Tự động hóa quy trình thông minh (IPA) là gì?

Giảm thiểu công sức thủ công ở quy mô lớn

Tự động hóa truyền thống thường cần sự giám sát chặt chẽ. Các nhóm vẫn dành thời gian xem xét các trường hợp ngoại lệ, giải quyết sự không khớp dữ liệu và quản lý các tác vụ nằm ngoài tập lệnh.

IPA giảm bớt sự giám sát đó. Nó có thể diễn giải các yêu cầu theo các quy tắc kinh doanh và thực hiện các hành động mà không cần sự can thiệp của con người ở mọi bước.

Một số công ty làm việc với các cơ quan AI để thiết kế các quy trình làm việc này. Các đối tác này tập trung vào việc đảm bảo các hệ thống ổn định, hiệu quả và phù hợp với hoạt động kinh doanh thực tế.

Thích ứng với những thay đổi về đầu vào và bối cảnh

Các bot truyền thống dựa vào định dạng nhất quán. Ngay cả một thay đổi nhỏ, như lỗi đánh máy hoặc bố cục tài liệu mới, cũng có thể phá vỡ quy trình.

IPA có thể xử lý sự thay đổi. Nó đọc dữ liệu đầu vào, hiểu ý định và phản hồi — ngay cả khi cấu trúc không lý tưởng. Điều này làm cho nó đáng tin cậy hơn trong sử dụng hàng ngày, khi các yêu cầu không phải lúc nào cũng tuân theo cùng một mẫu.

Tăng cường tính minh bạch trong hoạt động

Tự động hóa dựa trên quy tắc thường thất bại nếu không có ngữ cảnh. Thật khó để hiểu điều gì đã xảy ra, xảy ra ở đâu hoặc nguyên nhân nào gây ra lỗi.

Điều này trở thành mối quan tâm lớn hơn trong các hệ thống đa tác nhân , trong đó các tác nhân khác nhau hoạt động song song hoặc tuần tự. Nếu không có khả năng hiển thị, sẽ khó theo dõi các tương tác hoặc duy trì hiệu suất đáng tin cậy giữa các tác nhân.

IPA cải thiện khả năng quan sát bằng cách ghi lại từng bước trong quy trình. Mức độ chi tiết này đặc biệt hữu ích khi đánh giá các hệ thống đa tác nhân , giúp các nhóm cô lập các vấn đề và tinh chỉnh cách các tác nhân làm việc cùng nhau.

Bước 1: Sự kiện kích hoạt bắt đầu quá trình

Khách hàng điền vào mẫu yêu cầu trả hàng hoặc gửi tin nhắn yêu cầu trả lại một mặt hàng. Tin nhắn đó sẽ kích hoạt quy trình trả hàng.

Nhân viên sẽ xử lý ngay lập tức mà không cần chờ phân loại thủ công.

Bước 2: Tác nhân AI phân tích thông tin

Nhân viên quét tin nhắn hoặc biểu mẫu để lấy thông tin quan trọng như số đơn hàng, tên mặt hàng, lý do trả hàng và ID khách hàng.

Đối với các tin nhắn không có cấu trúc, nó sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) để diễn giải ý định và xác định thứ tự đúng.

Bước 3: Tác nhân AI quyết định bước tiếp theo

Sử dụng các quy tắc kinh doanh và chính sách hoàn trả, đại lý sẽ kiểm tra xem mặt hàng có đủ điều kiện để trả lại hay không và hình thức trả lại nào, chẳng hạn như hoàn tiền hay tín dụng cửa hàng.

Nó xử lý quyết định ngay lập tức, mô phỏng những gì mà một nhân viên hỗ trợ thường làm.

Bước 4: Tác nhân AI thực hiện các hành động trên các hệ thống

Sau khi quyết định được đưa ra, người đại diện sẽ:

• Cập nhật trạng thái đơn hàng
• Tạo nhãn trả về
• Gửi hướng dẫn cho khách hàng
• Thông báo cho kho

Mọi thứ đều được thực hiện trong các hệ thống được kết nối, không cần chuyển giao giữa các nhóm.

Bước 5: Tác nhân AI ghi lại kết quả

Mỗi bước đều được ghi lại, từ yêu cầu ban đầu đến phản hồi cuối cùng. Những bản ghi này được đưa vào bảng điều khiển và hệ thống cảnh báo, giúp quá trình có thể theo dõi được.

