้จ่ายสูงเมื่อขยายขนาด นี่คือจุดที่ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะเข้ามาช่วยได้

1. เริ่มจากเวิร์กโฟลว์เดียวที่เป็นจุดติดขัด

ตัวอย่างที่ดีคือเวิร์กโฟล์วการอนุมัติคืนเงิน คำขอเข้ามาแบบหลากหลาย บางรายการมีเลขที่สั่งซื้อ บางรายการไม่มี เจ้าหน้าที่ต้องตามหาข้อมูล ตรวจสอบสิทธิ์ และใช้ตรรกะทางธุรกิจด้วยตนเอง

ความยุ่งยากนี้ทำให้เหมาะกับการนำระบบอัตโนมัติอัจฉริยะมาใช้ — ตรรกะชัดเจน แต่ข้อมูลที่ได้รับมีความหลากหลายจนบอทแบบกฎทั่วไปจัดการไม่ได้

2. วางแผนผังขั้นตอนตั้งแต่ต้นจนจบ รวมถึงกรณียกเว้น

บันทึกวิธีการทำงานของกระบวนการนี้ ติดตามว่าคำขอคืนเงินเข้ามาอย่างไร เจ้าหน้าที่ดึงข้อมูลจากที่ไหน ตัดสินใจอย่างไร และดำเนินการอะไรบ้าง

อย่าลืมระบุกรณียกเว้นที่พบบ่อย เช่น ข้อมูลไม่ครบ เหตุผลในการคืนไม่ชัดเจน หรือข้อมูลคำสั่งซื้อไม่ตรงกับนโยบายคืนเงิน

จุดเหล่านี้เองที่ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะควรเข้ามาช่วยจัดการ

3. ระบุจุดที่มีการตัดสินใจ

มองหาจุดที่มนุษย์ต้องตีความข้อมูลหรือใช้วิจารณญาณ เช่น ในเวิร์กโฟลว์คืนเงิน อาจเป็นการอ่านเหตุผลของลูกค้า ตรวจสอบกับกฎการคืนสินค้า และตัดสินใจว่าจะคืนเงิน ให้เครดิตร้าน หรือปฏิเสธ

แต่ละการตัดสินใจเหล่านี้สามารถให้ AI agent จัดการได้ หากมีการกำหนดตรรกะและเข้าถึงข้อมูลได้

4. เชื่อมต่อเครื่องมือที่ใช้ดำเนินการ

เมื่อมีการตัดสินใจแล้ว ระบบต้องอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อ แจ้งลูกค้า ออกฉลาก หรือดำเนินการชำระเงิน

เพื่อทำให้เป็นอัตโนมัติ คุณต้องมีแพลตฟอร์มที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือเหล่านั้นและประสานงานได้อย่างน่าเชื่อถือ อาจเป็นชั้นจัดการ agent หรือเฟรมเวิร์กอัตโนมัติที่รองรับการเชื่อมต่อ

5. ทดสอบ ติดตามผล และปรับปรุง

เมื่อเวิร์กโฟลว์คืนเงินเป็นอัตโนมัติแล้ว ให้ติดตามผลการทำงาน ดูว่ากรณีไหนจัดการได้ดี และจุดไหนที่ระบบยังมีปัญหา ใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงตรรกะการตัดสินใจและเพิ่มความน่าเชื่อถือ

ระบบ IPA มีความยืดหยุ่น ยิ่งคุณจัดการกรณีขอบเขตได้มาก เวิร์กโฟลว์ก็จะยิ่งแข็งแกร่งและขยายขนาดได้ดีขึ้น

ความท้าทายที่พบบ่อยในการนำ IPA ไปใช้

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีได้ — แต่การนำไปใช้จริงต้องมากกว่าความสามารถทางเทคนิค

อุปสรรคส่วนใหญ่มาจากโครงสร้างกระบวนการ วิธีแบ่งหน้าที่ และการเชื่อมโยงระบบอัตโนมัติกับเป้าหมายขององค์กร

กระบวนการและข้อมูลไม่พร้อม

ระบบอัตโนมัติทำงานได้ดีที่สุดเมื่อกระบวนการมีความสม่ำเสมอ แต่ในหลายองค์กร เวิร์กโฟลว์ไม่ได้ถูกบันทึกไว้หรือแต่ละทีมดำเนินการต่างกัน ข้อมูลก็กระจัดกระจายหรือมีรูปแบบไม่เหมือนกัน ทำให้สร้างระบบอัตโนมัติที่เสถียรได้ยาก

ก่อนนำระบบอัตโนมัติอัจฉริยะมาใช้ ควรใช้เวลาในการวางแผนผังขั้นตอนปัจจุบัน บันทึกข้อมูลนำเข้า กรณียกเว้นที่ทราบ เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง และจุดที่ยังต้องใช้มนุษย์

เริ่มต้นซับซ้อนเกินไป

หลายทีมพยายามทำให้เป็นอัตโนมัติหลายอย่างพร้อมกันตั้งแต่แรก หรือรวมกรณีขอบเขตเข้ามาด้วย ส่งผลให้เกิดความล่าช้าหรือโครงการไม่สำเร็จ

ควรเริ่มจากกระบวนการเดียวที่มีจุดตัดสินใจชัดเจนและผลลัพธ์ที่วัดได้ เพื่อแสดงคุณค่าให้เห็นตั้งแต่เนิ่น ๆ โดยคงขอบเขตให้แคบ

ขาดเจ้าของหรือวิสัยทัศน์ระยะยาวที่ชัดเจน

ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะเป็นโครงการที่ต้องปรับตัวและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง หากไม่มีทีมงานหรือบุคคลที่รับผิดชอบด้านประสิทธิภาพ ตรรกะ และการดูแลรักษา ระบบมักจะล้าสมัยหรือไม่ตรงกับความต้องการ

กำหนดเจ้าของที่ดูแลต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มต้น ต้องมีคนคอยติดตามผลการทำงานของระบบอัตโนมัติ ดูว่ามีปัญหาตรงไหน และต้องปรับปรุงอะไรบ้าง

ระบบอัตโนมัติไม่สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ

ไม่ใช่ทุกกระบวนการที่ควรทำให้เป็นอัตโนมัติ และไม่ใช่ทุกระบบอัตโนมัติจะสร้างคุณค่า บางครั้งตรรกะที่ใช้สะท้อนแค่สิ่งที่ทำได้ทางเทคนิค ไม่ใช่สิ่งที่ธุรกิจต้องการจริง

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ควรออกแบบเวิร์กโฟลว์ร่วมกับผู้ใช้งานจริง เช่น ทีมซัพพอร์ต หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการ หรือเจ้าของผลิตภัณฑ์

เมื่อระบบอัตโนมัติสอดคล้องกับความต้องการจริง ก็มีโอกาสสร้างผลลัพธ์ที่ยั่งยืนมากขึ้น

นำ IPA เข้าสู่เวิร์กโฟลว์ของคุณวันนี้

IPA จะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อถูกนำไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ที่คุณใช้งานอยู่แล้ว เช่น การคัดกรองงานซัพพอร์ต การอนุมัติคืนเงิน การประมวลผลเอกสาร การจัดการภายใน หรือการจัดตารางนัดหมาย

ด้วยแพลตฟอร์มอย่าง Botpress คุณสามารถสร้าง agent ที่ตัดสินใจ เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอก รับมือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และทำงานข้ามช่องทาง เช่น เว็บ Slack WhatsApp หรือเครื่องมือภายใน

ไม่ว่าคุณจะเปลี่ยนจากสคริปต์ที่เปราะบาง หรือขยายเวิร์กโฟลว์เดิม IPA จะช่วยให้คุณสร้างระบบอัตโนมัติที่จัดการงานจริง ไม่ใช่แค่เรื่องซ้ำ ๆ

เริ่มจากเล็ก ๆ สร้างสิ่งที่มีประโยชน์ และนำไปใช้ให้เร็ว

คำถามที่พบบ่อย

1. IPA แตกต่างจาก Business Process Management (BPM) อย่างไร?

IPA (Intelligent Process Automation) แตกต่างจาก BPM ตรงที่ BPM เน้นการออกแบบ จำลอง และปรับปรุงกระบวนการ ส่วน IPA จะลงมือดำเนินการจริงโดยใช้ AI, machine learning และ RPA เพื่อทำให้การตัดสินใจและการดำเนินการเป็นอัตโนมัติ BPM คือเชิงกลยุทธ์ ส่วน IPA คือการปฏิบัติและเน้นผลลัพธ์

2. IPA สามารถแทนที่พนักงานได้ทั้งหมดหรือแค่ช่วยลดภาระงาน?

IPA ถูกออกแบบมาเพื่อลดภาระงานของมนุษย์โดยทำงานที่ซ้ำซากและอิงกฎให้เป็นอัตโนมัติ ไม่ได้แทนที่พนักงานทั้งหมด มนุษย์จะได้มีเวลาทำงานที่มีคุณค่าสูงขึ้น เช่น การแก้ปัญหาหรือสร้างความสัมพันธ์ ซึ่งระบบอัตโนมัติยังทำไม่ได้ดี

3. โมเดล machine learning แบบใดที่นิยมใช้ใน IPA?

โมเดล machine learning ที่ใช้ใน IPA มักเป็นโมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติ (เช่น BERT, GPT) สำหรับเข้าใจข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง โมเดล random forest สำหรับการตัดสินใจตามกฎ และโมเดลจำแนกประเภทสำหรับแท็กเอกสารหรือระบุเจตนา การเลือกโมเดลขึ้นอยู่กับงานที่ต้องการทำอัตโนมัติ

4. IPA เหมาะกับเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นหรือธุรกิจขนาดเล็กและกลางก็ใช้ได้?

IPA เหมาะกับธุรกิจขนาดเล็กเช่นกัน เพราะช่วยให้ทีมเล็ก ๆ ทำงานซ้ำซาก เช่น การตรวจสอบใบแจ้งหนี้ หรือการตรวจสอบฟอร์ม ให้เป็นอัตโนมัติได้ เครื่องมือ IPA บนคลาวด์ทำให้เข้าถึงและขยายขนาดได้ง่ายสำหรับบริษัทที่มีทรัพยากรจำกัด

5. ต้องใช้ข้อมูลประเภทใดในการฝึกหรือปรับแต่งโมเดล IPA ให้มีประสิทธิภาพ?

การฝึกโมเดล IPA ให้มีประสิทธิภาพ ต้องใช้ข้อมูลการทำงานจริง เช่น อีเมล ตั๋วซัพพอร์ต บันทึกแชท ฟอร์ม และข้อมูลธุรกรรม ที่จับคู่กับผลลัพธ์หรือการดำเนินการที่ถูกต้อง ข้อมูลประวัติที่สะอาดและมีการติดป้ายกำกับจะช่วยให้โมเดลทำงานได้ดีขึ้น