การใช้ไฮเปอร์ออโตเมชั่นแบบกลไก AI สำหรับการตัดสินใจขององค์กร

ธุรกิจร่วมสมัยจะต้องเปลี่ยนแปลงพลวัตการตัดสินใจโดยการนำเวิร์กโฟลว์ที่เปิดใช้งานระบบอัตโนมัติมาใช้ และจัดลำดับความสำคัญของไฮเปอร์ออโตเมชั่นที่ใช้กลไก AI ที่ด้านบนของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล เหตุใดปรากฏการณ์ที่ถูกอธิบายเมื่อเร็ว ๆ นี้จึงทำให้อุตสาหกรรมที่น่าประหลาดใจ?

ผลงานทางวิชาการที่มีอยู่นำเสนอรากฐานทางทฤษฎีเป็นส่วนใหญ่ ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) หรือผลกระทบเฉพาะอุตสาหกรรมภายในขอบเขตเฉพาะ โดยเฉพาะด้านการเงิน การผลิต หรือการดูแลสุขภาพ เพื่ออธิบายปริศนาที่กล่าวมาข้างต้น บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความทันสมัยของ RPA ในปัจจุบัน และตรวจสอบผลกระทบที่บรรจบกันของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยเนื้อแท้แล้ว นำเสนอการศึกษาเชิงประจักษ์เพื่อระบุช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นใน 'ไฮเปอร์ออโตเมชั่น' บริบทในฐานะปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจ

บทนำ: ไฮเปอร์ออโตเมชั่นกำลังก้าวเข้าสู่สปอตไลท์

ไฮเปอร์ออโตเมชั่นกลายเป็นกลยุทธ์ที่หลากหลายซึ่งผสานรวมเทคโนโลยีชั้นนำ เช่น กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์ (RPA), ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมไฮเปอร์อัตโนมัติเพื่อให้ได้มาซึ่งความเหมาะสมที่สุด ผลลัพธ์. พูดง่ายๆ ก็คือเป็นการทำซ้ำที่เหนือกว่าของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ในบริบททางธุรกิจยุคใหม่ ไฮเปอร์ออโตเมชั่นเป็นการคาดการณ์ทางเทคโนโลยีเพื่อขยายการเดินทางทางดิจิทัลขององค์กรด้วยการเร่งริเริ่มนวัตกรรมที่สำคัญ การนำ AI มาใช้ และขับเคลื่อนการตัดสินใจทางดิจิทัล กำหนดให้องค์กรต้องใช้แนวทางภายนอกที่ครอบคลุมในกรณีทางธุรกิจของตน สามารถจัดการกับหนี้ในกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อนักเทคโนโลยีธุรกิจมีเป้าหมายระบบอัตโนมัติที่ชัดเจน และใช้เครื่องมืออย่างรอบคอบตามความจำเป็น

Gartner คาดการณ์ว่าค่าใช้จ่ายทั่วโลกสำหรับเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่ทำให้เกิดไฮเปอร์ออโตเมชั่นจะสูงถึง 1.04 ล้านล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2026 จากข้อมูลของ Precedence Research ขนาดของตลาดไฮเปอร์ออโตเมชั่นจะสูงถึง USD 197.58 พันล้าน โดย 2032

ไฮเปอร์ออโตเมชั่นสามารถกำหนดได้ทางวิทยาศาสตร์ว่าเป็นการใช้ยุทธวิธีของเครื่องมืออัตโนมัติแบบผสานรวมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพฟังก์ชันต่างๆ ให้เต็มศักยภาพสูงสุด ส่งผลให้ได้ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น และประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก

RPA Bots กลายเป็น Super Bots: ขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

