การใช้ไฮเปอร์ออโตเมชันแบบ AI-Mechanized สำหรับการตัดสินใจขององค์กร

ธุรกิจร่วมสมัยต้องเปลี่ยนแปลงพลวัตของการตัดสินใจโดยการนำกระบวนการทำงานอัตโนมัติและจัดลำดับความสำคัญของไฮเปอร์ออโตเมชันแบบ AI-Mechanized ในการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล ดังนั้น ทำไมปรากฏการณ์ที่ได้รับการกล่าวถึงใหม่นี้จึงทำให้ ngànhอุตสาหกรรมตกตะลึง?

งานวิจัยที่มีอยู่ส่วนใหญ่นำเสนอพื้นฐานทางทฤษฎีของ Robotic Process Automation (RPA) หรือผลกระทบในอุตสาหกรรมเฉพาะภายในโดเมนต่างๆ เช่น การเงิน การผลิต หรือการดูแลสุขภาพ เพื่อชี้แจงปัญหาที่กล่าวถึงข้างต้น บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อวิเคราะห์สถานะปัจจุบันของ RPA และตรวจสอบผลกระทบของเทคโนโลยี Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning (ML) ที่เกิดขึ้นโดยธรรมชาติ โดยธรรมชาติแล้ว มันนำเสนอการศึกษาทางการแพทย์ในการระบุช่องว่างที่อาจเกิดขึ้นในบริบทของ ‘ไฮเปอร์ออโตเมชัน’ เป็นตัวช่วยสำคัญในการตัดสินใจ

บทนำ: ไฮเปอร์ออโตเมชันเข้าสู่จุดสนใจ

ไฮเปอร์ออโตเมชันเกิดขึ้นเป็นกลยุทธ์หลายด้านที่รวมเทคโนโลยีชั้นนำ เช่น Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมที่มีการอัตโนมัติอย่างลึกซึ้งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด กล่าวอย่างง่ายๆ มันเป็นรุ่นที่เหนือกว่าของการอัตโนมัติที่ฉลาด ในบริบทธุรกิจสมัยใหม่ ไฮเปอร์ออโตเมชันเป็นการขยายเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความเร็วในการเดินทางดิจิทัลขององค์กรโดยการเร่งการสร้างนวัตกรรมที่สำคัญ การนำ AI มาใช้ และการขับเคลื่อนการตัดสินใจดิจิทัล มันกำหนดให้องค์กรต้องใช้แนวทางที่ครอบคลุมและมาจากภายนอกในการพิจารณากรณีธุรกิจของตน มันสามารถจัดการหนี้กระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีธุรกิจมีเป้าหมายการอัตโนมัติที่ชัดเจนและใช้เครื่องมือตามความจำเป็น

การคาดการณ์ของ Gartner ระบุว่าเงินลงทุนระดับโลกในเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ไฮเปอร์ออโตเมชันเกิดขึ้นจะถึง 1.04 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2026 ตามรายงานของ Precedence Research ขนาดตลาดไฮเปอร์ออโตเมชันจะถึง 197.58 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2032

ไฮเปอร์ออโตเมชันสามารถถูกกำหนดไว้ทางวิทยาศาสตร์เป็นการใช้เครื่องมืออัตโนมัติที่รวมกันเพื่อเพิ่มฟังก์ชันให้ถึงศักยภาพสูงสุด โดยให้ผลผลิตที่สูงขึ้น ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น และการประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ

RPA Bots กลายเป็น Super Bots: ขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

