- RPA tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc bằng cách mô phỏng các cú nhấp chuột và thao tác nhập liệu của con người, nhưng không giống như AI, vốn phân tích và thích ứng với dữ liệu.
- RPA truyền thống không có khả năng học hoặc lý luận, nhưng nó thường tích hợp với AI để xử lý các dữ liệu đầu vào không có cấu trúc và cho phép tự động hóa phức tạp hơn.
- RPA đặc biệt hữu ích trong môi trường không có API, cho phép doanh nghiệp tự động hóa trên các hệ thống cũ mà không cần thay đổi cơ sở hạ tầng lớn.
- Các trường hợp sử dụng RPA phổ biến bao gồm chuyển dữ liệu giữa các hệ thống, tác vụ quản trị thường xuyên, quy trình làm việc kích hoạt theo sự kiện và hành động hỗ trợ phụ trợ.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đã xuất hiện trong nhiều năm. Nó được xây dựng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc — những việc như xử lý hóa đơn, di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống hoặc cập nhật hồ sơ trong CRM.
Nhưng khi các công cụ tự động hóa trở nên thông minh hơn, ranh giới giữa RPA và trí tuệ nhân tạo ngày càng mờ nhạt. Rất nhiều nhóm đang đặt ra những câu hỏi giống nhau:
RPA có phải là một dạng AI không? Nó có sử dụng AI không? Và nó so sánh như thế nào với các tác nhân AI mà mọi người đột nhiên xây dựng vào stack ?
Mọi người thường so sánh RPA với AI — như thể chúng là một trong hai. Nhưng trên thực tế, chúng giải quyết các vấn đề khác nhau và thường hoạt động tốt hơn khi kết hợp với nhau , đặc biệt là trong tự động hóa doanh nghiệp.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là gì?
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là phần mềm tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc bằng cách tương tác với các hệ thống kỹ thuật số theo cùng cách con người làm — nhấp chuột, nhập, sao chép và kích hoạt các hành động trên các ứng dụng.
Hầu hết các bot RPA được thiết kế để tuân theo một bộ hướng dẫn cố định. Chúng không phân tích dữ liệu hoặc đưa ra quyết định — chúng chỉ thực hiện cùng một quy trình lặp đi lặp lại với tốc độ và độ chính xác.
Vì hoạt động ở cấp độ UI, bot RPA có thể hoạt động trên các công cụ không có API hoặc tích hợp. Đó là lý do tại sao chúng thường được sử dụng trong các hệ thống cũ hoặc quy trình làm việc của doanh nghiệp, nơi các tác vụ có cấu trúc cần được tự động hóa mà không cần xây dựng lại mọi thứ từ đầu.
AI và RPA khác nhau như thế nào?
RPA và AI đều là công nghệ tự động hóa, nhưng chúng hoạt động theo những cách cơ bản khác nhau. RPA được xây dựng để tuân theo hướng dẫn. AI được xây dựng để diễn giải, dự đoán và thích ứng. Mặc dù chúng thường được tích hợp trong các chiến lược tự động hóa doanh nghiệp, nhưng điều quan trọng là phải hiểu từng công nghệ thực sự làm gì — và khả năng của chúng dừng lại ở đâu.

RPA có phải là một dạng AI không?
Không — RPA không phải là một dạng trí tuệ nhân tạo.
RPA tự động hóa các tác vụ bằng cách bắt chước hành động của con người ở cấp độ giao diện người dùng. Nó nhấp, nhập, sao chép và di chuyển dữ liệu — chính xác như được hướng dẫn. Không có quá trình học, không có lý luận và không có sự linh hoạt vượt quá những gì được xác định rõ ràng.
Ngược lại, AI hoạt động dựa trên dữ liệu và xác suất. Nó nhận ra các mẫu, suy ra ý nghĩa và đưa ra quyết định trong môi trường năng động.
RPA thực hiện các lệnh. AI tạo ra kết quả dựa trên ngữ cảnh.
Quan niệm sai lầm thường nảy sinh vì cả hai công nghệ đều giảm bớt công sức thủ công. Nhưng tự động hóa không giống với trí thông minh.
RPA có sử dụng AI không?
