Siêu tự động hóa là một khuôn khổ và tập hợp các công nghệ phức tạp để tự động hóa quy mô trong doanh nghiệp. Thuật ngữ “tự động hóa mọi thứ có thể tự động hóa” được sử dụng để mô tả khái niệm siêu tự động hóa.
Các tổ chức sử dụng siêu tự động hóa muốn giảm độ phức tạp trong hoạt động trong toàn công ty của họ bằng cách áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và các công nghệ khác để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự tham gia của con người.
Tự động hóa quy trình kinh doanh kế thừa giờ đây có thể được mở rộng vượt ra ngoài giới hạn của các quy trình riêng lẻ với tính năng siêu tự động hóa. Kết hợp công nghệ AI với RPA, tính năng siêu tự động hóa cho phép tự động hóa gần như mọi hoạt động lặp đi lặp lại do người dùng doanh nghiệp thực hiện.
Siêu tự động hóa kết hợp một số thành phần của tự động hóa quy trình, các công cụ tích hợp và các công nghệ tự động hóa khác. RPA là cốt lõi của siêu tự động hóa, bao gồm AI, khai thác quy trình, phân tích và các công nghệ phức tạp khác.
Siêu tự động hóa là gì?
Gartner đã đưa ra thuật ngữ “siêu tự động hóa” vào năm 2019. Khái niệm này phản ánh rằng công nghệ RPA khó mở rộng quy mô kinh doanh ở cấp doanh nghiệp và chỉ có thể tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể. Siêu tự động hóa cung cấp một khuôn khổ để các công nghệ tự động hóa được triển khai một cách chiến lược, riêng lẻ hoặc cùng nhau, với AI và máy học để nâng cao chúng.
Siêu tự động hóa hoạt động như thế nào?
Siêu tự động hóa là tất cả về việc phát triển một quy trình tự động hóa tự động hóa. Điều này giúp phân biệt siêu tự động hóa với các mô hình tự động hóa khác tập trung vào việc nâng cao các công cụ tự động hóa hoặc tự động hóa quy trình kỹ thuật số (DPA), tự động hóa quy trình thông minh (IPA) và tự động hóa nhận thức, tất cả đều liên quan đến tự động hóa hơn là quy trình.
Siêu tự động hóa tập trung vào việc xác định các khả năng tự động hóa, xác định tính khả thi và tạo ra các tạo phẩm tự động hóa phù hợp, chẳng hạn như bot, tập lệnh và quy trình công việc có thể sử dụng DPA, IPA hoặc các thành phần tự động hóa nhận thức.
Siêu tự động hóa tập trung vào việc bổ sung thêm trí thông minh và áp dụng cách tiếp cận dựa trên hệ thống để mở rộng các nỗ lực tự động hóa. Kỹ thuật này nhấn mạnh sự cần thiết phải tìm ra sự cân bằng chính xác giữa việc thay thế lao động chân tay bằng tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình phức tạp để loại bỏ các bước.
Gartner đã đưa ra khái niệm về bản song sinh kỹ thuật số của một công ty (DTO). Phần trình bày này là phiên bản ảo về cách thức hoạt động của các quy trình thương mại. Việc biểu diễn được tạo ra và cập nhật tự động bằng cách sử dụng kết hợp các kỹ thuật khai thác quy trình và nhiệm vụ.
Siêu tự động hóa tập trung vào việc bổ sung thêm trí thông minh và áp dụng quy trình dựa trên hệ thống
cách tiếp cận để mở rộng nỗ lực tự động hóa
Các biểu diễn dòng quy trình được xây dựng bằng cách khai thác dữ liệu từ hệ thống CRM và ERP. Máy tính để bàn của mỗi người dùng được quét để tìm phần mềm thị giác máy tạo ra hình ảnh về các quy trình trải rộng trên một số ứng dụng.
DTO có thể giúp các tổ chức đánh giá mức độ tác động của tự động hóa mới đến giá trị, tạo ra các khả năng mới hoặc đưa ra các điểm nghẽn cần giải quyết. Nó cũng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp xác định liệu các khả năng tự hành mới có đóng góp vào doanh thu đáng kể hơn hay không.
Các thành phần AI và máy học cho phép tự động hóa tương tác với thế giới theo nhiều cách hơn. Ví dụ: OCR (nhận dạng ký tự quang học) cho phép tự động hóa xử lý văn bản hoặc số từ tài liệu giấy hoặc PDF. NLP có thể trích xuất và cấu trúc thông tin từ các giấy tờ, chẳng hạn như xác định hóa đơn của tổ chức nào, nó dùng để làm gì và tự động nhập dữ liệu vào hệ thống kế toán.
Nền tảng siêu tự động hóa có thể được sử dụng trên các công nghệ hiện có. RPA là một cơ chế để bước vào thế giới siêu tự động hóa và tất cả những người chơi chính đều đang bổ sung quá trình khai thác, phân tích nhân viên kỹ thuật số và hỗ trợ tích hợp AI.
Các nền tảng tự động hóa mã ngắn khác, bao gồm bộ quản lý quy trình kinh doanh, nền tảng tích hợp dưới dạng dịch vụ và các công cụ phát triển mã thấp, cũng đang bổ sung hỗ trợ cho nhiều thành phần công nghệ siêu tự động hóa hơn.
Sự khác biệt giữa siêu tự động hóa và tự động hóa là gì?
Các quy trình tự động đã được sử dụng trong nhiều năm; tuy nhiên, hầu hết họ quan tâm nhiều hơn đến cách tiếp cận tốt nhất để áp dụng tự động hóa trong một tình huống cụ thể. Những hoạt động tự động hóa này được tạo rõ ràng cho một phần mềm cụ thể. Tự động hóa nhiều quy trình có tính lặp lại cao là một ví dụ điển hình về tự động hóa khối lượng công việc. Trong bối cảnh của một quy trình công việc cụ thể, các công cụ BPM có thể tự động hóa các hoạt động. (Note: Chúng tôi đã giải thích về tự động hóa quy trình làm việc trong một bài viết khác.)
AI vượt qua tự động hóa truyền thống bằng cách cho phép nó thực hiện nhiều tác vụ hơn, chẳng hạn như đọc tài liệu bằng OCR, xử lý chúng bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo bản tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các mô-đun dựng sẵn được phân phối qua cửa hàng ứng dụng hoặc kho lưu trữ doanh nghiệp có thể được sử dụng để tích hợp AI và khả năng học máy vào tự động hóa.
Các công cụ phát triển tự động hóa hoạt động trong môi trường mã nguồn thấp giúp phát triển tự động hóa dễ dàng hơn. Siêu tự động hóa có thể đơn giản hóa việc tạo tự động hóa bằng cách sử dụng khai thác quy trình để xác định và tự động tạo các nguyên mẫu tự động hóa mới. Con người phải cải thiện chất lượng của các mẫu được tạo tự động này ở một mức độ nhất định. Tuy nhiên, khi công nghệ siêu tự động hóa được cải thiện, công việc thủ công này sẽ giảm đi.
Để tự động hóa, một công ty cần thuê các kỹ sư tự động hóa, những người chịu trách nhiệm về các nhiệm vụ như tạo môi trường sản xuất hoặc làm việc tự động, lập trình chatbot để trả lời các cuộc gọi đến, tạo hệ thống xử lý phiếu hỗ trợ CNTT và phân bổ chúng một cách hiệu quả, xác định xem có cần thiết phải tự động hóa các bước cụ thể trong quy trình để giảm thiểu lỗi, xác định và giải quyết các vấn đề trong quy trình với thời gian ngừng hoạt động ít nhất có thể, cài đặt và nâng cấp phần mềm, cơ sở dữ liệu và các giải pháp khác để nâng cao hiệu quả. Bạn có thể đọc thêm về điều này trong bài viết của chúng tôi: Kỹ sư tự động hóa là gì?
Các thành phần chính của siêu tự động hóa
Thuật ngữ siêu tự động hóa bao gồm nhiều công nghệ, công cụ và nền tảng. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các thành phần của nó:
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
Tự động hóa quy trình bằng robot là một công nghệ phần mềm để tự động hóa các quy trình hoạt động kinh doanh lặp đi lặp lại. RPA có thể được sử dụng để mua sắm, định giá, thanh toán, yêu cầu báo giá, theo dõi, nhập dữ liệu cũng như bảo trì và sửa chữa hệ thống. Các bot phần mềm RPA hoạt động với bất kỳ ứng dụng hoặc hệ thống nào mà con người có thể sử dụng, ngoại trừ các bot RPA hoạt động 24 giờ một ngày, bảy ngày một tuần và nhanh hơn đáng kể.