Nếu một trường hợp cần xem xét thủ công, trường hợp đó sẽ được chuyển lên cấp cao hơn với đầy đủ bối cảnh để theo dõi.

Xử lý các tài liệu và biểu mẫu không có cấu trúc

Các bot dựa trên quy tắc sẽ nhanh chóng bị hỏng khi xử lý các dữ liệu đầu vào lộn xộn. Nhiều tài liệu kinh doanh — như hóa đơn, khiếu nại, hợp đồng hoặc gói tin hướng dẫn — chứa dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc không theo một định dạng nhất quán.

Các tác nhân IPA xử lý việc này bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):

• Trích xuất tổng số từ biên lai
• Phân tích các điều khoản hợp đồng
• Xác minh danh tính từ các biểu mẫu được quét

Sau khi dữ liệu được diễn giải, hệ thống có thể hoạt động mà không cần sự giám sát của con người. Điều này mở khóa các quy trình làm việc đầu cuối bên trong các công cụ như chatbot HR xử lý biểu mẫu nhân viên hoặc chatbot dịch vụ khách hàng nhận các yêu cầu hỗ trợ dựa trên tài liệu.

Tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước trên toàn bộ hệ thống

Các quy trình như tích hợp hoặc xử lý trả lại không diễn ra trong một hệ thống duy nhất. Chúng thường bao gồm CRM, cơ sở dữ liệu nội bộ, nền tảng lập lịch và công cụ thông báo. Mỗi thành phần đều thêm lớp phụ thuộc riêng.

Các tác nhân IPA quản lý luồng từng bước. Họ đánh giá đầu vào, đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh và thực hiện hành động trong các hệ thống được kết nối.

Logic vẫn được giữ nguyên, không cần dựa vào định tuyến thủ công hoặc các giải pháp thay thế không chắc chắn.

Điều này khiến IPA trở thành công cụ lý tưởng đằng sau quy trình làm việc như chatbot đặt lịch hẹn. Trong khi giao diện thu thập các thông tin đầu vào cơ bản, hệ thống xử lý kiểm tra tình trạng sẵn sàng, lên lịch hẹn, gửi xác nhận và cập nhật các công cụ phụ trợ.

Định tuyến các phiếu hỗ trợ dựa trên mục đích của tin nhắn

Hàng đợi hỗ trợ thường bị tắc nghẽn vì tin nhắn không rõ ràng. Khách hàng không phải lúc nào cũng tuân theo định dạng rõ ràng và hầu hết các hệ thống không thể hiểu được những gì thực sự được yêu cầu.

Các tác nhân IPA xử lý việc này bằng cách diễn giải thông điệp , xác định các chi tiết chính và xác định hành động đúng đắn.

Họ có thể đánh giá mức độ khẩn cấp và chuyển tiếp phiếu yêu cầu đến hệ thống hoặc nhóm thích hợp mà không cần sự can thiệp của con người.

Đây là điều khiến hệ thống bán vé AI có khả năng mở rộng hơn. Vé được làm giàu với ngữ cảnh và được chuyển đến đúng nơi.

Cung cấp dịch vụ tự phục vụ trong các cổng thông tin nội bộ

Các nhóm nội bộ thường mất thời gian chờ đợi phê duyệt hoặc trả lời mà không cần sự can thiệp của con người. Những sự chậm trễ này thường xuất phát từ quyền sở hữu không rõ ràng hoặc quy trình thủ công chậm.

IPA giúp các cổng thông tin nội bộ hữu ích hơn. Nó hiểu được nhu cầu của người dùng, kết nối với các hệ thống phụ trợ và hoàn thành nhiệm vụ trực tiếp, tất cả thông qua một giao diện duy nhất giúp loại bỏ sự qua lại không cần thiết.

Cách này cực kỳ hiệu quả vì các quy trình công việc này có thể mở rộng trên nhiều kênh và người dùng, đồng thời vẫn duy trì được hồ sơ rõ ràng về từng tương tác.

1. Botpress

Botpress được xây dựng cho các nhóm muốn kiểm soát cách thức hoạt động của tự động hóa. Nó cho phép bạn xác định các tác nhân không chỉ tuân theo các quy tắc — họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào, bộ nhớ và ngữ cảnh thời gian thực.

