Sử dụng Tự động hóa Hyperautomation Cơ giới hóa AI cho Ra quyết định Tổ chức

Doanh nghiệp đương đại phải biến đổi động lực ra quyết định bằng cách áp dụng các quy trình làm việc được kích hoạt tự động và ưu tiên tự động hóa hyperautomation cơ giới hóa AI ở đầu tiên của chuyển đổi số. Vậy tại sao hiện tượng này mới được phát biểu đang làm cho các ngành công nghiệp ngạc nhiên?

Các công trình học thuật hiện có chủ yếu trình bày các nền tảng lý thuyết của Tự động hóa Quy trình Robot (RPA) hoặc các ý nghĩa cụ thể của ngành trong các lĩnh vực cụ thể, đáng chú ý là tài chính, sản xuất hoặc chăm sóc sức khỏe. Để làm rõ vấn đề trên, bài viết này nhằm phân tích trạng thái hiện tại của RPA và kiểm tra tác động hội tụ của các công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Ngược lại, nó trình bày một nghiên cứu thực nghiệm để phát hiện các khoảng trống tiềm năng trong bối cảnh ‘hyperautomation‘ như một yếu tố quan trọng trong ra quyết định.

Giới thiệu: Hyperautomation Đang Đi vào Tiêu điểm

Hyperautomation xuất hiện như một chiến lược đa diện tích hợp các công nghệ hàng đầu như Tự động hóa Quy trình Robot (RPA), Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (ML), Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và phân tích dự đoán để tạo ra một môi trường hyperautomation để đạt được kết quả tối ưu. Đơn giản nói, nó là một phiên bản thông minh hơn của tự động hóa thông minh. Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, hyperautomation là một sự kéo dài công nghệ để khuếch đại hành trình số của doanh nghiệp bằng cách tăng tốc các sáng kiến đổi mới quan trọng, áp dụng AI và thúc đẩy ra quyết định số. Nó đòi hỏi các tổ chức phải thực hiện một cách tiếp cận toàn diện, hướng ngoại đối với các trường hợp kinh doanh của họ. Nó có thể giải quyết hiệu quả các khoản nợ quy trình khi các nhà công nghệ kinh doanh có mục tiêu tự động hóa rõ ràng và sử dụng các công cụ một cách khôn ngoan khi cần thiết.

Gartner dự đoán rằng chi tiêu toàn cầu cho các công nghệ phần mềm cho phép hyperautomation sẽ đạt 1,04 nghìn tỷ USD vào năm 2026. Theo Precedence Research, kích thước thị trường hyperautomation sẽ đạt 197,58 tỷ USD vào năm 2032.

Hyperautomation có thể được định nghĩa một cách khoa học như việc sử dụng chiến lược các công cụ tự động hóa tích hợp để tối ưu hóa các chức năng đến mức tối đa, từ đó đạt được năng suất cao hơn, hiệu quả hoạt động được cải thiện và tiết kiệm chi phí đáng kể.

RPA Bots Trở thành Siêu Bots: Đẩy mạnh Ra quyết định Thông minh

RPA bots ban đầu hoạt động trên các chương trình dựa trên quy tắc thông qua việc học các mẫu và mô phỏng hành vi con người để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và đơn giản đã trở thành siêu bots, với Trí tuệ Đối thoại và các thuật toán Mạng nơ-ron đi vào lực lượng. Những tác nhân tự học này cấu hình lý luận nhận thức và cho phép RPA bots tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp với sự can thiệp tối thiểu (bots có sự giám sát) hoặc không có sự can thiệp của con người (bots không có sự giám sát). Tuy nhiên, cảnh báo rủi ro nằm ở đây khi chuyển đổi RPA truyền thống sang phái sinh tiên tiến, thúc đẩy tự động hóa nhận thức. Trong nhiều trường hợp, các nhà công nghệ kinh doanh không thể mở rộng quy mô các sáng kiến RPA của họ hoặc do thiếu chiến lược thực hiện, hoặc do một trường hợp kinh doanh không được định nghĩa rõ ràng, hoặc do việc lựa chọn sai quy trình để tự động hóa. Một nghiên cứu của Forrester cho biết 52 phần trăm các nhóm người dùng đã tuyên bố rằng họ gặp khó khăn khi mở rộng quy mô chương trình RPA của mình.

RPA đã tồn tại hơn hai thập kỷ, cung cấp kết quả quyết định bằng cách sử dụng dữ liệu cấu trúc trong các lĩnh vực như Lập kế hoạch Tài nguyên Doanh nghiệp (ERP) và Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM). Nguyên thủy, khả năng của RPA phụ thuộc vào nhu cầu nhận thức thấp và xử lý ngoại lệ tối thiểu. Tuy nhiên, các nghiên cứu trường hợp gần đây cho thấy các ví dụ về RPA bots được hỗ trợ bởi AI thể hiện khả năng đưa ra các phán quyết chủ quan, sử dụng kỹ năng diễn giải và xử lý nhiều trường hợp ngoại lệ.

