Cognitive RPA là gì? Giải pháp tự động hoá cho doanh nghiệp

Thứ tư, 24/11/2022-09:11
Cognitive RPA, hay còn được gọi là RPA kết hợp, là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và RPA để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn một cách thông minh, do đó cần ít nhân công hơn, để hoàn thành các công việc đầy thách thức mà đáng lẽ tốn nhiều thời gian.

Cognitive RPA là gì?

Cognitive RPA, RPA nhận thức là thuật ngữ chỉ các công cụ và giải pháp Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) tận dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) như Nhận dạng ký tự quang học (OCR), Phân tích văn bản và Học máy (ML) để cải thiện trải nghiệm của nhân viên lao động và khách hàng của doanh nghiệp.

Hình thức RPA rất tiên tiến này được đặt tên theo cách nó bắt chước hành động của con người trong khi con người đang thực hiện các nhiệm vụ khác nhau trong một quy trình. Các quá trình như vậy bao gồm học tập (thu thập thông tin và quy tắc ngữ cảnh để sử dụng thông tin), lập luận (sử dụng ngữ cảnh và quy tắc để đi đến kết luận) và tự điều chỉnh (học hỏi từ những thành công và thất bại).

RPA truyền thống hỗ trợ tự động hóa dựa trên dữ liệu có cấu trúc. Cognitive RPA tiến xa hơn một bước bằng cách cho phép các tổ chức tự động hóa các quy trình bao gồm các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, như tài liệu được quét, email, thư và bản ghi âm giọng nói… Sức mạnh thực sự của Tự động hóa nhận thức (Cognitive Automation) là nó cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và ít dựa trên quy tắc hơn.


 
 

Tự động hóa nhận thức giúp RPA tốt hơn

Một số cách mà Cognitive Automation có thể làm cho RPA trở nên tốt hơn nữa:

Thứ nhất, Cognitive RPA có thể được sử dụng để cải thiện dữ liệu. Bạn có thể sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP và phân tích văn bản để chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành có cấu trúc. Sau đó, một hệ thống RPA có thể sử dụng dữ liệu này trong các quy trình tự động.

Thứ hai, Cognitive Automation có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định tự động. Phân tích dự đoán có thể cho phép người máy đưa ra phán đoán dựa trên các tình huống xảy ra. 

Cuối cùng, khả năng nhận thức được gọi là học máy có thể cho phép hệ thống tự học, mở rộng khả năng và liên tục cải thiện một số khía cạnh chức năng của hệ thống.

Vì vậy, tóm lại, sức mạnh của Cognitive RPA đến từ khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn tài liệu và email, sau đó sử dụng dữ liệu đó để thúc đẩy tự động hóa cao hơn. 

Đây là một số ví dụ về những gì Cognitive RPA có thể làm ngày nay:

  • Nhận dạng ký tự quang học (OCR) và nhận dạng hình ảnh
  • Trích xuất mục đích và thực thể
  • Phân tích văn bản
  • Phân tích tình cảm
  • Phân loại
  • Nhận diện giọng nói

Các trường hợp sử dụng Cognitive RPA

Những công nghệ này có thể được đưa vào hoạt động trong nhiều trường hợp sử dụng. 

Chatbot

Một ví dụ là kết hợp RPA và khả năng nhận thức cho chatbot giúp khách hàng cảm thấy như họ đang nhắn tin trực tiếp với nhân viên chăm sóc khách hàng thực sự. Thậm chí có thể tạo các bot hỗ trợ bằng giọng nói cho các cuộc trò chuyện qua điện thoại.


 
 

Hỗ trợ khách hàng

Hoặc, phản hồi bằng giọng nói tương tác động (interactive voice response - IVR) có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm IVR. Nó điều chỉnh cây điện thoại cho những người có nhu cầu gọi lặp lại theo cách dự đoán số họ sẽ cần gọi tiếp theo, giúp họ tránh được sự rắc rối trong cách lựa chọn thông thường. Nhiều cuộc hội thoại qua email cũng có thể được tự động hóa. Tự động hóa dựa trên AI có thể theo dõi các yếu tố kích hoạt gợi ý đã đến lúc gửi email, sau đó soạn và gửi email.

Truyền thông đa kênh

Một trong những cách thú vị nhất để đưa các ứng dụng và công nghệ Cognitive RPA hoạt động là trong truyền thông đa kênh. Khách hàng ngày nay tương tác với tổ chức của bạn qua nhiều điểm tiếp xúc và kênh - như trò chuyện, IVR tương tác, ứng dụng, nhắn tin, v.v. Khi bạn tích hợp RPA nhận thức với các kênh này, bạn có thể cho phép khách hàng làm được nhiều việc hơn mà không cần sự trợ giúp của nhân viên hỗ trợ trực tiếp.