Bạn có thể xây dựng các luồng xác minh tính đủ điều kiện trả lại, giải thích các yêu cầu hoàn tiền hoặc cập nhật hồ sơ trên các hệ thống. Mỗi tác nhân có thể sử dụng các quy tắc, LLMs , hoặc logic quyết định, và mọi thứ đều chạy trên web, Slack , WhatsApp và nhiều hơn nữa mà không cần phải tốn nhiều công sức.

Nó lý tưởng khi bạn xây dựng quy trình làm việc thông minh liên quan đến các đầu vào biến đổi, kích hoạt API và kết quả hoạt động thực tế.

Các tính năng chính:

• Trình xây dựng trực quan cho các tác nhân AI với logic luồng, bộ nhớ và điều kiện
• Hoạt động trên nhiều kênh và tích hợp với các công cụ phụ trợ
• Hỗ trợ các cuộc gọi API thời gian thực, định tuyến động và các hành động tùy chỉnh
  
  

Giá cả:

• Gói miễn phí với tín dụng AI dựa trên mức sử dụng
• Plus : $89/tháng cho việc chuyển giao đại lý trực tiếp và kiểm tra luồng
• Nhóm: 495 đô la/tháng với tính năng cộng tác, SSO và kiểm soát truy cập
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh

2. Make (trước đây là Integromat)

Make được thiết kế để ghép các ứng dụng lại với nhau mà không cần viết mã. Nó cung cấp cho bạn một khung trực quan nơi bạn có thể xây dựng các kịch bản nhiều bước — lý tưởng cho IPA khi bạn đang tự động hóa các hành động giữa các công cụ.

Tính năng này phát huy tác dụng trong các quy trình công việc mà một hệ thống cần phản ứng với một tác vụ nào đó trong hệ thống khác — chẳng hạn như đồng bộ hóa CRM với hệ thống đặt hàng hoặc phản hồi biểu mẫu hỗ trợ bằng các hành động có điều kiện.

Bạn không nhận được bối cảnh cấp tác nhân hoặc khả năng ra quyết định của AI, nhưng đối với tích hợp và kích hoạt cấp quy trình, thì nhanh chóng và linh hoạt.

Các tính năng chính:

• Trình xây dựng quy trình làm việc kéo và thả cho hàng trăm ứng dụng
• Logic có điều kiện, lập lịch, phân tích dữ liệu và webhook
• Hỗ trợ phân nhánh phức tạp và luồng nhiều bước
  
  

Giá cả:

• Miễn phí: 1.000 hoạt động/tháng
• Lõi: $9/tháng
• Các gói Pro và Teams cho mức sử dụng cao hơn và các điều khiển nâng cao
  
  

3. Zapier

Zapier là tốt nhất khi bạn muốn kết nối các công cụ nhanh chóng và không cần phân nhánh phức tạp. Đây không phải là lớp dàn dựng đầy đủ — nhưng nó xử lý việc chuyển giao dữ liệu giữa chatbot và CRM, trình lập lịch hoặc cơ sở dữ liệu của bạn mà không cần mã.

Đối với IPA, Zapier rất tuyệt vời để biến ý định được diễn giải thành hành động ở phía sau. Nó không thực hiện "suy nghĩ", nhưng nó là thứ kết nối hệ thống suy nghĩ với các công cụ thực hiện công việc.

Các tính năng chính:

• Hơn 6.000 tích hợp
• Kích hoạt từ chatbot, biểu mẫu hoặc webhook
• Thiết lập dễ dàng cho các nhóm không có hỗ trợ kỹ thuật

Giá cả:

• Miễn phí: 100 nhiệm vụ/tháng
• Gói khởi đầu: 19,99 đô la/tháng
• Chuyên nghiệp: $49/tháng cho các tính năng nâng cao

4. Tidio

Tidio là nền tảng trò chuyện trực tiếp có tích hợp tính năng tự động hóa. Đây không phải là nền tảng IPA hoàn chỉnh, nhưng rất tuyệt vời khi bạn tự động hóa các tác vụ liên quan đến khách hàng như định tuyến, thu thập thông tin đầu vào hoặc trả lời các truy vấn hỗ trợ.

Nó hỗ trợ trả lời AI, luồng có điều kiện và chuyển giao backend — giúp nó hữu ích cho việc tự động hóa quyết định ở cấp độ bề mặt. Đối với các nhóm hoạt động nhỏ hoặc SMB, đây là nơi dễ dàng để bắt đầu.