RPA Bots ที่เดิมทำงานบนโปรแกรมตามกฎผ่านการเรียนรู้รูปแบบและการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์สำหรับการทำงานซ้ำๆ และงานที่ไม่สำคัญได้กลายเป็น Super Bots โดยมีการใช้ Conversational AI และอัลกอริทึม Neural Network มาใช้ เหล่านี้เป็นตัวแทนการเรียนรู้ด้วยตนเองที่สามารถตั้งค่าการให้เหตุผลเชิง认知และทำให้ RPA Bots สามารถอัตโนมัติงานที่ซับซ้อนได้ด้วยการแทรกแซงจากมนุษย์อย่างน้อย (attended bots) หรือไม่มีเลย (unattended bots) อย่างไรก็ตาม มีการเตือนความเสี่ยงเมื่อเปลี่ยน RPA แบบดั้งเดิมเป็นรูปแบบที่ทันสมัย โดยขับเคลื่อนการอัตโนมัติเชิง认知 ในหลายกรณี ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีธุรกิจล้มเหลวในการขยายโครงการ RPA ของตนเอง เนื่องจากไม่มีกลยุทธ์การดำเนินการ ไม่มีกรณีธุรกิจที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน หรือการเลือกกระบวนการที่จะอัตโนมัติไม่ถูกต้อง การศึกษาของ Forrester ระบุว่า 52 เปอร์เซ็นต์ ของกลุ่มผู้ใช้ระบุว่าพวกเขาประสบปัญหาในการขยายโปรแกรม RPA ของตน

RPA ได้ถูกนำมาใช้มาเกินสองทศวรรษ โดยให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนโดยใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างในพื้นที่ เช่น ระบบวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) และการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ในเบื้องต้น ความเป็นไปได้ของ RPA ขึ้นอยู่กับความต้องการเชิง认知ที่ต่ำและไม่มีการจัดการข้อยกเว้น ในกรณีศึกษาล่าสุดแสดงให้เห็นว่า RPA Bots ที่ได้รับการเสริมด้วย AI สามารถตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผล ใช้ทักษะการวิเคราะห์ และจัดการกับข้อยกเว้นหลายกรณี

การรวม Generative AI และ Large Language Models (LLM) เข้ากับ RPA เพิ่มความสามารถเชิง认知ของตัวแทนเสมือน ทำให้สามารถโต้ตอบและให้ข้อเสนอแนะส่วนบุคคลได้โดยการเรียนรู้ความชอบของลูกค้า ระบบบริหารจัดการบริการ IT ได้รับการเสริมด้วยการให้บริการ 24*7 โดยแก้ไขปัญหาทั่วไป เช่น การแก้ไขปัญหาเครือข่าย การติดตั้งอัปเดตซอฟต์แวร์ และการรีเซ็ตรหัสผ่าน

องค์กรต่างๆ กำลังนำแนวคิด #Bring-Your-Own-Bots มาใช้ โดยรวมเครื่องมือ Conversational AI เข้ากับ API ในระบบ RPA ของตนเอง ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีทรัพยากรมนุษย์ในการตัดสินใจระหว่างการมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า การเปลี่ยนแปลงนี้คาดว่าจะกลายเป็นบรรทัดฐานในปี 2024

อัลกอริทึมการฝึกอบรม AI และ ML ที่ระดับอะตอมสำหรับการเรียนรู้และคิดที่ลึกซึ้ง

ระหว่างจุดต่างๆ ของกระบวนการทำงาน การตัดสินใจเกิดขึ้นที่ระดับละเอียด โดยซอฟต์แวร์โรบอทสร้างโปรไฟล์ของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในปริมาณมากเพื่อจัดการการอัตโนมัติกระบวนการทางธุรกิจ

สิ่งสำคัญของการเรียนรู้ลึกคืออัลกอริทึม Neural Network ที่ใช้ ML ซึ่งได้ปฏิวัติกระบวนการตัดสินใจที่จุดข้อมูลเฉพาะในระดับควอนตัม มันเจาะลึกข้อมูลขนาดใหญ่ – ข้อมูลที่มีปริมาณมาก กระจายและไม่สมบูรณ์ มันทำงานการเรียนรู้และคาดการณ์ภายในพารามิเตอร์ของความน่าจะเป็นและในที่สุดก็ได้ผลลัพธ์

