automat

Digital Assistant กับประโยชน์ของการเชื่อมต่อ ChatGPT + RPA

ปฐมบทของ Digital Assistant เครื่องมือที่จะมาเป็นผู้ช่วยในการทำงานของมนุษย์เราในยุค 2023

กับข่าวคราวการเปิดตัว GPT-4 ไปนับว่ายิ่งเพิ่มพูนกับการถูกพูดถึงของ ai Generative AI มากยิ่งขึ้นไปอีก ความสามารถ ความรวดเร็วถูกต้องยิ่งเพิ่มขึ้นไปอีก คงไม่ได้เป็นเพียงกระแสที่มาแล้วผ่านไปอีกแล้ว บทความวันนี้จึงขอมาแบ่งปันถึง “การควบรวม” ของสองเทค (ai+RPA) ที่อีกไม่นานจะรวมร่างและกลายเป็น Digital Assistant ประโยชน์ของมันที่จะมาช่วยแบ่งเบาภาระงานของworker อย่างพวกเรา มาอ่านกันครับ

ในช่วงปลายเดือนพฤศจิกายน 2565 บริษัทวิจัย OpenAI ได้เปิดตัว AI Chatbot ที่ชื่อ ChatGPT ต่อสาธารณะเป็นครั้งแรกและก็สร้างปรากฎการณ์เกิดเป็นกระแสขึ้นมาทันทีให้คนพูดถึงกันอย่างกว้างขวาง

ถามว่าทำไมถึงเป็นอย่างนี้ทั้งๆที่เทคโนโลยี AI หรือ Artificial Intelligence อยู่ในการรับรู้ของสังคมมาแล้วเป็นเวลานับสิบๆปี ซึ่งคำตอบน่าจะเป็นว่านี่เป็นครั้งแรกที่เทคโนโลยี AI ได้เข้าสู่การใช้งานในชีวิตประจำวันของคนทั่วไปอย่างกว้างขวาง (mass adoption) มีการใช้งานที่ง่าย เกิดประโยชน์ต่อคนทั่วไปทั้งเรื่องงานและเรื่องส่วนตัว จึงไม่แปลกที่เราจะเห็นยอดคนลงทะเบียนเข้าใช้งานพุ่งถึง 100 ล้านคนภายในแค่ 2-3 เดือนหลังจากการเปิดตัว

ในขณะที่ส่วนของซอฟต์แวร์ RPA เองก็มีการใช้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทั้งขององค์กรที่เพิ่งเริ่มใช้และองค์กรที่ใช้มานานแล้ว จนเรียกได้ว่าสำหรับหลายองคกรนั้น มีการใช้งาน RPA robot ในลักษณะ digital assistant คือเป็นพนักงานดิจิตัลที่ทำงานกลมกลืนกับพนักงานทั่วไปในแต่ละแผนก

ดังนั้นความสนใจของเราในบทความนี้ จึงอยู่ที่ว่าเทคโนโลยีที่ช่วยเหลือการทำงานขององค์กรทั้งสองตัวนี้ ถ้ามาเชื่อมต่อทำงานร่วมกัน จะเกิดเป็นภาพอย่างไร และจะเกิดประโยชน์ในด้านใดได้บ้าง

ทีม Automat เราจึงรวบรวม Use Cases ของการทำงานร่วมกันของ ChatGPT กับ RPA มาเล่าให้ท่านผู้อ่านฟัง รวมทั้งการที่เราได้ทดลองสร้างกระบวนการที่เชื่อมต่อสองเทคโนโลยีนี้ ซึ่งจะไปกล่าวถึงในช่วงท้ายของบทความ

ทั้งนี้ส่วนหนึ่งของ Use Cases ที่สามารถเกิดประโยชน์ต่อการทำงานของเราในแต่ละฟังชั่นงานมีดังต่อไปนี้

การนำ ChatGPT เข้ามาช่วยนักพัฒนาในโครงการพัฒนาโปรแกรม

นักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จาก ChatGPT ได้โดยตรงเช่น การใส่ code ที่เขียนโดยนักพัฒนาคนอื่นแล้วให้ ChatGPT อธิบายการทำงานของ code นั้นๆซึ่งอาจเขียนขึ้นเพื่อสร้างฟังชั่นการทำงานต่างๆของ RPA ทำให้ประหยัดเวลาของนักพัฒนาลงได้มากหากต้องไปแกะเอาเอง หรือนักพัฒนาอาจสามารถใช้ ChatGPT ในการจัดทำ เอกสารโครงการ เช่น process design document, technical design document, operation guide เป็นต้น โดยการใส่ข้อมูลของระบบที่พัฒนาเข้าไปแล้วให้ ChatGPT เขียนข้อความและแนะนำประเด็นที่ผู้ใช้งานควรรับทราบ ถึงแม้นักพัฒนายังต้องเข้าไปตรวจทานงานของ ChatGPT ก่อนการใช้งานจริงอยู่ดีเนื่องจาก ChatGPT เองยังต้องการเวลาที่จะเรียนรู้พัฒนาตัวเองอีกมาก แต่ก็ปฎิเสธไม่ได้ว่าการนำเทคโนโลยีนี้เข้ามาใช้ น่าจะช่วยลดเวลาลงได้พอสมควร

การวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือข้อติชมของลูกค้าด้วย ChatGPT

ความสามารถด้านการวิเคราะห์ภาษาหรือรูปประโยคที่เป็นการสื่อสารแบบธรรมชาติถือเป็นจุดเด่นของ ChatGPT เราสามารถใช้ความสามารถนี้กับการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของเราได้ เราสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นที่เป็น comment หรือ review ของลูกค้าโดยส่งผ่านข้อความเหล่านั้นให้ ChatGPT ก่อนจากนั้นเราก็ป้อนคำสั่งให้ระบบทำการคัดแยกจัดกลุ่มความคิดเห็นในเชิง sentiment ว่าความเห็นไหนเป็น positive หรือเป็นความเห็นที่ลูกค้ามีความชอบหรือความรู้สึกที่ดีกับผลิตภัณฑ์บริการของเรา ความเห็นไหนเป็น negative หรือความเห็นไหนไม่สามารถระบุความชอบได้

เราสามารถนำ RPA เข้ามาสร้างเป็นกระบวนการที่ทำงานต่อเนื่องจากผลลัพท์ของ ChatGPT ได้ เช่นความเห็นไหนที่เป็นระบบวิเคราะห์ว่าเป็น negative จะถูกส่งให้ทีมดูแลลูกค้าเพื่อแก้ปัญหาหรือส่งเป็นข้อมูลให้ทีมผลิตภัณฑ์ใช้เป็นแนวทางในการพัฒนาปรับปรุงต่อไป

การใช้ ChatGPT and RPA สำหรับงานบริหารทรัพยากรบุคคล

ฝ่ายบริหารทรัพยากรบุคคลสามารถใช้ประโยชน์จากการทำงานร่วมระหว่าง ChatGPT และ RPA ได้เหมือนกัน ซึ่งหนึ่งในนั้นคือการให้ ChatGPT เขียนประโยคหรือข้อความในเอกสารองค์กรเพื่อสื่อสารกับพนักงาน ผู้บริหาร หรือผู้มาสมัครงานที่กำลังสนใจร่วมงานกับเรา โดยเจ้าหน้าที่ HR จะเป็นผู้กำหนดข้อมูลที่จะใช้เป็น input ของ ChatGPT สำหรับการสร้างเนื้อหาที่ใช้สื่อสารกับแต่ละกลุ่มบุคคล

อีกตัวอย่างหนึ่งคือ การทำ pre-screening ข้อมูลของผู้สมัครงาน เช่น resume, job description, etc. แล้วให้ ChatGPT สร้าง matching score เพื่อดูความเหมาะสมของตำแหน่งงานกับคุณสมบัติและประสบการณ์ของผู้สมัครแต่ละราย เป็นต้น

การใช้ ChatGPT สร้างเนื้อหาของฝ่ายการตลาด

องค์กรหรือหน่วยงานด้านการตลาดสามารถให้ ChatGPT ช่วยเขียน content ต่างๆด้านการตลาดได้ ทั้งนี้โดยทั่วไปแล้ว งานผลิต content มักเป็นงานที่ใช้เวลาและความคิดสร้างสรรค์มากเพื่อที่จะให้ได้ content ที่มีคุณภาพดีและสามารถสื่อสารได้ตามวัตถุประสงค์ นักการตลาดสามารถให้ ChatGPT สร้าง content บางส่วนหรือทั้งหมดของการทำ brochure การเขียนข้อความโฆษณา การจัดทำ VDO script รวมทั้งงานที่ต้องทำผ่านโซเชียลมีเดียอย่าง blog, online article เป็นต้นซึ่งถ้ามีปริมาณมากหรือมีเวลาจำกัดในการผลิต ก็สามารถนำ RPA เข้ามาช่วยได้เช่นกัน

ChatGPT กับงานด้านการขาย

งานขายเป็นงานที่มีการปฎิสัมพันธ์กับลูกค้าซึ่งเราสามารถนำจุดเด่นด้านภาษาของ ChatGPT เข้ามาช่วยงานเราได้ เช่น เมื่อได้ข้อมูล input ที่เป็นข้อมูลของลูกค้า เช่นข้อมูล demographic ข้อมูลความสนใจ ประวัติการซื้อหรือประวัติการใช้งาน เป็นต้นแล้ว เราสามารถให้ ChatGPT ทำการ

สร้าง call script ให้ทีม customer service หรือ telemarketing ใช้ในการติดต่อกับลูกค้าแต่ละราย
เขียน proposal ที่ดึงดูดและมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อของลูกค้า
เขียน sales report เพื่ออธิบายสรุปเรื่องต่างๆของการขายและการติดต่อกับลูกค้าไว้

นอกจากนี้ การทำงานร่วมกันของ ChatGPT กับ RPA ยังทำให้งานที่ต้องมีความ personalized ใน scale ใหญ่ เช่น การตอบอีเมลลูกค้าหรือคู๋ค้าจำนวนมาก การสร้าง call script แล้วบันทึกในระบบ CRM ของลูกค้าแต่ละราย เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพและไม่ตกหล่น