บอท RPA ที่แต่เดิมดำเนินการบนโปรแกรมที่อิงกฎผ่านรูปแบบการเรียนรู้และการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์สำหรับการทำงานซ้ำ ๆ และงานต่ำต้อย ได้กลายเป็นซุปเปอร์บอท โดยมีอัลกอริธึม AI สนทนาและโครงข่ายประสาทเทียมมีผลบังคับใช้ ตัวแทนการเรียนรู้ด้วยตนเองเหล่านี้กำหนดค่าการใช้เหตุผลด้านความรู้ความเข้าใจ และอนุญาตให้บอท RPA ทำงานที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติอย่างเชี่ยวชาญโดยใช้การแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย (บอทที่ดูแล) หรือเป็นศูนย์ (บอทที่ไม่ต้องดูแล) อย่างไรก็ตาม ข้อควรระวังเกี่ยวกับความเสี่ยงอยู่ที่นี่เมื่อเปลี่ยน RPA แบบเดิมๆ ให้เป็นอนุพันธ์ขั้นสูง ซึ่งขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติด้านการรับรู้ ในหลายกรณี นักเทคโนโลยีทางธุรกิจล้มเหลวในการขยายขนาดความคิดริเริ่ม RPA ของตน เนื่องจากขาดกลยุทธ์ในการดำเนินการ กรณีธุรกิจที่มีการกำหนดไว้ไม่ดี หรือการเลือกกระบวนการเพื่อทำให้เป็นอัตโนมัติไม่ถูกต้อง การศึกษาของ Forrester ระบุว่า ร้อยละ 52 ของกลุ่มผู้ใช้อ้างว่าพวกเขาประสบปัญหาในการปรับขนาดโปรแกรม RPA

RPA ดำเนินกิจการมานานกว่าสองทศวรรษ โดยส่งมอบผลลัพธ์ที่กำหนดได้โดยใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างในด้านต่างๆ เช่น การวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) และการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) โดยพื้นฐานแล้ว ความเป็นไปได้ของ RPA ขึ้นอยู่กับความต้องการด้านการรับรู้ที่ต่ำและการจัดการข้อยกเว้นขั้นต่ำ อย่างไรก็ตาม กรณีศึกษาล่าสุดเผยให้เห็นกรณีที่บอท RPA ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการตัดสินแบบอัตนัย ใช้ทักษะการตีความ และจัดการกับข้อยกเว้นหลายกรณี

การบูรณาการ Generative AI และ Large Language Models (LLM) เข้ากับ RPA ช่วยเพิ่มความสามารถด้านการรับรู้ของตัวแทนเสมือน ช่วยให้มีปฏิสัมพันธ์เหมือนมนุษย์และแสดงความคิดเห็นส่วนบุคคลโดยการเรียนรู้การตั้งค่าของลูกค้า ภูมิทัศน์การจัดการบริการไอทีได้รับการเสริมความแข็งแกร่งด้วยความพร้อมใช้งานทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง โดยจัดการกับปัญหาทั่วไป เช่น การแก้ไขปัญหาเครือข่าย การติดตั้งการอัปเดตซอฟต์แวร์ และการรีเซ็ตรหัสผ่าน

องค์กรต่างๆ หันมาใช้เทรนด์ #Bring-Your-Own-Bots มากขึ้น โดยผสานรวมเครื่องมือ AI แบบสนทนาเข้ากับ API ในระบบนิเวศ RPA ของตน ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรบุคคลในการตัดสินใจระหว่างการมีส่วนร่วมกับลูกค้า การเปลี่ยนแปลงนี้คาดว่าจะกลายเป็นบรรทัดฐานภายในปี 2024

อัลกอริธึมการฝึกอบรม AI และ ML ที่ระดับอะตอมสำหรับ 'การเรียนรู้' และ 'การคิด' อย่างลึกซึ้ง

ระหว่างจุดเชื่อมต่อของทุกเวิร์กโฟลว์ การตัดสินใจเกิดขึ้นในระดับละเอียด โดยที่โรบ็อตซอฟต์แวร์จะจัดโปรไฟล์สตริงของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในปริมาณมากเพื่อประสานระบบอัตโนมัติทั่วทั้งกระบวนการทางธุรกิจ

ศูนย์กลางของการเรียนรู้เชิงลึกคืออัลกอริธึมโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ ML ซึ่งได้ปฏิวัติกระบวนการตัดสินใจอย่างมากที่จุดข้อมูลแยกในระดับควอนตัม มันแทรกซึมเข้าไปในข้อมูลขนาดใหญ่—ข้อมูลเข้าที่มีปริมาณมาก กระจัดกระจาย และไม่สมบูรณ์ โดยจะทำการเรียนรู้และการทำนายซ้ำๆ ภายในพารามิเตอร์ความน่าจะเป็นและได้ผลลัพธ์ออกมาในที่สุด

เทคโนโลยีการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) เป็นเพื่อนคู่หูที่มีคุณค่าสำหรับการใช้งาน RPA ในชีวิตจริงภายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ตัวอย่างเช่น ด้วยการใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการวิเคราะห์ข้อความ OCR สามารถสแกนและแปลงเอกสารที่เขียนด้วยลายมือหรือพิมพ์ เช่น ฉลากใบสั่งยา แบบฟอร์มผู้ป่วย บันทึกของแพทย์ และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ ให้เป็นรูปแบบดิจิทัลได้อย่างเชี่ยวชาญ ทำให้การจัดเก็บและการจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพทำได้ง่ายขึ้น ส่งผลให้เกิดการจัดระเบียบฐานข้อมูล ข้อมูลที่เก็บไว้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยได้

กรณีการใช้งาน: การดูแลสุขภาพ

ข้อมูล Precedence Research รายงานว่า RPA ทั่วโลกในตลาดการดูแลสุขภาพคาดว่าจะสูงถึง USD 14.18 พันล้าน โดย 2032

ประเด็นกรณี: หน่วยงานตามกฎหมายชั้นนำของสหราชอาณาจักรสำหรับระบบการดูแลสุขภาพ

• การสนับสนุนข้อมูลทางคลินิก: หน่วยงานสาธารณะที่ไม่ใช่แผนกชั้นนำของสหราชอาณาจักรที่ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพได้แนะนำโครงการริเริ่ม GP Connect โปรแกรมนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานทั่วไป (GP) และบุคลากรทางคลินิกที่ได้รับอนุญาตสามารถแบ่งปันและเข้าถึงข้อมูลทางคลินิกจากการปฏิบัติงานของ GP ได้อย่างราบรื่น ปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยผ่านการเข้าถึงข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง
• การลงทะเบียนผู้ป่วย: ด้วยการใช้ประโยชน์จากโซลูชัน RPA หน่วยงานด้านระบบการดูแลสุขภาพได้ปรับปรุงขั้นตอนการลงทะเบียนทั้งหมดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีการใช้บอทเพื่อรวบรวมและป้อนข้อมูลที่ผู้ป่วยส่งมาเข้าสู่ระบบทางคลินิก ช่วยลดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลด้วยตนเองโดยเจ้าหน้าที่ฝึกหัด
• การสนับสนุนซัพพลายเออร์ RPA: หน่วยงานมีอำนาจร่วมมือกับซัพพลายเออร์โซลูชัน RPA ที่เชื่อถือได้ ซึ่งช่วยให้แนวทางปฏิบัติของ GP เพื่อทำให้กระบวนการต่างๆ เป็นอัตโนมัติ โครงการริเริ่มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ประหยัดเวลาสำหรับแพทย์และเจ้าหน้าที่ธุรการ ลดต้นทุนการให้บริการ และยกระดับคุณภาพการดูแลผู้ป่วย

กรณีการใช้งานและสิทธิประโยชน์ด้านการดูแลสุขภาพทั่วไป

1. ประกันสุขภาพ: ไฮเปอร์ออโตเมชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย RPA พิสูจน์ให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในการระบุการฉ้อโกงด้านการดูแลสุขภาพมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับความสามารถของมนุษย์ ข้อผิดพลาดอันบริสุทธิ์จากมนุษย์จะถูกขจัดออกไป และช่วยให้บริษัทประกันสุขภาพสามารถดำเนินการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนได้อย่างรวดเร็วโดยต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองเพียงเล็กน้อย
2. การวิจัยและพัฒนาในการค้นคว้ายา: โซลูชัน RPA เป็นเครื่องมือเทคโนโลยีที่สำคัญในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตเพื่อเปลี่ยนแปลงการพัฒนายาและการวิจัย ตัวอย่างเช่น RPA มีความสำคัญอย่างยิ่งในการปรับปรุงเวลาในการนำวัคซีนเข้าสู่ตลาดสำหรับวัคซีนป้องกันโควิด19 ด้วยการบูรณาการ RPA เข้ากับระบบไอทีต่างๆ ทำให้สามารถอำนวยความสะดวกในการค้นคว้ายา การทดลองทางคลินิก การเฝ้าระวังด้านเภสัชกรรม และการตรวจสอบความถูกต้องได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีข้อผิดพลาดจากมนุษย์
3. การรายงานห้องปฏิบัติการและ EHR: ผลการทดสอบในห้องปฏิบัติการหรือประวัติทางคลินิกของผู้ป่วยจะถูกจัดเก็บแบบดิจิทัลเป็นบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) ระบบ EHR ที่ใช้ RPA และ AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมืออัจฉริยะที่มีหลักฐานเชิงประจักษ์ ช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพในการตัดสินใจและสรุปผลโดยอาศัยข้อมูลมากขึ้น เพื่อการดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น

กรณีการใช้งาน: การธนาคารและการเงิน

การวิจัยและการตลาดคาดการณ์ว่าระหว่างปี 2023 ถึง 2028 ภาคบริการทางการเงินและการประกันภัยจะมีการนำไฮเปอร์ออโตเมชั่นมาใช้มากที่สุด โดยแซงหน้าภาคส่วนอื่น ๆ ที่ 32% ของตลาด

ข้อมูลสำคัญที่พบจากกรณีการใช้งาน RPA ในชีวิตจริงที่โดดเด่นบางส่วนในด้านการเงินของอุตสาหกรรมการธนาคารมีการอ้างอิงด้านล่าง

1. การบัญชี: โปรแกรม RPA ที่กำหนดค่าไว้อย่างดีสามารถช่วยกำหนดมาตรฐานข้อมูลสำหรับบัญชีแยกประเภททั่วไป และทำให้รายการบันทึกประจำวันที่ซับซ้อนและการกระทบยอดบัญชีเอกสารเป็นแบบอัตโนมัติ
2. บัญชีที่สามารถจ่ายได้: ที่นี่ บอท RPA สามารถเสริมด้วย Optical Character Recognition (OCR) เพื่อจับภาพและส่งข้อมูลโดยอัตโนมัติ ในขณะเดียวกันก็ให้เส้นทางการตรวจสอบและทำให้การรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนดง่ายขึ้น
3. การตรวจจับการฉ้อโกง: สถาบันการเงินมีข้อมูลลูกค้าอย่างกว้างขวาง ซึ่งทั้งเป็นความลับสูงและเสี่ยงต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ การตรวจจับความผิดปกติบนพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องและระบบการตรวจจับการฉ้อโกงที่ปรับปรุงด้วย RPA ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ แทนที่จะพึ่งพากระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเอง ธนาคารสามารถใช้เครื่องมือ RPA เพื่อติดตามธุรกรรมอย่างต่อเนื่อง ระบุความผิดปกติโดยใช้ระบบที่อิงกฎ แจ้งว่าอาจเกิดการฉ้อโกง และแจ้งเตือนพนักงานที่เป็นมนุษย์เพื่อทำการตรวจสอบต่อไป
4. บัญชีเงินเดือน: RPA สามารถประสานข้อมูลระหว่างระบบการรักษาเวลาหลายระบบ ประเมินชั่วโมงกะ และระบุข้อผิดพลาดในใบบันทึกเวลา

สรุป

ปัจจุบัน Hyperautomation กำลังสร้างเส้นทางอันโด่งดัง โดยทำหน้าที่เป็นแนวหน้าสำหรับบริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมและโดเมนธุรกิจที่หลากหลายในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับนวัตกรรมบุกเบิกอื่นๆ การนำไปปฏิบัติย่อมก่อให้เกิดความท้าทายและความเสี่ยง

ไฮเปอร์ออโตเมชั่นมักมุ่งเน้นไปที่วิธีการนำทางและลดความท้าทายและความซับซ้อนหลากหลายแง่มุมในการนำไปปฏิบัติอย่างมีประสิทธิภาพ ความท้าทายหลักบางประการเกี่ยวข้องกับ:

• การละเมิดความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ปกป้องข้อมูลและระบบที่ละเอียดอ่อนจากภัยคุกคามทางไซเบอร์และรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูล
• AI อคติ ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก: เผชิญหน้ากับอคติโดยธรรมชาติในอัลกอริธึมและรับรองความเป็นกลางในผลลัพธ์การตัดสินใจ
• ข้อมูลที่ถูกบุกรุก: การจัดการข้อมูลที่กว้างขวางจากแหล่งที่หลากหลายและรับประกันความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และความเกี่ยวข้อง
• การเพิ่มกำลังแรงงาน: สร้างความสมดุลระหว่างการบูรณาการการตัดสินของมนุษย์กับกระบวนการตัดสินใจอัตโนมัติ

เมื่อก้าวข้ามความท้าทายเหล่านี้และบรรลุวุฒิภาวะที่เพิ่มมากขึ้นในระบบไฮเปอร์ออโตเมชั่น องค์กรต่างๆ ก็สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ได้ ในทำนองเดียวกัน พวกเขาจะพบว่าการกำหนดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ที่เหมาะสมสำหรับการนำโมเดลรายได้ตามเมตริกใหม่ๆ มาใช้ซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจของพวกเขานั้นตรงไปตรงมามากขึ้น