RPA, Machine Learning, AI: Sự Khác Biệt Là Gì Và Kết Hợp Ra Sao?

Công cuộc chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay đã đưa các doanh nghiệp tiếp cận gần hơn với những khái niệm như AI, RPA và Machine Learning. Mỗi giải pháp đều có những ưu điểm và phạm vi ứng dụng riêng, nhưng đôi khi chúng vẫn bị nhầm lẫn. Bài viết dưới đây sẽ phân tích những điểm khác biệt giữa 3 công nghệ này và cách kết hợp RPA với AI/ML để mang đến lợi ích tối đa, cùng tìm hiểu ngay!

RPA là gì?

Vào tháng 6 năm 2017, Hiệp hội Tiêu chuẩn IEEE (IEEE SA) đã xuất bản Hướng dẫn IEEE cho các thuật ngữ và khái niệm trong tự động hóa quy trình thông minh. Trong đó, RPA (tự động hóa quy trình bằng robot) được định nghĩa là việc sử dụng một phiên bản phần mềm được cấu hình trước các quy tắc nghiệp vụ và hoạt động định sẵn để tự động thực hiện kết hợp các quy trình, hoạt động và tác vụ trong một hoặc nhiều hệ thống phần mềm không có kết nối, từ đó mang lại một kết quả hay dịch vụ mà không cần sự quản lý của con người.

Nói cách khác, RPA có thể mô phỏng lại hoạt động của con người để đảm nhiệm các quy trình lặp đi lặp lại với khối lượng lớn, gây tốn kém về thời gian và sức lực.

Hiện nay, rất nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu đưa tự động hóa quy trình bằng robot vào giải quyết các công việc hàng ngày. Công nghệ này đã hỗ trợ tích cực cho con người và mang lại những thay đổi tích cực, như: 

  • Nâng cao năng suất và hiệu quả công việc
  • Hạn chế sai sót
  • Tiết kiệm thời gian và chi phí
  • Tối ưu hóa lực lượng lao động
  • Cải thiện độ bảo mật
RPA phù hợp với các quy trình lặp đi lặp lại, khối lượng công việc lớn  (Nguồn: CRM Buyer)RPA phù hợp với các quy trình lặp đi lặp lại, khối lượng công việc lớn  (Nguồn: CRM Buyer)

AI và Machine Learning là gì?

AI là gì?

Cũng theo định nghĩa từ IEEE SA, AI (trí tuệ nhân tạo) được hiểu là sự kết hợp giữa tự động hóa nhận thức, tạo và phân tích giả thuyết, lý luận, học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đột biến thuật toán có chủ đích nhằm đưa ra những phân tích hay hiểu biết sâu sắc nằm trong hoặc vượt quá phạm vi khả năng con người. 

Machine Learning là gì?

Machine Learning là một nhánh của AI, được phát triển để tập trung vào việc tạo ra các thuật toán để máy tính có thể phân tích các thông tin có sẵn, tự học hỏi và đưa ra quyết định hoặc dự đoán thay vì chỉ thực hiện đúng nhiệm vụ được yêu cầu như trước.

AI và Machine Learning: Đâu là sự khác biệt?

AI và Machine Learning có mối liên hệ chặt chẽ với nhau tuy nhiên chúng có sự khác biệt cụ thể: 

AIHọc máy

Mục đích

Tạo ra một hệ thống máy tính có trí thông minh như con người để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp. Đưa ra một mô hình và tự điều chỉnh, cải thiện để hướng tới độ chính xác cao hơn.
Hoạt động bằng cáchVới AI, máy tính sử dụng toán học và logic để mô phỏng lối suy luận của con người khi học tập hay đưa ra quyết địnhVới ML, máy móc sẽ tự động học từ những dữ liệu trong quá khứ mà không cần lập trình để xử lý một số tác vụ nhất định, từ đó xây dựng các thuật toán tự học. 
Các ứng dụng chínhSiri, hệ thống chuyên gia (ES) và robot hình người.Ứng dụng thực tế bao gồm thuật toán tìm kiếm của Google hay gợi ý gắn thẻ bạn bè tự động của Facebook.

Tựu chung lại, AI sử dụng những mô hình phức tạp được đào tạo bằng các tập dữ liệu lớn. Machine Learning chính là việc đào tạo các mô hình đó. Một máy tính “thông minh” sẽ sử dụng AI để suy nghĩ như con người và xử lý các công việc. Machine Learning là cách hệ thống máy tính phát triển trí thông minh của mình. 

Machine Learning là một nhánh của AI (Nguồn: Freepik)Machine Learning là một nhánh của AI (Nguồn: Freepi)

Sự khác biệt giữa RPA và AI, Machine Learning

RPA và AI đều là những xu hướng công nghệ quan trọng hiện nay. Sự khác biệt cơ bản là AI định hướng quyết định, RPA định hướng hành động. Nghĩa là RPA chỉ thực thi theo đúng những gì được lập trình, không có khả năng “suy nghĩ”, còn AI có thể “suy nghĩ” để đưa ra quyết định nhưng không có khả năng thực thi nếu không tích hợp với các công nghệ khác như Machine Learning, Deep Learning…

Định nghĩa của hai khái niệm này cho thấy RPA được coi là một loại robot với phần mềm được lập trình để tái hiện lại thao tác của con người, trong khi AI lại là công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người. 

Với kịch bản có sẵn, RPA giúp con người thực hiện các quy trình có tính lặp, có quy tắc, như: sao chép – dán dữ liệu, thu thập dữ liệu từ website, mở email và tệp đính kèm… Còn AI sẽ dựa vào các tập dữ liệu đó (đọc hiểu tài liệu, các cuộc trò chuyện…) để dự đoán những kết quả có thể xảy ra, đưa ra những quyết định mang tính nhận thức. Ví dụ trong lĩnh vực y tế, RPA tham gia sắp xếp lịch khám và nhập hồ sơ bệnh nhân. Trong khi đó, AI hỗ trợ công tác chẩn đoán.

Hay để thấy rõ hơn, bạn có thể xem xét ví dụ sau: Công việc sao chép – dán dữ liệu từ đơn đặt hàng sang bảng thống kê để chuyển đến bộ phận khác là công việc lặp đi lặp lại, không cần ra quyết định nên có thể sử dụng robot RPA. Còn với Machine Learning và AI, công nghệ này có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, có thể hiểu chi tiết các loại đơn hàng nên có thể phân loại đơn hàng, xác định chính xác thông tin cần có cho từng đơn hàng. Dữ liệu về đơn hàng và hóa đơn được cung cấp càng lớn, Machine Learning càng đưa ra kết quả chính xác. Với những lỗi trong kết quả đầu ra được con người sửa lại, học máy sẽ ghi nhớ và tránh những sai sót đó trong những lần sau.

Nếu RPA định hướng hành động thì AI lại định hướng quyết định. Trí thông minh của Machine Learning nằm giữa RPA và AI (Nguồn: CFB Bots)Nếu RPA định hướng hành động thì AI lại định hướng quyết định. Trí thông minh của Machine Learning nằm giữa RPA và AI (Nguồn: CFB Bots)

RPA hay Machine Learning tốt hơn?

Từ những so sánh trên, có thể thấy, mỗi công nghệ đều có những điểm mạnh riêng, và sự kết hợp giữa RPA và Machine Learning sẽ đem đến hiệu quả tốt nhất. 

Khi được tích hợp với khả năng tự học của Machine Learning, robot RPA sẽ vừa có khả năng hoàn thành tác vụ, vừa có khả năng tự chỉnh sửa, cải tiến mà không cần lập trình lại, xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. 

Cũng cần nhấn mạnh rằng, mỗi doanh nghiệp khác nhau sẽ có những nhu cầu tự động hóa khác nhau. RPA sẽ là sự lựa chọn hợp lý để các doanh nghiệp bắt đầu do chi phí hợp lý và thời gian triển khai nhanh chóng hơn AI. Đối với những doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp thông minh, tự động hóa toàn diện quy trình, thì sự kết hợp giữa RPA và Machine Learning sẽ là giải pháp tối ưu.

Sự kết hợp giữa Machine Learning và RPA sẽ giúp mỗi giải pháp phát huy tối đa sức mạnh của mình (Nguồn: walk me Blog)Sự kết hợp giữa Machine Learning và RPA sẽ giúp mỗi giải pháp phát huy tối đa sức mạnh của mình (Nguồn: walk me Blog)

Kết hợp RPA và Machine Learning như thế nào?

Trên thực tế robot RPA đã được ứng dụng công nghệ Machine Learning để xử lý đa dạng các quy trình lặp đi lặp lại, nhiều quy tắc và cần đến sự đánh giá của con người. Nghiệp vụ xử lý hóa đơn dưới đây là một ví dụ. Cụ thể các bước sẽ được tiến hành như sau: 

  • Robot RPA mở hòm thư của kế toán và xác định các email có liên quan đến hóa đơn và có tệp đính kèm.
  • Bot lấy tệp đính kèm từ hòm thư, đọc và gửi đến ứng dụng học máy thông minh mang tên khoản phải trả để xử lý tài liệu và thu thập thông tin chi tiết của các hóa đơn.
  • Ứng dụng này sử dụng khả năng của Machine Learning để xử lý hóa đơn thuộc nhiều loại khác nhau, từ bất kỳ công ty nào trên thế giới, tự động trích xuất dữ liệu và giao lại cho RPA bot.
  • Cuối cùng, robot tạo hóa đơn nhà cung cấp trong hệ thống. 

Như đã khẳng định, sự kết hợp giữa RPA và Machine Learning sẽ mang đến một giải pháp toàn diện và thông minh, phát huy tối đa được sức mạnh của mỗi công nghệ. Quay lại với ví dụ về quy trình xử lý hóa đơn, bên cạnh việc tiết kiệm thời gian (mỗi hóa đơn chỉ mất vài giây để xử lý), hai giải pháp này còn cải thiện tỷ lệ hoàn vốn (ROI) cho doanh nghiệp, tối ưu hóa lực lượng lao động, để họ có thể tập trung thời gian vào các công việc đem lại giá trị cao hơn. Hay trong nghiệp vụ phát hiện gian lận, các ngân hàng đã đạt hiệu quả phát hiện tới 95% gian lận và giảm 70% thời gian điều tra nhờ có sự kết hợp của RPA và Machine Learning.

akaBot là đơn vị tiên phong trong cung cấp giải pháp RPA tại Việt Nam (Nguồn: CafeF)akaBot là đơn vị tiên phong trong cung cấp giải pháp RPA tại Việt Nam (Nguồn: CafeF)

Hiện nay, trên thị trường có nhiều giải pháp RPA hỗ trợ tích hợp AI/ML để đem lại hiệu quả vượt trội. Và akaBot là một trong số đó. Với kinh nghiệm cung cấp dịch vụ RPA cho hơn 200 khách hàng từ 13 quốc gia và vùng lãnh thổ, akaBot cam kết mang đến giải pháp RPA chất lượng cao với mức chi phí cạnh tranh. 

Sau khâu lựa chọn quy trình bằng việc phân tích nghiệp vụ và nhu cầu của doanh nghiệp, akaBot sẽ lựa chọn công nghệ phù hợp (như AI hay Machine Learning), tích hợp với giải pháp RPA và thành lập Trung tâm Tự động hóa Xuất sắc (CoE) ở bước triển khai. 

Trong suốt quá trình robot hoạt động, đánh giá hiệu quả và triển khai ở quy mô lớn, akaBot luôn sát cánh cùng doanh nghiệp, hỗ trợ tận tình 24/7 với đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm. Nhờ có giải pháp từ akaBot, các doanh nghiệp đã thành công tiết kiệm 85% thời gian và chi phí so với sử dụng thao tác thủ công, tiết kiệm 75% công sức của nhân viên, và cải thiện năng suất lên 80%

Để tìm hiểu thêm về akaBot và những ứng dụng của RPA và Machine Learning, vui lòng tham khảo tại website https://akabot.com/

Tham khảo:

  1. Học máy là gì?
  2. Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo và Máy học
  3. Sự khác biệt giữa học máy (ML) và công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là gì?
  4. Truyền RPA với Máy học: Một bản phối mạnh mẽ
0 Share
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
Subscribe to Our Newsletter
Donec euismod arcu vel neque volutpat, sed ullamcorper tortor blandit. Spendisse potenti lacus neque.