Trí tuệ nhân tạo (AI)
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một không gian rộng bao gồm các dự đoán, phân loại và khai thác dữ liệu. Lĩnh vực AI quan tâm đến việc xây dựng các máy tính thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ mà lẽ ra cần đến trí thông minh của con người. AI cũng hữu ích trong việc phát hiện mẫu, phân tích ngữ nghĩa phức tạp và hỗ trợ NLP, RPA, Chatbots phức tạp hơn và các tác vụ khác. Mục tiêu của thuật toán AI là tối ưu hóa các quy trình bằng cách điều phối các tài nguyên máy tính, sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực cũng như thực hiện các hành động tự động.
Học máy (ML)
Machine Learning nhằm mục đích làm cho máy móc trở nên trực quan và linh hoạt hơn để đáp ứng với những thay đổi. Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo sử dụng thuật toán để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sau khi đào tạo về nội dung đã được con người xác minh. Điều này trái ngược với RPA, chỉ được thiết kế để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã bắt đầu phát huy hết tiềm năng của nó. Nhờ NLP, máy tính giờ đây có thể quản lý và đánh giá lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả ý nghĩa và ngữ cảnh. Công nghệ này áp dụng cho đầu vào bằng giọng nói và văn bản; do đó, nó được liên kết chặt chẽ với nhận dạng giọng nói, chatbot và xử lý tài liệu thông minh.
Xử lý tài liệu thông minh (IDP)
OCR, hay nhận dạng ký tự quang học, là một hình thức xử lý tài liệu hiện đại hơn sử dụng thuật toán thị giác máy tính. Nó dịch văn bản đánh máy, viết tay hoặc in thành văn bản được mã hóa bằng máy được nhận dạng trên hình ảnh. Tài liệu được quét, ảnh của tài liệu hoặc văn bản phụ được xếp chồng lên hình ảnh có thể là nguồn của nội dung.
Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn là tập hợp các công nghệ để lưu trữ, phân tích và quản lý số lượng lớn dữ liệu được máy móc thu thập để phát hiện các mẫu và phát triển các câu trả lời tối ưu. Điều quan trọng là cung cấp thông tin chính xác cho robot phần mềm.
Lợi ích của siêu tự động hóa
Siêu tự động hóa giúp các tổ chức đơn giản hóa hoạt động của mình bằng cách loại bỏ các hoạt động lặp đi lặp lại và tự động hóa các hoạt động thủ công. Điều này có một số lợi thế đáng kể. Nó cho phép doanh nghiệp đạt được mục tiêu một cách nhất quán, chính xác và nhanh chóng. Điều này, đến lượt nó, làm giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Khi các doanh nghiệp trở nên thành thạo hơn trong lĩnh vực siêu tự động hóa, có rất nhiều ứng dụng có thể áp dụng nó để nâng cao quy trình kinh doanh.
RPA và học máy có thể tạo báo cáo và lấy dữ liệu từ các nền tảng xã hội để phân tích cảm tính của khách hàng trên mạng xã hội và khả năng giữ chân người tiêu dùng. Nhóm tiếp thị có thể tạo các chiến dịch khách hàng được nhắm mục tiêu theo thời gian thực nếu có sẵn dữ liệu.
Giả sử một tổ chức phát triển sản phẩm một cách nhanh chóng và nhu cầu của khách hàng đối với sản phẩm đó được chứng minh bằng các số liệu tự động hóa quy trình kỹ thuật số. Trong trường hợp đó, sản phẩm có thể được mở rộng nhanh chóng để hỗ trợ công ty mở rộng doanh số bán hàng. Ngoài ra, giả sử phân tích phức tạp cho thấy sản phẩm khó có thể thành công đối với người tiêu dùng. Trong trường hợp đó, công ty có thể giảm tổn thất bằng cách nhanh chóng loại bỏ chúng.
Siêu tự động hóa, giống như bất kỳ kỹ thuật mới nào để vận hành các quy trình kinh doanh hoặc cơ sở hạ tầng, chắc chắn sẽ gặp khó khăn. Các tổ chức ngần ngại bắt đầu các dự án tự động hóa do dữ liệu chưa được xử lý hoặc chất lượng thấp và thiếu chuyên môn kỹ thuật để giải quyết vấn đề đó.
Các trường hợp sử dụng siêu tự động hóa
Các kỹ thuật và phương pháp siêu tự động hóa được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực chuyên môn và xã hội:
Bán lẻ
Lĩnh vực bán lẻ là điểm nóng cho tự động hóa. Thương mại điện tử đã trở thành phương thức xử lý đơn hàng chiếm ưu thế và với việc ngày càng nhiều người tiêu dùng mua hàng trực tuyến và sử dụng hệ thống khách hàng thân thiết, thương mại điện tử đã trở thành phương thức xử lý đơn hàng chiếm ưu thế. Siêu tự động hóa được hỗ trợ bởi AI có thể tăng cường các hoạt động ngoại vi như đặt quảng cáo trên mạng xã hội và tiếp thị qua email phù hợp, ghi nhận lòng trung thành trực tuyến, nhận dạng khuôn mặt khi người tiêu dùng bước vào doanh nghiệp, v.v.
Các quy trình bán lẻ phụ trợ bị ảnh hưởng bởi công nghệ bao gồm mua sắm, thanh toán, quản lý nhà cung cấp, tồn kho và vận chuyển. Có thể giảm chi phí và nâng cao hiệu quả cũng như độ chính xác của các quy trình bán lẻ phụ trợ này bằng công nghệ. Siêu tự động hóa cũng được sử dụng để theo dõi và phân tích các tiêu chí thị trường, bao gồm giá cả cạnh tranh và phản hồi của khách hàng, cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn dẫn đến doanh thu và lợi nhuận.
Tài chính
Lĩnh vực tài chính, ngân hàng luôn chịu áp lực phải cắt giảm chi phí, tăng hiệu quả và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Chất lượng dữ liệu cao hơn do tính năng siêu tự động hóa có thể giúp các nhóm sử dụng quản lý quy trình kinh doanh (BPM) hiệu quả hơn để cung cấp thông tin cho khách hàng, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Siêu tự động hóa cũng mang lại hiệu quả hoạt động cho phép các ứng dụng tài chính và ngân hàng trực tuyến có thể truy cập được vào tất cả các giờ trong ngày cũng như các quy tắc và khả năng báo cáo. Bởi vì cả công ty tài chính và ngân hàng đều sản xuất một lượng dữ liệu đáng kể nên việc theo dõi dữ liệu đó là một thách thức. Siêu tự động hóa hợp lý hóa các quy trình để đạt hiệu quả, tính nhất quán cao hơn và giảm lỗi.
Chăm sóc sức khỏe
Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được hưởng lợi từ khả năng tự động hóa cao với trải nghiệm bệnh nhân tốt hơn, hiệu suất tài chính được cải thiện và dữ liệu chính xác hơn. Chu kỳ thanh toán, giao tiếp với người tiêu dùng và thu tiền đều được tự động hóa với tính năng siêu tự động hóa. Nó cũng có thể xử lý việc quản lý hồ sơ bệnh nhân, thu thập và đối chiếu dữ liệu, đồng thời tạo ra kết quả hữu ích cho các kế hoạch điều trị chính xác hơn.
Siêu tự động hóa là điều cần thiết cho sự thành công và khả năng tồn tại của bất kỳ tổ chức chăm sóc sức khỏe nào, đặc biệt là trong bối cảnh các yêu cầu pháp lý ngày càng tăng. Nó cũng được sử dụng để theo dõi lượng thuốc dự trữ, việc mua hàng, nhân sự và các nguồn lực khác.
Chuỗi cung ứng
Ngoài tình trạng thiếu thuốc và thiết bị, đại dịch còn làm giảm khả năng tiếp cận nguồn cung. Mức độ lực lượng lao động thấp đã gây ra sự chậm trễ trong quá trình, tạo ra các vấn đề hậu cần nghiêm trọng ở mức tồi tệ nhất. RPA có thể tự động kiểm tra hàng tồn kho, cho phép kiểm tra mức tồn kho và tình trạng sẵn có của sản phẩm. RPA cũng được sử dụng để mua sắm, định giá, thanh toán, yêu cầu báo giá, theo dõi, nhập dữ liệu, bảo trì hệ thống, sửa chữa và giám sát hàng tồn kho. Tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại bằng tính năng siêu tự động hóa có thể tăng hiệu quả, tốc độ và độ chính xác bằng cách loại bỏ sự can thiệp thủ công.