Các hệ thống RPA truyền thống dựa trên quy tắc và mang tính xác định. Chúng yêu cầu đầu vào có cấu trúc và quy trình làm việc cố định. Tuy nhiên, RPA có thể được tăng cường bằng các thành phần AI để xử lý dữ liệu phi cấu trúc, ngôn ngữ và tính biến đổi.
- AI diễn giải dữ liệu thô (ví dụ: tài liệu, email, tin nhắn)
- RPA hoạt động trên đầu ra có cấu trúc (ví dụ nhập dữ liệu, định tuyến tác vụ)
Sự kết hợp này phổ biến trong các chatbot thông minh — đặc biệt là những chatbot xử lý yêu cầu hỗ trợ hoặc truy vấn nội bộ. Nếu bạn đang xây dựng thứ gì đó như chatbot FAQ hỗ trợ AI, AI sẽ xử lý việc giải thích câu hỏi và RPA có thể được sử dụng để truy xuất hoặc cập nhật dữ liệu liên quan trong các hệ thống phụ trợ.
Sự khác biệt chính giữa RPA và AI
Mặc dù RPA và AI thường được triển khai cùng nhau, nhưng nền tảng kỹ thuật và vai trò vận hành của chúng rất khác nhau. RPA được thiết kế để tuân theo các hướng dẫn chính xác. AI được xây dựng để xử lý sự phức tạp, mơ hồ và thay đổi.
Nếu bạn đang quyết định áp dụng từng phương pháp ở đâu, phần so sánh này sẽ nêu bật những điểm khác biệt cốt lõi của chúng về đầu vào, logic, khả năng thích ứng, v.v.:
Sự khác biệt này rất quan trọng. RPA đáng tin cậy trong môi trường mà quy trình không bao giờ thay đổi. AI trở nên cần thiết khi dữ liệu đầu vào không thể đoán trước hoặc các tác vụ cần được diễn giải. Trong hầu hết các hệ thống hiện đại, sức mạnh thực sự đến từ việc sử dụng cả hai — mỗi bên đều thực hiện tốt nhất những gì mình làm.
Lợi ích chính của RPA
RPA có giá trị không phải vì nó thông minh mà vì nó chính xác. Trong các hệ thống mà logic cố định, giao diện lộn xộn và quy mô quan trọng, RPA mang lại sự nhất quán mà không bị gián đoạn.
Nó cung cấp loại lớp thực thi mà hầu hết các ngăn xếp phần mềm doanh nghiệp đều thiếu: lớp thực thi hoạt động trên nhiều công cụ mà không cần phải thay đổi chúng.

Hoạt động mà không cần API hoặc cơ sở hạ tầng
RPA không yêu cầu tích hợp có cấu trúc. Nó tương tác trực tiếp với giao diện người dùng — mô phỏng các cú nhấp chuột, đầu vào và điều hướng giống như người vận hành. Điều đó làm cho nó khả thi trong môi trường mà API không tồn tại, hỗ trợ của nhà cung cấp bị hạn chế hoặc các công cụ chưa bao giờ được xây dựng để tương tác.
Đây là một lý do khiến nó vẫn được sử dụng trong các nền tảng chatbot AI nơi quyền truy cập vào hệ thống bị hạn chế và bot cần tự động hóa quy trình làm việc trên các công cụ không được kết nối tự nhiên.
Đưa quyền kiểm soát vào tay hoạt động
Không giống như hầu hết các phương pháp tự động hóa hoàn toàn nằm trong kỹ thuật, RPA thường được cấu hình bởi các nhóm vận hành. Đây là những người xác định, chạy và cập nhật quy trình làm việc hàng ngày — nghĩa là logic nằm gần hơn với những người hiểu rõ nhất.
Cách tiếp cận theo nhóm này phù hợp với các chiến lược quản lý dự án AI rộng hơn, trong đó các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật cần có nhiều quyền tự chủ hơn trong các quyết định về công cụ và cập nhật tự động hóa.
Đảm bảo độ chính xác ở quy mô
Sau khi triển khai, RPA tuân thủ chính xác các hướng dẫn. Không có sự ngẫu hứng, không có lối tắt và không có sự thay đổi giữa từng người dùng. Mọi tác vụ đều được thực hiện theo cùng một cách, mọi lúc.