จากตัวอย่างที่เราได้กล่าวถึงข้างต้น เราค่อนข้างมั่นใจว่าจะมี Use Cases เหล่านี้เกิดขึ้นอีกมากเมื่อ ChatGPT มีการเรียนรู้และพัฒนาตัวเองเพิ่มขึ้น และสามารถเชื่อมต่อกับ RPA เพื่อให้ได้เป็นระบบงาน automation ที่สร้างคุณค่าต่อองค์กรได้มากกว่าการจัดการกับงานซ้ำๆและมีจำนวนมาก

ก่อนจบบทความนี้ ขอเล่าถึงการต่อเชื่อมกันของ ChatGPT กับ RPA ซึ่ง Automat เราได้ทดลองทำขึ้นมา โดยเป็นการเชื่อมต่อ ChatGPT กับ UiPath RPA ผ่าน Postman development platform ตาม link ด้านล่างนี้

ในตัวอย่างจะเป็นการจำลองการสร้าง personalized sales proposal จาก keywords ที่พนักงานขายเตรียมไว้ใน MS Excel แล้วให้ RPA robot หยิบไปใส่ใน ChatGPT จากนั้นก็นำผลลัพท์ที่เราสั่งให้ ChatGPT เขียนเป็นข้อความมาสร้างเป็น sales proposalใน MS Word และแนบในอีเมลส่งถึงลูกค้าเป้าหมาย

ในฐานะที่ Automat เราได้ศึกษาและให้บริการโครงการพัฒนาระบบงาน RPA มาตั้งแต่ช่วงแรกของการเริ่มใช้งานRPA อย่างแพร่หลายในประเทศไทย เรามองว่าเรื่องนี้เป็นพัฒนาการที่น่าตื่นเต้นที่ได้เห็นการการเชื่อมต่อของ RPA กับ AI model แล้วสร้างประโยชน์หรือ Use Cases ของการใช้งานได้ทันที ซึ่งในอนาคตก็น่าจะมี AI model อย่างอื่นนอกจากเรื่องภาษาที่สามารถนำมาเชื่อมกับ RPA แล้วก่อให้เกิดเป็นระบบงานที่สร้างประโยชน์อีกมากมายต่อการทำงานของเรา

Credit:

UiPath Inc.
Evolvous.com
Forbes.com

ปลดล็อคกระบวนการด้านพัฒนาระบบ RPA ด้วย ChatGPT

เล่าเรื่องการเชื่อมต่อ UiPath vs ChatGPT และลองเขียน blog แบบรวดเร็วด้วยเอไอ

บอกไว้ก่อนว่าบทความนี้เขียนขึ้นมาเอง 30% และจากนั้นนำเอา ChatGPT มาช่วยเขียนและปรับเพิ่มเติม (บทแปล ยกตัวอย่าง 70%) ตอนอ่านลองมาเดากันเล่นๆ ได้ครับว่าอันไหนคนเขียน อันไหนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์มาช่วย

ต้นสัปดาห์ที่ผ่านมาได้ทดสอบเอา UiPath ไปดึงเอาข้อมูลลูกค้าใน SalesForce แล้วเราดูว่าถึงกระบวนการต้องให้ทีมขายเตรียม technical proposal ไปนำเสนอลูกค้าหรือยัง ลองนึกว่าถ้าต่อหนึ่งพนักงานขายมีลูกค้าที่ต้องเตรียม proposal สัก 30 คนนี่งานหนักแน่ คลิปด้านล่างเป็นสิ่งที่ผ่านมาทดสอบมาแล้ว (แต่ก็ยังมีต้องมาปรับเพิ่มบ้าง) ตามคลิปการใช้งานสั้นๆครับ (ด้านล่าง)

SalesForce > ChatGPT > UiPath > Sales Proposal

ในช่วงที่ผ่านมา AI ได้เข้ามาเปลี่ยนภาพจากเทคขั้นสูงสู่คนปกติธรรมดา ที่จะใช้มันภาพสรรค์งานได้อย่างรวดเร็ว ง่าย และฟรีๆ พูดได้เลยว่ามันได้เคลื่อนย้ายจากการเป็นเทคโนโลยีระดับสูงไปสู่การเป็นเทคโนโลยีปกติธรรมดาที่ทุกคนเข้าถึง

ในขณะนี้ ทุกคนสามารถใช้ AI เพื่อสร้างศิลปะที่น่าตื่นเต้น เสียงพูดในหนังสือ เขียนบล็อก หรือแม้กระทั่งสร้างภาษาโปรแกรมใหม่จากต้นฉบับ สมมติว่ากลับไปเพียงไม่กี่ปีก่อนแล้วก็บอกเพื่อนร่วมงานของคุณว่าคุณจะสามารถทำทั้งหมดนี้ได้แค่ใช้สมาร์ทโฟนได้เลย ง่ายๆ แบบนี้แหละ

การเปิดตัว ChatGPT จาก OpenAI – โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ได้ – ได้เป็นตัวช่วยขับเคลื่อน ทำให้ผู้คนหลายล้านคนทั่วโลกได้เห็นการเปลี่ยนแปลงของ AI ล่าสุดและมุ่งมั่นไปที่สิ่งที่เป็นไปได้กับโมเดลเหล่านี้ นี่เป็นการก้าวไปข้างหน้าในการทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้น โดยมีโมเดลพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสามารถใช้สร้างเครื่องมือที่มีค่ามากขึ้นได้อีกด้วย

เลยขอมาเล่าเรื่องที่จะนำเอา RPA + AI อย่าง ChatGPT มาใช้กันได้อย่างไรในหลากหลายตัวอย่าง

1.ใช้ ChatGPT เพื่อเข้าใจโค้ดของนักพัฒนาอื่น

การใช้ ChatGPT ที่ดีคือการช่วยนักพัฒนาอาชีพในการตอบคำถามเกี่ยวกับโค้ดของนักพัฒนาอื่น มันง่ายเพียงแค่วางโค้ดลงใน ChatGPT แล้วถามให้มันอธิบายว่าโค้ดทำอะไร นี่จะช่วยให้นักพัฒนาแอพพลิเคชั่นเข้าใจภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น VB.Net, SOQL, JQL, LINQ และภาษาโค้ดอื่นๆ

ประโยชน์: ช่วยให้นักพัฒนาสามารถขยายความรู้ของภาษาโปรแกรมที่น้อยใช้มากขึ้น

2.สร้างเอกสารคู่มือโค้ดได้อย่างรวดเร็วด้วย ChatGPT

ChatGPT ยังช่วยบรรเทาความเจ็บปวดจากการสร้างเอกสารผู้ใช้สำหรับโค้ดได้อีกด้วย หลังจากวางข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับระบบของคุณลงใน ChatGPT คุณสามารถถามคำถามที่ผู้ใช้งานส่วนใหญ่อาจมีและนำผลลัพธ์มาใช้เป็นเอกสารของคุณ

ในอนาคตอันใกล้นี้ เวอร์ชั่นขั้นสูงขึ้นของ ChatGPT หรือโมเดลที่เหมือนกันอาจช่วยอัปเดตเอกสารผู้ใช้ได้ด้วย สมมุติว่าคุณสื่อสารข้อมูลเวอร์ชั่นใหม่ล่าสุดของระบบของคุณและมีโมเดลอัปเดตเอกสารที่เกี่ยวข้องกับเวอร์ชั่นใหม่

3.สร้างโค้ดจากคำขอภาษาธรรมชาติ

หนึ่งในศักยภาพที่น่าตื่นเต้นของ ChatGPT คือช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสามารถกลายเป็นนักพัฒนาได้ด้วย โมเดล AI แบบเจเนอราทีฟช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจและผู้พัฒนาที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสามารถสร้างการทำงานอัตโนมัติจากคำอธิบายที่เข้าใจง่ายของตัวเองได้ เช่น พวกเขาสามารถอธิบายว่าต้องการบันทึกไฟล์ Excel ในโฟลเดอร์ที่กำหนดไว้ แล้วขอให้ ChatGPTเขียนโค้ดเพื่อสร้างการทำงานนี้ให้โดยอัตโนมัติ

นี่คือศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ของ AI แบบเจเนอราทีฟที่ช่วยให้ผู้ใช้ทุกระดับสามารถสร้างการทำงานอัตโนมัติเพิ่มเติมและเข้าใจได้ง่ายขึ้นในการทำงานประจำวัน

ประโยชน์: ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสามารถสร้างการทำงานอัตโนมัติจากคำอธิบายที่เข้าใจง่ายของตัวเองได้ นำไปสู่โอกาสการพัฒนาที่ต่อเนื่องในองค์กรและอุตสาหกรรม

4.สร้างข้อมูลทดสอบ (Generate test data)

เมื่อนักพัฒนาต้องการเซตข้อมูลทดสอบ เช่นรายชื่อผู้ติดต่อในการตลาด พร้อมกับชุดข้อมูลที่กำหนด (เช่น ชื่อ, เบอร์โทรศัพท์ และที่อยู่) สำหรับรัฐหรือภูมิภาคที่กำหนดไว้ ChatGPT สามารถสร้างชุดข้อมูลปลอมๆ ให้ได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างคำสั่ง: “ฉันสร้างแอปพลิเคชันที่จะใช้กับเบอร์โทรศัพท์และที่อยู่ ฉันต้องการข้อมูลต่อไปนี้ไว้ในเรคคอร์ด: ชื่อ, เบอร์โทรศัพท์ และที่อยู่ สร้างตัวอย่างระบุไว้ 30 เรคคอร์ด ในรัฐเวชิงตัน สหรัฐอเมริกา”

สามารถปรับเปลี่ยนคำสั่งตามพื้นที่ที่คุณอยู่หรือเพื่อเฉพาะชื่อที่ขึ้นต้นด้วยตัวอักษร A เพื่อดูว่าแอปพลิเคชันจะสร้างชุดข้อมูลในรูปแบบไหนได้

