RPA และ AI: แตกต่างกันอย่างไรและเหตุใดจึงสำคัญ

Robotic Process Automation (RPA) มีมานานหลายปีแล้ว โดยได้รับการสร้างขึ้นมาเพื่อจัดการงานซ้ำๆ ตามกฎเกณฑ์ต่างๆ เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การย้ายข้อมูลระหว่างระบบ หรือการอัปเดตบันทึกใน CRM

แต่เนื่องจากเครื่องมืออัตโนมัติมีความชาญฉลาดมากขึ้น เส้นแบ่งระหว่าง RPA กับปัญญาประดิษฐ์จึงเริ่มเลือนลางลง ทีมงานจำนวนมากต่างถามคำถามเดิมๆ กัน:

RPA เป็นรูปแบบหนึ่งของ AI หรือไม่ ใช้ AI หรือไม่ และเมื่อเปรียบเทียบกับ ตัวแทน AI ที่ทุกคนสร้างขึ้นในทันใดนั้นเป็นอย่างไร stack -

ผู้คนมักเปรียบเทียบ RPA กับ AI ราวกับว่าเป็นอันใดอันหนึ่ง แต่ในความเป็นจริงแล้ว RPA สามารถแก้ปัญหาที่แตกต่างกันได้ และมักจะทำงาน ร่วมกัน ได้ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบอัตโนมัติขององค์กร

ระบบอัตโนมัติกระบวนการทำงานโดยหุ่นยนต์ (RPA) คืออะไร?

ระบบอัตโนมัติกระบวนการโดยหุ่นยนต์ (RPA) คือซอฟต์แวร์ที่ทำให้กระบวนการที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ตามกฎเกณฑ์เป็นแบบอัตโนมัติ โดยโต้ตอบกับระบบดิจิทัลในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ นั่นคือ คลิก พิมพ์ คัดลอก และดำเนินการต่าง ๆ ทั่วทั้งแอปพลิเคชัน

บอท RPA ส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบมาให้ปฏิบัติตามชุดคำสั่งที่กำหนดไว้ บอทเหล่านี้ จะไม่วิเคราะห์ข้อมูลหรือตัดสินใจ แต่จะดำเนินกระบวนการเดียวกันซ้ำๆ ด้วยความรวดเร็วและแม่นยำ

เนื่องจากบอท RPA ทำงานที่ระดับ UI จึงสามารถทำงานกับเครื่องมือต่างๆ ที่ไม่มี API หรือการบูรณาการได้ นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไมบอทจึงมักใช้ในระบบเก่าหรือเวิร์กโฟลว์ขององค์กรที่ต้องทำงานแบบมีโครงสร้างโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องสร้างทุกอย่างใหม่ตั้งแต่ต้น

AI และ RPA แตกต่างกันอย่างไร?

RPA และ AI เป็นเทคโนโลยีอัตโนมัติทั้งคู่ แต่ทำงานในลักษณะที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน RPA ถูกสร้างขึ้นเพื่อปฏิบัติตามคำสั่ง AI ถูกสร้างขึ้นเพื่อตีความ คาดการณ์ และปรับตัว แม้ว่าเทคโนโลยีทั้งสองจะรวมอยู่ในกลยุทธ์อัตโนมัติขององค์กรบ่อยครั้ง แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าเทคโนโลยีทั้งสองทำหน้าที่อะไรกันแน่ และความสามารถของเทคโนโลยีทั้งสองมีจุดสิ้นสุดที่ใด

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

ประโยชน์หลักของ RPA

RPA มีคุณค่าไม่ใช่เพราะว่ามันชาญฉลาด แต่เพราะมันแม่นยำ ในระบบที่ตรรกะนั้นคงที่ อินเทอร์เฟซนั้นยุ่งเหยิง และขนาดมีความสำคัญ RPA ทำให้เกิดความสอดคล้องกันโดยไม่หยุดชะงัก

มันมอบชั้นการดำเนินการประเภทที่ซอฟต์แวร์องค์กรส่วนใหญ่ไม่มี นั่นคือชั้นที่สามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือต่างๆ ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงเครื่องมือ

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

RPA สามารถทำอะไรให้อัตโนมัติได้บ้าง

RPA ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อดำเนินการงานดิจิทัลที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน และในบริบทที่เหมาะสม RPA จะช่วยลดเวลาการทำงานด้วยมือหลายชั่วโมงต่อสัปดาห์ได้อย่างเงียบๆ จุดแข็งของ RPA อยู่ที่ความสม่ำเสมอ เมื่อกำหนดเวิร์กโฟลว์แล้ว เวิร์กโฟลว์จะทำงานในลักษณะเดียวกันทุกครั้ง โดยไม่มีข้อผิดพลาด ความเหนื่อยล้า หรือการลังเล

มีประสิทธิผลสูงสุดเมื่อใช้ในการขับเคลื่อนแกนหลักที่มองไม่เห็นของการดำเนินธุรกิจในแต่ละวัน ไม่ว่าจะเป็นในระบบที่ไม่สามารถสื่อสารถึงกันได้ หรือในเวิร์กโฟลว์ที่น่าเบื่อเกินกว่าที่มนุษย์จะเป็นเจ้าของในระยะยาว