Độ chính xác đó là điều cần thiết trong các chức năng như tài chính, tuân thủ và báo cáo — những lĩnh vực mà ngay cả một sai lệch nhỏ cũng có thể tạo ra rủi ro. Đây là thành phần cơ bản của các chiến lược tự động hóa quy trình kinh doanh ưu tiên khả năng lặp lại hơn khả năng thích ứng.
Xử lý thực hiện cùng với AI
RPA không thông minh, nhưng đáng tin cậy — đó chính xác là lý do tại sao nó kết hợp tốt với các hệ thống AI. Các mô hình có thể phân loại, tạo hoặc suy ra. Sau đó, RPA có thể thực hiện hành động kết quả.
Bạn sẽ thấy mô hình này ngày càng phổ biến trong các hệ thống được xây dựng bằng các tác nhân AI theo chiều dọc , nơi mà LLM xử lý logic và ra quyết định, còn RPA thực hiện các bản cập nhật phụ trợ và kích hoạt ở cấp hệ thống.
RPA có thể tự động hóa những gì
RPA được xây dựng để thực hiện các tác vụ kỹ thuật số được xác định rõ ràng — và trong bối cảnh phù hợp, nó âm thầm loại bỏ nhiều giờ làm việc thủ công mỗi tuần. Điểm mạnh của nó nằm ở tính nhất quán. Khi quy trình công việc được xác định, nó sẽ chạy theo cùng một cách mọi lúc, không có lỗi, mệt mỏi hoặc do dự.
Nó hiệu quả nhất khi được sử dụng để cung cấp năng lượng cho xương sống vô hình của các hoạt động kinh doanh hàng ngày — trên các hệ thống không liên quan đến nhau hoặc trong các quy trình công việc quá tẻ nhạt để con người có thể quản lý lâu dài.

Chuyển dữ liệu giữa các hệ thống
RPA thường được sử dụng để chuyển dữ liệu có cấu trúc qua các công cụ không kết nối — đặc biệt là khi các công cụ đó không giao tiếp với nhau theo cách gốc. Nó có thể trích xuất các biểu mẫu gửi, di chuyển hồ sơ giữa các bảng điều khiển hoặc cập nhật bảng tính nội bộ dựa trên nhật ký xuất.
Đây là loại quy trình công việc thường được xử lý ngầm trong các khuôn khổ tác nhân LLM , trong đó mô hình quyết định nội dung cần cập nhật và RPA xử lý việc truyền dữ liệu.
Nhiệm vụ quản trị lặp đi lặp lại
Các quy trình như tạo hóa đơn, ghi nhật ký tài liệu, xử lý hoàn tiền và đồng bộ hóa trạng thái thường được quản lý bằng các bot tuân theo logic từng bước. Đây là các tác vụ khối lượng lớn, dựa trên quy tắc tồn tại trong nền của mọi doanh nghiệp.
Nhiều trong số này thuộc các sáng kiến BPA rộng hơn — trong đó RPA được sử dụng không phải để thay thế các hệ thống mà để thực thi tính nhất quán trên toàn bộ các hệ thống.
Thực hiện quy trình công việc dựa trên kích hoạt
RPA có thể được kích hoạt tự động khi các sự kiện cụ thể xảy ra — như một biểu mẫu được gửi, một webhook được kích hoạt hoặc lệnh được đưa ra trong kênh nhóm. Các luồng này làm giảm sự phối hợp thủ công giữa các công cụ.
Bạn sẽ thường thấy mô hình này được sử dụng với các công cụ ChatOps nội bộ, trong đó bot khởi tạo luồng dựa trên lời nhắc đơn giản mà không cần sự tham gia của kỹ thuật.
Phối hợp backend trong luồng hỗ trợ
Trong môi trường hỗ trợ khách hàng, RPA đảm bảo rằng các cập nhật được thực hiện trong một hệ thống sẽ được phản ánh ở mọi nơi khác — chẳng hạn như đồng bộ hóa trạng thái phiếu, ghi lại lý do leo thang hoặc định tuyến yêu cầu giữa các nhóm.