ประโยชน์: ช่วยเร่งการสร้างชุดข้อมูลทดสอบโดยการสร้างชุดข้อมูลปลอมๆ ที่เป็นไปตามกฎความสอดคล้องตามตรรกะ ทำให้นักพัฒนาประหยัดเวลาและแรงใจ

5.Generate test code for a code sequence

ถ้าเรามี sequence ของโค้ดแล้วต้องการสร้างสคริปต์การทดสอบสำหรับ sequence นั้น ๆ ChatGPT สามารถช่วยและสร้างโค้ดการทดสอบได้ ในภาษาเช่น Python, JSON, C หรือ XAML (หรือแม้แต่แปลงระหว่างภาษาต่าง ๆ)

นอกจากนี้ ChatGPT ยังสร้างข้อมูลการทดสอบที่จำเป็นเพื่อครอบคลุมทุกกรณีทดสอบ

ประโยชน์: ช่วยเร่งความเร็วในการสร้างสคริปต์การทดสอบสำหรับเวิร์กโฟลว์ได้อย่างรวดเร็ว

ในอีกแนวคิดการเชื่อมต่อ UiPaht RPA กับ ChatGPT ในแง่กระบวนการด้านธุรกิจ

1.วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า

การใช้ ChatGPT ในการวิเคราะห์ข้อความและประเมินอารมณ์ของความคิดเห็นจากลูกค้าเกี่ยวกับสินค้าที่เฉพาะเจาะจง เป็นการใช้งานที่สร้างความประทับใจอย่างมาก

เพื่อแสดงวิธีการใช้งาน เราสามารถให้ ChatGPT รับข้อมูลความคิดเห็นจากลูกค้าและใส่รหัสดังต่อไปนี้ “กรุณาระบุอารมณ์ของความคิดเห็นนี้ ให้แบ่งเป็นบวก, ลบหรือผสม” ChatGPT จะตอบกลับมาโดยระบุสีสันของข้อความอย่างต่อเนื่องและแม่นยำ

เรายังสามารถเพิ่มการออโตเมชันเข้าไปได้อีกด้วย โดยที่หุ่นยนต์สามารถส่งรายการความคิดเห็นไปยัง ChatGPT และแบ่งปันรหัสดังกล่าวเพื่อรับคำตอบสำหรับข้อความแต่ละข้อ และนับผลตอบกลับที่เป็นบวก, ลบ หรือผสม โดยการตรวจสอบสีสันของข้อความ การใช้งานด้านนี้จะช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลจากความคิดเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งความคิดเห็นที่ไม่ดี ที่สามารถส่งต่อไปยังทีมพัฒนาสินค้าอัตโนมัติได้

2.สร้างอีเมลตอบกลับลูกค้า

การให้บริการลูกค้าที่ดีในเวลาที่เหมาะสมอาจเป็นการท้าทายที่แท้จริงสำหรับธุรกิจ แต่ดีที่แล้ว ChatGPT และหุ่นยนต์ UiPath ช่วยให้ง่ายขึ้น

เราสามารถใช้ ChatGPT เพื่อเขียนอีเมลตอบกลับที่เหมาะสมเมื่อลูกค้ามีความคิดเห็นที่ไม่ดีเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ เราสามารถสร้างกระบวนการอัตโนมัติทั้งหมดได้จากขั้นตอนต่างๆ

เมื่อได้รับข้อเสียหรือความคิดเห็นที่ไม่ดี เราสามารถใช้หุ่นยนต์ส่งข้อความร้องขอและข้อความอีเมลไปยัง ChatGPT เพื่อขอข้อความตอบกลับที่เหมาะสม หุ่นยนต์จะตรวจสอบคำตอบกับทีมสนับสนุนลูกค้าก่อนที่จะแบ่งปันคำตอบกับลูกค้า

ประโยชน์: ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าและเวลาในการแก้ไขปัญหา

3.การคัดกรองประวัติผู้สมัครงาน

ChatGPT สามารถใช้ในการคัดกรองประวัติผู้สมัครงานและประเมินความเหมาะสมกับตำแหน่งงานได้ ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ UiPath สามารถส่งประวัติผู้สมัครงาน, รายละเอียดงาน, และคำถามให้กับ ChatGPT และขอคะแนนตัวเลขสำหรับผู้สมัครงาน คะแนนที่ได้จาก ChatGPT สามารถนำมาใช้เป็นการประเมินความเหมาะสมกับงานได้ ช่วยให้เราประหยัดเวลาในการตรวจสอบประวัติผู้สมัครงาน นอกจากนี้ ChatGPT ยังช่วยลดจำนวนผู้สมัครงานที่ไม่เหมาะสมหรือไม่เกี่ยวข้องออกจากกลุ่มตัวเลือกแรก ซึ่งจะช่วยให้การคัดเลือกผู้สมัครงานเป็นไปอย่างรวดเร็วขึ้น

ประโยชน์: ลดเวลาในการกรองประวัติผู้สมัครงานจำนวนมาก

4.สร้างคำถามสัมภาษณ์งาน

ในการขยายธีมการจ้างงาน ChatGPT ยังสามารถสร้างคำถามสัมภาษณ์ที่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็วโดยพิจารณาตามความต้องการของงานและประวัติส่วนตัวของผู้สมัครงาน นอกจากนี้ยังสามารถให้ ChatGPT ประเมินและให้เกรดการตอบกลับของผู้สมัครงานได้หากต้องการ

การสัมภาษณ์และการเลือกคนทำงานเป็นกิจกรรมที่จำเป็นแต่กินเวลาในธุรกิจ แต่ด้วย ChatGPT และหุ่นยนต์ UiPath เราสามารถสร้างกระบวนการอัตโนมัติที่เชื่อมต่อเข้ากับแพลตฟอร์มการรับสมัครงาน ซึ่งจะสร้างชุดคำถามส่วนบุคคลที่กำหนดไว้สำหรับผู้สมัครงานแต่ละคน สัมภาษณ์ที่ดีกว่า คนทำงานที่เหมาะสมมากขึ้น และใช้เวลาน้อยลง

ประโยชน์: ช่วยให้ผู้สัมภาษณ์เตรียมคำถามที่สอดคล้องกับบริบทการทำงาน

5.วิเคราะห์การสนทนาในฝ่ายบริการลูกค้า

หากบริษัทของคุณใช้การสนทนาออนไลน์เพื่อการสนับสนุนลูกค้า ChatGPT สามารถประเมินคุณภาพการสนับสนุนของแต่ละเคสได้ ตัวอย่างเช่น สามารถขอให้ ChatGPT ส่งคะแนนความพึงพอใจกลับมา หากคะแนนต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ หุ่นยนต์จะสามารถส่งเคสนั้นต่อไปยังผู้จัดการเพื่อตรวจสอบได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยให้ผู้จัดการสามารถเสริมสร้างการฝึกอบรมทีมสนับสนุนของพวกเขาได้ เรียกใช้การประเมินคำตอบไม่จำเป็นต้องยอมรับว่าถูกต้องอย่างแน่นอน แต่เป็นการช่วยในการประหยัดเวลาที่มีค่าสำหรับการประเมินผลการให้บริการ

ประโยชน์: การประเมินคุณภาพการให้บริการอย่างรวดเร็วและการระบุเคสที่ต้องส่งเคลื่อนไหวได้

What’s Next แล้วไงต่อ ???

หัดใช้ พรอมท์ และเปิดใจเรียนรู้ทำงานไปพร้อมๆกับ General AI ในยุคต่อไป (ในอีกหลากหลายไม่ว่าจะเป็น Meta, Google และอีกหลายค่าย 555)

Generative AI เช่น ChatGPT จะเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับนักพัฒนาทุกระดับ การใช้งานหลักในปัจจุบันจะเป็นเมื่อคุณต้องการสร้างสิ่งใหม่ (และไม่สำคัญ!) ตามข้อกำหนดบางอย่าง – หรือ ‘prompts’ เหมือนกับภาษาใหม่ ๆ นี้ การผสมผสานผลลัพธ์เหล่านี้กับการดำเนินการที่เปิดใช้งานด้วยอัตโนมัติจะช่วยให้คุณสามารถแก้ไขกลุ่มของ Use cases ที่น่าสนใจได้อย่างกว้างขวาง สิ่งที่หลาย ๆ องค์กรยังต้องการทำงานกับ Generative AI Tools เหล่านี้ในสภาพแวดล้อมธุรกิจที่สอดคล้องกันและมีการบริหารจัดการที่มั่นคง

Credit:

https://www.uipath.com/blog/ai/leveraging-chatgpt-with-automation-development?utm_source=marketo&utm_medium=blog_weekly_email&utm_content=17february2023&mkt_tok=OTk1LVhMVC04ODYAAAGJ_EnpEZnpRT3bkWeqQrTs1j6YB8hjc7DTvlAJJAYAa4C0v9tmYY2gZkPYdKKjLvS420tTvFZ1qSI-t67md6QTkyrP41rFRGdXUGY7qBdToLXz7Q

มาดูว่ามีอะไรใหม่ ๆ ในเวอร์ชั่นล่าสุดของ 1st RPA Platform จากค่าย UiPath – What’s New for UiPath Platform 2022.10

ประยุกต์คีย์ฟีเจอร์ล่าสุดของ UiPath และ RPA Trend 2023

ช่วงปลายปี 2022 นี้ก็ถึงเวลาของบทความแนวพยากรณ์ แนวโน้มอีกสามหรือห้าปีข้างหน้าทยอยออกมาให้อ่านกันพอสมควร แอดมินเห็นว่าเราควรเอาบทความแนว ๆ นี้มาประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีเวอร์ชั่นปัจจุบัน หรือเวอร์ชั่นล่าสุดที่จะถูกเรียกใช้จากผู้พัฒนา หรือ user เอง เพื่อการเรียนรู้ การทดลองใช้และประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์