Các tính năng chính:

• Trò chuyện trực tiếp hỗ trợ AI với các mẫu tự động hóa
• Chat định tuyến, xử lý biểu mẫu và tích hợp CRM
• GPT - trợ lý hỗ trợ cho các phản hồi linh hoạt

Giá cả:

• Miễn phí: Trò chuyện cơ bản và tự động hóa
• Gói khởi đầu: 29$/tháng
• Plus : Tính năng AI và đồng bộ CRM

5. n8n

n8n là một nền tảng tự động hóa quy trình làm việc nguồn mở cung cấp cho bạn toàn quyền kiểm soát logic, kích hoạt và tích hợp. Không giống như Zapier hoặc Make, nó có khả năng tự lưu trữ và cho phép bạn viết mã khi cần.

Điều này làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhóm có nguồn lực kỹ thuật muốn có sự linh hoạt và riêng tư. Bạn có thể chạy các tác nhân IPA, kết nối vào API và xử lý dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc — tất cả đều nằm trong quy trình làm việc có thể tùy chỉnh.

Các tính năng chính:

• Trình soạn thảo trực quan có hỗ trợ nút mã
• Webhooks, trình lập lịch, nhánh có điều kiện
• Tự lưu trữ hoặc sử dụng dịch vụ đám mây

Giá cả:

• Miễn phí: Tự lưu trữ
• Cloud Basic: 20 đô la/tháng
• Ưu điểm: 50 đô la/tháng với các tính năng nhóm

1. Bắt đầu với một quy trình công việc gây ra tình trạng tắc nghẽn

Quy trình phê duyệt hoàn tiền là một ví dụ hay. Các yêu cầu được gửi đến, nhưng chúng không nhất quán. Một số bao gồm số đơn hàng, một số thì không. Các đại lý phải theo dõi chi tiết, xác minh tính đủ điều kiện và áp dụng logic kinh doanh theo cách thủ công.

Sự ma sát đó khiến nó trở thành ứng cử viên lý tưởng cho tự động hóa thông minh — logic thì rõ ràng, nhưng các đầu vào chỉ đủ khác nhau để làm hỏng các bot dựa trên quy tắc.

2. Lập bản đồ luồng đầu cuối, bao gồm các ngoại lệ

Ghi lại cách thức hoạt động của quy trình. Theo dõi cách thức yêu cầu hoàn tiền đến, nơi các đại lý lấy thông tin, quyết định họ đưa ra và hành động họ thực hiện.

Đảm bảo bạn bao gồm các trường hợp ngoại lệ phổ biến: thiếu dữ liệu, lý do trả hàng không rõ ràng hoặc thông tin đơn hàng và chính sách hoàn tiền không khớp nhau.

Đây chính là lúc tự động hóa thông minh cần can thiệp.

3. Xác định nơi đưa ra quyết định

Tìm kiếm các điểm mà con người diễn giải thông tin đầu vào hoặc áp dụng phán đoán. Trong quy trình hoàn tiền, đó có thể là đọc lý do của khách hàng, kiểm tra theo các quy tắc trả hàng và quyết định giữa hoàn tiền, tín dụng cửa hàng hoặc từ chối.

Mỗi quyết định này đều có thể được xử lý bởi một tác nhân AI, miễn là logic được xác định và dữ liệu có thể được truy cập.

4. Kết nối các công cụ hỗ trợ hành động

Sau khi quyết định được đưa ra, hệ thống cần cập nhật trạng thái đơn hàng, thông báo cho khách hàng, dán nhãn hoặc kích hoạt thanh toán.

Để tự động hóa việc này, bạn sẽ cần một nền tảng kết nối với các công cụ đó và điều phối các hành động một cách đáng tin cậy. Đó có thể là một lớp điều phối tác nhân hoặc một khuôn khổ tự động hóa có hỗ trợ tích hợp.

5. Kiểm tra, giám sát, cải thiện

Sau khi quá trình hoàn tiền được tự động hóa, hãy theo dõi cách thức thực hiện. Xem những trường hợp nào được xử lý đúng và hệ thống gặp khó khăn ở đâu. Sử dụng phản hồi này để tinh chỉnh logic quyết định và cải thiện độ tin cậy.

