RPA และ AI: แตกต่างกันอย่างไรและเหตุใดจึงสำคัญ

RPA เป็นรูปแบบหนึ่งของ AI หรือไม่?

ไม่ — RPA ไม่ใช่รูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์

RPA จะทำให้กระบวนการทำงานเป็นแบบอัตโนมัติโดยเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในระดับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ โดยจะคลิก พิมพ์ คัดลอก และย้ายข้อมูลตามคำสั่งอย่างเคร่งครัด ไม่ต้องเรียนรู้ ไม่ต้องใช้เหตุผล และไม่มีความยืดหยุ่นเกินกว่าที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน

ในทางตรงกันข้าม AI จะทำงานโดยใช้ข้อมูลและความน่าจะเป็น โดยจะจดจำรูปแบบ อนุมานความหมาย และตัดสินใจในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก

RPA ดำเนินการตามคำสั่ง AI สร้างผลลัพธ์ตามบริบท

ความเข้าใจผิดมักเกิดขึ้นเนื่องจากเทคโนโลยีทั้งสองช่วยลดความพยายามในการทำงานด้วยมือ แต่ระบบอัตโนมัติไม่เหมือนกับระบบอัจฉริยะ

RPA ใช้ AI หรือไม่?

ระบบ RPA แบบดั้งเดิมนั้นมีกฎเกณฑ์และกำหนดตายตัว จำเป็นต้องมีอินพุตที่มีโครงสร้างและเวิร์กโฟลว์ที่แน่นอน อย่างไรก็ตาม RPA สามารถปรับปรุงได้ด้วยส่วนประกอบ AI เพื่อจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ภาษา และความแปรปรวน

• AI ตีความข้อมูลดิบ (เช่น เอกสาร อีเมล ข้อความ)
• RPA ทำหน้าที่เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง (เช่น การป้อนข้อมูล การกำหนดเส้นทางงาน)

การจับคู่แบบนี้มักพบในแชทบ็อตอัจฉริยะ โดยเฉพาะแชทบ็อตที่จัดการคำขอการสนับสนุนหรือคำถามภายใน หากคุณกำลังสร้างบางอย่างเช่น แชทบ็อต FAQ ที่ขับเคลื่อนด้วย AI AI จะจัดการการตีความคำถาม และสามารถใช้ RPA เพื่อดึงหรืออัปเดตข้อมูลที่เกี่ยวข้องในระบบแบ็กเอนด์ได้

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง RPA และ AI

แม้ว่า RPA และ AI มักจะถูกนำไปใช้งานร่วมกัน แต่พื้นฐานทางเทคนิคและบทบาทการปฏิบัติงานของทั้งสองนั้นแตกต่างกันมาก RPA ได้รับการออกแบบมาให้ปฏิบัติตามคำสั่งที่ชัดเจน AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับความซับซ้อน ความคลุมเครือ และการเปลี่ยนแปลง

หากคุณกำลังตัดสินใจว่าจะใช้แต่ละอย่างที่ไหน การเปรียบเทียบนี้จะเน้นย้ำถึงความแตกต่างหลักๆ ในด้านอินพุต ตรรกะ ความสามารถในการปรับตัว และอื่นๆ:

ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ RPA นั้นมีความน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมที่กระบวนการต่างๆ ไม่เคยเปลี่ยนแปลง AI มีความจำเป็นเมื่อข้อมูลอินพุตไม่สามารถคาดเดาได้หรือเมื่อต้องตีความงาน ในระบบที่ทันสมัยส่วนใหญ่ พลังที่แท้จริงมาจากการใช้ทั้งสองอย่าง โดยแต่ละอย่างทำหน้าที่ของตัวเองได้ดีที่สุด

ทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ API หรือโครงสร้างพื้นฐาน

RPA ไม่จำเป็นต้องมีการบูรณาการแบบมีโครงสร้าง แต่จะโต้ตอบกับอินเทอร์เฟซผู้ใช้โดยตรง โดยเลียนแบบการคลิก การป้อนข้อมูล และการนำทาง เช่นเดียวกับที่มนุษย์เป็นผู้ควบคุม ซึ่งทำให้ RPA สามารถใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มี API การสนับสนุนจากผู้จำหน่ายมีจำกัด หรือไม่มีการสร้างเครื่องมือขึ้นมาเพื่อทำงานร่วมกัน

