Định nghĩa

Tự động hóa Thế hệ mới (Next-Gen Automation) đề cập đến sự phát triển của Tự động hóa Quy trình bằng Robot (RPA) truyền thống bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (ML), Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và điện toán nhận thức. Không giống như các hệ thống cũ tuân theo các quy tắc cứng nhắc, được xác định trước, các hệ thống thế hệ mới có thể học hỏi, thích ứng với dữ liệu phi cấu trúc, đưa ra các quyết định phức tạp và tương tác với sự biến đổi giống con người trong các quy trình kinh doanh.

Tại sao điều này lại quan trọng

Trong bối cảnh kỹ thuật số phức tạp ngày nay, các giải pháp tự động hóa tĩnh thường thất bại khi đối mặt với các trường hợp ngoại lệ hoặc dữ liệu phi cấu trúc (như email, hình ảnh hoặc văn bản tự do). Tự động hóa Thế hệ mới giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép các hệ thống xử lý sự mơ hồ. Sự chuyển đổi này cho phép các tổ chức tự động hóa không chỉ các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn cả các quy trình làm việc nhận thức hoàn chỉnh, dẫn đến hiệu quả hoạt động sâu sắc hơn và thời gian đạt được thông tin nhanh hơn.

Cách thức hoạt động

Các hệ thống này hoạt động thông qua một cách tiếp cận phân lớp. Đầu tiên, việc nhập dữ liệu diễn ra, thường liên quan đến NLP để hiểu ngữ cảnh của các đầu vào phi cấu trúc. Thứ hai, các mô hình ML được sử dụng để phân loại, dự đoán hoặc trích xuất. Thứ ba, công cụ tự động hóa thực thi quy trình làm việc, sử dụng những hiểu biết từ lớp AI để định tuyến tác vụ một cách linh hoạt, đưa ra quyết định hoặc tương tác với các hệ thống phần mềm khác nhau, vượt xa các hành động nhấp chuột và nhập liệu đơn giản.

Các trường hợp sử dụng phổ biến

• Xử lý Tài liệu Thông minh (IDP): Tự động đọc, trích xuất và xác thực dữ liệu từ hóa đơn, hợp đồng và biểu mẫu bất kể bố cục của chúng.
• Sàng lọc Dịch vụ Khách hàng: Sử dụng NLP để phân tích các truy vấn của khách hàng đến (trò chuyện/email) và tự động chuyển chúng đến chuyên gia phù hợp với ngữ cảnh được điền sẵn.
• Quản lý Chuỗi Cung ứng Động: Điều chỉnh các đơn đặt hàng mua hàng theo thời gian thực dựa trên sự biến động nhu cầu được dự đoán từ dữ liệu thị trường bên ngoài.

Lợi ích chính

Các lợi ích chính bao gồm sự gia tăng đáng kể về thông lượng quy trình, giảm lỗi của con người liên quan đến nhập dữ liệu thủ công và khả năng xử lý sự phức tạp trước đây đòi hỏi sự can thiệp ở cấp độ cao của con người. Điều này dẫn đến chi phí hoạt động thấp hơn và sự linh hoạt kinh doanh nhanh hơn.

Thách thức

Việc triển khai đòi hỏi sự đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng dữ liệu và nhân tài chuyên môn. Đảm bảo tính chính xác và công bằng của các mô hình ML cơ bản (sự trôi dạt và sai lệch của mô hình) là một thách thức quản trị liên tục cần được quản lý.

Các khái niệm liên quan

Khái niệm này chồng lấn đáng kể với Tự động hóa Siêu cấp (Hyperautomation), là chiến lược toàn diện áp dụng nhiều công nghệ tự động hóa trên toàn doanh nghiệp, và Tự động hóa Nhận thức (Cognitive Automation), vốn nhấn mạnh cụ thể khía cạnh ra quyết định dựa trên AI.