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

RPA เข้ามามีบทบาทในภาพรวมของตัวแทนได้อย่างไร

RPA ถูกออกแบบให้เหมาะกับงานที่ทำซ้ำๆ และมีโครงสร้างชัดเจน อย่างไรก็ตาม ในโลกที่ลูกค้าคาดหวังการตอบสนองที่รวดเร็วและทีมงานภายในต้องพึ่งพาเครื่องมือจำนวนมาก ระบบอัตโนมัติจึงต้องพัฒนาก้าวหน้าต่อไป

นั่นคือที่มาของ AI ด้วยการบูรณาการโฟลว์ตามกฎเกณฑ์กับความเข้าใจภาษาธรรมชาติและตรรกะของ API คุณสามารถก้าวข้าม RPA แบบดั้งเดิมและเริ่มพัฒนาผู้ช่วยที่ปรับตัว ตอบสนอง และดำเนินการได้

แพลตฟอร์มเช่น Botpress ช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้ได้โดยให้วิธีการทริกเกอร์การดำเนินการ สอบถามข้อมูล และทำให้เวิร์กโฟลว์จริงเป็นอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้ผ่านการแชท

คุณสามารถสร้างบอทที่:

• อ่านคำขอของผู้ใช้บน Telegram
• ตรวจสอบสถานะในระบบแบ็กเอนด์ของคุณ
• อัปเดตบันทึกหรือเริ่มเวิร์กโฟลว์แบ็กเอนด์ — เช่นเดียวกับ RPA
• และตอบสนองแบบเรียลไทม์ ขับเคลื่อนด้วย AI

มันคือทุกสิ่งที่ RPA ทำ แต่ฉลาดกว่าและหันไปทางผู้ใช้

เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี

คําถามที่พบบ่อย

1. ฉันจะตัดสินใจได้อย่างไรว่าจะใช้ RPA, AI หรือทั้งสองอย่างในโครงการระบบอัตโนมัติของฉัน

คุณควรใช้ RPA (Robotic Process Automation) เมื่องานซ้ำซากและเกี่ยวข้องกับข้อมูลอินพุตที่มีโครงสร้าง เช่น การคัดลอกข้อมูลระหว่างระบบ ใช้ AI เมื่องานต้องมีการตัดสินใจหรือทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ควรผสมผสานทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน: ให้ AI ตีความข้อมูลและ RPA ดำเนินการกับข้อมูลนั้น

2. อุตสาหกรรมใดบ้างที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการรวม RPA เข้ากับ AI?

อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน ประกันภัย การดูแลสุขภาพ และการสนับสนุนลูกค้า จะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการผสมผสาน RPA และ AI เนื่องจากสามารถจัดการเอกสารจำนวนมากและเวิร์กโฟลว์ที่ซ้ำซ้อนได้ ตัวอย่างเช่น AI สามารถดึงข้อมูลจากแบบฟอร์ม และ RPA ก็สามารถป้อนข้อมูลนั้นลงในระบบเดิมได้โดยอัตโนมัติ

3. วิธีที่ดีที่สุดในการผสาน RPA เข้ากับเทคโนโลยีที่มีอยู่คืออะไร stack โดยไม่ทำให้มันแตกใช่ไหม?

วิธีที่ดีที่สุดในการบูรณาการ RPA เข้ากับเทคโนโลยีของคุณ stack คือการเริ่มต้นด้วยกรณีการใช้งานเดียวที่ไม่สำคัญ และใช้เครื่องมือ RPA ที่โต้ตอบผ่านอินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) โดยเลียนแบบการกระทำของมนุษย์ แทนที่จะต้องเปลี่ยนแปลง API อย่างละเอียด ควรให้ทีมไอทีและฝ่ายรักษาความปลอดภัยมีส่วนร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถทำงานร่วมกันได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับระบบเดิมหรือระบบที่มีความอ่อนไหว

4. ฉันจำเป็นต้องมีนักพัฒนาจึงจะนำ RPA มาใช้ได้หรือไม่?

คุณไม่จำเป็นต้องมีนักพัฒนาเสมอไปเพื่อนำ RPA มาใช้ แพลตฟอร์ม RPA ชั้นนำส่วนใหญ่ เช่น UiPath หรือ Power Automate นำเสนออินเทอร์เฟซแบบ low-code ที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการสามารถสร้างบอทได้ นักพัฒนาจำเป็นเฉพาะในกรณีการใช้งานขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับสคริปต์ที่กำหนดเองหรือการผสานรวมที่ซับซ้อนเท่านั้น

5. RPA ปลอดภัยแค่ไหนเมื่อต้องจัดการข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อน?

RPA จะปลอดภัยหากนำไปใช้งานพร้อมกับมาตรการป้องกันที่เหมาะสม เช่น การจัดเก็บข้อมูลประจำตัวที่เข้ารหัสและการบันทึกการตรวจสอบที่ปลอดภัย เนื่องจากบอททำงานเหมือนผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องปฏิบัติตามนโยบายความปลอดภัยที่เหมือนกันหรือเข้มงวดกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล (PII) หรือบันทึกทางการเงิน