Định nghĩa

Tự động hóa lai (Hybrid Automation) đề cập đến việc tích hợp hai hoặc nhiều công nghệ tự động hóa khác biệt trong một quy trình làm việc duy nhất. Thông thường, điều này bao gồm việc kết hợp Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA) truyền thống—vốn xuất sắc trong các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc—với các khả năng Trí tuệ Nhân tạo (AI), chẳng hạn như Học máy (ML) hoặc Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP).

Sự cộng hưởng này cho phép các hệ thống xử lý các tác vụ vừa có khối lượng lớn vừa phức tạp, vượt ra ngoài logic 'nếu-thì' đơn giản để tích hợp khả năng ra quyết định và nhận dạng mẫu.

Tại sao nó quan trọng

Trong bối cảnh hoạt động phức tạp ngày nay, tự động hóa hoàn toàn dựa trên quy tắc thường đạt đến giới hạn khi đối mặt với dữ liệu phi cấu trúc hoặc các biến số bất ngờ. Tự động hóa lai giải quyết hạn chế này. Nó cho phép các tổ chức tự động hóa các quy trình đầu cuối mà trước đây đòi hỏi sự can thiệp đáng kể của con người, dẫn đến độ chính xác cao hơn và sự linh hoạt hoạt động lớn hơn.

Đây là cầu nối giữa việc thực thi tác vụ đơn giản và tự động hóa nhận thức thực sự.

Cách thức hoạt động

Kiến trúc này thường bao gồm một cách tiếp cận theo lớp. Các bot RPA xử lý các tương tác có cấu trúc, tần suất cao—như đăng nhập vào hệ thống, sao chép dữ liệu và thực hiện các giao dịch tiêu chuẩn hóa. Khi bot gặp một ngoại lệ, dữ liệu phi cấu trúc (như tệp đính kèm email hoặc hóa đơn đã quét), hoặc một điểm quyết định đòi hỏi sự phán đoán, nó sẽ chuyển thành phần cụ thể đó cho một mô-đun AI.

Ví dụ, một bot RPA trích xuất các trường từ hóa đơn, nhưng nếu định dạng hóa đơn thay đổi, mô hình ML sẽ chặn dữ liệu, phân loại tài liệu và trích xuất các trường cần thiết trước khi bot RPA tiếp tục quy trình thanh toán.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Xử lý Tài liệu Thông minh (IDP): Kết hợp RPA để nhập dữ liệu với ML để đọc và phân loại các tài liệu phi cấu trúc (ví dụ: hợp đồng, hồ sơ y tế).
• Sàng lọc Dịch vụ Khách hàng: Sử dụng NLP để phân tích các truy vấn của khách hàng đến (AI) và sau đó sử dụng RPA để tự động ghi lại phiếu yêu cầu, chuyển nó đến bộ phận thích hợp và cập nhật CRM.
• Đối chiếu Tài chính: RPA xử lý việc đối chiếu dữ liệu hàng loạt, trong khi các thuật toán ML gắn cờ các điểm bất thường hoặc sai lệch cần được con người xem xét.

Lợi ích chính

• Tăng độ chính xác: AI xử lý sự mơ hồ, giảm lỗi của con người trong việc diễn giải dữ liệu phức tạp.
• Khả năng mở rộng nâng cao: Các quy trình có thể mở rộng để xử lý khối lượng đầu vào đa dạng cao hơn mà không cần tăng nhân sự tương ứng.
• Khả năng phục hồi quy trình lớn hơn: Hệ thống có thể thích ứng với những biến thể nhỏ trong dữ liệu đầu vào mà các tập lệnh tự động hóa truyền thống, cứng nhắc sẽ bị lỗi.

Thách thức

Độ phức tạp trong triển khai là một rào cản chính. Việc tích hợp các công nghệ khác biệt (nền tảng RPA, dịch vụ ML, hệ thống cũ) đòi hỏi các bộ kỹ năng chuyên biệt. Hơn nữa, việc duy trì và đào tạo lại các mô hình AI khi các quy trình kinh doanh phát triển đòi hỏi sự giám sát liên tục.

Các khái niệm liên quan

• Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA): Tập trung hoàn toàn vào việc mô phỏng các tương tác của con người với các hệ thống có cấu trúc.
• Tự động hóa Thông minh (IA): Một thuật ngữ bao trùm tự động hóa lai, nhấn mạnh các khả năng nhận thức được bổ sung bởi AI.
• Siêu tự động hóa (Hyperautomation): Một chiến lược rộng hơn liên quan đến việc tự động hóa toàn bộ các chức năng kinh doanh bằng cách sử dụng nhiều công nghệ, trong đó tự động hóa lai là một thành phần cốt lõi.