Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

Tự động hóa quy trình bằng robot hoạt động như thế nào

RPA hoạt động chủ yếu bằng cách tương tác với các ứng dụng ở lớp trình bày, mô phỏng các cú nhấp chuột và thao tác gõ bàn phím của con người thông qua Giao diện người dùng đồ họa (GUI) hoặc bằng cách sử dụng Giao diện lập trình ứng dụng (API) khi có sẵn. Bot tuân theo các quy trình công việc được định nghĩa trước do các nhà phát triển cấu hình. Các quy trình công việc này bao gồm một chuỗi các bước và quy tắc chỉ định cách bot nên tương tác với các ứng dụng cụ thể (như bảng tính, cơ sở dữ liệu, ứng dụng web hoặc phần mềm doanh nghiệp) để hoàn thành một nhiệm vụ. Không giống như tự động hóa truyền thống thường yêu cầu tích hợp sâu với các hệ thống phụ trợ, RPA có thể hoạt động với các ứng dụng hiện có mà không cần thay đổi cơ sở hạ tầng CNTT cơ bản, giúp triển khai tương đối nhanh cho các quy trình cụ thể. Các nền tảng RPA chính bao gồm các công cụ như UiPath và Blue Prism .

Tự động hóa quy trình bằng robot so với trí tuệ nhân tạo

Điều quan trọng là phải phân biệt RPA với Trí tuệ nhân tạo (AI) . Mặc dù cả hai đều góp phần vào tự động hóa, nhưng chúng hoạt động khác nhau:

• RPA: Tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ có cấu trúc, lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc. Bot tuân theo các hướng dẫn rõ ràng và không tự học hoặc thích nghi. Chúng nổi trội về hiệu quả và tính nhất quán đối với các quy trình được xác định rõ ràng.
• AI & Học máy (ML) : Bao gồm các hệ thống có thể học từ dữ liệu, đưa ra dự đoán hoặc quyết định và xử lý dữ liệu phức tạp hơn, không có cấu trúc. AI có thể hiểu ngữ cảnh, nhận dạng các mẫu ( phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh ) và thích ứng với các tình huống mới.

Thông thường, RPA và AI được kết hợp để tạo ra "Tự động hóa thông minh" hoặc "Siêu tự động hóa", trong đó các bot RPA xử lý việc thực hiện quy trình và các thành phần AI cung cấp các khả năng nhận thức như hiểu tài liệu, diễn giải hình ảnh hoặc đưa ra phán đoán. Tổng quan của Gartner nêu chi tiết hơn về phạm vi của nó.

Ứng dụng và trường hợp sử dụng

RPA được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp cho các tác vụ có khối lượng lớn, dựa trên quy tắc và dễ xảy ra lỗi của con người. Các ứng dụng phổ biến bao gồm:

• Nhập và di chuyển dữ liệu: Tự động chuyển dữ liệu giữa các hệ thống hoặc định dạng.
• Tạo báo cáo: Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo báo cáo chuẩn hóa.
• Dịch vụ khách hàng: Tự động trả lời các câu hỏi thường gặp hoặc quản lý cập nhật tài khoản.
• Xử lý hóa đơn: Trích xuất dữ liệu từ hóa đơn và nhập vào hệ thống kế toán.
• Hoạt động nhân sự: Tự động hóa các phần tuyển dụng, xử lý bảng lương hoặc quản lý dữ liệu nhân viên.

Tự động hóa quy trình bằng robot trong AI và học máy

Mặc dù khác biệt, RPA đóng vai trò hỗ trợ có giá trị trong quy trình làm việc AI và ML, đặc biệt là trong Hoạt động học máy (MLOps) :

1. Chuẩn bị dữ liệu tự động: Các bot RPA có thể tự động hóa quy trình thu thập và cấu trúc dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình ML. Ví dụ, một bot có thể thu thập dữ liệu từ các trang web, trích xuất thông tin từ PDF hoặc email bằng các quy tắc cơ bản hoặc các công cụ OCR tích hợp và định dạng thành một cấu trúc nhất quán phù hợp để đào tạo các đường ống dữ liệu được sử dụng bởi các nền tảng như Ultralytics HUB .
2. Hợp lý hóa việc triển khai và giám sát mô hình: RPA có thể tự động hóa các bước trong quy trình triển khai mô hình , chẳng hạn như chuyển tệp mô hình hoặc cấu hình môi trường. Hơn nữa, bot có thể giám sát hiệu suất ứng dụng hoặc các KPI kinh doanh cụ thể và kích hoạt cảnh báo hoặc thậm chí khởi tạo quy trình đào tạo lại mô hình nếu hiệu suất giảm xuống dưới một ngưỡng nhất định, góp phần giám sát mô hình hiệu quả.

Tích hợp với Computer Vision

Khả năng của RPA có thể được cải thiện đáng kể bằng cách tích hợp các công nghệ Thị giác máy tính (CV) . Trong khi RPA cơ bản tương tác với GUI, CV cho phép bot "nhìn" và diễn giải các thành phần màn hình, hình ảnh hoặc thậm chí là tài liệu vật lý thông qua camera. Ví dụ: bot RPA được tăng cường bằng mô hình YOLO Ultralytics có thể tự động hóa các lần kiểm tra chất lượng trong sản xuất bằng cách kiểm tra trực quan các sản phẩm trên băng chuyền hoặc xử lý các tài liệu được quét có chứa hình ảnh và bố cục phức tạp mà OCR truyền thống có thể gặp khó khăn. Sự tích hợp này thu hẹp khoảng cách giữa tự động hóa quy trình kỹ thuật số và tương tác với thông tin trực quan, cho phép tự động hóa các tác vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như các tác vụ trong tự động hóa công nghiệp . Các nguồn lực từ các tổ chức như Viện Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt & Trí tuệ nhân tạo (IRPAAI) khám phá các khả năng đang phát triển này.