Sự phối hợp này đặc biệt phổ biến trong các thiết lập tự động hóa quy trình làm việc, trong đó trí thông minh xử lý truy vấn và RPA đảm nhiệm việc theo dõi.
Thực hiện theo các hành động của chatbot khách hàng
Khi người dùng đặt lịch hẹn , cập nhật yêu cầu hoặc nhận xác nhận giao dịch thông qua chatbot, RPA thường là lớp thực hiện các hành động đó. Nó thực hiện các bản cập nhật thực tế, đồng bộ hóa các hệ thống phụ trợ và xác nhận tương tác — tất cả đều vô hình.
Mẫu này xuất hiện trong nhiều ứng dụng front-end như chatbot WordPress hoặc trợ lý dựa trên Telegram .
Vị trí của RPA trong bức tranh tổng thể của Agentic
RPA được thiết kế riêng cho các tác vụ có cấu trúc, lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, trong một thế giới mà khách hàng mong đợi phản hồi nhanh chóng và các nhóm nội bộ phụ thuộc vào nhiều công cụ, tự động hóa phải tiến xa hơn nữa.
Đó chính là lúc AI phát huy tác dụng. Bằng cách tích hợp các luồng dựa trên quy tắc với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và logic API, bạn có thể vượt qua RPA truyền thống và bắt đầu phát triển các trợ lý có khả năng thích ứng, phản hồi và hành động.
Các nền tảng như Botpress cho phép thay đổi này bằng cách cung cấp phương pháp kích hoạt hành động, truy vấn dữ liệu và tự động hóa quy trình công việc thực tế, tất cả thông qua trò chuyện.
Bạn có thể xây dựng một bot có thể:
- Đọc yêu cầu của người dùng trên Telegram
- Kiểm tra trạng thái trong hệ thống phụ trợ của bạn
- Cập nhật bản ghi hoặc khởi động quy trình làm việc ở phía sau — giống như RPA
- Và phản hồi theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi AI
Đây là tất cả những gì RPA có thể làm — nhưng thông minh hơn và dễ sử dụng hơn.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay — hoàn toàn miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Làm thế nào để tôi quyết định sử dụng RPA, AI hay cả hai trong dự án tự động hóa của mình?
Nếu nhiệm vụ của bạn mang tính lặp lại và tuân theo các quy tắc rõ ràng, RPA là lý tưởng. Nhưng nếu liên quan đến dữ liệu hoặc quyết định lộn xộn, thì đó là nơi AI tỏa sáng và việc kết hợp chúng thường mang lại cho bạn những điều tốt nhất của cả hai thế giới.
Ngành công nghiệp nào được hưởng lợi nhiều nhất khi kết hợp RPA với AI?
Tài chính, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm và dịch vụ khách hàng đều thích sự kết hợp này. Hãy nghĩ đến: nhiều giấy tờ, quy định nghiêm ngặt và khối lượng lớn yêu cầu đến cần hành động nhanh chóng.
Cách tốt nhất để tích hợp RPA vào công nghệ hiện có là gì? stack mà không làm vỡ nó?
Hãy bắt đầu với một trường hợp sử dụng có phạm vi rõ ràng, sử dụng các công cụ mô phỏng hành động của con người (do đó bạn không cần phải loay hoay với API) và trao đổi với nhóm vận hành hoặc CNTT ngay từ đầu để mọi việc diễn ra suôn sẻ.
Tôi có cần nhà phát triển để triển khai RPA không?
Không nhất thiết. Nhiều công cụ RPA có ít mã hoặc không cần mã, do đó nhóm vận hành có thể tự xây dựng bot, mặc dù các nhà phát triển có thể hỗ trợ về logic hoặc tích hợp phức tạp hơn.
RPA an toàn đến mức nào khi xử lý dữ liệu nhạy cảm của khách hàng?
Khá an toàn, nếu thiết lập đúng. Bạn chỉ cần tuân thủ các biện pháp tốt nhất như mã hóa và kiểm soát truy cập, đặc biệt là khi xử lý thông tin cá nhân hoặc tài chính.