จึงเป็นที่มาของบทความนี้ที่จะใช้ 2 context (แนวโน้ม + ความสามารถล่าสุดของ RPA software) มาเขียนร้อยกันไป ผู้อ่านจะเห็นว่าแนวโน้มที่จะมาในปี 2023-2025 จะถูกตอบสนองได้ด้วยความสามารถ หรือ feature ของ RPA + ai และสุดท้ายผู้อ่านจะสามารถเรียนรู้ และเลือกได้เลยจะใช้ feature ใดมาทำการ digital transformation องค์กร พร้อมแล้วไปอ่านกันเลยครับ (ผู้เขียนขอใช้แนวทางจากค่าย UiPath ที่คุ้นเคยที่สุด)

ปกติทางค่ายผู้พัฒนาจะทำการ launch new feature ในทุก ๆ สองสัปดาห์ แต่หากเป็นการรวบรวมทั้งหมด แล้ว pack มาทีเดียวในเวอร์ชั่น Enterprise ซึ่งมีลูกค้าใช้งานอยู่เป็นจำนวนมากจะทำกันในปลายเดือนเมษายน และปลายเดือนตุลาคมของทุกปี จากนั้นจะเป็นการ GA (general availability) จากฟีเจอร์ทดสอบ ผ่านการทดสอบ และมีเสถียรภาพสูงในที่สุด ในปลายปี 2022 เวอร์ชั่นล่าสุดซึ่งจะถูกใช้ต่อเนื่องไปในปีหน้า การออกแบบถูกทำตามเกณฑ์สี่อย่างดังภาพ (การสร้างระบบอัตโนมัติได้ง่ายดาย รวดเร็ว, การปรับปรุงพัฒนา process สม่ำเสมอด้วย ai, การใช้ ai + RPA ใน usecase ใหม่ และสุดท้ายคือการเลือกการติดตั้งได้อย่างไม่มีขีดจำกัด)

และหากนำเอาคีย์ฟีเจอร์มากควบรวมกับ trend 2023 ดั่งที่ได้เขียนไปในบทความที่แล้ว ภาพอาจจะออกมาประมาณนี้

สรุปออกมาได้เป็น 7 แนวโน้มดังนี้

#1 และ #2 แนวคิดเรื่องนวัตกรรม่รวมไปถึงความเสี่ยง ผนวกเข้าไปในกระบวนการหรือการปฎิบัติงาน ไปพูดถึงการนำเอา RPA+Aiมาใช้ในงานหน้าบ้าน งานหาลูกค้าใหม่ งานบริการรูปแบบใหม่ เช่นระบบ ai อ่านข้อความ ฟังเสียง หรือมองรูปภาพ แล้วตอบโต้หรือคัดแยกนำไปเอาช่วยสร้างกระบวนการใหม่เป็นต้น (youtube chat+ai+RPA = https://youtu.be/9UTW60z8DLQ) เป็นต้น

#3 #4 IT automation & process discovery or test automation เป็นการผนวกเอา ai มาช่วยในการวิเคราะห์กระบวนการ ถ้าหากนำไปเที่ยบกับเครื่องมือพัฒนาจะเป็น UiPath process mining tools หรือ UiPath task mining ซึ่งหลักการคือนำเอา RPA ไปมอง “insight” ที่ระบบหน้าจอ หรือ log file ของ ERP แล้วหาคอขวดในกระบวนการเป็นต้น

#5 #6 และ #7 มองฟีเจอร์ล่าสุดที่จะมาตอบโจทย์เรื่องการ integration เข้ากับ Enterprise Software ได้อย่างรวดเร็ว ง่ายด้วยด้วย UiPath Integration และเครื่องมือ UiPath App ที่เป็น low code ที่เชื่อมกับ automation process ที่สร้างเอาไว้ ทำให้ผู้พัฒนาสร้างได้ง่าย และผู้ใช้ก็ใช้งานได้ผ่านทุกอุปกรณ์เช่น โน้ตบุค มือถือ หรือแม้แต่แทบเล็ต อีกประเด็นคือแนวโน้ม citizen developer ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้งาน เรียนรู้ผ่าน e-learning และสร้าง app low code หรือแม้กระทั่งโปรแกรมหุ่นยนต์ขึ้นมาใช้ในองค์กรได้เอง แต่อยู่ภายใต้การกำกับดูแล (Governance policy) เป็นต้น ซึ่งหากจะมองไปก็เหมือน UiPath Automation Launcher เป็นต้น

ภาพแนวโน้ม RPA trend ในโลกธุรกิจ (ที่เขียนไปใน blog ครั้งที่แล้ว = https://bit.ly/3WCg4ZE

ทั้งนี้แอดมินได้ไปเล่นใน FB live กับทาง อ.เวท จากทางสถาบัน 9Expert (https://youtu.be/wE2MhqTAVjE) มีเนื่องหาที่น่าจะเป็นประโยชน์ ลองตามไปดูในคลิปYoutube กันดูครับ

ในบทความต่อ ๆ ไปจะมาลงลึกถึง key feature ในแต่ละโมดูล ตามที่ได้เกริ่นเอาไว้ในบทความนี้ ไว้พบกันครับ Merry Christmas & Happy New Year 2023

Credit:

https://docs.uipath.com/action-center/docs

https://www.uipath.com/blog/product-and-updates/2022-10-release-overview

“อะไรใหม่อะไรมา” กับการดึงประสิทธิภาพสูงสุดจากระบบอัตโนมัติ – บทความเรื่อง Automation 2023

แนวโน้ม automation ในยุคปี 2023

เข้าใกล้วาระช่วงปลายปี ก็จะมีบทความในเชิงการรวบรวมข้อมูล การพยากรณ์ถึงแนวโน้มต่าง ๆ ออกมาให้อ่านกัน วันนี้แอดมินขอหยิบเอา blog จากค่าย UiPath RPA ที่เค้าไปรวบรวมเอาข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง อาทิเช่น Gartner, Everest, IDC, McKensey, Lenovo และอื่นๆ มาสรุปเล่าเป็นแนวโน้มของระบบอัตโนมัติขึ้นมา 7 แนวโน้ม สรุปเอามาเล่าสั้น ๆ กันครับ

เก่าไป ใหม่มา… เมื่ออ่านจบคิดว่าน่าจะได้ประโยชน์สามเรื่องคือหนึ่งเราจะรู้ว่าเครื่องมือตัวนี้มีผลกระทบอย่างไรหากนำไปใช้อย่างถูกต้อง สองปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนจะเป็นตัวยกระดับการใช้งาน และสามผลกระทบและแนวทางปฎิบัติต่อผู้ที่เกี่ยวข้องเช่น CEO, CHRO, CIO เป็นต้น ไปอ่านกันครับ

สรุปออกมาได้เป็น 7 แนวโน้มดังนี้

#1 แนวคิดเรื่องนวัตกรรม ผนวกเข้าไปในกระบวนการหรือการปฎิบัติงาน จากการใช้ automation ในหน่วยงานขยายเป็นแผนก ขยายต่อข้ามแผนก (เชื่อมเข้าหากัน) จากแนวคิดเพียงลดภาระงานเป็น เพื่อให้ได้ “สิ่งใหม่” ที่เร็วกว่า ดีกว่า ถูกกว่า ประทับใจลูกค้ามากกว่า

#2 เมื่อโลกธุรกิจมีความเสี่ยงแบบไม่เคยมีมาก่อน ภาวะเงินเฟ้อรุนแรง แรงงานขาดแคลน เมื่อองค์กรคิดแบบ automation 1^st จะมาช่วยสองด้านคือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานทันที และเพิ่มแรงดึงดูดกับพนักงานใน generation ใหม่ที่มองเครื่องมือที่จะเป็นตัวช่วยกับองค์กรในฝันของพวกเขา

“จากการสัมภาษณ์การทำงานที่ USA มีพนักงานในสหรัฐอเมริกาถึง 72% ที่ต้องการถ่ายโอนงานทั่วไปต่าง ๆ อาทิ การบริหารจัดการใบแจ้งหนี้ ตรวจสอบบัญชี หรือการทำรายงานเบื้องต้นให้กับระบบ AI เพื่อให้พวกเขาจะได้เน้นการทำงานที่จะเติบโตได้มากขึ้น เป็นต้น”

#3 หมดยุคสำหรับการทำเพื่อให้ระบบ IT ในองค์กรทำงานได้ไม่ติดขัด แต่ CIO ในยุคใหม่ต้องมีความรับผิดชอบมากกว่านั้น เช่นการช่วย CEO, CFO ในแง่การสร้างผลลัพธ์ในรูปแบบใหม่ ๆ โดยประยุกต์ใช้ “นวัตกรรม” เช่นการประยุกต์ใช้ automation เพื่อลดต้นทุนเวลา ลดต้นทุนแรงงาน เพิ่มความเร็วสำหรับโครงการ ซึ่งระบบ automation จะมาตอบโจทย์ได้เร็วกว่าเทคโนโลยีอื่น ๆ

#4 ซึ่งจำเป็นใหม่ ๆ สำหรับองค์กรในยุคดิจิตอล อาทิ process mining (เครื่องมือที่ใช้ ai ช่วยขุดค้นหากระบวนการที่เป็นคอขวด ต้นตอของปัญหาที่มองไม่เห็น กระบวนการที่ข้ามระบบ ข้ามแผนก หรือข้ามบริษัทเป็นต้น) และautomation testing ที่จะมาช่วยให้การสร้างระบบใหม่เร็ว ขยายได้ไม่จำกัด ถูกต้องแม่นยำเพื่อนำไปใช้งาน

#5 เครื่องมือในยุค 2023 เอื้ออำนวยให้พนักงานที่ไม่มีทักษะ IT สามารถสร้างสรรค์ automation process หรือแม้แต่ application ได้ด้วยตัวเค้าเอง ไม่ต้องไปร่ำเรียนใช้เวลามากมาย ด้วยเครื่องมือ low-code ภาระงานที่เคยตกอยู่กับหน่วยงาน IT หรืองานprogrammer จะหายไปเยอะมาก

#6 เมื่อ ai เพิ่มความสามารถในงาน automation มากขึ้นไปอีกด้วยการนำ NLP มาใช้ (Natural language processing – ความสามารถของโปรแกรม ในเข้าใจความหมายของข้อความ และเสียงเหล่านั้นแบบสมบูรณ์ได้เหมือนกับที่มนุษย์ทำ อีกทั้งยังสามารถที่จะประเมินและเข้าใจถึงเจตนาได้อีกด้วย) อีกทั้งการเรียนรู้ประเภทเอกสาร แยกแยะข้อมูลอัตโนมัติ ก็เพิ่มและเก่งขึ้นเรื่อย ๆ

#7 ทักษะดิจิตอล จะกลายเป็นแหล่งขุมทรัพย์สำหรับองค์กรยุคใหม่ ทั้ง CIO และ CHRO ต้องทำงานร่วมกันเพื่อช่วยการสร้าง สอน ถ่ายทอดทักษะนี้เพื่อการเติบโตในยุคดิจิตอลต่อไป

Credit:

https://www.uipath.com/resources/automation-whitepapers/automation-trends-report

https://www.adpt.news/2022/11/24/report-72-of-us-workers-want-to-delegate-simple-tasks-to-ai/?

