Cognitive Automation là gì? Khái niệm, Tầm quan trọng, Ví dụ 

Nguyễn Quỳnh Anh
Bằng cách sử dụng công nghệ AI, Tự động hóa nhận thức (Cognitive Automation) giúp tiết kiệm chi phí, tăng sự hài lòng của khách hàng và tăng độ chính xác trong các quy trình kinh doanh phức tạp liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc. Vậy tự động hoá nhận thức là gì? Tại sao doanh nghiệp cần Cognitive Automation?

Cognitive Automation là gì?

Tự động hóa nhận thức, tiếng Anh là Cognitive Automation.

Cognitive Automation là những kết hợp khác nhau của trí tuệ nhân tạo (AI) với khả năng tự động hóa quy trình nhằm cải thiện hiệu quả kinh doanh.

Tự động hóa nhận thức đại diện cho một loạt các chiến lược nâng cao khả năng thu thập dữ liệu, đưa ra quyết định và tự động hóa quy mô của tự động hóa.

Mặc dù không phải là học máy (Machine learning), nhưng thuật toán Cognitive Automation sử dụng nhiều thuật toán và công nghệ bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP, phân tích văn bản và khai thác dữ liệu.

ca4-1669003115.jpg
 

Trụ cột của Tự động hóa Nhận thức là gì?

  • Học máy ML: Cải thiện hiệu suất của hệ thống bằng cách học hỏi từ các tương tác trong thời gian thực ngay cả khi không có hướng dẫn được lập trình rõ ràng.
  • Khai thác dữ liệu: Tìm các mối tương quan, mẫu và xu hướng có nghĩa từ kho dữ liệu và kho lưu trữ bằng các kỹ thuật thống kê và toán học.
  • NLP: Cho phép máy tính giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.
  • Lập luận nhận thức: Cho phép các hệ thống bắt chước lập luận của con người bằng cách tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên với mọi người.
  • Nhận dạng giọng nói: Phiên âm giọng nói và lời nói của con người thành văn bản hoặc mệnh lệnh.
  • Nhận dạng ký tự quang học OCR: Cho phép thiết bị khớp các mẫu để chuyển đổi tài liệu được quét thành văn bản máy tính tương ứng trong thời gian thực.
  • Nhận dạng cảm xúc: Cho phép máy tính hiểu trạng thái cảm xúc của một người trong quá trình tương tác dựa trên giọng nói và văn bản.
  • Công cụ đề xuất: Cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất dựa trên các thành phần dữ liệu và phân tích khác nhau.

Tại sao tự động hóa nhận thức lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Cognitive Automation giúp các tổ chức tự động hóa nhiều quy trình hơn nhằm tận dụng tối đa không chỉ dữ liệu có cấu trúc mà cả những dữ liệu phi cấu trúc.

Cognitive Automation làm cho các quy trình hiệu quả hơn và cải thiện chất lượng kinh doanh. Nó cho phép chuyển đổi kỹ thuật số và kinh doanh. Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng các công ty sử dụng tự động hóa nhận thức có thể hoạt động như sau:

  • Tự động hóa 50-70% nhiệm vụ
  • Cắt giảm 50-60% thời gian xử lý dữ liệu
  • Giảm chi phí lao động hàng năm từ 20-30%
  • Đạt được lợi tức đầu tư ba chữ số
ca2-1669003096.jpg
Cognitive Automation giúp các tổ chức tự động hóa nhiều quy trình

Ví dụ về Cognitive Automation

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng và ví dụ về tự động hóa nhận thức:

Quản lý kho (Airbus & Splunk)

Việc quản lý tất cả các kho hàng trong trường hợp doanh nghiệp hoạt động ở nhiều khu vực khác nhau là rất khó khăn. Các nhiệm vụ liên quan đến quản lý kho như duy trì hồ sơ về tất cả hàng hóa có sẵn, đảm bảo tất cả máy móc luôn được bảo trì, giải quyết các vấn đề phát sinh, v.v.

Tự động hóa nhận thức xuất hiện trong vai trò là giải pháp hỗ trợ duy trì hồ sơ về thiết bị và tình trạng hàng tồn kho. Mỗi khi nó nhận thấy một lỗi hoặc khả năng xảy ra lỗi, nó sẽ đưa ra cảnh báo.

Giải pháp Cognitive Automation từ Splunk đã được tích hợp vào các hệ thống của Airbus. Bảng điều khiển của Splunk cho phép các doanh nghiệp theo dõi tình trạng thiết bị của họ và theo dõi các kho hàng từ xa.

Dịch vụ khách hàng từ A - Z (Religare)

Religare, một nhà cung cấp bảo hiểm sức khỏe nổi tiếng, đã tự động hóa dịch vụ khách hàng bằng cách sử dụng một chatbot do NLP cung cấp và đã tiết kiệm được hơn 80% FTE. Tổ chức có thể sử dụng chatbot để thực hiện các thủ tục như gia hạn chính sách, quản lý phiếu truy vấn của khách hàng, giải quyết các thắc mắc chung của khách hàng trên quy mô lớn, v.v.

Xử lý các hoạt động hàng loạt (Splunk & Freecharge)

Ngành tài chính ngân hàng chủ yếu dựa vào các hoạt động theo lô. Một trong những thách thức lớn nhất của họ là đảm bảo các thủ tục hàng loạt được xử lý đúng hạn bởi hậu quả sẽ vô cùng nghiêm trọng nếu sai lệch. Các tổ chức có thể giám sát các hoạt động hàng loạt này bằng cách sử dụng các giải pháp Cognitive Automation.

Splunk đã cung cấp bản sửa lỗi Freecharge. Trong tình huống này, nếu có khó khăn, giải pháp sẽ kiểm tra, khắc phục hoặc chuyển vấn đề cho người vận hành càng sớm càng tốt để tránh chậm trễ thêm.

Hoạt động hậu cần (Postnord & Digitate)

Việc giao hàng bị chậm trễ là điều tồi tệ nhất có thể xảy ra với một đơn vị logistics. Hệ thống phân loại bưu kiện và kho hàng tự động là những khó khăn nghiêm trọng nhất.

Các vấn đề này mà Postnord gặp phải đã được giải quyết và giảm thiểu bằng giải pháp tự động hóa nhận thức AIOps của Digitate. Hệ thống của họ luôn hoạt động, đảm bảo hoạt động hiệu quả.

Quản lý cơ sở hạ tầng CNTT trong sản xuất (Tata Steel & Digitate)

Để đảm bảo sản xuất hàng hóa, các quy trình công nghiệp ngày nay kết hợp rất nhiều công nghệ tự động hóa. Ngoài ra, nó hỗ trợ đáp ứng các yêu cầu của khách hàng và giảm chi phí.

Do việc sử dụng nhiều máy móc tại Tata Steel, các vấn đề thường xuyên phát sinh không thể kiểm soát. Digitate 's ignio, một công nghệ tự động hóa nhận thức, đã giúp Tata Steel loại bỏ những trục trặc nhỏ để giữ cho toàn bộ hệ thống hoạt động.

Tự động hóa nhận thức và Tự động hóa truyền thống: Sự khác biệt là gì?

Tự động hóa truyền thống (Traditional Automation) bị giới hạn khả năng khi việc hoàn thành các nhiệm vụ cần tuân theo một bộ quy tắc cứng nhắc. Các quyết định được đưa ra chỉ có thể tuân theo logic nếu-thì và do đó không cần bất kỳ sự suy xét nào của con người. Sự cứng nhắc này khiến công nghệ không thể hiểu được ý nghĩa và xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Các quy trình được hưởng lợi từ tự động hóa truyền thống, có thể kể đến như nhập dữ liệu, hỗ trợ bộ phận trợ giúp tự động và định tuyến phê duyệt.

Trong khi đó, Cognitive Automation có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để tự động hóa các quy trình phức tạp hơn. Nó cung cấp cho AI khả năng nhận thức và tự động hóa các quy trình cần sử dụng khối lượng lớn văn bản và hình ảnh.

Tự động hóa nhận thức và RPA, chúng có khác nhau không?

ca3-1669003097.jpg
RPA: Robotic Process Automation, Tự động hóa quy trình robot

Mặc dù tự động hóa nhận thức và RPA có liên quan với nhau, nhưng chúng vấn có sự khác biệt rõ rệt, chủ yếu là về phạm vi ứng dụng.

  • RPA sử dụng dữ liệu có cấu trúc để thực hiện các nhiệm vụ đơn điệu của con người bằng một cách chính xác hơn. Một hệ thống RPA có thể đảm nhận các nhiệm vụ không yêu cầu kỹ năng phân tích hoặc tư duy nhận thức, như trả lời các truy vấn, thực hiện tính toán và duy trì hồ sơ và giao dịch.
  • Cognitive Automation tiến cao hơn một bước, trong đó các hệ thống được trang bị có thể phân tích ngay cả dữ liệu phi cấu trúc. Theo một nghĩa nào đó, các hệ thống tự động hóa nhận thức có thể sử dụng AI để bắt chước suy nghĩ của con người nhằm thực hiện các nhiệm vụ có tính chất không thường xuyên.

Bên cạnh đó, RPA và Cognitive Automation có thành phần khác nhau:

  • RPA sử dụng các công nghệ cơ bản như macro (quy tắc cho biết cách xử lý một đầu vào nhất định để tạo ra kết quả mong muốn). RPA không liên quan nhiều đến mã hóa và sử dụng cách tiếp cận “nếu-thì” để xử lý.
  • Trong khi đó, tự động hóa nhận thức sử dụng cách tiếp cận dựa trên tri thức. Nó cần các công nghệ tiên tiến hơn như NLP, phân tích văn bản, khai thác dữ liệu, công nghệ ngữ nghĩa và ML để hoạt động. Không có những thứ này, nó không thể hoạt động như con người.

Những lợi ích của Cognitive Automation là gì?

Lợi ích chính của tự động hóa nhận là nó giúp kết hợp dữ liệu phi cấu trúc từ tài liệu, tương tác với khách hàng, giọng nói và thị giác máy vào quy trình công việc của doanh nghiệp. Một số lợi ích khác bao gồm:

  • Hợp lý hóa các nhiệm vụ quản lý dịch vụ công nghệ thông tin (CNTT) xung quanh việc xác định vấn đề và tự động hóa ứng phó sự cố.
  • Tự động hóa giá trị của tự động hóa hiện có bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các bot RPA hiện có, các ứng dụng mã thấp và các công cụ tích hợp giao diện lập trình ứng dụng.
  • Tự động hóa quá trình ra quyết định để giảm bớt việc ra quyết định thủ công, giảm thiểu sự thiên vị và tăng tốc các quy trình kinh doanh có thể đã bị đình trệ bởi những người ra quyết định là con người.
  • Cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách kết hợp các bot RPA, chatbot AI đàm thoại và trợ lý ảo.

Những thách thức của Cognitive Automation là gì?

Thách thức lớn nhất là tự động hóa nhận thức yêu cầu công việc tùy chỉnh và tích hợp dành riêng cho từng doanh nghiệp. Đây không phải là vấn đề lớn khi các dịch vụ tự động hóa nhận thức chỉ được sử dụng cho các tác vụ đơn giản như sử dụng OCR và thị giác máy để tự động diễn giải văn bản và cấu trúc của hóa đơn. Cognitive Automation tinh vi hơn trong việc tự động hóa các quy trình quyết định đòi hỏi phải lập kế hoạch, tùy chỉnh và lặp lại liên tục để đạt được kết quả tốt nhất.

Những thách thức cụ thể khác cần xem xét là:

  • Thời gian dài hơn để đạt được lợi tức đầu tư dương
  • Khó tìm kiếm chuyên môn hơn với kinh nghiệm hệ thống kinh doanh tự trị
  • Cần kiểm tra các thuật toán AI về sự thiên vị
  • Khả năng tự động tăng chi phí ngoài tầm kiểm soát
  • Các vấn đề bảo mật mới từ các bot thông minh truy cập nhiều hệ thống CNTT và quy trình công việc hơn
  • Khả năng vi phạm quyền riêng tư hoặc tuân thủ từ việc cung cấp dữ liệu nhận dạng cá nhân vào quy trình công việc mới

Giải pháp Cognitive Automation là một bước phát triển tích cực trong thế giới tự động hóa. Nó mang lại cho doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh bằng cách tăng cường hoạt động của họ trong nhiều lĩnh vực. Thực tế, tác động của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh đã tăng lên từng ngày.