นี่เป็นเหตุผลหนึ่งที่ยังคงใช้ในแพลตฟอร์มแชทบอท AI ที่การเข้าถึงแบ็กเอนด์ยังจำกัด และบอทจำเป็นต้องทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นแบบอัตโนมัติในเครื่องมือต่างๆ ที่ไม่เชื่อมต่อกันตามธรรมชาติ

มอบการควบคุมไว้ในมือของฝ่ายปฏิบัติการ

RPA มักจะกำหนดค่าโดยทีมปฏิบัติการ ซึ่งต่างจากแนวทางการทำงานอัตโนมัติส่วนใหญ่ที่เน้นด้านวิศวกรรม ทีมปฏิบัติการเหล่านี้คือบุคคลกลุ่มเดียวกันที่กำหนด ดำเนินการ และอัปเดตเวิร์กโฟลว์ทุกวัน ซึ่งหมายความว่าตรรกะนั้นอยู่ใกล้ชิดกับบุคคลที่เข้าใจมันดีที่สุด

แนวทางแบบขับเคลื่อนโดยทีมนี้สอดคล้องกับกลยุทธ์การจัดการโครงการ AI ที่กว้างขึ้น ซึ่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคต้องการอิสระมากขึ้นในการตัดสินใจเกี่ยวกับเครื่องมือและการอัปเดตระบบอัตโนมัติ

รับประกันความแม่นยำในระดับขนาด

เมื่อนำไปใช้งานแล้ว RPA จะปฏิบัติตามคำสั่งอย่างเคร่งครัด ไม่มีการปรับเปลี่ยน ไม่ต้องใช้ทางลัด และไม่มีการเปลี่ยนแปลงระหว่างผู้ใช้แต่ละคน งานทั้งหมดจะดำเนินการด้วยวิธีเดียวกันทุกครั้ง

ความแม่นยำประเภทนี้มีความจำเป็นในฟังก์ชันต่างๆ เช่น การเงิน การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการรายงาน ซึ่งเป็นพื้นที่ที่แม้แต่การเบี่ยงเบนเพียงเล็กน้อยก็อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงได้ ถือเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของกลยุทธ์ การทำงานอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ ที่ให้ความสำคัญกับความสามารถในการทำซ้ำมากกว่าความสามารถในการปรับตัว

จัดการการดำเนินการควบคู่ไปกับ AI

RPA ไม่ฉลาดนัก แต่ก็เชื่อถือได้ นั่นคือเหตุผลที่ RPA เข้ากันได้ดีกับระบบ AI โมเดลสามารถจำแนก สร้าง หรืออนุมานได้ จากนั้น RPA ก็สามารถดำเนินการตามผลลัพธ์ได้

คุณจะเห็นรูปแบบนี้มากขึ้นในระบบที่สร้างด้วย ตัวแทน AI แนวตั้ง โดยที่ LLM จัดการตรรกะและการตัดสินใจและ RPA ติดตามด้วยการอัปเดตแบ็กเอนด์และทริกเกอร์ระดับระบบ

การถ่ายโอนข้อมูลข้ามระบบ

RPA มักใช้ในการถ่ายโอนข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่างเครื่องมือที่ไม่เชื่อมต่อกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเครื่องมือเหล่านั้นไม่สามารถเชื่อมต่อถึงกันได้โดยตรง RPA สามารถดึงข้อมูลที่ส่งมาในแบบฟอร์ม ย้ายระเบียนระหว่างแดชบอร์ด หรืออัปเดตสเปรดชีตภายในตามบันทึกการส่งออก

นี่คือประเภทของเวิร์กโฟลว์ที่มักจะจัดการเบื้องหลังใน เฟรมเวิร์กตัวแทน LLM โดยที่โมเดลจะตัดสินใจว่าจะอัปเดตอะไร และ RPA จัดการการถ่ายโอนข้อมูล

งานดูแลระบบที่ซ้ำซาก

กระบวนการต่างๆ เช่น การสร้างใบแจ้งหนี้ การบันทึกเอกสาร การดำเนินการคืนเงิน และการซิงค์สถานะ มักได้รับการจัดการด้วยบอทที่ปฏิบัติตามตรรกะแบบทีละขั้นตอน ซึ่งเป็นงานที่มีปริมาณมากและอิงตามกฎเกณฑ์ ซึ่งอยู่เบื้องหลังของทุกธุรกิจ

สิ่งเหล่านี้หลายประการอยู่ภายใต้แผนริเริ่ม BPA ที่กว้างขึ้น ซึ่งมีการใช้ RPA ไม่ใช่เพื่อแทนที่ระบบ แต่เพื่อบังคับใช้ความสอดคล้องกันทั่วทั้งระบบ