การประยุกต์ใช้ RPA กับงานบริการ งานโรงแรมและร้านอาหาร – Knowledge Sharing with Dusit Thani College (DTC)

ในเดือนที่ผ่านมาแอดมินและทีมงานได้มีโอกาสไปแชร์ประสบการณ์ เล่าเรื่องราวของแนวโน้มเทคโนโลยี ทั้ง RPA และ AI ให้กับคณะอาจารย์ และนักศึกษาจากวิทยาลัยดุสิต (DTC) รู้สึกดีที่เด็กๆตื่นตัว รับฟังและมีคำถามที่น่าสนใจ ตอนที่เตรียมเรื่องราวไปบรรยายก็นึกว่าแชร์ไปถ้ายากเกิน นักศึกษาที่มาฟัง (ปี2) คนไม่เข้าใจ และจะไม่สนใจเลย เลยคิดว่าควรเล่าแบบรุ่นพี่ (จริงๆคือรุ่นพ่อ) สอนรุ่นน้อง เล่าไปแบบจำลองว่าถ้าเราเป็นเค้า เติบโตไปในสายงานบริหารโรงแรม บริการ chain ร้านอาหารชื่อดัง ถ้าน้องเค้ารับรู้ตระหนักถึง และเอาเทคโนโลยีไปปรับใช้ได้จะเป็นประโยชน์มากมาย

เรื่องราวที่แชร์แบ่งเป็น

1.แนวโน้มเทคโนโลยีในยุคต่อไป โดยเน้นไปในเรื่อง HyperAutomation and ai

2.การใช้งานกับธุรกิจบริการ (ร้านอาหาร โรงแรม) ยกตัวอย่างพร้อม use case ต่างๆ ทั้งสายกระบวนการทั่วไปเช่น บัญชี HR การตลาด หรือสายโรงแรมเช่น ตัวอย่าง use case ของโรงแรมที่สเปน ใช้ RPA ช่วยในการจัดเตรียมรายงานประจำวันที่ต้องมีการเตรียมข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง แน่นอนว่าต้องใช้เวลาเตรียมจำนวนมาก ซึ่งทั้งหมดก็หายไปเมื่อได้ใช้งาน RPA มาเป็นตัวช่วย

3.การใช้งานข้อมูล มุมมองและตัววัดของธุรกิจนี้ (RPA and data analytic for Hospitality)

4.ถาม – ตอบ แจกรางวัล

automat – dimension and measurement from BI project

ยกตัวอย่างธุรกิจโรงแรม ธุรกิจบริการและแชร์เรื่องราวโครงการไอทีต่าง ๆ เช่น IT assessment plan, Data Analytic for Hotel and Restaurant เป็นต้น

ภาพประทับใจคือเราถามเด็กนักศึกษาว่ามีอะไรถามไหม ปรากฏว่าเงียบกันทั้งห้อง แต่เมื่อเราสุ่มชื่อ (พร้อมของรางวัล) เด็กๆกว่า 300 คน สุ่มมาได้สิบคน ถาม-ตอบ สิ่งที่ได้เล่าไปปรากฏว่าตอบได้ทั้งหมด และมีน้อง ๆ หลายคนบอกจะขอลิ้งค์ ขอที่มาของแหล่งข้อมูลเพื่อนำไปค้นคว้าต่ออีกด้วย แค่นี้ก็ปลื้มมากมาย

ภาพการบรรยาย และแชร์เรื่อง Future of Work – DTC

Credit:

https://www.roboticsandinnovation.co.uk/news/rpa/melia-hotels-international-uses-rpa-to-enhance-efficiency-post-pandemic.html

https://www.futuretaleslab.com/

https://www.weforum.org/agenda/2021/08/future-of-work-technology-pandemic-wellbeing/

RPA Practical Use case (Thailand) Sharing – Webinar with IMC Institute

แบ่งปันเคสการนำ RPA + ai ไปใช้ในภาคธุรกิจของประเทศไทย เล่า Use case ผ่านการแบ่งออกเป็น 3 ประเภท

ช่วงกลางเดือนที่ผ่านมา มีโอกาสทำ Free webinar กับทางสถานบันไอเอ็มซี (IMC Institute) โดยตอนที่ได้พูดคุยกับทีมงานก็จะเน้นไปในเรื่องของการนำเอาการใช้งาน RPA + ai จริงมาเล่าผ่านการแยกประเภทต่างๆ ออกได้เป็น 3 แนวทางการแบ่ง use case คือ

แบ่งโดยมองไปที่เทคโนโลยี มองจาก ai เรื่อง image detection หรือ machine learning ในเรื่อง text classification หรือ NER (Name Entity Recognition)
แบ่งแบบตามกระบวนการเฉพาะของอุตสาหกรรม เช่นธนาคาร ประกันภัย ภาคการผลิต
แบ่งตาม business unit หรือตามแผนกต่าง ๆ เช่นการบัญชี การตลาดหรือแม้แต่หน่วยงาน HR

โดยตอนที่เริ่มเราก็ไม่ได้เข้าเรื่องทันทีทันใด แต่ขอไปเน้นพูดปูพรมความรู้กันก่อนว่า มันคืออะไร แนวโน้มยุคนี้ผู้บริหารเน้นให้ไปใช้ด้วยหลักอะไร เริ่มกันยังไง (มีแนวทางให้คิด) แล้วอธิบายถึงกระบวนการการคัดสรรในทางลึกด้วยเทคโนโลยี และการคำนวณ ROI ร่วมกัน

การนำ RPA มาใช้ควรเริ่มต้นตรงไหน อย่างไร
Deep dive process ตัวอย่าง
Use cases ในกลุ่มงานลักษณะต่างๆ

เข้าใจว่ามีการถ่ายทอดผ่าน zoom มีผู้เข้าฟังมากกว่า 100 ท่าน และยังไม่นับรวมการดูผ่านช่องทางอื่นๆ อีก (ดีใจมากมายที่ได้แบ่งปันกัน) และบันทึกเพื่อให้ดูย้อนได้ผ่าน FB live ของทางเพจ IMC เองและดูผ่าน youtube channel ของ IMC เช่นกัน ความยาวของคลิปประมาณ 80 นาที ก็ครอบคลุมในทุกเรื่องที่ได้กล่าวไป ไม่เร่งไม่ยืด ถ้ามีเวลาสามารถเข้าไปค้นหาในตามช่องทางต่างๆ ที่ให้ไว้ได้ครับ และหากต้องการ slide material ใด ๆ สามารถติดต่อได้ตลอดครับ

Credit:

From Research Paper – Magic Quadrant for Robotic Process Automation

เอกสารประจำปี บอกเล่าเรื่องผู้เล่นในตลาด RPA นวัตกรรม ฟีเจอร์ที่ต้องมีในปัจจุบัน แนวโน้มในอนาคต ขนาดตลาด และจัดลำดับผู้เล่น (ข้อดี ข้อต้องปรับปรุง)

เอกสารที่หลาย ๆ คนที่สนใจผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ ในตลาดไอทีต้องเคยตามอ่าน และก็เช่นกันในเดือนที่แล้วบริษัท Gartner เองก็ได้ปล่อยเอกสาร (หาโหลดได้ในอินเตอร์เน็ต) นี้ออกมาเพื่อบอกเล่าเรื่องราวต่าง ๆ ในซอฟต์แวร์แคตตาล็อกที่ชื่อ RPA ครับ ซึ่งในบทความจะเล่าแนวโน้มเครื่องมือ RPA รวบรวมข้อดี ข้อที่ต้องปรับปรุงให้ดีไปอีกของแต่ละค่าย ซึ่งผู้เขียนคงไม่ได้บอกว่า software RPA ค่ายไหนดีที่สุด เพราะสินค้าที่เหมาะกับองค์กรต้องเหมาะไปด้วยสามเรื่องครับ (ตามความเห็นแอดมินนะ)

สินค้า บริการไอที ที่ซื้อมาแล้วใช้ได้ และคืนต้นทุน (ROI) ได้ในระยะเวลาไม่เกินหนึ่งปี
สินค้ามีความยืดหยุ่น ปรับเปลี่ยนได้และเมื่อต้องต่อขยาย scope ออกไปก็ต้องทำได้ดี
บริการไม่ต้องใหม่เกินไป แต่ต้องพิสูจน์ว่าใช้ได้จริง และหานักพัฒนาบ้านเรา (คนไทย) มาต่อยอดออกไปได้เพื่อให้มันเข้ากับ process ของเราจริงๆ

มาดูภาพนี้กันเถอะ

credit: Gartner, Magic Quadrant for Robotic Process Automation, by Saikat Ray, Arthur Villa, Melanie Alexander, Keith Guttridge, Andy Wang, Paul Vincent , 25 July, 2022

