RPA (Robotic Process Automation) kết hợp AI: Kỷ nguyên mới của tự động hóa trong kinh doanh

Hãy tưởng tượng một ngày, doanh nghiệp của bạn vận hành gần như tự động mọi thứ, hóa đơn được xử lý nhanh chóng, dữ liệu được nhập chính xác, khách hàng được chăm sóc tận tình mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Đó chính là sức mạnh của RPA (Robotic Process Automation – Tự động hóa quy trình bằng robot) và AI (Trí tuệ nhân tạo) – hai công nghệ đang tạo ra cuộc cách mạng lớn về cách các doanh nghiệp hoạt động.

Ngày nay, không chỉ các tập đoàn lớn mà cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng đang dần ứng dụng RPA và AI để tối ưu quy trình và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Vậy RPA là gì, nó có thể phối hợp với AI ra sao và những ứng dụng nổi bật nhất của bộ đôi này trong thực tế vận hành tự động hóa doanh nghiệp tại Việt Nam, hãy cùng Bitrix24 tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

RPA - Robotic Process Automation là gì?

RPA (Robotic process automation) là công nghệ sử dụng các bot phần mềm để mô phỏng hành động của con người trong việc thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, có tính quy tắc chặt chẽ và chuyên nghiệp. Những nhiệm vụ này thường là các tác vụ mang tính cấu trúc, tuân theo các quy trình và thủ tục rõ ràng.

Ví dụ, bot RPA có thể đăng nhập vào hệ thống, sao chép dữ liệu giữa các ứng dụng, điền thông tin vào biểu mẫu, xử lý giao dịch hoặc trả lời email. Điểm đặc biệt là RPA không yêu cầu kiến thức lập trình sâu, vì vậy nó trở thành giải pháp phổ biến trong việc tự động hóa các tác vụ thông thường ở nhiều ngành nghề như tài chính, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng.

RPA giúp các doanh nghiệp giảm bớt gánh nặng công việc hành chính, từ đó nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ mang lại giá trị cao hơn. Tuy nhiên, RPA cũng có những hạn chế nhất định. Nó chỉ có thể xử lý các công việc tuân theo các quy tắc cụ thể và không thể xử lý tốt với các dữ liệu phi cấu trúc hoặc những nhiệm vụ yêu cầu khả năng ra quyết định và xử lý nhận thức.

Sự khác biệt chính giữa RPA và AI

Mặc dù cả RPA và AI đều đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa quy trình kinh doanh, nhưng chúng có những sự khác biệt rõ rệt trong một số khía cạnh chính:

Xử lý dữ liệu

RPA chỉ hoạt động hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc, tức là thông tin được sắp xếp theo một định dạng cụ thể như bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu. Ngược lại, AI có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, như email, bài đăng trên mạng xã hội hoặc âm thanh. Nhờ vào khả năng phân tích này, AI có thể đưa ra các quyết định sáng suốt và cung cấp các thông tin chi tiết giá trị.

Khả năng học hỏi

RPA chỉ thực hiện các nhiệm vụ theo các quy tắc được xác định từ trước và không thể học hỏi hay cải thiện theo thời gian. Sau khi được triển khai, robot RPA chỉ lặp lại các tác vụ giống nhau trừ khi được cập nhật thủ công, còn AI có thể học hỏi từ dữ liệu và các tương tác trong quá khứ, cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua máy học (machine learning), giúp nâng cao chất lượng và tính hiệu quả của các quy trình tự động.

Quyết định

RPA không có khả năng ra quyết định, nó chỉ thực hiện các tác vụ theo đúng hướng dẫn đã được lập trình. Ngược lại, AI có khả năng phân tích dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra các quyết định dựa trên những gì đã học. Điều này cho phép AI tự động hóa những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi khả năng phán đoán và diễn giải.

Khả năng mở rộng

RPA có thể mở rộng để xử lý các tác vụ theo quy tắc nhưng thường chỉ giới hạn trong các quy trình đơn giản. AI có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và quy trình đa dạng, mang lại khả năng mở rộng lớn hơn, cho phép tự động hóa các công việc phức tạp hơn trong toàn bộ tổ chức. Các hệ thống AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu và hỗ trợ quy trình toàn diện và thông minh hơn.

AI và RPA hoạt động cùng nhau như thế nào?

Sự kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đánh dấu một bước tiến quan trọng trong tự động hóa kinh doanh. Sức mạnh của sự kết hợp này, được gọi là Tự động hóa thông minh, tận dụng thế mạnh của cả hai công nghệ để tạo ra các hệ thống không chỉ hiệu quả mà còn linh hoạt và tối ưu.

Việc hiểu rõ cách AI và RPA bổ sung cho nhau sẽ giúp bạn nhận thấy tiềm năng to lớn của chúng trong việc thay đổi các quy trình kinh doanh.

AI và RPA bổ sung cho nhau

Dưới đây là cách mà AI và RPA giúp khắc phục điểm yếu của nhau.

Ra quyết định nâng cao

RPA, ở dạng truyền thống, chủ yếu làm theo các quy tắc được xác định trước mà thiếu khả năng ra quyết định. AI sẽ lấp đầy khoảng trống này bằng khả năng nhận thức, phân tích các dữ liệu phức tạp, đưa ra quyết định thông minh và học hỏi từ kết quả. Sự kết hợp này cho phép tự động hóa những nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi vừa hành động vừa ra quyết định.

Mở rộng phạm vi tự động hóa

Mặc dù RPA rất mạnh trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc, nhưng AI sẽ mở rộng khả năng này để xử lý các dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, và âm thanh. Điều này giúp thực hiện các tác vụ như phân tích cảm xúc, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và giải mã dữ liệu hình ảnh, qua đó mở rộng khả năng tự động hóa trong các lĩnh vực sáng tạo và giao tiếp.

Giải pháp thích ứng

Việc tích hợp AI vào hệ thống RPA tạo ra các giải pháp tự động hóa có khả năng thích ứng và mở rộng. Các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu và tự động phát triển, giúp hệ thống ngày càng hiệu quả và linh hoạt với những thay đổi trong môi trường kinh doanh.

RPA + AI kết hợp cùng nhau

Khi AI và RPA kết hợp cùng nhau, nó có tên là "Tự động hóa quy trình thông minh". Đây là một phương thức toàn diện để thực hiện tự động hóa trong doanh nghiệp, bao gồm học hỏi, phân tích và ra quyết định.

Tăng cường RPA với AI

Việc tích hợp AI vào hệ thống RPA giúp nâng cao khả năng của các robot tự động hóa. Chúng có thể chuyển từ các tác vụ dựa trên quy tắc đơn giản sang các hoạt động thông minh, phức tạp hơn.

Tối ưu hóa quy trình động

Tự động hóa thông minh cho phép tối ưu hóa động các quy trình. Nó giúp các doanh nghiệp tự động hóa những quy trình phức tạp, cần cả hành động lặp đi lặp lại lẫn đầu vào nhận thức, mang lại hiệu quả và độ chính xác cao hơn.

Ví dụ về việc ứng dụng RPA và AI trong nhiều lĩnh vực ngành nghề tại Việt Nam

AI và RPA đang nhanh chóng thay đổi cách thức hoạt động của nhiều ngành công nghiệp tại Việt Nam. Các công nghệ này không chỉ tối ưu quy trình mà còn nâng cao hiệu quả và giảm thiểu sai sót. Dưới đây là một số ví dụ về việc ứng dụng hiệu suất AI và RPA trong các lĩnh vực quan trọng.

Ngành ngân hàng và tài chính

Các tổ chức tài chính sử dụng AI và RPA để cải thiện dịch vụ khách hàng và tự động hóa các tác vụ hành chính như xử lý giao dịch và cập nhật thông tin khách hàng. AI hỗ trợ phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng còn RPA xử lý các công việc lặp đi lặp lại như kiểm tra tài khoản và tạo báo cáo dòng tiền.

Ngành công nghiệp

Trong lĩnh vực công nghiệp, AI giúp giám sát quá trình sản xuất, bán hàng và dự đoán các sự cố, còn RPA tự động hóa các công việc như theo dõi tồn kho và báo cáo dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, đồng thời nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.

Ngành logistics và chuỗi cung ứng

AI tối ưu hóa lộ trình giao hàng và dự đoán nhu cầu, và RPA tự động hóa các công việc như theo dõi đơn hàng và quản lý giấy tờ vận chuyển. Sự kết hợp này giúp tăng cường hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro trong quá trình cung ứng.

Ngành giáo dục

AI cá nhân hóa quá trình học tập cho học sinh, đề xuất các tài liệu và hoạt động phù hợp, còn RPA sẽ tự động hóa các công việc hành chính như gửi báo cáo phụ huynh, chấm điểm và theo dõi điểm danh. Điều này giúp giáo viên tập trung vào giảng dạy và mang lại trải nghiệm học tập hiệu quả hơn cho học sinh.

Ngành viễn thông

Các công ty viễn thông sử dụng AI và RPA để tối ưu hóa dịch vụ hỗ trợ khách hàng. AI giúp trả lời các câu hỏi của khách hàng và dự đoán các rủi ro tiềm ẩn, còn RPA xử lý các công việc như thanh toán hóa đơn và cập nhật tài khoản điện thoại, internet, giúp giảm tải công việc cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Những câu hỏi thường gặp

RPA và AI khác nhau như thế nào trong tự động hóa doanh nghiệp?

RPA (Robotic Process Automation) giúp doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại dựa trên quy tắc cố định. AI (Trí tuệ nhân tạo) có khả năng học hỏi, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh.

Doanh nghiệp Việt Nam có thể áp dụng RPA và AI vào những lĩnh vực nào?

Tại Việt Nam, RPA và AI đang được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều ngành như tài chính – kế toán (tự động xử lý hóa đơn, báo cáo), nhân sự (quản lý tuyển dụng, chấm công), chăm sóc khách hàng (chatbot AI, phân tích cảm xúc) và chuỗi cung ứng (tối ưu vận hành, dự đoán nhu cầu). Nhờ khả năng làm việc 24/7 và giảm thiểu sai sót, hai công nghệ này giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, cắt giảm chi phí vận hành.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể triển khai RPA và AI không?

Mặc dù nhiều ý kiến cho rằng RPA và AI chỉ dành cho các tập đoàn lớn, nhưng thực tế, ngày càng có nhiều giải pháp linh hoạt phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ. Hiện nay, các nền tảng RPA no-code/low-code cho phép doanh nghiệp triển khai nhanh chóng mà không cần đội ngũ IT chuyên sâu.

Kết luận

RPA và AI đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, mang lại tốc độ, hiệu quả và độ chính xác cao hơn trong nhiều lĩnh vực. Việc áp dụng tự động hóa không chỉ giúp giảm bớt khối lượng công việc thủ công mà còn mở ra cơ hội tăng trưởng nhờ tối ưu hóa quy trình.

Với sự phát triển của công nghệ, các giải pháp RPA và AI ngày càng dễ triển khai và phù hợp với cả doanh nghiệp vừa và nhỏ. Đầu tư vào tự động hóa không chỉ là một bước đi chiến lược mà còn là điều kiện tiên quyết để doanh nghiệp phát triển bền vững trong thời đại số.