เทคโนโลยี Optical Character Recognition (OCR) เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการใช้งาน RPA ในอุตสาหกรรมสุขภาพในชีวิตจริง ตัวอย่างเช่น โดยใช้ Natural Language Processing (NLP) และการวิเคราะห์ข้อความ OCR สามารถสแกนและแปลงเอกสารที่เขียนด้วยมือหรือพิมพ์ เช่น ฉลากยาที่สั่งโดยแพทย์ แบบฟอร์มผู้ป่วย บันทึกของแพทย์ และผลการตรวจห้องปฏิบัติการ เป็นรูปแบบดิจิทัล สิ่งนี้ทำให้การจัดเก็บและการจัดการข้อมูลสุขภาพง่ายขึ้น โดยให้ฐานข้อมูลที่มีระเบียบ ข้อมูลที่เก็บไว้สามารถเข้าถึงได้ง่าย ทำให้สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าจากประวัติสุขภาพของผู้ป่วย

กรณีศึกษา: สุขภาพ

ข้อมูลจาก Precedence Research ระบุว่าตลาด RPA ในสุขภาพทั่วโลกคาดว่าจะถึง 14.18 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2032

กรณีศึกษา: องค์กรสาธารณสุขชั้นนำของสหราชอาณาจักร

• การสนับสนุนข้อมูลทางคลินิก: องค์กรสาธารณสุขที่ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของกระทรวงที่ให้บริการสุขภาพของสหราชอาณาจักรได้แนะนำโครงการ GP Connect ซึ่งช่วยให้แพทย์ประจำครอบครัวและบุคลากรทางการแพทย์ที่ได้รับอนุญาตสามารถแชร์และเข้าถึงข้อมูลทางคลินิกจากคลินิกแพทย์ประจำครอบครัวได้อย่างราบรื่น โดยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยผ่านการเข้าถึงข้อมูลที่ดีขึ้น
• การลงทะเบียนผู้ป่วย: โดยใช้โซลูชัน RPA องค์กรสาธารณสุขได้ปรับปรุงกระบวนการลงทะเบียนทั้งหมด โรบอทถูกใช้ในการรวบรวมและป้อนข้อมูลที่ผู้ป่วยส่งเข้ามาในระบบคลินิก ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีการป้อนข้อมูลด้วยตนเองโดยพนักงานในคลินิก
• การสนับสนุนซัพพลายเออร์ RPA: องค์กรสาธารณสุขร่วมมือกับซัพพลายเออร์โซลูชัน RPA ที่เชื่อถือได้ เพื่อให้คลินิกแพทย์ประจำครอบครัวสามารถอัตโนมัติกระบวนการต่างๆ ได้ กิจกรรมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ช่วยให้แพทย์และพนักงานบริหารจัดการมีเวลาเพิ่มขึ้น ลดต้นทุนในการให้บริการ และเพิ่มคุณภาพการดูแลผู้ป่วย

กรณีศึกษา: สุขภาพทั่วไปและผลประโยชน์

1. การประกันสุขภาพ: การอัตโนมัติด้วย RPA มีความสามารถมากกว่าในการระบุการฉ้อโกงด้านสุขภาพเมื่อเทียบกับความสามารถของมนุษย์ ข้อผิดพลาดที่ไม่สมัครใจของมนุษย์ถูกกำจัดออกไป และช่วยให้บริษัทประกันสุขภาพสามารถเร่งการประมวลผลการเรียกร้องโดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์เป็นน้อยที่สุด
2. การวิจัยและพัฒนาในด้านการค้นพบยา: โซลูชัน RPA เป็นเครื่องมือเทคโนโลยีหลักในอุตสาหกรรมชีววิทยาศาสตร์เพื่อเปลี่ยนแปลงการค้นพบยาและการวิจัย ตัวอย่างเช่น RPA มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงเวลาในการเข้าสู่ตลาดของวัคซีน Covid-19 โดยการรวม RPA เข้ากับระบบ IT ต่างๆ การค้นพบยา การทดลองทางคลินิก Pharmacovigilance และการตรวจสอบสามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีข้อผิดพลาดของมนุษย์
3. การรายงานห้องปฏิบัติการและบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์: ผลการตรวจห้องปฏิบัติการหรือประวัติสุขภาพของผู้ป่วยถูกเก็บไว้ในรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์เป็นบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) ระบบ EHR ที่มี RPA และ AI ช่วยให้แพทย์สุขภาพสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและสรุปผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับการดูแลผู้ป่วย