แกนด้านแนวดิ่ง มองเรื่องการขยายตลาด จำนวนผู้ใช้งาน ประสบการณ์การใช้งาน จำนวนผู้ให้บริการ และแกนแนวนอนมองเรื่องฟีเจอร์ ฟังก์ชั่นที่เป็นนวัตกรรม โมเดลด้านธุรกิจที่ดี การวางกลยุทธของค่ายนั้นๆ เป็นต้น ซึ่งก็จะแบ่งเป็นสี่แกน โดยปกติแอดมินก็จะทยอยติดตามอ่านและพยายามหาซอฟต์แวร์มาทดลองเล่น สอบถามคนที่รู้จักให้ได้มากที่สุด ซึ่งมีทั้งค่ายจากยุโรป อเมริกา ญี่ปุ่น จีน ทั้งค่ายที่เก่าแก่ มาแต่แรก ๆ ไปยังค่ายที่เพิ่งปรับตัวมาจากแคตตาล็อกบริการอื่น ๆ

ในบทความยังพูดไปถึงเรื่องการเจริญเติบโตของ RPA ในแง่รายได้ (โตไปถึง 31%) ซึ่งโตกว่าค่าเฉลี่ยซอฟต์แวร์ (ปกติ 16%) และแนวโน้มเรื่องการใช้ APIs ควบคู่ไปกับการจับภาพจากหน้าจอ (scraping) เพื่อไปทำ automation process แบบเดิม มองไปถึงเรื่อง Integration API-first อันนี้ถูกผลักดันค่ายค่าย pure RPA เช่น UiPath เป็นต้น

มีการขยายตลาดกันด้วยการซื้อคู่แข่งมาอยู่ในค่าย (เป็นพวกกันเลย) เช่น SalesForce.com ซื้อ Servicetrace หรือค่ายที่มีลูกค้าในไทยใช้อย่าง Kryon RPA ก็ถูก Nintex ซึ่งเป็น BPM รายใหญ่ซื้อไป และยังมีอื่น ๆ อีกครับ

มองข้ามไปในปี 2024 ทุกค่ายในหมวดนี้ต้องไปในแนว APIs integration และค่ายผู้นำไปเน้นไปทำ automation นอกไปจากdesktop PC เช่น web, mobile หรือแม้กระทั่งเรื่อง voice interface กันครับ (ตื่นเต้นจริง ๆ)

บทความหน้า จะมาเล่าผู้นำในตลาดอย่าง UiPath RPA platform ว่าทำไปถึงไปอยู่ในแกน leader ได้ (นำโด่งขนาดนั้น) ติดตามตอนต่อไปครับ

Credit:

https://www.gartner.com/reviews/market/robotic-process-automation-software

https://www.uipath.com/resources/automation-analyst-reports/gartner-magic-quadrant-robotic-process-automation

Gartner, Magic Quadrant for Robotic Process Automation, by Saikat Ray, Arthur Villa, Melanie Alexander, Keith Guttridge, Andy Wang, Paul Vincent , 25 July, 2022.

Case Studies – Carlsberg Beer เบื้องหลังความสำเร็จ business automation ไปทั่วโลกของเบียร์พรีเมียม

อีกหนึ่งความสำเร็จของการใช้ RPA ไปทั่วโลกของลาเกอร์เบียร์พรีเมี่ยมจากเดนมาร์ก ด้วยการมองให้ครบกระบวนการ ให้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและง่ายกับคนทำงานสร้าง RPA program ด้วยตัวพวกเค้าเอง คือกุญแจสู่ความสำเร็จของ Carlsberg

บริษัทเบียร์ลาเกอร์ยักษ์ใหญ่จากประเทศเดนมาร์ก ปัจจุบันขายดีเป็นอันดับหนึ่งในยุโรปตะวันออก และเหนือ โดยจำหน่ายกว่า 150ประเทศทั่วโลก โดยไม่ได้เริ่มที่การมุ่งเป้าไปที่เทคโนโลยีใดๆเลย แต่มุ่งตอบคำถามทางด้านธุรกิจมากกว่า และนำไปสู่การเพิ่มศักยภาพของคนในองค์กรให้รู้คุณค่า และสามารถ “สร้าง” ระบบอัตโนมัติขึ้นมาได้ โดยการเดินทางเริ่มจากหน่วยงานชื่อ CIA(Carlsberg Intelligent Automation) ฟอร์มทีมและมองหา zero-value activities มองไปที่ระบบรอบๆ ใกล้ๆตัวง่ายที่สามารถนำมาทำ automation business และทีมงานใช้กฎถ้าเราฝึกอบรมใครก็ตามให้ทำงานได้ภายในหนึ่งสัปดาห์ งานต่างๆเหล่านั้นจะถูกนำเอามาเป็นหนึ่งในกระบวนการที่จะพัฒนา และทดแทนแรงงานคนด้วย robots

ระบบการรับคำสั่งซื้อ เป็นอีกกระบวนการที่ถูกนำมาพัฒนา เนื่องด้วยเป็นระบบที่ทีม CIA ศึกษาและมองว่าคุ้มค่าหากนำมาใช้รับคำสั่งซื้อ ส่งคำสั่งซื้อไปยังระบบ back office สร้าง ticket ในระบบ ServiceNow (CRM) เชื่อมโยงข้อมูลเพื่อนำไปผลิตและสั่งกระบวนการด้านการเงินต่อไป (ERP) โดยในการพัฒนาทีมจะทำการแบ่งานออกเป็นโปรแกรมย่อย และแน่นอนว่าสามารถcustomize เพื่อให้การต่อขยายไปยังภูมิภาคอื่นๆ ที่มีกระบวนการคล้ายคลึงกันใช้งานได้ทันที และพร้อมสำหรับการ customizeเล็กๆน้อยๆได้ จนทุกวันนี้ระบบ Order management automation ถูกใช้ในสี่ภูมิภาค และเป็นต้นแบบของกระบวนการautomation อื่นๆก็มากกว่า 20 กระบวนการ

อีกหนึ่งแนวทางคือการขายไอเดียให้แต่ละ Business Unit จิตวิญญาณเชิง start-up ที่ต้องค้นหาและสร้างระบบอัตโนมัติด้วยตนเอง และพร้อมจะนำเสนอ “ขาย” ไปยังภูมิภาคอื่นๆอีกด้วย ซึ่งจะทำอย่างนั้นได้ต้องมีการให้ความรู้ความเข้าใจ การสร้าง automation ขึ้นเพื่อใช้งานเองโดยมีผู้เชี่ยวชาญสนับสนุนอยู่ มาดูตัวอย่างเช่น CFO ที่เข้าใจและมองเห็นประโยชน์ ความสำคัญ จะสนับสนุนให้เกิดการทำ end to end automation ในกระบวนการสร้างรายงานด้านการเงิน และยังสนับสนุนให้ทีมงานบัญชีการเงินเป็นผู้ช่วยสร้างระบบเองด้วย แนวคิด Citizen Developer Staff เกิดขึ้นก็ถูกผลักดันให้เกิดขึ้นด้วยความคิดที่ว่า “ใครจะไปรู้งานได้ลึกซึ้ง เท่ากับคนที่อยู่หน้างานจริงๆ”

เรื่องน่าจดจำที่เกิดขึ้นจริงสำหรับ automation journey คือเมื่อมีคนสวีเดน สร้างโปรแกรมอัตโนมัติขึ้นมาเพื่อช่วยงานต่างๆ และถูกนำไปใช้ในภูมิภาคอื่นๆ ทุกคนใน Carlsberg จะตื่นเต้นและใช้งานพร้อมให้ความเห็นเพิ่มเติมเข้ามาในเชิงบวกมากมาย เพราะเค้าเห็นว่า CIA ที่ทีมเลือก implement model และ Citizen Developer ช่วยลดงานน่าเบื่อ งานประจำวันของเค้าออกไปจากชีวิตได้จริง

ถ้างั้นคำถามจริงๆคือมีเครื่องมืออะไรที่มาช่วยให้ทราบว่ากระบวนการมีอะไรบ้าง ข้อมูลกระบวนการต่างๆต้องถูกส่งมาจากผู้ใช้งานจริงช่วยจัดลำดับความสำคัญอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ ซึ่งเครื่องมือที่ Carlsberg ใช้คือ UiPath Automation Hub นั่นเอง…. อีกทั้งมีการปรับปรุงให้เครื่องมือตัวนี้ทำงานไปคู่กับรายละเอียดการประเมินกระบวนการ เชื่อมต่อกับ KPI ของทางองค์กรอีกด้วย มีการทำ benefits templates เพื่อเป็นต้นแบบของการคำนวณความคุ้มค่า เชื่อมโยงกับมาตรวัดขององค์กรทำให้ Automation Hub เป็นแหล่งที่นักพัฒนามักจะแวะเวียนเข้าไปดูว่ามีกระบวนการอะไรที่อยู่ในลิสต์ น่าทำและดึงออกมาพัฒนาต่อยอด พูดคุยแลกเปลี่ยนข้อมูลกันในนี้เลย

UiPath Automation Hub – Dashboard for RPA Pipeline

ในส่วนตัวผู้เขียนเองได้มีโอกาสใช้งาน UiPath Automation Hub และนำเสนอไปสู่ลูกค้าในองค์กรใหญ่ๆ อยู่หลายครั้งก็เห็นว่าเป็นประโยชน์มากๆสำหรับการทำ Scaling ของกระบวนการ automation แบบ bottom-up หลายครั้งที่ทุกคนมองว่ามันเป็นแค่โครงการที่เริ่ม และจบในคราวเดียว จึงไม่ได้มี “จุดนัดพบ” ทำเสร็จก็แยกย้าย ทำให้หลายองค์กรไม่สามารถต่อยอดความสำเร็จได้ ความคุ้มค่าจึงเกิดขึ้นได้น้อย แต่หากได้ลองมาใช้งาน Automation Hub นี้ดูจะเห็นว่ามีประโยชน์อยู่สามอย่างที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี หรือกระบวนการใดๆเลยคือ

เชื่อมโยงผู้คน ดึงดูดให้เกิดความสนใจ ภาคภูมิใจ
เชื่อมโยงกระบวนการ ให้เห็นเป็นภาพ End to End ได้
มีความเป็นวิทยาศาสตร์ มีสูตรคำนวณที่ชัดเจน ไม่มั่วไม่อคติจากผู้ใช้งาน

ในบทความต่อไป ผู้เขียนจะได้มีโอกาสมาเล่าถึงเครื่องมือ Automation Hub ให้ละเอียดชัดเจนอีกครั้งหนึ่ง ขอบคุณครับ

Credit:

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/carlsberg-leverages-intelligent-automation

InsureTech – RPA ประโยชน์ที่มีต่อธุรกิจประกันสุขภาพ

แนวทางการนำเอา Robotic Process Automation หรือโปรแกรมหุ่นยนต์ไปใช้งานให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจรับประกันสุขภาพ หรือ Health Insurance โดยยกตัวอย่างเรืองการทำ Cliam process ด้วย RPA

ประกันสุขภาพจัดเป็นเรื่องที่ใกล้ตัวเรา

ถ้าเรามองเห็นแนวโน้มของค่ารักษาพยาบาลที่เพิ่มขึ้นตลอดเวลาอย่างนี้ เราก็ต้องให้ความสนใจหรือตัดสินใจทำประกันสุขภาพอยู่แล้ว ส่วนจะเป็นประกันที่คลอบคลุมแค่ไหน เน้นโรคใดเป็นพิเศษ ก็ขึ้นอยู่กับกำลังของเราว่าสามารถจ่ายค่าเบี้ยได้ในระดับใด ถึงแม้บางคนที่มีประกันสุขภาพขององค์กรอยู่แล้วก็อาจทำเพิ่มในส่วนของตนเองอีกเพื่อความอุ่นใจ ธุรกิจประกันสุขภาพจึงดูเติบโตขึ้นเรื่อย ๆ

สำนักงานคณะกรรมการกำกับและส่งเสริมการประกอบธุรกิจประกันภัย (คปภ.) ให้ความหมายของการประกันภัยสุขภาพ คือ การประกันภัยที่บริษัทประกันภัยตกลงที่จะชดเชยค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้น จากการรักษาพยาบาลให้แก่ผู้เอาประกันภัย ไม่ว่าค่ารักษาพยาบาลนั้นจะเกิดขึ้นจากการเจ็บป่วยจากโรคภัย หรือการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุ โดยการจ่ายค่าสินไหมทดแทนสำหรับการประกันสุขภาพ ยึดหลักเกณฑ์เดียวกับการประกันภัยประเภทอื่นๆ คือ เป็นการจ่ายตามความเสียหายที่เกิดขึ้นจริง แต่สูงสุดไม่เกินจำนวนเงินที่เอาประกันภัยไว้

ข้อมูลจากคปภ.อีกเช่นกันเปิดเผยว่าเบี้ยประกันสุขภาพทั้งระบบมีมูลค่า 56,103 ล้านบาท ในช่วง 6 เดือนแรกของปี 2564 โดยเป็นการเพิ่มขึ้น 6.93% จากช่วงเดียวกันของปีก่อน ทั้งนี้ธุรกิจประกันสุขภาพในไทยมีการเติบโตอย่างสม่ำเสมอมาตั้งแต่ก่อนยุคโควิด แต่ก็มีความผันผวนบ้างตามสภาพเศรษฐกิจซึ่งส่งผลกระทบความความสามารถในการชำระเบี้ยของประชาชน บริษัทประกันทั้งที่เป็นประกันชีวิตและประกันภัยต่างมีประกันสุขภาพมานำเสนอต่อบุคคลหรือองค์กร เราจึงได้เห็นผลิตภัณฑ์ประกันสุขภาพในรูปแบบต่างๆทั้งประกันเฉพาะโรค หรือแบบเหมาจ่าย

ในแง่ของธุรกิจ กลุ่มประกันสุขภาพจัดเป็นกลุ่มที่มีกำไรดีจากหลายสาเหตุ ทั้งจากการตื่นตัวของผู้บริโภคหลังเกิดโรคระบาด การบริหารจัดการค่าใช้จ่าย อัตราการเติบโตของผู้สูงอายุ และผลตอบแทนจากการนำรายรับไปลงทุนตามที่กฎหมายอนุญาต

การใช้เทคโนโลยีดิจิตอลเข้ามาช่วยก็ยิ่งเป็นการเสริมความแข็งแรงให้กับธุรกิจนี้ บริษัทประกันสามารถเพิ่มช่องทางการจำหน่ายออนไลน์แบบใหม่ทำให้มีต้นทุนลดลง และการมีระบบอัตโนมัติที่พัฒนาด้วย RPA ก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการเคลม การออกกรมธรรพ์ และกระบวนการอื่นๆ รวมทั้งการสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า เราต้องไม่ลืมว่าประกันสขภาพมีการคิดเบี้ยประกันในอัตราที่สูง ลูกค้าก็ย่อมคาดหวังคุณภาพบริการที่สูงเช่นกันโดยเฉพาะความสะดวกรวดเร็วในการเคลมและการจ่ายเงิน

ก่อนหน้านี้ทางเราเคยมีบทความเกี่ยวกับ Process Heatmap ของธุรกิจประกันซึ่งให้ภาพว่าขั้นตอนการทำงานไหนบ้างที่เหมาะสมสำหรับการทำเป็นระบบงาน RPA และขั้นตอนไหนที่ดูไม่เหมาะหรือไม่ค่อยคุ้มที่จะทำ ตารางด้านล่างจะเป็นอีก Process Heatmap หนึ่งที่พูดถึงกระบวนการทำงานที่เป็นของ Healthcare Payer อย่างบริษัทประกันสุขภาพ

RPA process heat-map for insurance (healthcare)

ส่วนธุรกิจประกันชีวิตหรือประกันภัยที่มีผลิตภัณฑ์ประกันสุขภาพก็สามารถใช้ทั้งสอง Process Heatmap ควบคู่กันไปได้ในการพิจารณา Process ที่เราเลือกปรับให้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นด้วย RPA

อย่างไรก็ การประกันสุขภาพจะต่างจากประกันภัยชนิดอื่นตรงที่มีกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับโรงพยาบาลหรือคลินิค ซึ่งเป็น Healthcare Provider ด้วย

เมื่อเราเจ็บป่วยและเข้ารับการรักษาที่โรงพยาบาล เราจะมีสถานะเป็นผู้ป่วยนอกหรือผู้ป่วยในแล้วแต่กรณี ถ้าเรามีประกันสุขภาพ เราก็ทำการเคลมไปที่บริษัทประกันของเราซึ่งอาจเป็นหรือไม่เป็นคู่สัญญากับโรงพยาบาลที่เราเข้ารักษา เพื่อขอให้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายตามเงื่อนไขของประกัน นอกจากนี้ เป็นไปได้ที่เราจะทำประกันไว้กับหลายบริษัทและมากกว่าหนึ่งกรมธรรพ์ ซึ่งเราต้องเลือกว่าจะเคลมกรมธรรพ์ไหนก่อน ดังนั้นโรงพยาบาลและบริษัทประกันก็มีงานของตนที่ต้องรองรับการเคลมและการจ่ายเงินให้เรา

เรามาดูตัวอย่างจากบริษัทประกันสุขภาพขนาดใหญ่ของสหรัฐอเมริกาแห่งหนึ่งที่นำระบบ RPA เข้ามาช่วยในขั้นตอน Claim Verification (ส่วนหนึ่งของ Claim Processing) เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติของผู้เอาประกันและเงื่อนไขการจ่ายชดเชยของกรมธรรพ์แต่ละการเคลม ซึ่งเป็นงานที่มีปริมาณมากแต่ขณะเดียวกันก็ต้องการความถูกต้องและความรวดเร็วด้วยเช่นกัน

การใช้โรบอททำงานส่วนนี้ ส่งผลให้บริษัทประกันสุขภาพแห่งนี้จัดการเคลมได้เร็วขึ้นในอัตรา 300 เคลมต่อชั่วโมง โดยมีความถูกต้องสูงกว่า 85% ในขณะที่สามารถคงระดับความปลอดภัยของข้อมูลได้ 100% โดยปกติแล้วโรบอทจะทำงานที่ต้องมีการส่งผ่านข้อมูลหรือเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างระบบงานได้ดี ลดความเสี่ยงของกรณีที่ลูกค้าถูกปฎิเสธหรือได้รับเงินชดเชยช้าหรือโรงพยาบาลได้รับเงินชดเชยช้าจากบริษัทประกันโดยไม่จำเป็น ขั้นตอนของ Claim Verification แสดงไว้ในแผนภาพด้านล่าง

อีกประเด็นหนึ่งที่สำคัญและไม่อยากข้ามไป คือการที่เราต้องมีวิธีจัดการกับเอกสารต่างๆอย่างมีคุณภาพ เช่นการแยกประเภทเอกสารต่างชนิดออกจากกัน การสแกนและเก็บไฟล์เอกสารให้ถูกแฟ้ม การอ่านข้อมูลจากเอกสารที่สแกนเพื่อนำเข้าระบบ เป็นต้น ประกันสุขภาพจัดเป็นอีกหนึ่งธุรกิจที่มีเรื่องต้องข้องเกี่ยวกับเอกสารเยอะ ดังตัวอย่าง

กระบวนการทำงาน	ตัวอย่างเอกสารหลักฐานที่ต้องใช้
การสมัครประกันสุขภาพ	ใบสมัครรับประกันสุขภาพ, สำเนาบัตรประชาชนผู้เอาประกัน
การเคลม	สำเนาบัตรประชาชนผู้เอาประกัน, ใบรับรองแพทย์, ใบเสร็จค่ารักษาพยาบาล, สำเนาหน้าบัญชีสมุดเงินฝากธนาคาร
การต่ออายุกรมธรรพ์	คำร้องขอต่ออายุกรมธรรม์, ใบตรวจสุขภาพกรณีต้องตรวจสุขภาพ, สำเนาบัตรประชาชนผู้เอาประกัน

การเก็บเอกสารที่แนบมากับการสมัครทางช่องทางออนไลน์หรือการสแกนเอกสารที่ส่งมาทางไปรษณีย์ สามารถทำได้โดยเก็บไว้ใน Folder ที่เราใช้ทำงานหรืออาจเก็บในส่วน Document Management ที่มักมีอยู่แล้วในระบบแอพพลิเคชั่นประกันหรือระบบบัญชี ซึ่งถ้าเราต้องการให้โรบอททำงานในส่วนนี้ก็สามารถทำได้

สำหรับการอ่านข้อมูลจากเอกสารที่สแกนเพื่อนำเข้าระบบหรือนำไปใช้งานอย่างอื่นต่อ ทาง Automat เราเคยมีบทความเกี่ยวกับโซลูชั่นที่ใช้ทำงานในส่วนนี้ https://imcinstitute.com/content/robot-document/ ; https://automatconsult.com/สอนโรบอทให้เข้าใจเอกสา/ เลยขออนุญาตไม่กล่าวถึงในรายละเอียด แต่จะสรุปเนื้อหาไว้ว่า เราสามาถใช้โซลูชั่น Intelligence Document Processing (IDP) เช่น UiPath Document Understanding ในการอ่านข้อมูลจากเอกสารที่สแกนเป็นไฟล์ภาพหรือ PDF โดยมีข้อดีที่เห็นชัดเจนคือโซลูชั่นนี้สามารถ

เข้าใจรูปแบบของเอกสารได้เอง โดยที่เราไม่ต้องเสียเวลาสร้าง template เพื่อระบุตำแหน่งที่เราต้องการอ่านข้อมูลจากเอกสาร อย่างในกรณีของใบเสร็จ ใบรับรองแพทย์ ที่มีความแตกต่างกันระหว่างเอกสารที่ออกโดยสถานพยาบาลที่ต่างกัน ถ้าเราต้องสร้าง template ให้รองรับทุกรูปแบบของเอกสารก็เป็นเรื่องที่ใช้เวลามาก
รองรับการอ่านเอกสารภาษาไทยได้อย่างมีคุณภาพเนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่ทำงานได้กับ OCR Engine หลายชนิด รวมทั้ง OCR ที่พิสูจน์แล้วว่าอ่านภาษาไทยได้ดีอย่าง Google Cloud Vision OCR และ Abbyy OCR ทั้งนี้เราสามารถทดสอบ Engine เหล่านี้ได้ก่อนการใช้งานจริง

ทาง Automat หวังว่าบทความนี้จะมีส่วนช่วยให้ผู้อ่านที่อยู่ในธุรกิจประกันและประกันสุขภาพ มีความเข้าใจในประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพงานของเราด้วยเครื่องมือ RPA ซึ่งจะช่วยให้เราส่งมอบบริการที่มีคุณภาพแก่ลูกค้าในสภาวะการแข่งขันสูงอย่างในปัจจุบัน

Credit:

JOLT Advantage Group, UiPath Global Certified Professional Services Partner
UiPath Inc.
สำนักงานคณะกรรมการกำกับและส่งเสริมการประกอบธุรกิจประกันภัย (คปภ.)

Case Studies – Future Generali Insurance รางวัลสู่ความสำเร็จในการ ยกระดับการให้บริการประกันภัยด้วย UiPath RPA Platform

บอกเล่าการ implement ระบบ RPA ขององค์กรระดับโลก ศึกษาอย่างถ่องแท้ ลองทำจริง ปรับปรุงและวัดผลให้เกิดความคุ้มค่า ต่อยอดและมุ่งทำอย่างต่อเนื่อง… ผลลัพธ์คือความสำเร็จในการทำ Digital Transformation ขององค์กรแห่งนี้ด้วย UiPath RPA Platform

วันนี้มาดูองค์กรประกันภัยระดับโลกแห่งนึง ว่าเค้าเริ่ม ปฎิบัติและสุดท้ายสามารถเก็บเกี่ยวประโยชน์จากการทำ Digital Transformation ในโครงการริเริ่มด้วย RPA ได้อย่างไรปัจจุบันเป็นอย่างไรและในอนาคตเค้ามองการต่อยอดอย่างไรกันนะครับ

เป็นการร่วมทุนกันของสองบริษัทที่มีชื่อเสียงจากสองอุสาหกรรมในประเทศอินเดีย Future Generali India Life Insurance Company Limited (FGILI) โดย Future จากธุรกิจ Retail และ Generali จากธุรกิจประกันภัย โดยกลธุรกิจประกันมีระบบที่ทำงานร่วมกันหลากหลายระบบทั้ง core insurance (ระบบหลักหลังบ้าน) ระบบ AS400 สำหรับการคำนวณการออกกรมธรรม์ ระบบการคำนวณค่าเบี้ยและอืน ๆ ตามขั้นตอนการดำเนินธรุกิจ และแน่นอนเมื่อมีการแบ่งแยกทีมงาน แบ่งแยกระบบออกจากกันเป็นส่วนๆ ก่อให้เกิดการทำงานแบบ manual เยอะมาก และแน่นอน RPA ถูกนำมาติดตั้งและใช้งานทดแทนตรงนี้ได้ดีที่สุด พวกเค้ามองว่าบริษัทใหม่แห่งนี้จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีที่มาช่วยลดขั้นตอน กระบวนการทำงานหากต้องการจะสร้างธุรกิจต่อยอดออกไปได้ RPA ถูกกำหนดให้เป็นมือวางอันดับหนึ่งในเครื่องมือลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงานเลย

มองย้อนไปในปี 2017 ทีมงานเริ่มศึกษา automation tool ด้วยโปรแกรม Python มาก่อนจะขยับมาใช้ platform ที่ครบเครื่องอย่าง UiPath RPA และริเริ่มด้วยการใช้ RPA ในการช่วยออกกรมธรรม์ที่มีความซับซ้อนก่อนจะแตกขยายไปเพิ่มจำนวน flow ที่มากขึ้น (ปัจจุบันมีมากกว่า 30 กระบวนการทำงาน) มีหลายๆ กระบวนการที่ลดเวลางานอย่างการออกกรมธรรม์จาก 1 วันที่ต้องรอเป็น 15นาที หรือแม้แต่กระบวนการทำ bank reconcile ที่ประหยัดเวลาไปถึง 83% กันเลย ใน

ขั้นตอนที่ทำก็ไม่ได้ซับซ้อนอะไร หน่วยงานขายนำส่งข้อมูล และเมื่อลูกค้าตัดสินใจซื้อก็นำสู่ระบบ operation คำนวณค่าเบี้ย พิจารณาข้อมูลประกอบ และออกกรมธรรม์ เข้ารหัสไฟล์และส่งเมลติดต่อลูกค้า ทั้งหมดก่อนการมาของ RPA คือ manual ทั้งหมด ซึ่งในกระบวนการออกกรมธรรม์ก็จะมีความซับซ้อนอยู่บ้างใน sub process แต่ RPA ก็สามารถจัดการทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ และเมื่อผ่านการ implement ระบบนี้สำเร็จก้าวต่อไปคือเอาไปใช้ก้บหน่วยงานการเงินการบัญชีใน Bank recollimation process โดยก่อนหน้า RPA จะเป็นคนทำงาน เอกสารจากธนาคาร และ Excel เมื่อศึกษากระบวนการทำงานเรียบร้อย RPA จึงเข้าทำงานทดแทนตามขึ้นตอนดังนี้

1.เข้าเว็บ อัพโหลดข้อมูลจากธนาคาร (หลากหลายธนาคาร)

2.ประมวลผลโดยดึงข้อมูล จับมา matching กัน ในขั้นตอนนี้สามารถทำ matching สมบูรณ์ไป 93% ที่เหลืออาจเป็นการแบ่งจ่ายเป็นงวดซึ่ง robot สามารถบันทึกแยกออกไป และแจ้งพนักงานต่อได้

3.ช่วย post ข้อมูลที่จับคู่สำเร็จเข้าระบบ core systems

4.robot ช่วยจัดเตรียมรายงาน statement และการทำ adjustment ก่อนเข้าสู่กระบวนการ GL

การต่อยอดโดยมองไปที่กระบวนการด้านบัญชี จะมีแนวคิดลดงาน day-to-day และการปรับปรุงให้ถูกต้องและรวดเร็วมากยิ่งขึ้น เน้นคำนวณโดยลด FTE ให้ได้มากที่สุด สำหรับ roadmap การนำไปใช้ต่อนั้นผู้ iimplement มองว่าระบบข้อมูลขาเข้านั้นยังเป็น “ข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง” เป็นจำนวนมากอยากนำเอา และกระบวนการทำธุรกิจจริงๆเริ่มซับซ้อนมากขึ้น จึงจะศึกษาและพัฒนาต่อยอดเพื่อนำ RPA+AI ไปใช้ สรุปคือ กิจกรรมความสำเร็จGทั้งหมดเริ่มจากการทดสอบ ใช้งานจริงในกระบวนที่จำเป็น พัฒนาอย่างต่อเนื่อง วางยุทธศาสตร์ด้านนี้ทั้งระยะสั้น และระยะยาว

ผู้เขียนมองว่าแนวทาง และขั้นตอนปฎิบัติเองก็ไม่ได้แตกต่างอะไรกับองค์กรอื่นๆ แต่ที่ประสบความสำเร็จในการใช้งานคือความมุ่งมั่น ทำจริงอย่างต่อเนื่อง และในธุรกิจประกันเองมี RPA potential มากมาย หลายๆ องค์กรมองโอกาสในโลกการประกันภัยมาก แต่ระบบก็ไม่ได้ถูกยกเลิกหรือเปลี่ยนแปลงจาก legacy system อย่าง AS400 ยังเห็นได้จากบริษัทประกันในบ้านเรา และยิ่งอนาคตเกิดการแข่งขันด้าน InsureTech มากขึ้นเท่าไหร่ RPA ก็น่าจะถูกนำมาใช้งานมากยิ่งขึ้นไปอีกทั้งงานก่อนการขาย (digital marketing, channel, ai chatbot) งานกระบวนการ (policy operation) และงานด้าน data analytic ซึ่งอีกหน่อยเทคพวกนี้จะหลอมรวมกันทั้ง RPA, Chatbot, modern CRM, low-code, ML&AI, data analytic เป็นส่วนหนึ่งของ InsurTech ต่อไป

source:

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/future-generali-india-life-insurance-rpa