Tìm hiểu sự khác biệt giữa AI và RPA

admin01

295

05-05-2024

Sự khác biệt giữa RPA và AI cũng như sự kết hợp của chúng đã chứng minh khả năng giảm đáng kể chi phí vận hành, thúc đẩy hiệu quả, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và nhân viên, đồng thời đảm bảo ROI nhanh trong số các công nghệ tự động hóa tiên tiến. Tham khảo bài viết của Cole dưới đây để hiểu tổng quan về 2 công nghệ hiện đại này.

Tổng quan về RPA

RPA sử dụng software robots (bot) để thực hiện công việc bằng cách mô phỏng hành động của con người thông qua giao diện người dùng của bất kỳ hệ thống nào. Những bot này là digital assistants của bạn. Chúng cho phép bạn giảm bớt các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và có độ khó nhất định, không hẳn là quá phức tạp nhưng vẫn tiêu tốn thời gian quý giá của nhân viên.

RPA hoạt động tốt nhất cho các quy trình kinh doanh như:

Mở email và tệp đính kèm
Làm sạch/định dạng trang tính Excel
Điều hướng các ứng dụng/hệ thống khác nhau để truy xuất và chèn dữ liệu
Trích xuất dữ liệu từ các tài liệu có cấu trúc
Thực hiện các nhiệm vụ được xác định trước theo yêu cầu
Báo cáo, nhập và phân tích dữ liệu định kỳ

Các bot RPA có thể nhanh chóng thực hiện các nhiệm vụ theo cùng một cách mọi lúc mà không cần nghỉ giải lao hoặc kiểm tra chất lượng. Họ cũng có thể được đào tạo để thực hiện nhiều nhiệm vụ và chuyển đổi liền mạch từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác khi cần thiết để đáp ứng nhu cầu.

Sự đa năng của RPA

Một số lợi ích chính của việc sử dụng RPA:

Tốc độ: thực thi nhanh hơn 4-5 lần với khả năng sẵn sàng 24/7/365, loại bỏ sự chậm trễ.
Độ chính xác: Kết quả không có lỗi, giảm thiểu rủi ro và chi phí tiềm ẩn.
Tuân thủ: Nhật ký được duy trì đầy đủ (được kiểm tra) cần thiết để đảm bảo tuân thủ phù hợp.
Năng suất: Giải phóng nhóm lao động chất lượng để thực hiện nhiều nhiệm vụ có giá trị thặng dư lớn hơn.
Hiệu quả: Tích hợp các quy trình và hệ thống rải rác để mang lại hiệu quả nâng cao.
Ngoài ra, RPA không chỉ được sử dụng để cắt giảm chi phí. Nó có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và nâng cao sự hài lòng của nhân viên, nâng cao sự gắn kết và tinh thần của họ.

RPA lý tưởng để tự động hóa các tác vụ đơn giản. Tuy nhiên, AI có thể đưa quá trình tự động hóa đơn giản đó lên một tầm cao mới, bao gồm các quy trình phức tạp hơn đòi hỏi khả năng phán đoán giống con người.

Tổng quan về AI

AI mang lại khả năng ra quyết định nhận thức giống con người để giảm tải một số công việc thủ công nhưng phức tạp hơn cho con người mà chỉ RPA thì không thể làm được. AI sử dụng các tập dữ liệu lớn với các thuật toán thông minh, xử lý lặp đi lặp lại nhanh chóng, cho phép các bot học hỏi từ các mẫu trong dữ liệu và tự động hóa các quy trình phức tạp.

Điều cần thiết là phải tìm hiểu các tập hợp con chính của AI để hiểu rõ hơn điểm mạnh của nó và sử dụng nó trong các quy trình tốt hơn.

Machine Learning (ML)

Machine learning là một ứng dụng AI tập trung vào việc cho phép các hệ thống học hỏi và cải thiện từ trải nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Nó bao gồm các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính tìm hiểu các mẫu từ dữ liệu, đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu đó và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian thông qua các lần lặp lại.

Natural Language Processing (NLP)

NLP liên quan đến việc cho phép máy tính hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Nó cho phép máy móc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như dịch ngôn ngữ, phân tích tình cảm, chatbot và tóm tắt văn bản.

Computer Vision

Lĩnh vực này liên quan đến việc cho phép máy tính diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh từ hình ảnh hoặc video. Thuật toán thị giác máy tính cho phép thực hiện các tác vụ như nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và tạo hình ảnh.

AI/ML tăng cường liền mạch quá trình tự động hóa và trải nghiệm của con người bằng cách:

Xử lý data residing trong tài liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc
Hiểu các cuộc hội thoại bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Khám phá các quy trình và nhiệm vụ để tự động hóa tốt hơn
Dự báo với độ chính xác tối đa dựa trên tập dữ liệu lớn

AI là một công cụ mạnh mẽ bổ sung trí thông minh giống con người vào quá trình tự động hóa RPA theo logic. Ví dụ: trong khi AI trích xuất dữ liệu một cách thông minh từ nhiều tài liệu khác nhau thì RPA sẽ sao chép dữ liệu được trích xuất vào bất kỳ desktop/web-based system nào trong vài phút.