กรณีศึกษา: ธนาคารและไฟแนนซ์

Research and Markets คาดการณ์ว่าระหว่างปี 2023 ถึง 2028 ภาคการเงินและประกันภัยจะมีการนำไฮเปอร์ออโตเมชันมาใช้มากที่สุด โดยมีส่วนแบ่งการตลาดถึง 32%

ผลการค้นพบจากกรณีศึกษา RPA ที่มีชื่อเสียงในอุตสาหกรรมธนาคารและไฟแนนซ์ถูกอ้างอิงด้านล่าง

1. การบัญชี: โปรแกรม RPA ที่ตั้งค่าได้ดีสามารถช่วยให้มาตรฐานข้อมูลสำหรับบัญชีหลักและอัตโนมัติในการบันทึกและปรับสมดุลเอกสาร
2. บัญชีจ่าย: ที่นี่ RPA Bots สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้วย Optical Character Recognition (OCR) เพื่อจับและถ่ายโอนข้อมูลโดยอัตโนมัติ ในขณะเดียวกันก็ให้ประวัติการตรวจสอบและทำให้การรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบง่ายขึ้น
3. การตรวจจับการฉ้อโกง: สถาบันการเงินมีข้อมูลลูกค้าที่มีค่าและเป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ ระบบการตรวจจับอันตรายที่ใช้ Machine Learning และระบบการตรวจจับการฉ้อโกงที่ได้รับการปรับปรุงด้วย RPA ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ แทนที่จะพึ่งพาการดำเนินการด้วยตนเอง ธนาคารสามารถใช้เครื่องมือ RPA เพื่อตรวจสอบธุรกรรมอย่างต่อเนื่อง ระบุความผิดปกติโดยใช้ระบบตามกฎ และแจ้งเตือนพนักงานมนุษย์เพื่อตรวจสอบเพิ่มเติม
4. การจ่ายเงิน: RPA สามารถทำให้ข้อมูลสอดคล้องกันข้ามระบบการเก็บเวลาต่างๆ ประเมินชั่วโมงการทำงาน และระบุผิดพลาดในตารางเวลา

สรุป

ไฮเปอร์ออโตเมชันกำลังเดินหน้าอย่างมีประสิทธิภาพ โดยทำหน้าที่เป็นแนวหน้าสำหรับบริษัทต่างๆ ในหลายอุตสาหกรรมและโดเมินธุรกิจในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงดิจิทัล อย่างไรก็ตาม การนำไปใช้นั้นมีความท้าทายและความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่

ไฮเปอร์ออโตเมชันมักมุ่งเน้นไปที่วิธีการนำทางและบรรเทาความท้าทายและความซับซ้อนที่ซ่อนอยู่ในการนำไปใช้ บางส่วนของความท้าทายหลัก ได้แก่:

• การละเมิดความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและระบบจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบการคุ้มครองข้อมูล
• ปัญหาความลำเอียงของ AI: การเผชิญหน้ากับความลำเอียงที่มีอยู่ในอัลกอริทึมและรับประกันความเป็นกลางในผลลัพธ์ของการตัดสินใจ
• ข้อมูลที่ถูกบุกรุก: การจัดการข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ และการรับประกันความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และความเกี่ยวข้อง
• การเพิ่มประสิทธิภาพของกำลังคน: การสร้างสมดุลระหว่างการผสมผสานการตัดสินใจโดยอัตโนมัติเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์

เมื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และบรรลุระดับความตื่นตัวที่สูงขึ้นในไฮเปอร์ออโตเมชัน องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของกระบวนการได้อย่างรวดเร็ว ในขณะเดียวกันก็จะพบว่ามันง่ายกว่าในการกำหนดตัวบ่งชี้การแสดงผล (KPI) ที่เหมาะสมสำหรับการนำโมเดลรายได้ใหม่มาใช้ตามความต้องการของธุรกิจ