Hiểu khách hàng của bạn trong ngân hàng

Khả năng của Cognitive RPA cho phép hệ thống tự động hiểu ý định của khách hàng, hiểu ý nghĩa của dữ liệu phi cấu trúc được liên kết với khách hàng, dự đoán hành vi và sau đó thực hiện yêu cầu trong phần phụ trợ. Trí tuệ nhân tạo và tự động hóa nhận thức cũng có thể theo dõi toàn bộ hành trình của khách hàng và hòa vào đó một cách hiệu quả hơn bao giờ hết.

Chẳng hạn như một chatbot ngân hàng tự động hóa hầu hết quy trình mở tài khoản ngân hàng mới. Khách hàng của bạn có thể yêu cầu chatbot cung cấp biểu mẫu trực tuyến, điền vào biểu mẫu đó và tải lên tài liệu Hiểu khách hàng của bạn -  Know Your Customer. Biểu mẫu có thể được gửi tới robot để xử lý ban đầu, như chạy kiểm tra điểm tín dụng và trích xuất dữ liệu từ giấy phép lái xe hoặc thẻ căn cước của khách hàng bằng OCR.

Hình ảnh chăm sóc sức khỏe và bệnh lý

OCR và học máy số hóa tất cả đầu ra từ Hình ảnh (X ray và scan) và Bệnh học (phân tích trong phòng thí nghiệm về chất lỏng và mô cơ thể), đối chiếu, phân loại và tạo điều kiện chia sẻ giữa các chuyên gia trong Cuộc họp đa ngành (MDM), cho phép chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị tốt hơn.

Xử lý bảng lương

Xử lý bảng lương là một công việc tốn nhiều thời gian và dữ liệu mà các doanh nghiệp phải thực hiện hàng tháng. Nếu không được thực hiện chính xác, các tổ chức có thể phải đối phó với sự chậm trễ trong việc thanh toán và sự bất mãn của nhân viên.

RPA giải quyết những thách thức này bằng cách hoàn thành các giao dịch liên quan đến bảng lương từ đầu đến cuối, tránh sự thiếu chính xác trong dữ liệu của nhân viên và sự chậm trễ trong thanh toán. Bao gồm những quy trình sau 

  • Xác minh tính nhất quán của dữ liệu về nhân viên trên nhiều hệ thống
  • Tính toán các mức tiền lương theo phân cấp của doanh nghiệp
  • Thực hiện các thay đổi về mức hợp đồng hàng tháng/hàng năm theo tỷ lệ theo đặc quyền, vị trí và trách nhiệm của nhân viên.
  • Tự động tạo tiền lương và quản lý các lợi ích và bồi hoàn
  • Kết hợp các thay đổi về chi tiết nhân viên, bao gồm địa chỉ cư trú, số liên lạc, tiền lương, đặc quyền, bồi hoàn chi phí tự trả, v.v., bằng cách sử dụng bot
  • Đối chiếu số giờ làm việc với số giờ được lập ngân sách và kiểm tra các mục nhập thời gian bị thiếu
  • Thực hiện đối chiếu cuối tháng và kiểm toán định kỳ đối với hồ sơ bảng lương
  • Tính toán các khoản chi cho các khoản vay, thẻ du lịch, lương hưu, v.v.
  • Tự động tải các đợt giải ngân và khấu trừ để bắt đầu các hoạt động tăng ca ngoài giờ làm việc
  • Tự động hóa thanh toán đầy đủ

Cognitive RPA có rất nhiều ứng dụng
Cognitive RPA có rất nhiều ứng dụng

Xử lý hóa đơn

RPA nhận thức có thể giúp thiết lập quy trình làm việc tự động để tự động xử lý hóa đơn và thanh toán cho nhà cung cấp.

Tự động hóa quá trình xử lý hóa đơn quan trọng bằng cách sử dụng RPA nhận thức giúp giảm thời gian chu kỳ và loại bỏ các lỗi do sự can thiệp thủ công của con người.

  • Tận dụng OCR để quét, chuyển đổi và thu thập dữ liệu từ hóa đơn giấy vào hệ thống ERP một cách thông minh.
  • Định cấu hình bot để phân tách hóa đơn dựa trên khách hàng, nhà cung cấp, địa điểm, v.v.
  • Tự động đọc dữ liệu phi cấu trúc như yêu cầu hóa đơn qua email, tệp đính kèm và tệp excel để tạo hóa đơn. Tự động gửi email cho người liên quan trong trường hợp thiếu hóa đơn.
  • Tự động lấy dữ liệu hóa đơn trong hệ thống ERP.
  • Khớp dữ liệu đơn đặt hàng (PO) với dữ liệu của hóa đơn để xác định PO/thư báo ghi nợ, PO vô hiệu và các trường hợp ngoại lệ.
  • Kiểm tra chéo tài liệu để xác minh thanh toán được thực hiện chính xác.
  • Tạo các quy trình công việc riêng biệt để xử lý các khoản thanh toán hàng loạt, theo dõi số .dư chưa thanh toán, phê duyệt các khoản phải trả và theo dõi các điều chỉnh trong năm qua.
  • Chuyển tiếp hóa đơn đã nhận cho các cơ quan có thẩm quyền thích hợp để phê duyệt quy trình.

Xử lý ngoại lệ với Cognitive RPA

Nếu hệ thống chọn một trường hợp ngoại lệ - chẳng hạn như sự khác biệt giữa tên của khách hàng trên biểu mẫu và trên tài liệu ID, hệ thống có thể chuyển nó cho nhân viên con người để xử lý thêm. Hệ thống sử dụng máy học để giám sát và tìm hiểu cách nhân viên xác thực danh tính của khách hàng. Lần tới, nó sẽ có thể tự xử lý kịch bản tương tự mà không cần sự can thiệp của con người.

Một trường hợp khác có thể là quy trình tài khoản phải trả. Quá trình tự động hóa của bạn có thể sử dụng công nghệ OCR và máy học để xử lý các hóa đơn mà trước đây phải mất nhiều thời gian để xử lý thủ công. Học máy giúp robot trở nên chính xác hơn và học hỏi từ các trường hợp ngoại lệ lẫn những sai lầm, cho đến khi gần như không còn cần đến sự can thiệp của con người.

Một điều rõ ràng là các tổ chức cần cả RPA truyền thống và tự động hóa nhận thức nâng cao để nâng cao khả năng tự động hóa quy trình vì họ có cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. RPA cộng với Cognitive Automation cho phép doanh nghiệp cung cấp các tùy chọn tự phục vụ và tự động hóa từ đầu đến cuối theo mong muốn của nhiều khách hàng.

Lợi ích của Cognitive RPA

  • Nâng cao chất lượng công việc bằng cách loại bỏ lỗi của con người
  • Giảm thời gian quay vòng
  • Vận hành 24/7 và tăng khả năng mở rộng
  • Cải thiện việc ra quyết định
  • Tăng cường sự tham gia của nhân viên bằng cách cho phép nhân viên thực hiện các nhiệm vụ thú vị hơn, gia tăng giá trị
  • Giảm chi phí bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ mà nếu không sẽ yêu cầu nhân viên toàn thời gian

Với Cognitive RPA, người máy có thể đưa ra nhiều quyết định dựa trên nhận thức hơn. Dẫn đến, hệ thống tự động hóa của bạn có thể thực hiện các hành động phù hợp vào đúng thời điểm. Và chúng có thể làm điều đó một cách độc lập hơn mà không cần hỏi ý kiến ​​của con người. Với sự kết hợp của AI, các tổ chức không chỉ có thể làm việc nhanh hơn mà còn thông minh hơn để đạt được hiệu quả tốt hơn, tiết kiệm chi phí và hướng đến mục tiêu làm hài lòng khách hàng.

Theo: Reatimes.vn
Copy link
Chia sẻ:

Cùng chủ đề

Việc mất 10 tiếng để làm được AI hoàn thành trong 10 giây: Các sinh viên tài chính ngân hàng chuẩn bị mất việc?

Thách thức và xu hướng của ngành Fintech tại Đông Nam Á trong năm 2024

Đẩy mạnh vốn FDI vào lĩnh vực Fintech, công nghệ cao

AI có thể là một mối nguy đối với nhân loại?

Bitcoin trở thành tài sản có giá trị lớn thứ 8 toàn cầu

Mặt trái của AI: Tiêu thụ điện năng ở mức khổng lồ

Kỷ nguyên công nghệ gia tăng áp lực cạnh tranh giữa các doanh nghiệp bất động sản

Hé lộ 3 kênh podcast ‘giải ngố đầu tư’ dành cho người mới bắt đầu

Tin mới cập nhật

ĐHĐCĐ Đất Xanh: Mục tiêu 3.900 tỷ đồng doanh thu thuần và 226 tỷ đồng lãi ròng năm 2024

2 giờ trước

Ủy ban Thường vụ Quốc hội xem xét và cho ý kiến 18 nội dung quan trọng

2 giờ trước

Sôi động thị trường chuyển nhượng chung cư

2 giờ trước

Quý I/2024, vốn tài trợ cho các công ty Fintech Đông Nam Á giảm 13%

3 giờ trước

ĐHĐCĐ MB: Tăng trưởng lợi nhuận từ 6-8%, dự kiến chia cổ tức 20%

3 giờ trước