Tích hợp Trí tuệ Nhân tạo Sinh (Generative AI) và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với RPA tăng cường khả năng nhận thức của các tác nhân ảo, cho phép tương tác giống con người và phản hồi được cá nhân hóa bằng cách học các sở thích của khách hàng. Cảnh quan Quản lý Dịch vụ CNTT đã được củng cố với sự sẵn sàng 24 * 7, giải quyết các vấn đề chung như xử lý sự cố mạng, cài đặt cập nhật phần mềm và đặt lại mật khẩu.

Các tổ chức ngày càng áp dụng xu hướng #Bring-Your-Own-Bots, tích hợp các công cụ Trí tuệ Đối thoại với API trong hệ sinh thái RPA của họ, do đó loại bỏ nhu cầu về nguồn nhân lực trong ra quyết định trong quá trình tương tác với khách hàng. Sự thay đổi này dự kiến sẽ trở thành tiêu chuẩn vào năm 2024.

Thuật toán Huấn luyện AI và ML ở Cấp độ Nguyên tử cho Học tập Sâu & Suy nghĩ

Giữa các điểm nối của mọi quy trình làm việc, ra quyết định đang diễn ra ở mức độ hạt nhân, nơi các robot phần mềm tạo hồ sơ các chuỗi dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc với khối lượng lớn để điều phối tự động hóa trên các quy trình kinh doanh.

Trung tâm của học tập sâu là các thuật toán Mạng nơ-ron dựa trên ML, đã cách mạng hóa quá trình ra quyết định tại các điểm dữ liệu rời rạc trên quy mô lượng tử. Nó thâm nhập vào dữ liệu lớn – dữ liệu đầu vào mà khối lượng lớn, phân tán và không đầy đủ. Nó chạy lặp lại việc học và dự đoán trong các tham số xác suất và cuối cùng dẫn đến một đầu ra.

Công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) là một người bạn đồng hành quý giá cho các ứng dụng RPA thực tế trong ngành chăm sóc sức khỏe. Ví dụ, bằng cách tận dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và phân tích văn bản, OCR có thể chuyển đổi và biến đổi tài liệu viết tay hoặc in, chẳng hạn như nhãn thuốc, biểu mẫu bệnh nhân, lưu ý của bác sĩ và kết quả xét nghiệm, thành định dạng kỹ thuật số. Điều này đơn giản hóa việc lưu trữ và quản lý thông tin chăm sóc sức khỏe, dẫn đến các cơ sở dữ liệu được tổ chức. Dữ liệu được lưu trữ dễ dàng truy cập, cho phép trích xuất các thông tin quý giá từ lịch sử y tế của bệnh nhân.

Trường hợp Sử dụng: Chăm sóc Sức khỏe

Dữ liệu của Precedence Research cho biết thị trường RPA trong chăm sóc sức khỏe toàn cầu dự kiến sẽ đạt 14,18 tỷ USD vào năm 2032.

Điểm Trường hợp: Cơ quan Thống kê Hàng đầu của Vương quốc Anh về Hệ thống Chăm sóc Sức khỏe

• Hỗ trợ Thông tin Lâm sàng: Cơ quan dịch vụ chăm sóc sức khỏe không thuộc bộ của Vương quốc Anh đã giới thiệu sáng kiến GP Connect. Chương trình này cho phép các Bác sĩ Tổng quát (GPs) và nhân viên lâm sàng được ủy quyền chia sẻ và truy cập thông tin lâm sàng từ các phòng khám GP, nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân thông qua khả năng truy cập dữ liệu được cải thiện.
• Đăng ký Bệnh nhân: Bằng cách tận dụng giải pháp RPA, cơ quan chăm sóc sức khỏe đã đơn giản hóa toàn bộ thủ tục đăng ký. Các bot được sử dụng để thu thập và nhập dữ liệu do bệnh nhân gửi vào các hệ thống lâm sàng, loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công bởi nhân viên phòng khám.
• Hỗ trợ Nhà cung cấp RPA: Cơ quan này hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp RPA đáng tin cậy, cho phép các phòng khám GP tự động hóa các quy trình khác nhau. Sáng kiến này nhằm nâng cao hiệu quả, tiết kiệm thời gian cho các nhân viên lâm sàng và hành chính, giảm chi phí cung cấp dịch vụ và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân.