Có rất nhiều lĩnh vực con trong thế giới AI

Sự khác biệt giữa AI và RPA

	Robotic Process Automation	Artificial Intelligence
1	RPA là một robot phần mềm có thể phản ánh các hoạt động của con người.	AI Simulated intelligence là sự tái hiện kiến thức của con người trong các máy móc được tùy chỉnh để suy nghĩ giống con người và sao chép các hoạt động của họ.
2	Mục đích chính của RPA là robot hóa các phương án kinh doanh thông thường và tẻ nhạt.	AI dựa trên trí thông minh phụ thuộc vào ‘thinking’ và ‘learning’.
3	Robot RPA cơ giới hóa các nhiệm vụ theo các quy tắc đặc trưng.	Trí tuệ nhân tạo thay thế sức lao động của con người.
4	RPA không khó thực hiện. Đôi khi, RPA có thể gây bối rối cho các tổ chức lập trình robot khổng lồ đang trao đổi dữ liệu với nhau, nhưng nó thực sự sẽ là một giải pháp dễ dàng hơn AI.	Artificial intelligence thay thế công việc của con người. Trong nhiều tổ chức, robot hoặc máy móc thực tế đang làm việc thay vì các chuyên gia con người.
5	RPA được cho là một sự đổi mới theo chu kỳ vì RPA gắn liền với việc cơ giới hóa các biện pháp kinh doanh đơn điệu và dựa trên quy tắc. Ví dụ: RPA tạo hóa đơn hoặc chào mời theo chu kỳ,…	Dựa trên tiêu chuẩn, AI cần rất nhiều công việc để thiết lập và chạy.
6	RPA là một sự đổi mới dựa trên tiêu chuẩn và không có cái nhìn sâu sắc. Nó chỉ đơn giản là cơ giới hóa các nhiệm vụ dư thừa.	AI là trí thông minh kết hợp những cải tiến như ML (Học máy) và NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), giúp đạt được điều gì đó ngoài việc tạo ra các động cơ dựa trên quy tắc để cơ giới hóa các nhiệm vụ dư thừa.
7	RPA có thể có tác động to lớn đến các tổ chức toàn cầu vì họ cần xử lý lượng thông tin khổng lồ một cách chính xác mà không cần phải đóng góp theo phương thức thủ công.	AI thì năng động hơn, cho phép robot hóa các động lực mà không cần sự tham gia của con người.

Dựa trên sự khác biệt giữa AI vs RPA và cách chúng bổ sung cho nhau để mang lại ROI cao hơn

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp cần trợ giúp để hiểu được sự khác biệt giữa AI và RPA, điểm mạnh và ứng dụng độc đáo của chúng cũng như cách tận dụng chúng cùng nhau để tự động hóa toàn diện.

Sự kết hợp điểm mạnh nhất của 2 loại công nghệ này sẽ giúp doanh nghiệp có thể mang lại kết quả kinh doanh đầy hứa hẹn. Hãy xem cách AI vs RPA bổ trợ cho nhau như thế nào:

Trí thông minh tăng cường cho việc ra quyết định phức tạp

Việc tích hợp khả năng nhận thức của AI với RPA sẽ tăng cường khả năng ra quyết định trong các quy trình. RPA xử lý các tác vụ thông thường, trong khi AI đưa ra các quyết định phức tạp, đảm bảo tính chính xác và khả năng thích ứng trong việc xử lý các trường hợp ngoại lệ hoặc dữ liệu phi cấu trúc.

Khả năng mở rộng và khả năng thích ứng

AI và RPA đều có khả năng mở rộng quy mô cho các quy trình phức tạp và sâu rộng hơn, nhưng lợi thế của AI nằm ở khả năng thích ứng của nó. AI học hỏi và điều chỉnh bằng dữ liệu và phản hồi, xử lý các thay đổi một cách linh hoạt. RPA có thể cần điều chỉnh thủ công hoặc lập trình cho các quy trình mới, khiến nó có khả năng thích ứng hạn chế hơn.

AI vs RPA bổ trợ cho nhau

Nâng cao trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa

Khả năng của AI trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc và mô hình dự đoán cho phép cá nhân hóa các tương tác và phản hồi hiệu quả của khách hàng. Khi kết hợp với RPA, AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng theo thời gian thực, cho phép các bot RPA điều chỉnh các tương tác hoặc phản hồi theo sở thích hoặc nhu cầu của từng cá nhân.

Học tập liên tục và tối ưu hóa quy trình

Việc tích hợp AI vào RPA workflows cho phép hệ thống học hỏi từ các tác vụ do RPA thực hiện, xác định các mẫu và đề xuất tối ưu hóa quy trình hoặc cải thiện hiệu quả. Sức mạnh tổng hợp này thúc đẩy một chu trình cải tiến liên tục, trong đó những hiểu biết sâu sắc do AI điều khiển sẽ tinh chỉnh các quy trình RPA, giảm chi phí vận hành, nâng cao năng suất và tối đa hóa ROI theo thời gian.

Tích hợp AI vào RPA workflows

Tuân thủ thích ứng và quản lý rủi ro

Khả năng của AI trong việc phân tích các tập dữ liệu lớn và xác định các điểm bất thường hoặc rủi ro sẽ bổ sung thêm một lớp adaptive compliance và quản lý rủi ro cho các quy trình dựa trên RPA. Đánh giá rủi ro theo thời gian thực và giám sát tuân thủ đảm bảo tuân thủ các quy định đang phát triển, giảm thiểu tổn thất do không tuân thủ.

Nhìn chung, cả RPA và AI đều ở đây để hỗ trợ con người chứ không phải thay thế họ. Nói cách khác, tự động hóa giải quyết các nhiệm vụ có thể được tự động hóa và nhân viên dành thời gian rảnh rỗi đó cho các trách nhiệm mang tính chiến lược và nhận thức cao hơn. Theo dõi Cole và tham khảo khóa học lập trình ai cơ bản để cập nhật các kiến thức mới nhất về lập trình và khoa học dữ liệu.

>> Xem thêm: Generative AI là gì? Tổng quan về Generative AI có thể bạn chưa biết