Hệ thống IPA là hệ thống động. Bạn nắm bắt và xử lý càng nhiều trường hợp ngoại lệ thì quy trình làm việc càng mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Quá trình và dữ liệu kém sẵn sàng

Tự động hóa hoạt động tốt nhất khi các quy trình nhất quán. Nhưng trong nhiều tổ chức, quy trình làm việc không được ghi chép hoặc được xử lý khác nhau giữa các nhóm. Dữ liệu thường nằm trong các hệ thống không kết nối hoặc thay đổi về định dạng, khiến việc xây dựng tự động hóa ổn định trở nên khó khăn.

Trước khi giới thiệu quy trình tự động hóa thông minh, hãy dành thời gian để lập bản đồ quy trình hiện đang hoạt động như thế nào. Ghi lại các đầu vào, các ngoại lệ đã biết, sự phụ thuộc của công cụ và các điểm vẫn cần sự can thiệp của con người.

Quá phức tạp khi triển khai ban đầu

Các nhóm thường cố gắng tự động hóa quá nhiều, quá sớm. Khi triển khai ban đầu trải dài trên nhiều hệ thống hoặc bao gồm các trường hợp ngoại lệ ngay từ đầu, khả năng chậm trễ hoặc không triển khai sẽ tăng lên.

Thay vào đó, hãy bắt đầu bằng một quy trình duy nhất có một điểm quyết định rõ ràng và đầu ra có thể đo lường được. Chứng minh giá trị sớm bằng cách giữ phạm vi tập trung.

Thiếu quyền sở hữu rõ ràng hoặc tầm nhìn dài hạn

Hệ thống tự động hóa quy trình thông minh là các dự án thích ứng và phát triển. Nếu không có nhóm hoặc người chịu trách nhiệm về hiệu suất, logic và bảo trì, hệ thống thường trở nên lỗi thời hoặc không phù hợp.

Chỉ định quyền sở hữu liên tục ngay từ đầu. Ai đó cần theo dõi cách tự động hóa hoạt động, những lỗi nào bị hỏng và cần điều chỉnh ở đâu.

Sự không phù hợp giữa mục tiêu kinh doanh và logic tự động hóa

Không phải mọi quy trình đều đáng để tự động hóa — và không phải mọi tự động hóa đều thúc đẩy giá trị. Đôi khi logic phản ánh những gì có thể về mặt kỹ thuật, nhưng không phải những gì doanh nghiệp thực sự yêu cầu.

Để tránh điều đó, hãy thiết kế quy trình làm việc với sự cộng tác của những người sử dụng chúng. Bao gồm nhóm hỗ trợ, trưởng nhóm vận hành và chủ sở hữu sản phẩm.

Khi tự động hóa phù hợp với nhu cầu thực tế, khả năng mang lại kết quả lâu dài sẽ cao hơn nhiều.

IPA khác với Quản lý quy trình kinh doanh (BPM) như thế nào?

BPM thiên về việc lập bản đồ và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, trong khi IPA thực sự thiên về việc tự động hóa các quy trình đó bằng các tác nhân AI có khả năng tự suy nghĩ và hành động.

Liệu IPA có thể thay thế hoàn toàn người lao động hay chỉ giảm bớt khối lượng công việc của họ?

IPA là về việc giảm bớt những thứ lặp đi lặp lại, nhàm chán để con người có thể tập trung vào những gì quan trọng. IPA không thay thế con người nhưng nó giúp công việc của họ dễ dàng hơn.

Những mô hình học máy nào thường được sử dụng trong IPA?

IPA thường sử dụng các mô hình như cây quyết định, mô hình ngôn ngữ tự nhiên (nghĩ GPT hoặc BERT) và bộ phân loại cho các nhiệm vụ như phát hiện ý định hoặc phân tích tài liệu.

IPA chỉ phù hợp với các doanh nghiệp lớn hay các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng được hưởng lợi?

Các SMB có thể hưởng lợi từ IPA, đặc biệt là khi họ bị hạn chế về thời gian hoặc số lượng nhân viên. Nó giúp các nhóm nhỏ vượt trội hơn bằng cách tự động hóa những việc mà họ phải làm thủ công.

Cần loại dữ liệu nào để đào tạo hoặc cấu hình các mô hình IPA hiệu quả?

Hầu hết là các ví dụ về dữ liệu đầu vào thực tế như email, trò chuyện, biểu mẫu hoặc nhật ký và các quy tắc kinh doanh rõ ràng hoặc kết quả gắn liền với các dữ liệu đầu vào đó. Dữ liệu càng thực tế (và lộn xộn), hệ thống càng thông minh.