Trường hợp Sử dụng Chung & Lợi ích Chăm sóc Sức khỏe

1. Bảo hiểm Y tế: Hyperautomation được hỗ trợ bởi RPA chứng minh được khả năng nhận diện gian lận chăm sóc sức khỏe tốt hơn so với khả năng của con người. Bất kỳ sai sót vô tình nào của con người đều bị loại bỏ và cho phép các công ty bảo hiểm y tế nhanh chóng xử lý yêu cầu với sự can thiệp tối thiểu của con người.
2. Nghiên cứu và Phát triển Thuốc: Các giải pháp RPA là một công cụ công nghệ quan trọng trong ngành khoa học đời sống để biến đổi phát triển và nghiên cứu thuốc. Ví dụ, RPA đã đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện thời gian đưa vaccine Covid-19 ra thị trường. Bằng cách tích hợp RPA với các hệ thống CNTT khác nhau, Khám phá Thuốc, Các thử nghiệm lâm sàng, An toàn thuốc và Xác thực có thể được thực hiện một cách hiệu quả mà không có sai sót của con người.
3. Báo cáo Phòng thí nghiệm & Hồ sơ Sức khỏe Điện tử: Kết quả xét nghiệm hoặc lịch sử lâm sàng của bệnh nhân được lưu trữ dưới dạng Hồ sơ Sức khỏe Điện tử (EHRs). Các hệ thống EHR được hỗ trợ bởi RPA và AI hoạt động như các công cụ thông minh, dựa trên bằng chứng, hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định và kết luận thông minh hơn cho chăm sóc bệnh nhân tốt hơn.

Trường hợp Sử dụng: Ngân hàng và Tài chính

Nghiên cứu và Thị trường dự đoán rằng từ năm 2023 đến 2028, các ngành dịch vụ tài chính và bảo hiểm sẽ có sự áp dụng hyperautomation nhiều nhất, vượt qua các ngành khác với 32% thị trường.

Các phát hiện chính từ một số trường hợp sử dụng RPA thực tế trong ngành ngân hàng tài chính được tham khảo dưới đây.

1. Kế toán: Một chương trình RPA được cấu hình tốt có thể giúp tiêu chuẩn hóa dữ liệu cho các sổ cái chung và tự động hóa các mục nhật ký phức tạp và đối chiếu tài khoản.
2. Tài khoản C phải trả: Ở đây, các bot RPA có thể được tăng cường với Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) để tự động hóa và truyền dữ liệu đồng thời cung cấp một đường dẫn kiểm toán và đơn giản hóa báo cáo tuân thủ.
3. Phát hiện Gian lận: Các tổ chức tài chính sở hữu thông tin khách hàng rộng lớn, thông tin này vừa bí mật vừa dễ bị đe dọa mạng. Các hệ thống phát hiện bất thường dựa trên học máy và các hệ thống phát hiện gian lận được tăng cường bởi RPA đã chứng minh được hiệu quả. Thay vì dựa vào các quy trình thủ công, các ngân hàng có thể sử dụng các công cụ RPA để liên tục theo dõi các giao dịch, xác định các bất thường bằng cách sử dụng hệ thống dựa trên quy tắc, đánh dấu các giao dịch tiềm năng và cảnh báo nhân viên để điều tra thêm.
4. Bảng lương: RPA có thể hài hòa dữ liệu trên nhiều hệ thống theo dõi thời gian, đánh giá giờ làm việc và xác định lỗi bảng lương.

Kết luận

Hyperautomation hiện đang đi trên một con đường nổi bật, đóng vai trò là người tiên phong cho các công ty trên các ngành và lĩnh vực kinh doanh khác nhau trong việc thúc đẩy chuyển đổi số. Tuy nhiên, giống như bất kỳ đổi mới tiên phong nào, việc triển khai nó đặt ra những thách thức và rủi ro vốn có.

Hyperautomation thường tập trung vào cách điều hướng và giảm thiểu các thách thức và phức tạp đa dạng trong việc triển khai. Một số thách thức cốt lõi bao gồm:

• Vi phạm Bảo mật Dữ liệu: Bảo vệ dữ liệu và hệ thống nhạy cảm khỏi các mối đe dọa mạng và đảm bảo tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.
• Nghịch cảnh thiên vị AI: Đối mặt với các thiên vị vốn có trong các thuật toán và đảm bảo tính vô tư trong kết quả ra quyết định.
• Dữ liệu Đã bị Xâm phạm: Quản lý dữ liệu rộng lớn từ các nguồn khác nhau và đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và tính liên quan của nó.
• Tăng cường Lực lượng Lao động: Cân bằng việc tích hợp phán quyết của con người với các quy trình ra quyết định tự động.

Khi vượt qua những thách thức này và đạt được mức độ trưởng thành cao hơn trong hyperautomation, các doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu quả quy trình làm việc. Đồng thời, họ sẽ tìm thấy nó dễ dàng hơn để xác định các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) phù hợp cho việc triển khai các mô hình doanh thu mới dựa trên metric, được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ.