ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ ต่างก็มองหาเครื่องมือที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน RPA หรือ Robotic Process Automation กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ จนหลายคนสงสัยว่า RPA คืออะไร แล้วต่างจาก AI หรือไม่ บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจในทุกแง่มุม พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงในองค์กร
RPA คืออะไร?
RPA (Robotic Process Automation) หรือเทคโนโลยีอัตโนมัติด้วยระบบหุ่นยนต์ซอฟต์แวร์ คือเทคโนโลยีที่สร้างขึ้นเพื่อทำหน้าที่เลียนแบบการทำงานของมนุษย์ในการปฏิบัติงานกับระบบคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ โดยซอฟต์แวร์หุ่นยนต์จะสามารถจับภาพหน้าจอ กรอกข้อมูล คัดลอกวาง เคลื่อนย้ายไฟล์ และดึงข้อมูลจากระบบต่าง ๆ ได้อย่างอัตโนมัติ
จุดเด่นของระบบ RPA อยู่ที่ความสามารถในการทำงานซ้ำ ๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากกว่ามนุษย์ โดยไม่ต้องหยุดพักหรือเกิดความผิดพลาดจากความเหนื่อยล้า ระบบนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานประจำที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจน ต้องทำซ้ำบ่อย ๆ และใช้เวลามาก ซึ่งปัจจุบันองค์กรขนาดใหญ่หลายแห่งเริ่มหันมาใช้ RPA เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดต้นทุน และปลดปล่อยพนักงานจากงานที่น่าเบื่อให้ไปทำงานที่สร้างคุณค่ามากขึ้น
RPA ทำงานอย่างไร?
หลักการทำงานของ RPA คือการจำลองการกระทำของมนุษย์บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ซอฟต์แวร์ RPA จะบันทึกขั้นตอนการทำงานของผู้ใช้แล้วทำซ้ำตามที่ได้รับการตั้งโปรแกรมไว้ เช่น คลิกเมาส์ กรอกข้อมูล คัดลอกวาง ส่งอีเมล หรือดาวน์โหลดไฟล์
ประเภทของ RPA แบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก
- Attended RPA – ทำงานร่วมกับผู้ใช้งาน เหมาะสำหรับงานที่ต้องมีการตัดสินใจหรือต้องการการมีส่วนร่วมจากมนุษย์ เช่น การบริการลูกค้า
- Unattended RPA – ทำงานอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ เหมาะสำหรับงานที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจน มักทำงานในช่วงนอกเวลาทำการหรือเป็นงานเบื้องหลัง
ตัวอย่างกระบวนการที่สามารถใช้ RPA
- เปิดอีเมลและดาวน์โหลดไฟล์เอกสารแนบ
- ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้และป้อนลงในระบบบัญชี
- โอนข้อมูลระหว่างระบบ ERP และ CRM
- สร้างรายงานประจำวันจากข้อมูลหลายแหล่ง
- ตรวจสอบข้อมูลพนักงานและอัปเดตในระบบ HR
AI คืออะไร? ทำงานอย่างไร?
Artificial Intelligence หรือ AI คือเทคโนโลยีที่ทำให้เครื่องจักรมีความสามารถในการเรียนรู้ วิเคราะห์ ตัดสินใจ และแก้ปัญหาได้คล้ายกับมนุษย์ ด้วยการเรียนรู้จากประสบการณ์ของตัวเอง
กระบวนการทำงานของ AI ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลัก
- การเรียนรู้ (Learning) – เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมาก เหมือนเด็กที่เรียนรู้จากการสังเกตและประสบการณ์ ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร AI ก็ยิ่งฉลาดขึ้นเท่านั้น
- การวิเคราะห์ (Reasoning) – ใช้ความรู้ที่ได้มาวิเคราะห์และตีความข้อมูลใหม่ เช่น การจดจำรูปภาพ เข้าใจความหมายของประโยค หรือวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด
- การตัดสินใจ (Decision Making) – เลือกทางเลือกที่ดีที่สุดจากข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ เช่น แนะนำเส้นทางที่เร็วที่สุด คัดกรองอีเมลขยะ หรือเสนอสินค้าที่ลูกค้าน่าจะสนใจ
ประเภทของ AI ที่ใช้งานกันอยู่ในปัจจุบัน เช่น
Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง) – ระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและปรับปรุงตัวเองให้ทำงานได้ดีขึ้น เช่น ระบบแนะนำสินค้าในเว็บช้อปปิ้ง
Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก) – AI ที่เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ใช้ในการแปลภาษา จดจำใบหน้า หรือวิเคราะห์รูปภาพทางการแพทย์
Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) – AI ที่เข้าใจและสื่อสารด้วยภาษามนุษย์ได้ เช่น แชทบอท ผู้ช่วยเสมือน หรือระบบแปลภาษา
Computer Vision (การมองเห็นของคอมพิวเตอร์) – AI ที่สามารถเข้าใจและตีความภาพหรือวิดีโอได้ เช่น ระบบตรวจจับใบหน้า รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ
ความแตกต่างระหว่าง RPA กับ AI
แนวคิดและวัตถุประสงค์ของแต่ละเทคโนโลยี
RPA และ AI มีแนวคิดพื้นฐานที่แตกต่างกัน RPA ออกแบบมาเพื่อจำลองการทำงานของมนุษย์ในงานที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจน โดยไม่ต้องแก้ไขระบบเดิม ขณะที่ AI พัฒนาขึ้นเพื่อให้เครื่องจักรมีความสามารถในการเรียนรู้ ตัดสินใจ และปรับตัวได้เอง
ความแตกต่างด้านคุณสมบัติ
ความสามารถในการเรียนรู้
RPA ไม่สามารถเรียนรู้หรือปรับปรุงตัวเองได้ ต้องอาศัยการโปรแกรมล่วงหน้า หากมีการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการ ต้องมีการปรับแก้โปรแกรมใหม่ แต่ AI มีความสามารถในการเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้เองตามเวลาโดยไม่ต้องปรับโปรแกรมใหม่
ความสามารถในการจัดการข้อมูล
RPA ทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน เช่น ตารางค่าในไฟล์ Excel หรือฟอร์มที่มีรูปแบบตายตัว ส่วน AI สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ โดยสามารถวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูลได้
ความซับซ้อนของงาน
RPA เหมาะกับงานที่มีขั้นตอนชัดเจน ทำซ้ำ ๆ และไม่ต้องใช้การตัดสินใจที่ซับซ้อน ในทางกลับกัน AI สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อน ต้องใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และการตัดสินใจที่ต้องอาศัยประสบการณ์
ความยืดหยุ่น
ในด้านความยืดหยุ่น RPA จะสามารถทำงานได้ตามที่ถูกโปรแกรมไว้เท่านั้น หากเจอสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดจะไม่สามารถจัดการได้ แต่ AI มีความยืดหยุ่นสูงกว่า สามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ ๆ และตัดสินใจได้แม้ในสถานการณ์ที่ไม่เคยเจอมาก่อน
เปรียบเทียบ RPA vs AI ในการใช้งานจริง
งานประมวลผลใบแจ้งหนี้ – RPA สามารถดึงข้อมูลจากช่องที่กำหนดในใบแจ้งหนี้ที่มีรูปแบบเดียวกัน แต่ AI จะสามารถวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ได้แม้จะมีรูปแบบแตกต่างกันได้
งานบริการลูกค้า – RPA สามารถตอบคำถามที่มีรูปแบบตายตัวจากสคริปต์ที่กำหนดไว้ แต่ AI จะเข้าใจบริบทของคำถาม วิเคราะห์อารมณ์ และตอบคำถามได้เหมือนมนุษย์
การใช้งาน RPA และ AI ร่วมกัน
การผสมผสานระหว่างทั้งสองเทคโนโลยีนี้กำลังเป็นเทรนด์ใหม่ในวงการเทคโนโลยีที่เรียกว่า “Intelligent Automation” หรือ ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะที่นำจุดแข็งของทั้งสองมารวมกัน ทำให้สามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถนำมาใช้งานร่วมกันได้ดังนี้
- ใช้ AI ในการอ่านและทำความเข้าใจเอกสารที่มีรูปแบบหลากหลาย และให้ RPA นำข้อมูลไปป้อนเข้าสู่ระบบ
- ใช้ AI วิเคราะห์อีเมลของลูกค้าเพื่อจัดประเภทและจัดลำดับความสำคัญ แล้วให้ RPA ส่งต่อไปยังแผนกที่เหมาะสม
- ใช้ AI ทำนายแนวโน้มยอดขายจากข้อมูลประวัติ แล้วให้ RPA สร้างรายงานและส่งให้ผู้บริหาร
ตัวอย่างการใช้งาน RPA ในองค์กร
ด้านบัญชีและการเงิน
การตรวจสอบใบแจ้งหนี้ด้วย RPA – ดึงข้อมูลจากอีเมล เปรียบเทียบกับใบสั่งซื้อ ตรวจสอบความถูกต้อง และบันทึกลงระบบบัญชี
การจัดทำรายงานภาษี – รวบรวมข้อมูลจากหลายระบบ คำนวณภาษี และสร้างรายงานตามรูปแบบที่กรมสรรพากรกำหนด
ด้านทรัพยากรบุคคล
การอัปเดตข้อมูลพนักงาน – อัปเดตข้อมูลที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ สถานภาพสมรส จากแบบฟอร์มที่พนักงานกรอกเข้าสู่ระบบ HR
การจัดการวันลา – ตรวจสอบคำขอลาอัตโนมัติ เช็กสิทธิ์วันลาคงเหลือ ส่งอนุมัติต่อผู้จัดการ และอัปเดตข้อมูลในระบบ
ด้านบริการลูกค้า
การตอบอีเมลอัตโนมัติ – ตอบอีเมลที่มีรูปแบบซ้ำ ๆ เช่น สถานะคำสั่งซื้อ เวลาทำการ หรือข้อมูลติดต่อ
การอัปเดตข้อมูลลูกค้า – อัปเดตข้อมูลลูกค้าจากแบบฟอร์มออนไลน์เข้าสู่ระบบ Customer Relationship Management หรือ CRM
อ่านบทความเพิ่มเติม : CRM คืออะไร? เราจะใช้ประโยชน์จาก CRM ได้ยังไง
อุตสาหกรรมที่นิยมใช้ RPA
มีหลายอุตสาหกรรมที่นำ RPA มาใช้ ไม่ว่าจะเป็นการธนาคารที่ใช้ในการเปิดบัญชี ตรวจสอบสินเชื่อ และจัดการธุรกรรมประจำวัน หรืออุตสาหกรรมประกันภัยที่นำมาใช้เพื่อประมวลผลคำขอเรียกร้องค่าสินไหม ตรวจสอบเอกสาร และจ่ายเงินชดเชย และอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ที่ใช้สำหรับติดตามสถานะการจัดส่ง จัดการคลังสินค้า และออกใบเสร็จรับเงิน
ข้อดีและข้อจำกัดของ RPA
ข้อดี
- ลดต้นทุนการดำเนินงานจากการลดจำนวนพนักงานและลดข้อผิดพลาด
- เพิ่มความแม่นยำในการทำงานได้เกือบ 100% เนื่องจากไม่มีความผิดพลาดจากมนุษย์
- ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ โดยไม่ต้องหยุดพัก
- ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูง
- พนักงานมีเวลาไปทำงานที่สร้างคุณค่ามากขึ้น
ข้อจำกัด
- ใช้ได้เฉพาะกระบวนการที่มีรูปแบบชัดเจนและไม่ซับซ้อน
- ไม่สามารถรับมือกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด หรือข้อยกเว้นได้
- ต้องมีการบำรุงรักษาและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง
- ต้องวางแผนการใช้งานอย่างรอบคอบ มิฉะนั้นอาจเกิดปัญหาความขัดแย้งในองค์กร
ความท้าทายในการนำ RPA ไปใช้จริง
- การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของพนักงาน ที่กลัวว่าจะถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยี
- การออกแบบกระบวนการใหม่ให้เหมาะกับ RPA
- การสร้างทีมงานที่มีความรู้ด้านเทคโนโลยี
- การบริหารการเปลี่ยนแปลงในองค์กร
- หากการเปลี่ยนแปลงในระบบที่เกี่ยวข้อง หรือมีการอัปเดตซอฟต์แวร์ Bot ที่พัฒนาไว้อาจทำงานผิดพลาดหรือหยุดทำงาน
- Bot ที่เข้าถึงและจัดการข้อมูลสำคัญขององค์กรอาจเป็นช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหากไม่มีการควบคุมและกำกับดูแลที่ดี
RPA กับอนาคตของการทำงานในองค์กร
เทคโนโลยีนี้กำลังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรสู่ยุคดิจิทัล ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน
แนวโน้มการพัฒนา RPA ในอนาคตคือการรวมเข้ากับเทคโนโลยี AI มากขึ้น เพื่อสร้าง “Intelligent Automation” ที่ฉลาดและยืดหยุ่นกว่าเดิม รวมถึงการพัฒนา “Hyperautomation” ที่เชื่อมโยงระบบอัตโนมัติเข้าด้วยกันทั่วทั้งองค์กร
สรุป
RPA คือเทคโนโลยีที่ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก โดยการจำลองการทำงานของมนุษย์ในงานประจำที่มีกฎเกณฑ์ชัดเจน แม้จะมีข้อจำกัดบางประการ แต่เมื่อนำมาใช้ร่วมกับ AI จะช่วยยกระดับการทำงานขององค์กรได้อย่างก้าวกระโดด และการเลือกใช้ RPA หรือ AI หรือทั้งสองอย่างร่วมกัน ขึ้นอยู่กับลักษณะงานและวัตถุประสงค์ขององค์กร การวางแผนที่ดี การบริหารการเปลี่ยนแปลง และการพัฒนาทักษะของพนักงาน จะเป็นกุญแจสำคัญในการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
หากธุรกิจของคุณต้องการคำปรึกษาเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีสมัยใหม่มาประยุกต์ใช้ สามารถปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของ Yes Web Design Studio ได้ เราเป็นบริษัทเว็บดีไซน์ชั้นนำในไทยที่ไม่เพียงรับทำเว็บไซต์ แต่ยังให้คำปรึกษาด้านการตลาดดิจิทัลและ AI Solution อย่างครบวงจร
Yes Web Design Studio
Tel. : 096-879-5445
LINE : @yeswebdesign
E-mail : [email protected]
Address : ชั้น 17 อาคารวิทยกิตติ์ ถนนพญาไท วังใหม่ ปทุมวัน กรุงเทพมหานคร 10330 (สถานี BTS สยาม)
