การใช้ AI เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: จาก RPA ไปจนถึงการประสานกระบวนการอัจฉริยะ

การประเมินกระบวนการสำหรับศักยภาพของระบบอัตโนมัติของ AI

ไม่ใช่ทุกกระบวนการที่จะเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับระบบอัตโนมัติของ AI ก่อนที่จะลงทุนในการดำเนินการ คุณต้องมีแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อประเมินว่ากระบวนการใดจะให้ผลตอบแทนสูงสุด

กรอบการทำงานความเหมาะสมของระบบอัตโนมัติ

ประเมินแต่ละกระบวนการของผู้สมัครในห้ามิติ:

• ความชัดเจนของกฎ:กฎที่ควบคุมกระบวนการนี้มีการกำหนดไว้ชัดเจนเพียงใด กระบวนการที่มีกฎเกณฑ์ที่ชัดเจน (แม้จะซับซ้อนก็ตาม) จะทำให้เป็นอัตโนมัติได้ง่ายกว่ากระบวนการที่ต้องอาศัยวิจารณญาณของมนุษย์
• โครงสร้างข้อมูล:ข้อมูลอินพุตเป็นแบบดิจิทัล มีโครงสร้าง และสามารถเข้าถึงได้หรือไม่ กระบวนการที่ดำเนินการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างในฐานข้อมูลนั้นง่ายต่อการทำให้เป็นอัตโนมัติมากกว่ากระบวนการที่ต้องมีการตีความเอกสารหรือรูปภาพที่ไม่มีโครงสร้าง
• ความถี่ของข้อยกเว้น:มีข้อยกเว้นเกิดขึ้นบ่อยเพียงใดซึ่งจำเป็นต้องมีการจัดการพิเศษ กระบวนการที่มีอัตราข้อยกเว้นสูง (สูงกว่า 30%) อาจต้องใช้ความสามารถของ AI นอกเหนือจากระบบอัตโนมัติขั้นพื้นฐาน
• ปริมาณและความถี่:กระบวนการที่ดำเนินการบ่อยครั้งและมีปริมาณมากจะให้ ROI ที่เร็วขึ้น กระบวนการที่ดำเนินการ 1,000 ครั้งต่อวันให้ ROI เร็วกว่าการดำเนินการหนึ่งครั้ง 10 ครั้งต่อเดือนมาก
• ความเสถียร:กระบวนการเปลี่ยนแปลงบ่อยแค่ไหน? กระบวนการที่พัฒนาอย่างรวดเร็วมีราคาแพงกว่าในการรักษาให้เป็นเวิร์กโฟลว์แบบอัตโนมัติ

การประเมินเฉพาะของ AI

นอกเหนือจากความเหมาะสมของระบบอัตโนมัติขั้นพื้นฐานแล้ว ให้ประเมินว่า AI เพิ่มมูลค่าหรือไม่:

• กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เอกสาร อีเมล รูปภาพ) หรือไม่?
• จำเป็นต้องมีการตัดสินใจที่เป็นไปตามรูปแบบที่เรียนรู้จากข้อมูลในอดีตหรือไม่?
• การคาดการณ์หรือการพยากรณ์จะปรับปรุงผลลัพธ์ของกระบวนการหรือไม่
• มันเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจหรือการสร้างภาษาธรรมชาติหรือไม่?
• ความผิดปกติหรือการฉ้อโกงจะเพิ่มมูลค่าหรือไม่

หากใช้เกณฑ์เฉพาะของ AI หลายเกณฑ์ กระบวนการนี้จะเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับระบบอัตโนมัติอัจฉริยะมากกว่า RPA แบบเดิม

การขุดกระบวนการและการค้นพบด้วย AI

การขุดกระบวนการคือแนวทางปฏิบัติในการใช้ข้อมูลจากระบบ IT เพื่อค้นหา วิเคราะห์ และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ AI ช่วยเพิ่มความสามารถในการขุดกระบวนการได้อย่างมาก

การค้นพบกระบวนการอัตโนมัติ

เครื่องมือขุดกระบวนการ AI นำเข้าบันทึกเหตุการณ์จากระบบองค์กร (ERP, CRM, แพลตฟอร์มเวิร์กโฟลว์) และสร้างโฟลว์กระบวนการใหม่โดยอัตโนมัติในขณะที่ดำเนินการจริง สิ่งนี้เผยให้เห็น:

• รูปแบบกระบวนการ:มีเส้นทางที่แตกต่างกันจำนวนเท่าใดในกระบวนการนี้ (มักจะมากกว่าที่บันทึกไว้)
• คอขวด:ตำแหน่งที่คิวงานเพิ่มขึ้นและเวลารอบเพิ่มขึ้น
• ลูปการทำงานซ้ำ:ตำแหน่งที่งานถูกส่งกลับเพื่อแก้ไข
• ความเบี่ยงเบนในการปฏิบัติตามข้อกำหนด:ในกรณีที่การดำเนินการจริงแตกต่างจากกระบวนการที่กำหนด
• โอกาสในการทำงานอัตโนมัติ:ขั้นตอนที่ซ้ำซ้อนสูงและเป็นไปตามรูปแบบที่สอดคล้องกัน

Task Mining

ในขณะที่กระบวนการขุดวิเคราะห์เหตุการณ์ระดับระบบ งานการขุดจะสังเกตการโต้ตอบของผู้ใช้ที่ ระดับเดสก์ท็อป การจับภาพการคลิก การกดแป้นพิมพ์ การสลับแอปพลิเคชัน และรูปแบบการป้อนข้อมูล AI วิเคราะห์การบันทึกเหล่านี้เพื่อ:

• ระบุงานที่ต้องทำด้วยตนเองภายในกระบวนการอัตโนมัติ
• ค้นหาขั้นตอนกระบวนการที่ไม่มีเอกสารเป็นเอกสาร
• วัดเวลาที่ใช้ในกิจกรรมต่างๆ
• ระบุรูปแบบที่ซ้ำกันซึ่งเหมาะสำหรับระบบอัตโนมัติ

ระบบอัจฉริยะกระบวนการต่อเนื่อง

ขับเคลื่อนด้วย AI การทำเหมืองแร่แบบกระบวนการไม่ใช่การฝึกเพียงครั้งเดียว ข้อมูลอัจฉริยะของกระบวนการอย่างต่อเนื่องจะตรวจสอบการดำเนินการของกระบวนการแบบเรียลไทม์ โดยแจ้งเตือนทีมปฏิบัติการเกี่ยวกับการเบี่ยงเบน ปัญหาคอขวดที่เกิดขึ้น และประสิทธิภาพการทำงานที่ลดลงในขณะที่เกิดขึ้น

การออกแบบเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะเป็นมากกว่าระบบอัตโนมัติที่เรียบง่ายเพื่อสร้างโฟลว์กระบวนการที่ปรับเปลี่ยนได้และปรับให้เหมาะสมด้วยตนเอง

การออกแบบที่เหมือนมนุษย์

ระบบอัตโนมัติ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดช่วยให้มนุษย์มีส่วนร่วมในจุดตัดสินใจที่สำคัญในขณะเดียวกันก็ทำงานตามปกติโดยอัตโนมัติ รูปแบบการออกแบบประกอบด้วย:

• AI แรกพร้อมการยกระดับโดยมนุษย์:AI จัดการกรณีเริ่มต้น; มนุษย์จัดการกับข้อยกเว้น
• การตัดสินใจของมนุษย์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI:AI ให้คำแนะนำและการวิเคราะห์; มนุษย์ทำการเรียกครั้งสุดท้าย
• การตรวจสอบเอาต์พุต AI โดยมนุษย์:AI ทำงานได้; มนุษย์ตรวจสอบคุณภาพบนพื้นฐานการสุ่มตัวอย่าง
• ระบบอัตโนมัติแบบก้าวหน้า:AI จัดการกรณีต่างๆ ได้มากขึ้นเมื่อความมั่นใจเพิ่มขึ้น โดยค่อยๆ ลดการมีส่วนร่วมของมนุษย์

การจัดการข้อยกเว้น

กระบวนการในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นยุ่งเหยิง การออกแบบเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะต้องคำนึงถึง:

• ข้อมูลอินพุตหายไปหรือไม่ถูกต้อง
• การหยุดทำงานของระบบและความล้มเหลวของ API
• เคสที่อยู่นอกเกณฑ์ความเชื่อมั่นของโมเดล
• ข้อยกเว้นด้านกฎระเบียบและข้อกำหนดการจัดการพิเศษ
• การแทนที่ลำดับความสำคัญและเร่งด่วน การยกระดับ

ออกแบบการจัดการข้อยกเว้นที่กำหนดเส้นทางข้อยกเว้นไปยังบุคคลที่เหมาะสมพร้อมบริบททั้งหมด แทนที่จะล้มเหลวและต้องรีสตาร์ทด้วยตนเอง

รูปแบบการรวมสำหรับระบบอัตโนมัติของ AI

API-Driven Integration

รูปแบบที่ต้องการสำหรับระบบอัตโนมัติสมัยใหม่ ระบบเปิดเผย API ที่เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเรียกร้องให้อ่านและเขียนข้อมูล ทริกเกอร์การดำเนินการ และรับการอัปเดตสถานะ ประโยชน์ที่ได้รับ ได้แก่:

• อินเทอร์เฟซที่สะอาดตาและมีเอกสารครบถ้วน
• ความยืดหยุ่นต่อการเปลี่ยนแปลง UI (ไม่เหมือนกับ RPA ที่ขูดหน้าจอ)
• ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่ดีขึ้น
• การทดสอบและตรวจสอบที่ง่ายขึ้น

การบูรณาการที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ระบบ

เผยแพร่เหตุการณ์ (การสั่งซื้อ การอัปโหลดเอกสาร สถานะที่เปลี่ยนแปลง) ไปยังคิวข้อความหรือสตรีมเหตุการณ์ เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสมัครรับเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องและทริกเกอร์การประมวลผล รูปแบบนี้ช่วยให้:

• การประมวลผลแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องโพล
• การมีเพศสัมพันธ์แบบหลวมระหว่างระบบ
• เพิ่มผู้ใช้ระบบอัตโนมัติใหม่ได้อย่างง่ายดาย
• การปรับขนาดตามธรรมชาติภายใต้โหลดที่แตกต่างกัน

การผสานรวมแบบไฮบริด

ระบบอัตโนมัติในโลกแห่งความเป็นจริงมักจะผสมผสานรูปแบบเข้าด้วยกัน API เรียกร้องให้มีการโต้ตอบกับระบบโดยตรง เหตุการณ์สำหรับทริกเกอร์แบบเรียลไทม์ ชุดงานที่กำหนดเวลาไว้สำหรับการประมวลผลจำนวนมาก และระบบอัตโนมัติของหน้าจอ (RPA) สำหรับระบบเดิมที่ไม่มี API สิ่งสำคัญคือการใช้รูปแบบที่ถูกต้องสำหรับจุดบูรณาการแต่ละจุด

เครื่องมือและแพลตฟอร์ม

สำหรับระบบเวิร์กโฟลว์ AI อัตโนมัติ

UiPath พร้อม AI

UiPath เป็นแพลตฟอร์ม RPA ชั้นนำของตลาด ซึ่งขณะนี้ได้รับการปรับปรุงด้วยความสามารถ AI ที่สำคัญ:

• ความเข้าใจเกี่ยวกับเอกสาร:การประมวลผลเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จรับเงินและแบบฟอร์ม
• Communications Mining:AI ที่วิเคราะห์อีเมลและข้อความเพื่อระบุรายการและความรู้สึกที่สามารถดำเนินการได้
• AI Center: แพลตฟอร์มสำหรับการปรับใช้และการจัดการโมเดล ML ภายในเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
• Autopilot:อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติสำหรับการสร้างและการรันระบบอัตโนมัติ

Microsoft Power Automate พร้อม AI Builder

Power Automate มอบระบบอัตโนมัติแบบใช้โค้ดน้อยพร้อมการบูรณาการระบบนิเวศของ Microsoft ในเชิงลึก:

• AI Builder:โมเดล AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้าและแบบกำหนดเองสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ การตรวจจับวัตถุ การประมวลผลแบบฟอร์ม และการทำนาย
• การบูรณาการ Copilot:การสร้างและแก้ไขเวิร์กโฟลว์ภาษาธรรมชาติ
• การขุดกระบวนการ:การค้นพบและการวิเคราะห์กระบวนการในตัว
• โฟลว์เดสก์ท็อป: ความสามารถRPA สำหรับระบบอัตโนมัติของแอปพลิเคชันรุ่นเก่า

Automation ทุกที่ด้วย IQ Bot

Automation Anywhere ผสมผสาน RPA เข้ากับระบบอัตโนมัติทางปัญญา:

• IQ Bot:การประมวลผลเอกสารที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เรียนรู้จากการแก้ไขของมนุษย์
• AARI:เข้าร่วม ผู้ช่วยระบบอัตโนมัติที่ทำงานเคียงข้างมนุษย์
• Bot Insight:การวิเคราะห์และการตรวจสอบประสิทธิภาพระบบอัตโนมัติ
• การค้นพบกระบวนการ:การขุดกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการระบุโอกาส

การสร้างระบบอัตโนมัติ AI แบบกำหนดเองด้วย Python

สำหรับองค์กร ที่ต้องการความยืดหยุ่นเหนือความสามารถของแพลตฟอร์ม Python มอบรากฐานอันทรงพลังสำหรับระบบอัตโนมัติ AI แบบกำหนดเอง

Core Libraries

# Document Processing
import pytesseract  # OCR
from pdf2image import convert_from_path  # PDF handling
import anthropic  # LLM for document understanding

# Workflow Orchestration
from prefect import flow, task  # Workflow engine
import celery  # Task queue for distributed processing

# Data Integration
import requests  # API calls
from sqlalchemy import create_engine  # Database access
import pandas as pd  # Data manipulation

# ML and AI
from sklearn import ensemble  # Classification and prediction
import torch  # Deep learning models

ตัวอย่าง: การประมวลผลใบแจ้งหนี้ที่ขับเคลื่อนโดย AI

from prefect import flow, task
import anthropic

@task
def extract_invoice_data(document_path: str) -> dict:
    """Use AI to extract structured data from an invoice."""
    client = anthropic.Anthropic()
    
    # Read the document (simplified - production would use OCR)
    with open(document_path, 'r') as f:
        content = f.read()
    
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-20250514",
        max_tokens=1024,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": f"""Extract the following fields from this invoice 
            as JSON: vendor_name, invoice_number, date, total_amount, 
            line_items (description, quantity, unit_price, amount).
            
            Invoice content:
            {content}"""
        }]
    )
    return json.loads(response.content[0].text)

@task
def validate_against_po(invoice_data: dict) -> dict:
    """Validate extracted data against purchase order."""
    # Match to PO and validate amounts
    po = lookup_purchase_order(invoice_data['vendor_name'])
    invoice_data['po_match'] = po is not None
    invoice_data['amount_verified'] = (
        abs(invoice_data['total_amount'] - po['amount']) < 0.01
        if po else False
    )
    return invoice_data

@task
def route_for_approval(invoice_data: dict) -> str:
    """Route invoice based on validation results."""
    if invoice_data['po_match'] and invoice_data['amount_verified']:
        if invoice_data['total_amount'] < 1000:
            return auto_approve(invoice_data)
        else:
            return request_manager_approval(invoice_data)
    else:
        return flag_for_review(invoice_data)

@flow
def process_invoice(document_path: str):
    """End-to-end invoice processing workflow."""
    data = extract_invoice_data(document_path)
    validated = validate_against_po(data)
    result = route_for_approval(validated)
    return result

การทดสอบและการตรวจสอบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

กลยุทธ์การทดสอบ

• การทดสอบหน่วย:ทดสอบแต่ละขั้นตอนอัตโนมัติด้วยอินพุตที่รู้จักและเอาต์พุตที่คาดหวัง
• การทดสอบการรวม:ทดสอบการเชื่อมต่อระหว่างระบบด้วยข้อมูลจริงหรือจริง
• การทดสอบแบบ end-to-end:รันเวิร์กโฟลว์ที่สมบูรณ์กับสถานการณ์การทดสอบที่ครอบคลุมเส้นทางที่มีความสุขและข้อยกเว้น
• การทดสอบโมเดลAI:ประเมินความแม่นยำของโมเดล ML ด้วยชุดการทดสอบค้างและตรวจสอบการดริฟท์
• การทดสอบการยอมรับของผู้ใช้:ให้เจ้าของกระบวนการตรวจสอบว่าเอาต์พุตอัตโนมัติตรงกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง

การตรวจสอบการผลิต

ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติในการผลิตในหลายมิติ:

• ปริมาณงาน:จำนวนรายการที่ประมวลผลต่อชั่วโมง/วัน
• อัตราข้อผิดพลาด:เปอร์เซ็นต์ของการดำเนินการที่ล้มเหลวหรือต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์
• ความแม่นยำ:ความถูกต้องของการตัดสินใจ AI และการดึงข้อมูล
• เวลาแฝง:เวลาในการประมวลผลจากต้นทางถึงปลายทางต่อรายการ
• ต้นทุน: ต้นทุนการประมวลผลและ API ต่อรายการที่ประมวลผล
• การปฏิบัติตาม SLA:เปอร์เซ็นต์ของรายการที่ประมวลผลภายในกรอบเวลาเป้าหมาย

Scaling Automation ทั่วทั้งองค์กร

The Automation Center of Excellence

การปรับขนาดอัตโนมัติขององค์กรจะได้รับประโยชน์จาก Center of Excellence (CoE) เฉพาะที่มอบ:

• Governance:มาตรฐาน แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด และกระบวนการอนุมัติสำหรับระบบอัตโนมัติแบบใหม่
• การจัดการแพลตฟอร์ม:การดูแลรักษาและการเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานระบบอัตโนมัติ
• ส่วนประกอบที่นำมาใช้ใหม่:การสร้างไลบรารีของโมดูลระบบอัตโนมัติที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้
• การฝึกอบรม:ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจและนักพัฒนาสามารถสร้างระบบอัตโนมัติ
• การจัดการพอร์ตโฟลิโอ:จัดลำดับความสำคัญและติดตามความคิดริเริ่มด้านระบบอัตโนมัติทั่วทั้งองค์กร
• การวัด ROI:การวัดและรายงานค่าระบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง

ความท้าทายในการปรับขนาด

• เทคนิค หนี้:ระบบอัตโนมัติในช่วงแรกๆ ที่สร้างขึ้นอย่างรวดเร็วอาจไม่ขยายขนาด วางแผนการปรับโครงสร้างใหม่เมื่อปริมาณเพิ่มขึ้น
• ความซับซ้อนในการบูรณาการ:การรวมระบบใหม่แต่ละครั้งจะเพิ่มภาระในการบำรุงรักษา ลงทุนในการจัดการ API ที่แข็งแกร่ง
• การจัดการการเปลี่ยนแปลง:เมื่อกระบวนการพัฒนาไป ระบบอัตโนมัติจะต้องได้รับการอัปเดต สร้างการจัดการการเปลี่ยนแปลงในวงจรการทำงานอัตโนมัติของคุณ
• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด:กระบวนการอัตโนมัติจะต้องรักษามาตรฐานความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเช่นเดียวกับการดำเนินการด้วยตนเอง

Workstation สร้างโซลูชันระบบอัตโนมัติระดับองค์กรอย่างไร

ที่ Workstation เรานำเสนอโซลูชันระบบอัตโนมัติ AI แบบครบวงจรสำหรับองค์กร:

• การประเมินระบบอัตโนมัติ:เราวิเคราะห์กระบวนการของคุณโดยใช้การขุดกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อสร้างแผนงานระบบอัตโนมัติที่ได้รับการจัดลำดับความสำคัญ
• การออกแบบโซลูชัน:เราออกแบบโซลูชันระบบอัตโนมัติโดยใช้การผสมผสานที่ลงตัวระหว่าง RPA, AI และการพัฒนาแบบกำหนดเองสำหรับแต่ละกระบวนการ
• การใช้งาน:ทีมวิศวกรของเราสร้าง ทดสอบ และปรับใช้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ของคุณ
• การพัฒนาโมเดล AI:เราสร้างโมเดล ML แบบกำหนดเองสำหรับการประมวลผลเอกสาร การตัดสินใจอัตโนมัติ และการคาดการณ์เฉพาะสำหรับโดเมนของคุณ
• การจัดการแพลตฟอร์ม:เราจัดการแพลตฟอร์มอัตโนมัติของคุณ ตรวจสอบประสิทธิภาพ การจัดการข้อยกเว้น และการปรับขนาด ตามต้องการ
• การเปิดใช้งาน CoE:เราช่วยให้คุณสร้างความสามารถอัตโนมัติภายในด้วยการฝึกอบรม การกำกับดูแล และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

เร่งการเดินทางอัตโนมัติของคุณด้วย Workstation ติดต่อเราที่info@workstation.co.ukเพื่อหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะของคุณ