UiPath – หน้า 3

ปัจจัยแห่งความสำเร็จของ Intelligent Automation Transformation

แป๊บๆจะหมดไปอีกหนึ่งเดือนแล้ว นาฬิกาหมุนเร็วจริงๆครับ เมื่อโลกเทคที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของพวกเราหมุนเร็ว เราเองก็น่าจะต้องเข้าใจ ปรับตัวตามกันไปนะครับมาอ่าน RPA blog พร้อมคำแนะนำเสริมของแอดมินเกี่ยวกับเรื่องปัจจัยสู่ความสำเร็จในการทำ “ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ” หรือ Intelligent Autoamtion กันครับ คำๆ นี้มันไปมากกว่าการ implement automation ในองค์กรเป็นเรื่องๆไป แต่หมายความถึงการยกระดับองค์กรให้ใช้ automation อย่างเต็มรูปแบบนั่นเองครับ มาดูกัน

Critical Success Factors (CSF) หรือ ปัจจัยแห่งความสำเร็จ มีหลายๆด้านเช่น การสนับสนุนจากผู้หลักผู้ใหญ่ การวางแผนล่วงหน้ารองรับอนาคต การจัดตั้งทีมงานดูแลเบ็ดเสร็จ และสุดท้ายคือการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร (เรื่องใหญ่เลย) ทั้งนี้กว่าจะไปถึงเราจะพบอุปสรรคมากมายอาทิ การต่อต้านจากคนที่ไม่เห็นด้วย (ไม่ชอบเปลี่ยนแปลง) การพัฒนาทักษะที่ไม่ทันการณ์ ข้อมูลขยะล้นองค์กร บุคลากรที่ขาดแคลนเป็นต้น เยอะนะครับแต่อย่าเพิ่งท้อเพราะเมื่อเราก้าวข้ามเรื่องพวกนี้ไปได้เราจะพบกับทะเลใหม่คือ การลดต้นทุนองค์กร (ในกระบวนการต่างๆ) แบบมหาศาล การลดการคดโกงในทุกรูปแบบ ความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มจากกระบวนการ touch point ต่างที่เร็วขึ้น ทั้งนี้รวมไปถึงขวัญกำลังใจของผู้ปฎิบัติงานด้วย (work-life balance) ดีงามเพราะมีเครื่องมือ robot มาช่วยเป็นต้น… มาดูกันว่าเค้าว่ามี CSF ข้อไหนบ้าง

การสนับสนุนแบบไม่มีเงื่อนไขจากทางผู้บริหาร – แน่นอนว่าเรื่องใหญ่แบบนี้ เบอร์หนึ่งต้องลงมาเล่นเอง เพราะเราจะได้รับการสนับสนุนทั้งแผน ทั้งทรัพยากรบุคคล เงินทุนต่างๆ (อันนี้สำคัญมากๆ) ถ้าจะลุยด้วยแผนกไอทีและไม่ได้รับการหนุนจากผู้ใหญ่ ความผิดหวังรอคุณอยู่

แผนงานที่ครอบคลุมและยืดหยุ่น ขยายได้แบบไม่มีขอบเขต – ให้เริ่มจากการ “คิดใหญ่” มองภาพรวมในการทำแผน แต่ตอน implement ทำให้เล็กและประสบผลสำเร็จได้ไว วัดผลได้ชัดและขยายความสำเร็จออกไปได้ ทำแบบนี้องค์กรต้องมีการวางแผนอย่างดี (ประเมินกระบวนการ กำหนดแนวทาง จัดลำดับความสำคัญก่อนหลัง และการวัดความสำเร็จที่ชัดเจน)

ปรับเปลี่ยนกระบวนการ โดยมีทีมงานที่รับผิดชอบโดยตรง (COE หรือ center of excellence) – ด้วยการที่เรื่องนี้ไม่ได้เกี่ยวข้องเพียงเรื่องเทคโนโลยี และพัวพันไปถึงกระบวนการทางธุรกิจทุกฝ่าย จึงต้องร่วมกันวางแผนในส่วนต่างๆให้ชัดเสียแต่แรก การวางแผนเพื่อรับการเปลี่ยนแปลง การพัฒนาทักษะดิจิตอลให้พนักงาน ออกแบบกระบวนงานเพื่อรองรับการทำ automation สิ่งเหล่านี้ต้องทำแต่แรก กำหนดข้อปฎิบัติ กฎเกณฑ์ให้เรียบง่ายชัดเจนคลุมทั้ง business และ IT คำแนะนำในที่นี้คือ ติดตั้งทีมงาน CoE ในการทำเรื่องราวเหล่านี้

และเมื่อมีการก่อตั้ง CoE ขึ้นมา (รวบรวมเหล่าอเวนเจอร์จากหน่วยงานต่างๆ) สิ่งเหล่านี้คือหน้าที่หลักๆครับ

กำหนดแผน แนวทางออกมาเป็น framework หรือ roadmap ให้เดินตาม
คัดเลือก จัดสรร แบ่งปัน บริหารจัดการ บำรุงรักษาเครื่องมือต่างๆ ทั้ง software, hardware
นำเข้าเทคโนโลยีใหม่ๆเข้ามาใช้อย่างเหมาะสม รองรับอนาคต และให้อยู่ใน roadmap ที่วางเอาไว้

มองเป็นการเดินทางที่ยาวไกลที่ต้องเตรียมพร้อม – ต้องพร้อมทั้งแผนงานระยะยาว กำหนดทรัพยากรเอาไว้แต่ต้น IA (Intellignent Automation) ไม่เป็นเพียงโครงการระยะกลางที่ทำสำเร็จแล้วก็จบ แต่เป็นการพัฒนาปรับปรุงไปตามโลกธุรกิจที่ทุกวันนี้กระบวนการเปลี่ยนแปลงเร็วตามปัจจัยภายนอกต่างๆ รวมไปถึงเทคโนโลยีก็ปรับเปลี่ยนเร็วไปด้วย การวางแผนควรมองเป็นการเดินทางไกล ต้องมีเสบียงเพียงพอ ต้องมีการกำหนดเข็มทิศการเดินให้ชัด จัดตั้งทีมงาน CoE เฟ้นหาดาวรุ่งในโครงการเสียแต่เนิ่นๆ และเน้นหาคนในองค์กร์ที่พร้อมก่อนการหาหรือไปเพิ่งพา vendor ภายนอกไปเสียทั้งหมด

วัฒนธรรมองค์กรใหม่ รองรับการทำ digital workforce – ทุกวันนี้ผู้ปฎิบัติงานเองก็ต้องปรับตัวเพื่อรับการเปลี่ยนแปลง หากมีการสื่อสารที่ดี การเตรียมคอร์สฝึกอบรมพัฒนาทักษะที่ดี การจูงใจจะเป็นได้อย่างง่ายดาย ผู้คนจะมองเป็นโอกาสมากกว่าและไม่ต่อต้าน ทั้งนี้อยู่ที่ทีม CoE จะสามารถสื่อสารเพื่อให้ทราบว่าระบบ automation จะมาช่วยลดภาระงาน ไม่ได้มาทดแทน สือสารเชิงลึกและดึงคุณค่าของผู้ปฎิบัติงานเมื่อต้องทำงานคู่กับหุ่นยนต์ งานสร้างสรรค์ทั้งหมดจะตกไปสู่ผู้ปฎิบ้ติงานซึ่งจะเห็นคุณค่าอย่างชัดเจน (การตัดสินใจ การโน้มน้าวลูกค้า การจัดการความขัดแย้ง เป็นต้น) และแน่นอนว่าจะมีคนที่ไม่ได้ไปต่อซึ่งองค์กรก็ต้องเตรียมแผนในเรื่องนี้เอาไว้ด้วย

สุดท้ายคือการแบ่งบันอย่างเท่าเทียม ให้ทุกฝ่ายได้ออกเสียง ส่งความต้องการ การเข้าถึงและใช้งานระบบ automation ทั้งนี้ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ low-code, no-code และการสร้าง Citizen Developer for RPA อีกด้วย ทั้งนี้แอดมินจะนำมาเล่าในบทความต่อๆไปครับ

Sources:

UiPath Blog (https://www.uipath.com/blog/digital-transformation/intelligent-automation-transformation-success-factors)
Amazon book (INTELLIGENT AUTOMATION: Learn how to harness Artificial Intelligence to boost business & make our world more human)

เมื่อคนและหุ่นยนต์ประสาน ทำงานร่วมกัน (Human-Bot Collaboration)

สวัสดีปีใหม่ 2565 ครับ

ประเด็นหนึ่งที่มักถูกนำมาพูดคุยเวลาที่ทีมงานเราได้มีโอกาสพบปะพูดคุยกับลูกค้าหรือผู้ที่มีความสนใจในการนำระบบ RPA เข้ามาใช้ในองค์กรคือ โรบอทสามารถทำงานแทนคนได้แค่ไหน ทำได้หมดเลยหรือแค่บางส่วน ผมคิดว่าเรื่องนี้น่าจะมีประโยชน์ถ้านำมาเล่าในบทความนี้

ก่อนอื่นต้องเข้าใจก่อนว่าเราสามารถแยกประเภทของโรบอทตามรูปแบบของการทำงานได้ 2 แบบคือ

Attended
Unattended

โรบอทประเภท attended ที่ทำงานเหมือนเลขาส่วนตัวของเรา ติดตั้งอยู่บนเครื่องคอมพิวเตอร์ของเราเอง โดยมีตัวเราเป็นผู้ออกคำสั่งให้ทำงานต่างๆแทนเรา เช่น ร้บส่งอีเมล ทำรายงาน นำข้อมูลเข้าระบบ เป็นต้นและโรบอทประเภท unattended ที่ทำงานได้เองโดยไม่ต้องมีคนสั่ง โดยมากมักเป็นงานในฝั่ง back office เช่นบัญชี ออกสัญญาเช่าซื้อ ออกกรมธรรม์ ที่มีปริมาณมาก ใช้เวลานานในการทำ โดยอาจนานกว่าขั่วโมงการทำงานปกติของผู้ที่เป็นพนักงาน

เรายังสามารถนำโรบอททั้งประเภท attended และunattended เข้ามาทำงานร่วมกันเกิดเป็นกระบวนการทำงานที่เรียกว่า hybrid ที่มีคนสั่งงานโรบอท attended ทำงาน โดยมีโรบอทประเภท unattended ทำงานบางอย่างอยู่เบื้องหลัง

คำถามที่ว่าโรบอทสามารถทำงานแทนคนได้แค่ไหน หรือคนสามารถทำงานร่วมกับโรบอทได้แค่ไหน สามารถอธิบายด้วยรูปแบบการทำงานหรือ scenario ดังต่อไปนี้ครับ

รูปแบบการทำงานแบบแรก คือการที่โรบอทประเภท unattended ทำงานเองทั้งหมดหรือที่เรียกว่า “fully automated” โดยโรบอทหนึ่งตัวหรือมากกว่าหนึ่งตัวจะถูกติดตั้งบนเครื่อง back office server ซึ่งมีเจ้าหน้าที่แอดมินเป็นผู้จัดสรรทรัพยากรต่างๆ เช่น workload ตามจำนวนโรบอทที่มี หรือ schedule การทำงานของโรบอทแต่ละตัวให้สอดคล้องกับกระบวนการทำงาน

ตัวอย่างของกรณีนี้เช่น บริษัทชั้นนำด้านการเงินแห่งหนึ่งต้องมีการรวบรวมข้อมูลด้านยอดขายจากหน่วยธุรกิจและสาขาของบริษัทในแต่ละประเทศ โดยดึงจากระบบแอบพลิชั่นองค์กรอย่างระบบ CRM, ระบบ ERP รวมทั้งฐานข้อมูลด้านการขายทั้งหมด แล้วนำมาจัดเป็นหมวดหมู๋ เรียงลำดับ ตรวจสอบความถูกต้องสำหรับทำเป็นเวอร์ชั่นสุดท้ายก่อนนำส่งให้ผู้บริหารระดับสูง

การทำงานรูปแบบนี้ โรบอทประเภท Unattended สามารถทำงานได้เองทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ โดยไม่ต้องมีพนักงานเข้ามามีส่วนร่วม ทำให้งานทั้งหมดเสร็จด้วยความรวดเร็วและถูกต้อง

รูปแบบการทำงานถัดมาเรียกว่า “partially automated” หรือ “partially unattended” ซึ่งจะแบ่งการทำงานกันโดยให้โรบอททำงานที่มีลักษณะซ้ำๆ มีกฎเกณฑ์ มีปริมาณมากซึ่งโรบอทจะทำได้ดีกว่าคน และเมื่อโรบอททำงานของตัวเองเสร็จแล้ว ก็ส่งต่อให้คนทำต่อในเรื่องที่ต้องมีการวิเคราะห์หรือตัดสินใจ ซึ่งเป็นเรื่องที่คนทำได้ดีกว่า

รูป flow การทำงานด้านล่างแสดงการทำงานในลักษณะ partially automated ของกระบวนการประเมินมูลค่าสินทรัพย์เช่นที่ดิน โรงงาน ซึ่งเริ่มจากพนักงานต้องคัดเลือกผู้ประเมินที่เหมาะสมมีประสบการณ์ กำหนดขอบเขตการประเมิน รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้ครบตามเงื่อนไข จากนั้นส่งต่อให้โรบอททำการคำนวนและประเมินมูลค่าสินทรัพย์แต่ละรายการ ซึ่งเดิมพนักงานเป็นผู้ทำและใช้เวลามาก อีกทั้งยังมีข้อผิดพลาดระหว่างทางเกิดขึ้น โดยมีการตั้งเงื่อนไขให้โรบอทแจ้งพนักงานให้ทราบเพื่อเข้ามาช่วยในกรณีที่เกิดปัญหา

รูปแบบการทำงานร่วมกันระหว่างโรบอทกับคนแบบที่ 3 เรียกว่า “human in the loop” ซึ่งเป็นการกำหนดเงื่อนไขที่ค่อนข้างซับซ้อนแต่จำเป็นเพื่อให้คนเข้ามาเป็นผู้ตัดสินใจเพื่อให้การทำงานสามารถคืบหน้าต่อไปได้

รูป flow การทำงานด้านล่างแสดงขั้นตอนของกระบวนการทำงานที่เราคุ้นเคยกันดีคือ invoice processing ซี่งถึงแม้จะมีการนำเทคโนโลยี OCR เข้ามาเป็นใช้อ่านข้อมูลจาก non-digital document ให้เป็น digital แล้วก็ยังต้องให้คนเข้ามาช่วยตรวจสอบความถูกต้องของค่าที่อ่านได้ ซึ่งขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยด้วยกัน

เราเรียกรูปแบบถัดมาหรือรูปแบบที่ 4 ว่า “attended in tandem” หรือการทำงานคู่ขนานกันไปทั้งโรบอทและคน กรณีที่ชัดเจนของรูปแบบนี้คือการทำงานของเจ้าหน้าที่ call center ซึ่งในอดีตนั้น เจ้าหน้าที่ call center ที่กำลังพูดสายกับลูกค้าอยู่ต้องผละจากการสนทนาไปค้นหาข้อมูลเพื่อกลับมาชี้แจงหรือแก้ปัญหาให้ลูกค้า ทำให้ใช้เวลานานต่อการให้บริการลูกค้าแต่ละราย

แต่จากตัวอย่าง flow การทำงานด้านบน เจ้าหน้าที่สามารถสนทนากับลูกค้าได้อย่างต่อเนื่องพร้อมกับออกคำสั่งให้โรบอท attended สืบค้นข้อมูลในระบบต่างๆที่เกี่ยวกับการให้บริการลูกค้า ทำให้กระบวนการทำงานโดยรวมมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นมาก นอกจาก call center แล้ว การทำงานระหว่างคนกับโรบอท attended ยังสามารถแยกย่อยออกไปได้อีกหลายแบบ เช่นแบบ event-driven ที่โรบอทสามารถเริ่มทำรายงานค่าใช้จ่ายทันที่ที่เราอัพเดทข้อมูลในระบบบัญชีแล้วเสร็จเป็นต้น

ตัวอย่างอีกลักษณะหนึ่งเรียกว่าแบบ “hybrid” ที่ได้เกริ่นไว้ช่วงแรกว่า เป็นการนำโรบอททั้งแบบ attended และ unattended เข้ามาทำงานร่วมกัน เช่น พนักงานขายเป็นผู้เริ่มสั่งให้โรบอท attended รวบรวมข้อมูลเบื้องต้นที่จำเป็น จากนั้นโรบอท attended ก็ส่งงานต่อให้โรบอท unattended ทำงานส่วนต่อไปที่ต้องมีการขอข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อใช้เตรียมเป็นรายงานสรุปยอดขายให้ผู้บริหาร

การที่เราทำความเข้าใจกับรูปแบบต่างๆของการทำงานระหว่างโรบอทกับคนจะช่วยให้เราสามารถประเมินความคุ้มค่าและวางแผนการลงทุนได้ดีขึ้น โดยเลือกชนิดของโรบอทที่เหมาะสมกับประเภทของงาน และยังสามารถสร้างความคาดหวังที่ถูกต้องกับผู้ใช้งานได้ เช่นงานบางอย่างสามารถทิ้งไว้ให้โรบอท unattended ทำงานตอนกลางคืนได้ แต่ถ้าเราเลือกใช้เฉพาะโรบอท attended อย่างเดียว งาน back office ที่มีปริมาณมากก็ยังต้องรอให้คนเข้ามาสั่งงานทุกครั้ง ทำให้ผลลัพท์เหมือนไม่ได้ช่วยประหยัดเวลาการทำงานได้มากพอ (ซึ่งถ้าเลือกใช้โรบอท unattended ตั้งแต่แรก อาจแสดงผลลัพท์หรือ ROI ที่น่าประทับใจกว่า)

การทำงานร่วมกันระหว่างคนกับโรบอทพิสูจน์ความจริงได้ข้อนึงครับว่า อย่างไรเสียคนก็จะไม่ถูกแทนที่ด้วยโรบอทอย่างที่หลายคนกังวล จริงอยู่เรามีลักษณะการทำงานแบบ fully automated ที่โรบอททำเองได้หมดตั้งแต่ต้นจนจบ แต่เราก็เห็นตัวอย่างหรือ use case อีกจำนวนมากที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการที่คนกับโรบอททำงานร่วมกันโดยใช้จุดเด่นของแต่ละฝ่ายเพื่อให้เกิดผลดีที่สุดต่อกระบวนการทำงานนั้นๆ

เมื่อปี 2020 มีบทวิเคราะห์ของ IDC ที่ตีพิมพ์ผลสำรวจของงานที่พนักงานออฟฟิศใช้เวลามากและอยากให้โรบอทเข้ามาช่วยทำงาน เช่น การเข้าหน้าจอและส่งข้อมูลผ่านหลายแอปพลิเคชั่น (42%), การจัดการงานเอกสารและธุรการ (32%), การเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ (30%) โดยกว่า 70% ของพนักงานที่สำรวจพร้อมที่จะเปิดรับและเรียนรู้การทำงานร่วมกับโรบอท โดยยังมีพนักงานบางส่วนที่กังวลว่างานของตนเองจะหายไปหรือขนาดของทีมงานจะลดลงจากการเข้ามาของโรบอท

อีกเรื่องหนึ่งที่อยากพูดถึงคือรอยต่อระหว่างการทำงานของคนกับโรบอทซึ่งเป็นตัวกำหนดความ smooth ของการทำงานร่วมกันว่าดีแค่ไหน ซึ่งสำหรับประเด็นนี้ เจ้าของผลิตภัณฑ์หรือ software vendor ชั้นนำจะมีการนำเทคโนโลยี low-code เข้ามาใช้เพื่อสร้างฟอร์มหรือแอปพลิเคชั่นที่ใช้เป็นหน้าจอการทำงานร่วมกันเวลาส่งต่องาน (hand off) ระหว่างคนและโรบอทได้อย่างรวดเร็วสอดคล้องกับเวลาเฉลี่ยในการพัฒนาระบบ RPA

เราลองนึกภาพตามครับ ถ้าเราพัฒนาระบบ RPA แต่ละส่วนเสร็จแล้วแต่ยังต้องรอการเขียนหน้าจอเพื่อการทำงานร่วมกันซึ่งต้องมีการต่อเชื่อมหรือการทดสอบระบบ หรือถ้าไม่มีหน้าจออะไรเลยก็ต้องติดตามการทำงานด้วย excel และ email notification ซึ่งมีประสิทธิภาพน้อยกว่า

เรื่องนี้ถ้ามีโอกาสทางเราจะนำมาเขียนเป็นบทความอีกครั้งครับ

Sources:

IDC Robot for Every Worker Survey 2020
UiPath Inc

สอนโรบอทให้เข้าใจเอกสาร #1 – Combining Intelligent Document Processing (IDP) with Robotic Process Automation (RPA)

ถ้าผมถามท่านผู้อ่านบทความที่มีการนำระบบ RPA มาใช้ในองค์กรของท่านแล้วว่า มีใครบ้างที่ไม่เคยคิดถึงหรือไม่ได้นำคุณสมบัติการอ่าน หรือสกัดข้อความจากเอกสารมาเป็นข้อมูลรูปแบบดิจิตอล (Text) ส่วนหนึ่งของโครงการ RPA ผมขอเดาว่าคำตอบคงมีไม่มากนักที่ไม่ได้คิดถึงเลย อันนี้นับรวมทั้งผู้ที่ได้ทำไปแล้วหรือกำลังวางแผนที่จะทำในเฟสถัดไปนะครับ

ที่คิดอย่างนี้ก็เพราะว่าปัญหาอย่างหนึ่งที่แทบทุกธุรกิจต้องประสบก็คือการจัดการกับเอกสาร (paper work) ในแต่ละวัน ข้อมูลปริมาณมหาศาลตั้งแต่งานทรัพยากรบุคคล เอกสารสัญญา ใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ ไหลผ่านทุกองค์กรทั่วโลก ถ้าเราพัฒนาระบบ automation ให้โรบอทเข้ามาทำงานแทนตัวเราได้สารพัดอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการนำข้อมูลเข้าออกระบบ ERP การทำรายงาน การรับสส่งอีเมล แต่เรายังต้องมา key ข้อมูลจากกระดาษหรือ scanned document ด้วยมืออยู่ดีก็เป็นเรื่องที่ไม่ค่อยมีประสิทธิภาพเท่าไหร่

ที่ผ่านมาตัวช่วยของเราในเรื่องนี้คือการนำเทคโนโลยี OCR เข้ามาอ่านเอกสารที่สแกนแล้ว แต่ความแม่นยำที่ได้จากการอ่านก็ยังเป็นปัญหาอยู่ดีเมื่อต้องเผชิญกับเอกสารที่

มีหลายแบบหลายประเภท
คุณภาพของเอกสารที่สแกนไม่คมขัดนัก มีตำหนิรอยเปื้อน หรือวางเอียงมา
ต้องมีการอ่านลายมือเขียน
ต้องมีการอ่านเครื่องหมายถูกผิดจากฟอร์มที่มี checkbox
เป็นภาษาไทย
เป็นไฟล์ข้อความหรือรูปภาพสกุลต่างๆเช่น PDF, PNG, GIF, JPEG, TIFF

จากประเด็นปัญหาดังกล่าวทำให้บางครั้งต้องมีการลด scope ของโครงการให้รองรับการอ่านข้อมูลเฉพาะจากเอกสารบางกลุ่มหรือบางลักษณะ เกิดเป็นความท้าทายต่อการประเมินความคุ้มค่าหรือ ROI ของโครงการเนื่องจากเทคโนโลยี OCRเองก็มีค่าใช้จ่ายที่จะคุ้มค่าก็ต่อเมื่อถูกนำมาใช้กับเอกสารปริมาณมาก

นอกจากนี้การพัฒนาโครงการ OCR และ RPA ยังเป็นแบบแยกกันอยู่ กล่าวคือ ระบบ OCR ทำหน้าที่ดึงหรืออ่านข้อมูลตัวอักษรจาก scanned document หรือ image แล้วโรบอทของระบบ RPA เป็นผู้นำข้อมูลที่อ่านได้ไปใช้งานต่อ ทำให้การพัฒนาและการใช้งานไม่เป็นเนื้อเดียวกัน

แต่ถ้าเราสามารถรวบรวมความสามารถด้านการอ่านเอกสารเข้าไปอยู่ในโรบอทเลย ผ่านการเรียนรู้ด้วย Artificial Intelligence (AI) เกิดเป็นซอฟต์แวร์ที่เรียกว่า Intelligent Document Processing (IDP) ซึ่งแก้ปัญหาที่เล่ามาข้างต้นได้ องค์กรย่อมได้รับผลลัพท์ที่ดี (positive impact) จากการที่มี AI เข้ามาช่วยพัฒนาความสามารถของการทำงาน

ทางหน่วยงานของบริษัทวิจัยระดับโลกอย่าง Gartner Financial Practice ได้เคยประเมินไว้ว่า แผนกบัญชีและการเงินขององค์กรสามารถประหยัดชั่วโมงทำงานได้ถึง 25,000 ชั่วโมงจากการลดความผิดพลาดที่เกิดจากพนักงาน (human error) โดยนำเครื่องมือ RPA เข้ามาใช้ในระบบรายงานทางการเงิน ซึ่งตัวเลขของการประหยัดชั่วโมงทำงานนี้ยังสามารถเพิ่มขึ้นได้อีกเนื่องจากในปัจจุบันมีเพียง 1 ใน 3 ของแผนกบัญชีและการเงินในภาพรวมที่ใช้งานระบบ RPA

บทความชุดนี้จะเป็นการให้ข้อมูลแก่ผู้อ่านเกี่ยวกับแง่มุมต่างๆของเทคโนโลยี Intelligent Document Processing และการใช้งานในองค์กร โดยบทความนี้เป็นตอนแรกครับ

รูปภาพที่ 1 ผลลัพท์ที่ดีทางธุรกิจจะเพิ่มขึ้นเมื่อมีการนำ AI เข้ามาใช้ร่วม

Intelligent Document Processing คืออะไร

โดยคำอธิบายแล้ว Intelligent Document Processing หมายถึงความสามารถของซอฟท์แวร์โรบอทในการอ่าน การแปลความ และการจัดการกับข้อมูลในเอกสารได้อย่างอัตโนมัติ โดยการนำ machine learning เข้ามาสอนให้โรบอทเรียนรู้และเข้าใจเอกสารที่เราต้องการใช้งาน เราสามารถมอง Intelligent Document Processing เป็นจุดตัดหรือจุดบรรจบกันเทคโนโลยี 3 ส่วนคือ document processing, AI, และ RPA ดังรูปกราฟฟิกด้านล่าง

ในบทความนี้ ผมขอยก Intelligent Document Processing จากค่าย UiPath ที่ชื่อ Document Understanding มาใช้ในการอธิบายประกอบนะครับ

การที่เรานำความสามารถของ document processing และ AI เข้ามารวมกับ RPA ได้หมายถึงเรามีโอกาสที่จะสอนให้โรบอทคิดหรือเข้าใจลักษณะของเอกสารได้เอง แทนที่เราต้องเป็นฝ่ายคิดและสร้าง rule ในการทำงานให้กับโรบอท เพื่อที่โรบอทจะได้ทำงาน step by step ตามคำสั่งเรา

ส่วนวิธีการสอนโรบอทนั้น ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของเอกสารแต่ละประเภทที่ต้องเผชิญ ถ้าเอกสารที่ไม่ซับซ้อนอย่างหนังสือเดินทาง ซึ่งถ้าเราต้องการทราบชื่อหรือสัญชาตของเจ้าของหนังสือเดินทางไม่ว่าเล่มไหน เราหรือโรบอทจะรู้ทันทีว่าต้องดูที่ตำแหน่งไหน แต่ถ้าเป็นเอกสารสัญญา bank statement หรืออีเมลติชมที่ส่งจากลูกค้าของเรา ปัญหาจะเริ่มเกิด เพราะไม่ว่าเราเองหรือโรบอทก็ต้องอ่านเอกสารนั้นทั้งหมดเพื่อจะได้เข้าใจทุกๆส่วนของเอกสาร

Intelligent Document Processing (หรือ Document Understanding ในกรณีของ UiPath) แก้ปัญหานี้โดยการสอนโรบอทให้สามารถแยกแยะประเภทของเอกสาร อ่านข้อมูลได้ถูกตำแหน่ง และนำข้อมูลไปใช้ต่อได้เลยอย่างถูกต้องด้วยความรวดเร็วอย่างที่เราหรือองค์กรของเราต้องการ

เทคนิคและกรรมวิธีในการอ่านข้อมูลจากเอกสาร

โดยทั่วไปเราสามารถจำแนกเอกสารเป็น 3 ประเภท คือ Structured, Semi-structured, และ Unstructured ซึ่งสามารถจัดการได้ด้วยวิธีการอ่านเอกสาร 2 รูปแบบคือแบบ rule-based data extraction (สำหรับเอกสารที่เป็น Structured) และแบบ model-based data extraction (สำหรับ เอกสาร ที่เป็น Semi-structured และ Unstructured)

เทคนิคหรือวิธีการอ่านเอกสารแบบ rule-based หรือบางทีก็เรียก template-based จะเป็นการกำหนด rule แบบตรงไปตรงมา เหมือนการที่เราสร้าง rule ในการบล็อคอีเมลที่เราไม่ต้องการรับหรือการกำหนด key word search สำหรับการค้นหาเฉพาะคำๆนั้นในเอกสาร ถ้าเราต้องการเพิ่มอีเมลที่ต้องการบล็อคหรือ key word search ในการสืบค้น เราต้องเพิ่มชื่ออีเมลหรือ key word เข้าไปเอง

เทคนิคหรือวิธีการอ่านเอกสารแบบ model-based data extraction จะใช้ machine learning (ML) เป็นกลไกในการทำงานด้วยการเรียนรู้จากกลุ่มตัวอย่างจำนวนมาก โดยเราเป็นผู้สอน (train) ให้โรบอทเข้าใจว่าต้องทำอย่างไรในแต่ละสถานการณ์ที่ไม่เหมือนกัน อย่างในตัวอย่างของการบล็อคอีเมลข้างต้น ถ้าเราสามารถสอนให้โรบอทเข้าใจลักษณะของ spam email อันเป็นจุดเริ่มต้นของการที่เราต้องการบล็อคอีเมลไม่ให้เข้ามาได้ คราวนี้ถ้ามีอีเมลจำนวนมากนับร้อยนับพันเข้ามาในองค์กร เราก็ไม่ต้องสร้าง rule หรือกำหนดชื่ออีเมลแต่ละฉบับที่ต้องการบล็อค แต่ให้โรบอทแยกแยะอีเมลที่น่าสงสัยว่าจะเป็น spam email จากการเรียนรู้ของโรบอทเอง

ทั้งสองเทคนิคดังกล่าวหรืออาจรวมอีกหนึ่งเทคนิคคือ hybrid approach ที่เป็นการรวมทั้ง rule-based และ model-based เข้าไว้ด้วยกัน (เช่นกรณีที่บางครั้งการอ่านข้อมูลบางตำแหน่งจากเอกสารประเภท Structured ต้องอาศัย ML model เข้ามาช่วนเพื่อความม่นยำมากขึ้น) สามารถเรียกใช้งานได้จากแพลตฟอร์มของ Document Understanding ที่รวมความสามารถเหล่านี้ไว้ด้วยกัน

การข้ามข้อจำกัดเดิมของการใช้เฉพาะ OCR

คุณสมบัติของ Document Understanding ที่กล่าวมาทำให้เราสามารถก้าวข้ามขีดจำกัดของการใช้เฉพาะโซลูชั่น OCR ร่วมกับ rule-based approach ในการจัดการกับเอกสารที่ไม่ใช่ Structured ซึ่งบางท่านอาจเคยเจอมาบ้างแล้ว ยกตัวอย่างเช่น การจัดการกับกระบวนการใบแจ้งหนี้ (Invoice) ที่ทีม Account Payable (AP) พยายามสร้าง template และใช้ OCR อ่านเอกสารใบแจ้งหนี้ที่สแกนจากกระดาษ จากนั้นก็ส่งต่อให้ RPAนำเข้าระบบเพื่อไปทำการจ่ายหนี้ แต่เนื่องจากฟอร์มใบแจ้งหนี้มีความต่างกันในแต่ละเจ้าหนี้ ทำให้ต้องพัฒนา template จำนวนมากเพื่อให้รองรับความต่างนี้ หรือไม่ก็พยายามทำ template ที่ซับซ้อนให้รองรับฟอร์มใบแจ้งหนี้หลายๆแบบ ซึ่งต้องแลกกับความถูกต้องของการอ่านตัวอักษร ทำให้ผู้ใช้งานมีภาระเพิ่มขึ้นในขั้นตอน validation

แต่พอมาเป็นการใช้งานด้วย Document Understanding ทำให้เรามีทางเลือกเพิ่มขึ้นในการใช้ model-based approach ในการจัดการกับเอกสาร Semi-Structured อย่างใบแจ้งหนี้ โดยอาศัย ML skill model ที่โรบอทได้รับการสอนและเรียนรู้ได้ตลอดเวลาเพื่อเพิ่มความถูกต้องแม่นยำของการอ่านขัอมูล

รูปภาพที่ 2 ความสัมพันธ์ของ document processing, RPA, และ AI

จากข้อมูลการใช้งานจริงของบริษัทค้าปลีกขนาดใหญ่ของสหรัฐแห่งหนึ่ง ที่ว่าจ้างให้บริษัทที่ปรึกษาด้านระบบอัตโนมัติ ที่ชื่อ Accelirate Inc. พัฒนาระบบ RPA สำหรับกระบวนการใบแจ้งหนี้ (Invoice Processing) พบว่าใบแจ้งหนี้กว่า 93% ของทั้งหมดสามารถจัดการได้โดยไม่ต้องใช้คน (อ่านได้แม่นยำเกินค่าระดับความเชื่อมั่น) ซึ่งบริษัทค้าปลีกนี้มีปริมาณใบแจ้งหนี้โดยเฉลี่ย 200 – 500 ใบต่อวัน หรือกว่า 700 ใบสำหรับวันที่มากที่สุด

ขั้นตอนการทำงานของโรบอทจากเครื่องมือ Document Understanding ที่บริษัทค้าปลีกใช้งานอยู่ มี 6 ขั้นตอนดังต่อไปนี้

โรบอทอ่านอีเมล คัดแยกอีเมลที่ไม่เกี่ยวกับใบแจ้งหนี้ออกมาแล้วส่งไปให้เจ้าหน้าที่ในทีม AP จัดการแบบ manual ส่วนอีเมลที่เป็นงานใบแจ้งหนี้นั้น โรบอทก็จะบันทึกเอกสารแนบของอีเมลลงบนไฟล์แขร์เพื่อไปเข้าคิวงานของระบบ Document Understanding
โรบอท digitize ใบแจ้งหนี้ ด้วยเครื่องมือ OCR และหาตำแหน่งบนเอกสารของข้อมูลที่ต้องการอ่าน รวมทั้งแยกชุดเอกสารออกเป็นแต่ละหน้าโดยเรียงลำดับของหน้าอย่างถูกต้อง
โรบอท extract ข้อมูลที่กำหนดไว้แล้วอย่าง วันที่ใบแจ้งหนี้ หมายเลขใบแจ้งหนี้ จำนวนเงิน วันที่ต้องชำระ เป็นต้น ด้วย machine learning ซึ่งในโซลูชั่นนี้ Accelirate นำ out-of-the-box pre-trained model สำหรับ Invoice ของ UiPathเข้ามาใช้งานร่วมกับการสอนโรบอทให้อ่านข้อมูลได้แม่นยำเพิ่มขึ้นบนแพลทฟอร์ม AI Center ซึ่งเป็นเครื่องมือที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันกับ Document Understanding นอกจากใบแจ้งหนี้แล้ว โรบอทยังได้รับการสอนในให้เข้าใจเอกสารและสามารถค้นหาเอกสารแนบอื่นๆอยาง ใบตราขนส่งสินค้า (bill of lading) หรือ BOL ซึ่งเป็นเอกสารที่ต้องใช้ประกอบกระบวนการจ่ายหนี้การค้า ซึ่งโรบอทสามารถตรวจสอบได้ว่าอีเมลที่ส่งเข้ามามี BOL หรือไม่ ถ้าไม่ก็แจ้งทีม AP เพื่อแก้ปัญหาต่อไป
โรบอทประเมินความถูกต้องของระดับความเชื่อมั่นในการอ่านเอกสาร
1. ถ้าโรบอทอ่านข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ได้ระดับความเชื่อมั่น 95% ขึ้นไป ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้จะถูกส่งต่อแบบอัตโนมัตืไปยังคิวงาน reconcile เพื่อทำจ่ายต่อไป
1. ในกรณีที่ระดับความเชื่อมั่นจากการอ่านต่ำกว่า 95% ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้จะถูกส่งไปให้เจ้าหน้าที่ทีม AP ทำการ validation เพื่อยืนยันหรือแก้ไขความถูกต้อง
การทำงานจะย้อนกลับไปที่ขั้นตอนที่ 1 สำหรับการทำงานของใบแจ้งหนี้ลำดับถัดไป จนกระทั่งใบแจ้งหนี้ที่ถูกส่งมาทั้งหมด จะไปอยู่ในคิวงาน reconcile เพื่อเตรียมการอนุมัติจ่าย
โรบอทจัดทำรายงานสรุปการทำงานของใบแจ้งหนี้ batch นี้ ประกอบไปด้วย จำนวนใบแจ้งหนี้ทั้งหมด จำนวนใบแจ้งหนี้ที่อ่านได้สำเร็จด้วยโรบอทเอง จำนวนใบแจ้งหนี้ที่ต้องส่งให้ทีม AP ทำ validation เวลาที่โรบอททำงานในกระบวนการนี้

จากการประเมินความคุ้มค่าของโครงการ ทีม AP ของบริษัทค้าปลีกแห่งนี้สามารถลดเวลาโดยรวมลงได้ถึง 20% เพื่อที่สมาชิกทีม AP สามารถไปใช้เวลากับเรื่องอื่นที่สำคัญกว่า เนื่องจากเวลาในการจัดการกับใบแจ้งหนี้ลดลงเหลือ 30 วินาทีต่อใบเมื่อเทียบกับ 3-5 นาทีต่อใบก่อนที่จะนำ Document Understanding เข้ามาใช้

ผู้อ่านที่สนใจสามารถติดตามข้อมูลเพิ่มเติมจากบทสัมภาษณ์ของผู้รับผิดชอบโครงการจาก Accelirate Inc. ซึ่งเป็นบริษัทที่ปรึกษาที่พัฒนาโครงการดังกล่าวได้ตามลิงค์วิดิโอด้านล่าง

ในบทความตอนต่อไปของชุด สอนโรบอทให้เข้าใจเอกสาร จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นของ Document Understanding ขอให้รอติดตามทาง blog ของบ.ออโต้แมทนะครับ

แล้วพบกันใหม่ สวัสดีครับ

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #3 (ตอนจบ)

ต่อจากบทความที่แล้ว ขอพูดถึง 3 แนวโน้มที่เหลือจาก 10 Trend ของโลก RPA ซึ่งถือเป็นภาคจบของซี่รี่ย์ #RPATrend นะครับ

Trend #8: automation เพื่อโลกสีเขียว

แนวคิดไอทีเพื่อสิ่งแวดล้อมกำลังเป็นเรื่องที่ถูกหยิบยกมาคุยในเวทีโลก และเมื่อพิจารณาถึงระบบ automation ในรูปแบบที่จะมาช่วยเติมเต็มในเรื่องนี้จะเห็น use case อยู่พอสมควรอาทิเช่นใช้ระบบบ RPA ตรวจสอบดูสถานะการทำงานของ data center หรือCloud เมื่อมีการถูกเรียกใช้งานน้อย ระบบอาจปิดการทำงานบางอย่างที่มีผลต่อการประหยัดพลังงานไฟฟ้าอย่างมีนัยยะได้ หรือการใช้ RPA low-code มาในกระบวนการที่ต้องใช้กระดาษ (เอกสารในการอนุมัติขั้นตอน) เพื่อประหยัดการใช้กระดาษ หรือไม่ต้องใช้เอกสารใด ๆ ในกระบวนการอีกเลย ทุกอย่างใช้ RPA ทำใน workflow process ทั้งหมดเป็นต้น โดยแนวโน้มนี้จะถูกหยิบยกและหา use case ซี่งจะเป็นวาระหลักในปีต่อๆไปอย่างแน่นอน

Trend #9: ความท้าท้ายของฝ่ายบริหารงานบุคคล เมื่อถึงการมาของ Digital Workforce

เรื่องหลักของหน่วยงาน HR ที่ต้องสื่อสารถึงการมาของโลกเทคโนโลยี การหายไปของตำแหน่งงาน และการพัฒนาบุคคลากรให้เหมาะสมกับการทำงานในรูปแบบผสมรวมระหว่างคนและโปรแกรมหุ่นยนต์ในระบบอัตโนมัติ

มีการคาดการณ์ว่าในอีกสักห้าปี แนวโน้มนี้จะหนักข้อขึ้นเรื่อยๆและเป็นประเด็นที่ HR ต้องทำให้ชัดเจน วางแผนให้รัดกุมถึงการจัดการเพราะไม่ใช้ทุกคนในองค์กรจะปรับตัวได้ง่ายๆ หากงานของเค้าเหล่านั้นจะถูกแทนที่จาก RPA แผนงานที่ CHROs (chief human resources officer) คือระบุให้ชัดว่างานไหน (อาจเป็นเฉพาะบางส่วน) ที่จะให้หุ่นยนต์มาทำแทน การค่อยเป็นค่อยไปในการปรับองค์กร การพัฒนาความรู้ในสองด้าน (up-skill, re-skill) หรือการวางจ้างทักษะแรงงานแบบใหม่เป็นต้น

Trend #10: การเติบโตไปพร้อมกันของ RPA ecosystems

การทะยานขึ้นอย่างรวดเร็วของตลาด automation tech จะไม่พุ่งไปแบบเดี่ยวๆแต่จะพากันไปทั้ง ecosystems โดยจากสถิติที่เก็บมาและการพยายกรณ์ของ IDC เอง แรงงานในตลาด automation ก็จะมีความต้องการมากขึ้นเช่นกันแรงงานด้านการพัฒนาตลาด การพัฒนาโปรแกรม โปรแกรมเมอร์ด้าน RPA และอื่นๆจะเป็นที่ต้องการเป็นอย่างมากในอนาคตอันใกล้นี้

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #2

ต่อจากบทความที่แล้ว ขอพูดถึง 4 แนวโน้มของโลก Robotic Process Automation เทรดถัดไปนะครับ

Trend #4: ยุคเริ่มต้นของ task based workflows

ปกติพวกเราจะคุ้นชินกับการทำงานบน desktop, web application นั้นๆ ให้จบในเรื่องๆหนึ่งแล้วต้องปิดจอสลับเอาข้อมูลไปทำต่อบนแอพอื่นๆ ซึ่งหลายครั้งต้องทำงานซ้ำ ต้องทวนข้อมูลก่อนกรอกเข้าอีกระบบ ซึ่งในปี 2022 จะเป็นตอนเริ่มต้นการทำงานในอีกแบบหนึ่งคือ task based workflows ซึ่งถูกออกมาช่วยผู้ใช้อย่างเราๆให้งานเสร็จเร็วขึ้น ตัว robots ที่ออกมามาจะอยู่ในรูปของdesktop assistant สั่งครั้งเดียวมองการทำงานเป็นกระบวนการไม่ติดว่าเป็นการเข้า-ออก กี่ application และอาจพิจารณาให้ถูกสร้าง task based workflows คือผู้ใช้เองด้วยเครื่องมืออย่างง่ายในการออกแบบโปรแกรม (no-code) ทำงานเป็นชิ้น ๆเล็ก ๆ (แต่ถูกออกแบบมาให้เป็นแบบจิ๊กซอว์) ไปรวมๆกันทำให้กระบวนการเสร็จเป็นชิ้นๆ ได้แบบ just-in-time เพื่อเซฟเวลาให้คนไปทำงานที่สร้างสรรค์กว่า

Trend #5: ทีม Automation CoEs จะเป็นผู้เชื่อมการใช้ AI เข้ากับ RPA เพื่อยกระดับการใช้งานขึ้นไปอีกขั้น

ปัจจุบันชัดเจนแล้วว่าเมื่อ CoEs ทีมได้นำเอา AI มาควบรวมพลังของ robots นั้นจะเป็นการเพิ่มศักยภาพขึ้นอย่างมากมาย ปลายทางของ AI ในที่นี้คือการเอา model มาทำผ่านระบบ automation แล้วตั้งค่าการทำงานแบบอัตโนมัติ ให้ robotsเข้าถึงข้อมูล และเมื่อต้องการให้มนุษย์ทำการตรวจสอบเพื่อพัฒนาปรับปรุง model ก็สามารถทำได้ไม่ยาก องค์กรใหญ่หรือองค์กรที่มีแนวคิดแบบนี้จะพัฒนาทั้ง RPA + AI ไปได้อย่างเห็นผล รวดเร็ว

Trend #6: ปฎิวัติ RPA ด้วยพลังของ ML model

การประยุกต์งานร่วมกันระหว่าง RPA + AI จะทำให้นักพัฒนาต้องปรับมุมองแค่การเอา robots มาทำงานสั้น ๆ ง่าย ๆโดยจะไม่เหมือนเดิมอีกต่อไปเนื่องด้วยการพัฒนา ML ทำให้โปรแกรมฉลาดขึ้น นักพัฒนาอาจไม่ต้องสอน robot แบบ step-by-step อีกต่อไป ดังตัวอย่างของ Forms AI ในคลิปด้านล่าง มนุษย์แค่สั่ง robot นำเข้าเอกสารชนิดเดียวกันสักเล็กน้อย จากนั้น ML จะคำนวณความเป็นไปได้ และดึงข้อมูลจากเอกสารมาให้มนุษย์ยืนยันว่าที่ ML ดึงมาให้นั้นถูกต้องแค่ไหน จากนั้น ML จะพัฒนาไปเรื่อย ๆ ผ่านเอกสารปริมาณมากที่ไหลเข้า ด้วยการทำงานแบบนี้การทำ OCR ไม่จำเป็นต้องสร้าง template อีกต่อไป เพราะ ML จะมองและแนะนำให้เองว่าเอกสารเป็นประเภทไหน (แต่มนุษย์ยังต้องยืนยันเพื่อพัฒนาความฉลาด) และสุดท้ายนอกจาก robot จะมองเห็น และกระทำให้แล้ว ยัง “เข้าใจ” รูปแบบต่างๆของข้อมูลมากขึ้นอีกด้วย (ในอนาคต)

Trend #7: ระบบที่ยืนหยุ่นมากขึ้นของ SaaS RPA

หลากหลาย RPA vendor จะขานรับแนวทาง Cloud Native การใช้ containerization, microsevices ต่างๆ จะถูกนำมาimplement เพื่อเป็นทางเลือกที่หลากหลายว่าต้องการติดตั้งระบบ automation ในรูปแบบไหน การปรับเปลี่ยนแบบทยอยนำขึ้นจาก on-premise ไปสู่ native cloud ทำได้อย่างเป็นขั้นตอนมีเครื่องมือรองรับเป็นต้น ทั้งนี้ทำขึ้นเพื่อนักพัฒนาเน้นไปที่พัฒนา robot เพิ่มประสิทธิภาพ ไม่ต้องไปกังวลในเรื่องอืน ๆ (install, manage, upgrade เป็นต้น)

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

10 คำทำนายแนวโน้มระบบ RPA ในปี 2022 #1

ในปัจจุบันภาคธุรกิจเร่งนำเอาระบบ automation มาใช้ในอย่างมากในแทบทุกอุตสาหกรรม มีทั้งหมดแบ่งเป็น 10 แนวโน้มที่จะมีผลต่อการทำงานในคุณในอนาคตอันใกล้นี้ โดยในบทความนี้จะเล่าถึง 3 แนวโน้มแรกในบทความนะครับ

Trend #1: ซีไอโอจะเป็นคนกุมบังเหียนหลักของระบบอัตโนมัติ

จากงานวิจัยของ Mckinsey บ่งบอกถึงมากกว่า 80% ที่องค์กรเพิ่มการใช้งานระบบ automation ไปมากกว่าความเป็น basic implement แต่เป็นการยกระดับไปถึงมาตรฐานของการใช้ระบบ RPA การเชื่อมโยงไปกับกลยุทธขององค์กร ต่อยอดไปถึงการใช้ RPA ในแง่ของการ คำถามที่ CIO โดนถามจะถูกปรับเปลี่ยนจากมันคืออะไร ทำงานทดแทนแรงงานมนุษย์ได้มากน้อยแค่ไหน ไปเป็นคำถามอาทิเช่น

การเชื่อมโยงกลยุทธหลักขององค์กรเข้ากับระบบ automation การมองหามาตรฐานการควบคุม ดูแลระบบให้มีมาตรฐานเพื่อความมั่นคงของระบบ กำกับดูแลกระบวนการทางธุรกิจโดยใช้ robots ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
ปรับการใช้งาน RPA ให้มาเป็นการทำงานด่านหน้าเพื่อสนับสนุนโมเดลการทำธุรกิจใหม่ๆ ไม่ใช่เป็นเพียง back office แบบเดิมอาทิเช่น chat bots, robot for call center หรือ customer self service เป็นต้น
สมดุลการใช้ automation ระหว่างการสร้าง หรือใช้งานจากตรงกลาง หรือการสร้าง robots ขึ้นใช้งานได้เองในแต่ละหน่วยงาน
สร้างการกำกับดูแลระบบให้เชื่อมกับบรรษัทภิบาลขององค์ในแง่มุมต่างๆ

Businessman holding a glass ball,foretelling the future.

Trend #2: การควบรวมเป็นหนึ่งเดียวของระบบ RPA ทั้ง BPA, iPaas, LCAP และ AI

แนวคิด “RPA-plus” ในที่นี้หมายถึงการควบรวมเอาความสามารถของ BPA (business process automation)+ LCAPs (low-code application platforms)+AI+ iPaaS (interation platforms as a service) เข้าไว้ด้วยกัน ทั้งนี้เนื่องด้วยผู้นำการควบรวมจากทาง RPA vendor มีการปรับใช้งาน การเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วมากว่า platform ที่กล่าวข้างต้นอื่นๆ ทั้งหมด โดยในปี 2020 RPA เติบโตจากยอดรายได้ถึงเกือบ 1.9 ล้านล้านดอลล่าร์ และมีโอกาสเติบโตออกไปอีกในอนาคต และเกิดการเติมเต็มความสามารถเข้าไปในระบบ RPA เพื่อเติมในเรื่อง “democratization” และ “scalability” ให้เต็มความสามารถนั่นเอง

โดยมีข้อสังเกตุที่ชัดเจนในสองรูปแบบที่เกิดขึ้นในตลาด convergence RPA คือ

การเพิ่มความสามารถในการสร้าง robot ที่เข้ากันได้กับ เชื่อมต่อได้ง่ายกับระบบปัจจุบันขององค์กร การต้องให้ robot ทำงานกับกระบวนการที่ซับซ้อนมากขึ้นได้นั้น ระบบ RPA ที่ดีต้องมีการสร้าง UI (user interface) ที่เข้ากันได้กับ RPA ด้วยเทคโนโลยี low-code เป็นต้น หรืออีกตัวอย่างคือ RPA ที่มีเครื่องมือในการสร้าง robot ได้ด้วยผู้ใช้งานเอง สร้างapplication สั้นๆง่ายๆในการรองรับการทำงาน robot เป็นต้น
ผู้เล่นในตลาด RPA จะเริ่มสร้างเครือข่ายหรือลงทุนกับการ “เชื่อมต่อ” ให้ดีและง่ายขึ้นไปอีก (ผ่าน API) การทำ plug in ต่างๆ กับ application ที่มีผู้ใช้ในตลาดจำนวนมาก และการมองถึงการเป็น RPA ที่มีหน้าที่จัดการบริหาร robot และกำหนดควบคุมการใช้งาน (governance) ภายใต้ระเบียบข้อบังคับ การดูแลระบบรักษาความปลอดภัย การทำงานของ robot ให้ดียิ่งขึ้น นี่เป็นที่มาของคำว่า RPA-plus

Trend #3: การก่อกำเนิด layer ใหม่ของ RPA (automation layer)

เป็นการมองอนาคตถึงแนวคิดที่ว่าองค์กรยุคใหม่จะมีการนำเอาหลักคิด “robot for every person” เฉกเช่นการให้พนักงานทุกคนมีอีเมลเป็นของตนเองเพื่อเอาไว้สื่อสารเป็นต้น แต่แนวคิดนี้คือให้พนักงาน (ทุกคน) มี digital desktop assistant มาทำงานเชื่อมต่อกับกระบวนการขององค์กรที่ส่วนมากมีหลากหลาย enterprise systems, web application หรือระบบเก่าๆอย่าง legacy systems ที่ไม่ค่อยมี api ในการเชื่อมต่อมากนัก

การเชื่อมด้วย RPA ที่ทำได้อย่างรวดเร็วนี้จะก่อให้เกิดรูปแบบ “ชั้น” ใหม่ขึ้นเรียกว่า automation layer ที่จะเป็น stacks บนสุดของapplication stacks ซึ่งใน “ชั้น” หรือ layer ใหม่นี้จะอยู่ระหว่างผู้ใช้งาน และระบบ enterprise ต่างๆ โดยมีเครื่องมือสำหรับสร้าง robot มาช่วยนำเข้าข้อมูล เปิดปิดระบบ พิมพ์รายงาน มี plugin การเชื่อมต่อต่างๆ เก็บเอาไว้และระบบที่ทำหน้าที่ maintenance และ governance อีกด้วย

สุดท้ายด้วย layer ใหม่นี้จะทำการเกิดแนวคิดในการทำ digital process ได้ง่าย รวดเร็วและมีมาตราฐานเพื่ออำนวยให้ผู้ใช้งานสร้าง digital robot เพื่อ rethink กระบวนงานใหม่ๆที่สร้างสรรค์ และพ้นขีดจำกัดจาก technology fragmentation (การมีระบบที่แตกต่าง หลากหลายและเชื่อมต่อได้ยากเย็น) ได้ในที่สุด

Source:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech

https://www.uipath.com/blog/automation/top-automation-trends-2022

ยกระดับ Business Intelligence & Analytics ด้วยระบบอัตโนมัติ – Unlocks the Full Potential of BI and Analytics #3

ตอนจบของซีรีย์นี้กันครับ มาทบทวนสักนิดสำหรับ 5 แนวทางที่จะใช้ RPA ในการปลดล๊อค Business Intelligence & Data Analytics …. ตอนนี้จะกล่าวถึงสองแนวทางสุดท้าย

– Improve data quality

– Analyze data from any system

– Take action when and where you make decisions

– Use BI data in complex business and IT process automations

– Democratize BI through automated reports

Use BI data in complex business and IT process automations

หลายๆองค์กรใช้การดึงข้อมูลและแสดงผลให้ช่วยในการ “มองเห็น” สถานะทางด้านธุรกิจมากขึ้น และเช่นกันเราสามารถนำเอาความสามารถนี้ของ BI มาใช้ในการพัฒนากระบวนการธุรกิจให้ดีขึ้นได้ด้วยตัวอย่างเช่น เมื่อเราใช้ ETL, BI ดึงข้อมูลการเงินออกมา หากเข้าเงื่อนไขการจ่ายเงินที่มีเครดิตเทอมในมูลค่าสูงๆ เราอาจพัฒนางาน robots มาช่วยในการส่งข้อความเตือนการจ่ายในครั้งนี้ (reminder) การมอบหมายหน้าที่นี้ให้ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องโดยตรงให้รับทราบหรือทำการอนุมัติกระบวนการนี้ หรือในอีกตัวอย่างหนึ่งเช่น หากระบบ BI ดึงข้อมูล IT Asset ออกมาแล้วพบว่าในระบบมีทรัพยากรที่ถูกใช้งานอยู่แต่ยังไม่ได้ทำการ patching เราก็ให้ bots ช่วยทำให้ได้หรือหากตรวจจากข้อมูลพบว่าทรัพยากรไม่ได้ถูกใช้งาน (usages) อย่างคุ้มค่าหรือไม่เพียงพอ เราก็อาจให้ robots ช่วยจัดสรรให้ได้อย่างอัตโนมัติเป็นต้น

Democratize BI through automated reports

เมื่อเรามีการดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ที่ดีแล้ว สิ่งที่ดีไปกว่านั้นคือการแบ่งปันข้อมูลให้ก้บหน่วยงานอื่นๆ ที่จะได้ใช้อย่างเหมาะสม โดยอาจพิจารณาการแชร์ข้อมูลผ่านระบบ RPA ให้จัดทำและส่งข้อมูลในรูปแบบ data export (no coding) การปรับสอดแทรกข้อมูลรูปภาพไปกับรายงานในรูปแบบ PDF (ป้องกันการเข้าถึง การแก้ไขภายหลัง) หรือการเปลี่ยนมุมมองเป็นกราฟแล้วส่งไปเป็นMicrosoft Powerpoint ส่วนช่องทางก็ทำผ่านช่องทางปกติเช่น Email, slack, MS Team

Source:

https://www.uipath.com/blog/automation/5-ways-automation-unlocks-bi-analytics-full-potential

ยกระดับ Business Intelligence & Analytics ด้วยระบบอัตโนมัติ – Unlocks the Full Potential of BI and Analytics #2

Analyze data from any system

เข้าถึงจัดการข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เพื่อการวิเคราะห์ได้ง่ายกว่าเดิม “Analyze data from any system” ปฎิเสธไม่ได้ว่าข้อมูลไม่ได้ถูกจัดระเบียบมาเพื่อให้เครื่องมืออย่าง ETL, Datawarehouse หรือ API ดึงมาง่ายๆ แต่ชีวิตจริงในองค์กรใหญ่อย่างประกันหรือธนาคารเองยังคงมี legacy systems ระบบเก่าแก่ เสถียรภาพสูงที่ปัจจุบันทำงานเก็บข้อมูลเป็นหลักอยู่เช่น ซึ่งระบบพวกนี้การเข้าเรียกโดยใช้การเขียนโปรแกรมไปดึง หรือ ETL ตรงๆ จากระบบไมใช่เรื่องง่าย ซึ่งหากพิจารณานำเอา RPA มาใช้ในเรื่องนี้ สามารถทำได้ทันทีง่ายและรวดเร็ว

อีกทั้งหากองค์กรยังมีพวกแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้างเช่น ข้อความ อีเมล ข้อมูลจากการวิเคราะห์เว็บไซด์หรือแม้กระทั่งพวกรูปภาพ ลายมือเขียน สเปรดชีต PDF ไฟล์ต่างๆ ทุกวันนี้ระบบ RPA ไปต่อเชื่อมกับพวก ML, NLP, OCR เพื่อดึงข้อมูลต่างๆเหล่านี้มาเพื่อช่วยจัดระเบียบข้อมูลและวิเคราะห์ได้ดีเลยทีเดียว

RPA with various data — robots can extract data from various data

Take action when and where you make decisions

แน่นอนว่าผลลัพธ์ของระบบการวิเคราะห์คือช่วยตัดสินใจ แต่จะดีไปกว่านั้นถ้าเราเตรียม “action” ต่างๆ เอาไว้หากผลของข้อมูลมันได้บ่งชี้อาการทางธุรกิจออกมา นี่ถือเป็นการอัพเลเวลของระบบ analytics กันเลยทีเดียว ปัจจุบันทั้งซอฟต์แวร์ BI tools รุ่นใหม่ๆเช่นTableau เองก็มีการต่อเชื่อมร่วมกันโดยเอา UiPath RPA ไปเชื่อมแล้วหากเกิดข้อมูลจากการวิเคราะห์ใน dashboard เช่นวิเคราะห์ข้อมูลสินค้าคงคลังแล้วระดับสินค้าออกมาต่ำกว่าปกติชัดเจน เราอาจเชื่อม action ด้วย RPA เข้าไปให้ระบบสามารถกด click ที่หน้าจอ dashboard แล้วให้ robots ไปเปิดกระบวนการสั่งสินค้ามาเติมสต๊อกใน ERP ได้เป็นต้น

หรือในอีกตัวอย่างที่ไม่ซีเรียสขนาดนั้น อาจเป็นการดึงข้อมูลลูกค้ามุ่งหวังมาวิเคราะห์ คัดสรร แล้วเชื่อมปุ่มการส่งอีเมลให้ไปเรียนเชิญมาร่วมงานที่เราจัดเฉพาะให้กลุ่มเหล่านั้นเป็นต้น ไม่ต้องเขียนโปรแกรม ไม่ต้องติดตั้งอะไรมากกว่าที่กล่าวมาทั้งหมดเพียงเชื่อม BI tools + RPA เท่านั้น ทั้งนี้เพื่อยกระดับให้การวิเคราะห์ข้อมูลก้าวข้ามไปอีกขั้นได้เลย

Source:

https://www.uipath.com/blog/automation/5-ways-automation-unlocks-bi-analytics-full-potential

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/once-nonprofit-organization-rpa

Becoming Citizen Developer – พัฒนาระบบ RPA สำหรับงานที่ทำอยู่เป็นประจำได้ด้วยตัวเอง

กลุ่มแรกนี้จะเป็นการจ้างผู้เชี่ยวชาญภายนอกเข้ามาทำการพัฒนาระบบ โดยอาจมีบางแห่งที่ขอให้ทีมผู้เชี่ยวชาญถ่ายทอดเทคนิคและประสบการณ์การพัฒนาแก่ทีมงานขององค์กรเพื่อรับไม้ต่อในแง่การดูแลระบบและพัฒนาระบบ RPA ได้เองต่อไป

เราสามารถคาดหวังประโยชน์จากการนำเทคโนโลยี RPA มาใช้ในองค์กรได้แค่ไหน? คำถามนี้ต้องเกิดขึ้นกับทุกองค์กร ต่างกันแต่เพียงช้าหรือเร็ว เนื่องจากแต่ละองค์กรเข้ามาอยู่ในโลกของ RPA ไม่พร้อมกัน

ประเทศไทยเราเริ่มมีการใช้งานซอฟท์แวร์ RPA เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อราว 3-4 ปีก่อน โดยบริษัทในกลุ่มสถาบันการเงิน กลุ่มผู้ให้บริการด้านการเงินและธุรกิจประกัน เป็นองค์กรกลุ่มแรกๆที่นำมาใช้ ก่อนที่จะขยายการใช้งานอย่างกว้างขวางไปยังกลุ่มธรกิจอื่นๆในปัจจุบัน ซึ่งโมเดลของการนำ RPA ไปใช้ขององค์กรกลุ่มแรกนี้จะเป็นการจ้างผู้เชี่ยวชาญภายนอกเข้ามาทำการพัฒนาระบบ โดยอาจมีบางแห่งที่ขอให้ทีมผู้เชี่ยวชาญถ่ายทอดเทคนิคและประสบการณ์การพัฒนาแก่ทีมงานขององค์กรเพื่อรับไม้ต่อในแง่การดูแลระบบและพัฒนาระบบ RPA ได้เองต่อไป

สิ่งที่องค์กรที่เป็นผู้ใช้งาน RPA กลุ่มแรกๆเหล่านี้มองหาคือการต่อยอดจากความสำเร็จจากเฟสแรกซึ่งทำให้ตนเองได้เรียนรู้จากการทำงานร่วมกันของผู้ที่มีบทบาทต่างๆของโครงการ RPA ไปสู่ประโยชน์และความคุ้มทุนในระยะยาว จากการยกระดับการพัฒนาระบบ RPA ขั้นต้น ไปสู่องค์กรที่มีการใช้ระบบอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ (Fully Automated Enterprise)

กระบวนการทำงานส่วนหนึ่งที่ถูกเลือกมาเพื่อพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ ทำให้องค์กรเหล่านี้ได้เห็นถึงประโยชน์ที่เกิดขึ้นทันทีเมื่อจบการพัฒนาเฟสแรก อย่างเช่น กระบวนการโอนเงินชำระยอดซื้อขายกองทุนหรือหุ้นของบริษัทหลักทรัพย์และกองทุนรวม ขั้นตอนการออกกรมธรรม์ใหม่หรือต่ออายุกรมธรรม์ของบริษัทประกันภัย หรือกระบวนการนำเข้าข้อมูลลูกค้าใหม่ของธนาคารซึ่งหลายขั้นตอนสามารถนำบอต (Robot) มาใช้กรอกข้อมูลแทนคนได้

กระบวนการทำงานเหล่านี้ถือว่าซับซ้อน เนื่องจากมีขั้นตอนการทำงานค่อนข้างเยอะ และเกี่ยวพันกับการทำงานและระบบงานของหลายแผนก

แต่เรายังมีกระบวนการทำงานอีกลักษณะหนึ่งที่ซับซ้อนน้อยกว่านี้มาก เกี่ยวพันกับผู้ใช้งานน้อยกว่า ซึ่งอาจจะเป็นงานส่วนตัวของผู้ใช้งานเอง แต่กลับสามารถสร้างประโยชน์ให้กับองค์กรได้มาก โดยเฉพาะถ้าเป็นการประหยัดชั่วโมงทำงานของบุคลากรจำนวนมาก และที่สำคัญก็คือผู้ใช้งานสามารถพัฒนางานเหล่านี้ได้เอง โดยไม่ต้องพึ่งนักพัฒนาอาชีพ ถ้ามีเครื่องมือที่เหมาะสม

เราเรียกกลุ่มผู้ใช้งานที่สามารถพัฒนาระบบ RPA ได้เองว่า Citizen Developer หรือ RPA Citizen Developer อันมีคำจำกัดความว่าเป็นผู้ใช้งานที่ไม่ได้มีพื้นฐานด้านเทคนิคหรือการพัฒนาโปรแกรม แต่มีความต้องการพัฒนาระบบงานอัตโนมัติเพื่อตนเองหรือเพื่อผู้ใช้งานคนอื่นๆ ในหน่วยงานจากเครื่องมือการพัฒนาที่เหมาะสมกับงานดังกล่าว

ในปัจจุบันเครื่องมือที่ใช้พัฒนาระบบ RPA อย่างง่ายจะใช้เทคโนโลยีที่ออกแบบมามีการเขียน code ให้น้อยที่สุด (Low Code No Code) ซึ่งเหมาะกับผู้ที่ไม่มีทักษะทางโปรแกรม แต่มีความเข้าใจในกระบวนการทำงาน

องค์กรเองก็ต้องมีกลยุทธที่เหมาะสมสำหรับการนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ เพื่อให้เกิดประโยชน์และเกิดเคสตัวอย่างที่จะช่วยให้การใช้งานแพร่หลายไปยังกลุ่มคนที่ใหญ่ขึ้นต่อไป

เรามาดูตัวอย่างของเรื่องนี้กัน

แอลจียูพลัส หรือ LG U+ ซึ่งเป็นบริษัทโทรคมนาคมอันดับสามของเกาหลีใต้ภายใต้เครือบริษัทยักษ์ใหญ่อย่างแอลจีคอร์ปอเรชั่น ได้นำเทคโนโลยี RPA เข้ามาใช้ในองค์กรและประสบความสำเร็จด้านบรรลุเป้าหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการทำงานและการลดต้นทุน อย่างไรก้ตาม บริษัทก็ยังมองเห็นปัญหาและอุปสรรคในเรื่องรูปแบบของการพัฒนาที่ต้องการทีมนักพัฒนาขนาดใหญ่เข้ามาทำงานในส่วนนี้ ตามแผนที่วางไว้ แอลจียูพลัสมีกระบวนการทำงานกว่า 100 กระบวนการที่จะปรับให้เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งถ้าใช้ทีมเอาท์ซอร์สหมดก็จะใช้เวลานาน รวมถึงปัญหาเรื่องการสื่อสารและความเข้าใจในความต้องการทางธุรกิจที่ต้องสื่อสารกับคนหลายกลุ่มและเป็นจำนวนมาก

แอลจียูพลัสเริ่มโครงการ “Citizen Developer” จากการคัดเลือกกลุ่มผู้ใช้งาน 20 คนเป็นกลุ่มทดลอง โดยมีการฝึกอบรม การทำเวิร์คช็อปเพื่อคัดเลือกกระบวนการทำงานที่จะพัฒนาให้เป็นระบบอัตโนมัติ บริษัทได้ใช้ความพยายามอย่างเต็มที่เพื่อเอาชนะอุปสรรคต่างๆที่ต้องพบเจอระหว่างทาง เช่น การพัฒนาเนิ้อหาหลักสูตรการอบรมที่เหมาะสมกับกลุ่มผู้ใช้งานขึ้นเอง เนื่องจากถ้าเป็นเนิ้อหาที่ยากหรือมีส่วนที่เป็นเทคนิคมากเกินไปจะทำให้การอบรมไม่บรรลุผล หการที่กลุ่มผู้ใช้งานที่ได้รับการคัดเลือกยังมีภาระงานของตนเองที่ต้องทำ ไม่สามารถมาโฟกัสในเรื่องการพัฒนาระบบ RPA ได้เต็มที่ นอกจากนี้ ในกรณีที่เกิดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กร ก็อาจทำให้ผู้ที่ถูกคัดเลือกและผ่านการฝึกอบรมไปแล้ว ไม่ได้ทำงานนี้ต่อจนบรรลุวัตถุประสงค์ก็เป็นได้

“เราใช้กลยุทธสองอย่างในการทำงาน กลยุทธแบบ Top-Down Approach จะประกอบด้วยทีมพัฒนาที่เชี่ยวชาญ มีความรู้ทางเทคนิค เพื่อสร้างระบบ RPA ที่จำเป็นแต่ซับซ้อนตามนโยบายของผู้บริหารสายงาน โดยมี UiPath Studio เป็นเครื่องมือ ในขณะที่กลยุทธแบบ Bottom-Up Approach จะเน้นฝึกอบรมกลุ่มพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญน้อยกว่าในการสร้างระบบงานอัตโนมัติที่ง่ายด้วยตัวเอง ตอนแรกนั้น เครื่องมือที่พนักงานกลุ่มหลังใช้ จะมาจากซอฟ์ทแวร์ในกลุ่ม Image-Based Open Source ก่อนที่จะเปลี่ยนเป็น UiPath StudioX ที่มีศักยภาพและเหมาะกับงานมากกว่าในภายหลัง” อินโฮ คิม ผู้บริหารทีม Network Innovation ของแอลจียูพลัส กล่าว เมือถูกถามถึงแนวทางการสร้างทีม Citizen Developer

LG use case for RPA - Citizen Dev — LG Case study from UiPath

ผลลัพธ์ที่ได้จากโครงการ RPA ของแอลจียูพลัสถือว่าน่าประทับใจ บริษัทประหยัดชั่วโมงการทำงานได้กว่า 70,000 ชั่วโมงจาก 300 กระบวนการทำงานตั้งแต่เริ่มโครงการ RPA ในปี 2018

กรณีของแอลจียูพลัสเกิดจากการที่บริษัทมองออกว่าสามารถแบ่งกลุ่มงานที่จะพัฒนาเป็นระบบอัตโนมัติได้สองกลุ่มตามความซับซ้อน และทำการฝึกอบรมให้พนักงานทำงานส่วนที่ตนเองทำได้คู่ขนานไปกับงานที่ต้องพัฒนาโดยผู้ที่มีทักษะทางไอทีสูงกว่า ไม่ต้องรอให้ถึงคิวงานของตน

ตัวอย่างของงานที่ผู้ใช้งานสามารถพัฒนาเป็น RPA เองได้ เช่น

การดึงข้อมูลที่ปรากฏอยู่บนหน้าเว็บไซต์ (Web Scraping) เช่นอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ ข้อมูลราคาวัตถุดิบ ราคาสินค้าโภคภัณฑ์ เข้ามาเก็บในไฟล์ Excel เพื่อนำไปใช้งานอย่างอื่น
การรับอีเมลและจัดเก็บอีเมลและเอกสารแนบตามเงื่อนไข
การส่งอีเมลหรือปฏิทินนัดหมายอัตโนมัติ
การสร้างหรือปรับเปลี่ยนไฟล์ PowerPoint จากข้อมูลในไฟล์ Word หรือไฟล์ Excel
การป้อนข้อมูลที่เก็บในไฟล์ Excel เข้าหน้าเว็บไซต์ เช่นการอัพเดต Sales Activities หรือ Project Status
การสร้าง Pivot Table และการคำนวณ
การจัดการไฟล์และโฟลเดอร์เอกสาร เช่น เพิ่ม ลบ เปลี่ยนชื่อ

อย่างที่ได้นำเสนอไว้ช่วงต้น องค์กรจะได้รับและตระหนักในประโยชน์จากระบบ RPA อย่างแท้จริง ก็ต่อเมื่อมีการกระบวนการทำงานต่างๆ ในองค์กรได้รับปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดขั้นตอน ลดเวลา ลดข้อผิดพลาด ซึ่งกลุ่ม Citizen Developer สามารถทำให้การพัฒนานี้เกิดได้เร็วขึ้น

8 ไอเดียง่ายๆ สู่ความสำเร็จของระบบอัตโนมัติ “Automate to Thrive : 8 steps to launch you automation journey” #1

หลายคนเห็นไปกันแล้วว่าทุกวันนี้ RPA ไม่ใช่เพียงนวัตกรรมหนึ่งในองค์กรแล้ว แต่เป็น “สิ่งที่ขาดไม่ได้” สำหรับพนักงานไปเสียแล้ว เหมือนได้ “ผู้ช่วยดีๆ” มาแบ่งเบาภาระงานเช่น การคีย์ข้อมูลเข้าสู่ระบบ การต้องรวบรวมข้อมูลเพื่อทำรายงาน การทำข้อมูลเงินเดือน ทั้งหมดล้วนเป็นงานที่ต้องใช้เวลา พลังกายเยอะมาก จะดีกว่าถ้ามี “ผู้ช่วย” มาแบ่งเบาหรือไม่ก็ทำแทนไปเลย

วันนี้มาเล่าเนื้อหาบทความดีๆ ในการเริ่มต้นและประสบความสำเร็จไปกับ “การเดินทาง” สู่ระบบอัตโนมัติ หรือ RPA กันครับ ไอเดียดีๆเหล่านี้ได้จากการสำรวจความคิดเห็นของผู้ใช้งานจริง และพิสูจน์มาแล้วว่า “มันใช่เลย” มาดูว่า 8 แนวคิดมีอะไรกันบ้าง

Just do it
Start small, fail fast
Get tech-savvy employees as RPA advocates
Win over your employees
Training for the future
Do not set and forget
Get IT on board
Understand what customers want

ไอเดียที่หนึ่ง | จงเริ่ม และทำมันซะ

ประโยคทองของไนกี้ใช้ได้ดีกับเรื่องนี้ หลายๆครั้งอุปสรรคที่มาตั้งแต่เริ่มคือหลายๆคนคิดว่า RPA จะมาเปลี่ยนแนวทางการทำงานไปอย่างสิ้นเชิง ทุกอย่างที่ทำต้อง automatic ทั้งหมดจนลืมไปว่า การเริ่มต้นอย่างง่ายๆ เข้าใจก่อนว่า RPA จะมาช่วยลดเวลาคนทำงาน ลดความผิดพลาด และหากระบวนการง่ายๆมาพิสูจน์ให้เห็นกันก่อนค่อยต่อขยายออกไป หลายองค์กรคิดและมองไกลจนสุดท้ายเริ่มช้าหรือยังไม่ได้ทำเลย

ไอเดียที่สอง | เริ่มเล็กๆแต่ให้ทรงพลัง (และเรียนรู้)

หา S.W.A.T ทีมให้พบ เริ่มโครงการง่ายๆ (แต่ทรงพลัง – Quick win process) แล้วเริ่มต้นทำ ไม่แปลกที่จะพบอุปสรรคหรือความล้มเหลว จงเรียนรู้กับมันแล้วเริ่มต้นใหม่ ในตอนเริ่มต้นในลักษณะนี้เราไม่จำเป็นเลยที่ต้องพิสูจน์ว่าเครื่องมือ robots มันเวิร์คแต่ให้พิสูจน์ไปที่กระบวนการที่ robots มาช่วยได้พัฒนาไปอย่างไร หลายๆครั้งตอนแอดมินไป implement ความสำเร็จในรูปแบบนี้จะเป็น ปากต่อปาก และแผนกอื่นๆ ผู้บริหารจะเรียกเข้าไปสอบถามและอนุมัติให้ทำ robot ในกระบวนการต่อไปเอง

ไอเดียที่สาม | ต้นกล้าสู่ความสำเร็จ

คนนับเป็นทรัพยากรที่สำคัญมากที่สุดในองค์กร จะดีกว่าถ้าไปเริ่มต้นที่การให้ความรู้ความเข้าใจในการสร้าง robots แก่ผู้ใช้งานตัวจริง ซึ่งถ้าเราไปถึงขั้นปรับให้เค้าเป็น Citizen Developers ได้โอกาสแห่งความสำเร็จอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมมือ เพราะคนๆนี้จะเป็นผู้สร้าง โชว์ แชร์ เรื่องราวของ use case ในองค์กรให้เอง ซึ่งในปัจจุบันการเริ่มต้นโครงการไม่เป็นเพียงการสั่งจากด้านบนลงล่าง หรือจากเสียงด้านข้างไปสู่ผู้บริหารอย่างเดียวแล้ว มันเกิดขึ้นได้จากสองด้านเลย สำคัญคือระบบการฝึกอบรมที่จะปรับเปลี่ยนจากผู้ใช้อย่างเดียว ให้เป็นผู้สร้างได้นั่นเอง

ไอเดียที่สี่ | แบ่งปันและรับฟังเรื่องราวของดีมีต้องโชว์ ขั้นตอนนี้จะทำหลังจากผ่านพ้น Quick-win process ไปแล้ว โดยเล่าเรื่องในลักษณะความดีงามของ robots ที่มาช่วยงานของบุคคลคนนั้นๆ หรือทีมงานนั้นๆ เล่าสู่กันฟังทั้งพนักงานทั่วไปในองค์กรทั้ง GenX ไปสู่ GenZ โดยเชื่อได้ว่าถ้ามีการเตรียมแผนการเล่าที่ดีรวมไปถึงการทำ change management ที่ดีความสำเร็จนี้จะถูกส่งต่อไปเป็นแผนการพัฒนา robots เพื่อทุกๆคนในระยะยาว มีเครื่องมืออย่าง UiPath Automation Hub ที่เป็นตัวช่วยบันทึก แบ่งบันและโหวตไอเดียการสร้าง robots อีกด้วย

ที่เหลือมาต่อครั้งหน้ากันครับ ขอบคุณทุกคนที่ติดตาม

Credit:

ข้อมูลและภาพประกอบจาก

https://www.uipath.com/solutions/whitepapers/steps-launch-automation-journey

https://pxhere.com/