การดำเนินการเวิร์กโฟลว์ตามทริกเกอร์

RPA สามารถเรียกใช้งานโดยอัตโนมัติเมื่อมีเหตุการณ์เฉพาะเกิดขึ้น เช่น มีการส่งแบบฟอร์ม webhook ถูกไล่ออกหรือมีการออกคำสั่งในช่องทีม การไหลเหล่านี้ช่วยลดการประสานงานด้วยตนเองระหว่างเครื่องมือต่างๆ

คุณจะเห็นโมเดลนี้บ่อยครั้งในการใช้งานกับ เครื่องมือ ChatOps ภายใน โดยที่บอตจะเริ่มต้นโฟลว์ตามคำแนะนำง่ายๆ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงทางวิศวกรรม

การประสานงานเบื้องหลังในการสนับสนุนกระแส

ในสภาพแวดล้อมการสนับสนุนลูกค้า RPA จะรับประกันว่าการอัปเดตที่ทำในระบบหนึ่งจะถูกสะท้อนไปยังทุกที่อื่นๆ เช่น การซิงค์สถานะตั๋ว เหตุผลในการบันทึกระดับความสำคัญ หรือการกำหนดเส้นทางคำขอข้ามทีม

การประสานงานนี้มักเกิดขึ้นบ่อยในการตั้งค่าเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ โดยที่ระบบอัจฉริยะจะจัดการแบบสอบถาม และ RPA จะดูแลการดำเนินการต่อ

ติดตามการดำเนินการของแชทบอทของลูกค้า

เมื่อผู้ใช้ จองนัดหมาย อัปเดตคำขอ หรือได้รับการยืนยันธุรกรรมผ่านแชทบอท RPA มักจะเป็นเลเยอร์ที่ดำเนินการเหล่านั้น โดยจะทำการอัปเดตจริง ซิงค์ระบบแบ็กเอนด์ และยืนยันการโต้ตอบ ซึ่งทั้งหมดนี้ทำแบบมองไม่เห็น

รูปแบบนี้ปรากฏในการใช้งานส่วนหน้าต่างๆ เช่น แชทบอทของ WordPress หรือผู้ช่วยที่ ใช้ Telegram

ฉันจะตัดสินใจได้อย่างไรว่าจะใช้ RPA, AI หรือทั้งสองอย่างในโครงการระบบอัตโนมัติของฉัน

หากงานของคุณซ้ำซากและปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน RPA ถือเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด แต่หากเกี่ยวข้องกับข้อมูลหรือการตัดสินใจที่ไม่เป็นระเบียบ AI จะเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด และการผสมผสานทั้งสองสิ่งนี้เข้าด้วยกันมักจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากทั้งสองสิ่ง

อุตสาหกรรมใดได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรวม RPA เข้ากับ AI?

ฝ่ายการเงิน การดูแลสุขภาพ การประกันภัย และฝ่ายบริการลูกค้าต่างก็ชื่นชอบคอมโบนี้ ลองนึกดูว่ามีเอกสารจำนวนมาก กฎระเบียบที่เข้มงวด และคำขอเข้ามาจำนวนมากที่ต้องการการดำเนินการอย่างรวดเร็ว

วิธีที่ดีที่สุดในการบูรณาการ RPA เข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่คืออะไร stack โดยไม่ทำให้มันแตกใช่ไหม?

เริ่มต้นในระดับเล็กด้วยกรณีการใช้งานที่มีขอบเขตชัดเจน ใช้เครื่องมือที่เลียนแบบการกระทำของมนุษย์ (ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องยุ่งกับ API) และดึงทีมปฏิบัติการหรือไอทีของคุณเข้ามามีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ทุกอย่างราบรื่น

ฉันจำเป็นต้องมีนักพัฒนาจึงจะนำ RPA มาใช้ได้หรือไม่?

ไม่จำเป็น เครื่องมือ RPA จำนวนมากเป็นแบบ low-code หรือ no-code ดังนั้นทีมปฏิบัติการจึงสามารถสร้างบอทเองได้ แม้ว่านักพัฒนาจะสามารถช่วยในเรื่องตรรกะหรือการบูรณาการที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ก็ตาม

RPA ปลอดภัยแค่ไหนในการจัดการข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อน?

ปลอดภัยพอสมควรหากตั้งค่าอย่างถูกต้อง คุณเพียงแค่ต้องปฏิบัติตามหลักปฏิบัติที่ดีที่สุด เช่น การเข้ารหัสและการควบคุมการเข้าถึง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลทางการเงิน