Trong kỷ nguyên số hóa hiện nay, các doanh nghiệp đang không ngừng tìm kiếm cách thức để tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và tăng cường khả năng cạnh tranh. Trước đây, tự động hóa đơn lẻ các quy trình đã mang lại những cải thiện đáng kể, nhưng vẫn còn nhiều hạn chế. Đó là lúc Hyperautomation – xu hướng được đánh giá là một trong những công nghệ chiến lược hàng đầu xuất hiện như một giải pháp đột phá.

Hyperautomation không chỉ đơn thuần là tự động hóa một quy trình đơn lẻ, mà là một cách tiếp cận toàn diện nhằm xác định, kiểm tra và tự động hóa càng nhiều quy trình kinh doanh càng tốt. Đặc biệt, nó kết hợp nhiều công nghệ tiên tiến như RPA (Robotic Process Automation), AI (Artificial Intelligence), Machine Learning, Process Mining và các công cụ quy trình nghiệp vụ tiên tiến để mang lại giá trị vượt trội.

Hyper-Automation là gì?

Hyperautomation là một cách tiếp cận chiến lược và hệ thống để nhanh chóng xác định, kiểm tra và tự động hóa càng nhiều quy trình kinh doanh càng tốt. Nó mở rộng phạm vi của tự động hóa truyền thống để bao gồm không chỉ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, mà còn cả các quy trình phức tạp đòi hỏi ra quyết định thông minh, thích ứng với các tình huống thay đổi.

Các đặc điểm chính của Hyperautomation:

1. Tự động hóa từ đầu đến cuối (End-to-end automation): Hyperautomation không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ riêng lẻ mà còn xuyên suốt toàn bộ quy trình kinh doanh.
2. Kết hợp nhiều công nghệ: Nó phối hợp hài hòa giữa RPA, AI, Machine Learning, Process Mining, và các công cụ BPM (Business Process Management) để tạo ra giải pháp toàn diện.
3. Thông minh và thích ứng: Không giống như tự động hóa truyền thống, Hyperautomation có khả năng học hỏi, thích nghi và cải thiện liên tục dựa trên dữ liệu.
4. Tập trung vào con người: Mặc dù tự động hóa nhiều quy trình, nhưng Hyperautomation được thiết kế để tăng cường năng lực con người, không phải thay thế họ hoàn toàn.
5. Digital Twin of an Organization (DTO): Hyperautomation thường tạo ra một “bản sao số” của tổ chức để mô phỏng cách các quy trình, chức năng và KPI tương tác để tạo ra giá trị.

Các công nghệ nền tảng của Hyperautomation

Hyperautomation không phải là một công nghệ đơn lẻ mà là sự kết hợp của nhiều công nghệ tiên tiến. Dưới đây là những thành phần công nghệ cốt lõi tạo nên sức mạnh của Hyperautomation:

1. Robotic Process Automation (RPA): RPA là nền tảng cơ bản của Hyperautomation, sử dụng “robot phần mềm” để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại dựa trên quy tắc. Các bot RPA có thể mô phỏng hành động của con người trong các hệ thống số, như nhập dữ liệu, sao chép và dán thông tin, hoặc thực hiện các thao tác theo quy trình xác định.

Ứng dụng: Nhập liệu tự động, xử lý hóa đơn, khai báo báo cáo, tạo tài khoản người dùng.

2. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML): AI và ML là thành phần quan trọng giúp Hyperautomation vượt trội so với tự động hóa truyền thống. AI giúp phân tích dữ liệu phi cấu trúc, nhận dạng mẫu và đưa ra quyết định thông minh. ML cho phép hệ thống học hỏi từ dữ liệu lịch sử và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

Ứng dụng: Phân tích tình cảm khách hàng, dự đoán nhu cầu bảo trì, ra quyết định dựa trên dữ liệu phức tạp.

3. Process Mining và Task Mining: Process Mining sử dụng dữ liệu sự kiện để phát hiện, phân tích và cải thiện quy trình kinh doanh. Task Mining tập trung vào phân tích hoạt động của người dùng để hiểu cách họ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Ứng dụng: Phát hiện điểm nghẽn trong quy trình, xác định cơ hội tự động hóa, tối ưu luồng công việc.

4. Business Process Management (BPM): BPM cung cấp khuôn khổ để thiết kế, mô hình hóa, thực thi, giám sát và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Nó giúp doanh nghiệp quản lý và cải thiện quy trình từ đầu đến cuối.

Ứng dụng: Thiết kế quy trình tự động, quản lý luồng công việc, giám sát hiệu suất quy trình.

5. Optical Character Recognition (OCR) và Intelligent Document Processing (IDP): OCR và IDP giúp chuyển đổi tài liệu giấy hoặc hình ảnh thành dữ liệu có cấu trúc có thể xử lý được. Chúng là công nghệ then chốt để tự động hóa xử lý tài liệu.

Ứng dụng: Xử lý hóa đơn, trích xuất dữ liệu từ biểu mẫu, phân loại tài liệu.

6. Công cụ phân tích nâng cao: Các công cụ phân tích nâng cao sử dụng AI và ML để cung cấp thông tin chi tiết từ dữ liệu được tạo ra trong quá trình tự động hóa, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.

Ứng dụng: Phân tích khách hàng, dự báo xu hướng, tối ưu hóa quy trình.

7. Chatbot và Virtual Assistant: Chatbot và trợ lý ảo tích hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp tự động hóa giao tiếp với khách hàng và nhân viên.

Ứng dụng: Hỗ trợ khách hàng, trả lời câu hỏi thường gặp, hướng dẫn nhân viên qua các quy trình.

Lợi ích của Hyperautomation đối với doanh nghiệp

Hyperautomation mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp ở mọi quy mô và ngành nghề:

• Tăng hiệu quả hoạt động: Hyperautomation giúp loại bỏ các nhiệm vụ thủ công tốn thời gian, giảm thời gian chu kỳ và cải thiện hiệu suất quy trình. Theo một nghiên cứu của Gartner, các doanh nghiệp áp dụng Hyperautomation có thể giảm chi phí hoạt động đến 30%.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Bằng cách tự động hóa các quy trình phức tạp và tích hợp AI, doanh nghiệp có thể cung cấp dịch vụ nhanh hơn, cá nhân hóa hơn và nhất quán hơn. Ví dụ, ngân hàng có thể giảm thời gian phê duyệt khoản vay từ nhiều ngày xuống còn vài giờ bằng Hệ thống Quản lý hợp đồng trong văn phòng điện tử Tasken.
• Giảm lỗi và tăng cường tuân thủ: Tự động hóa giúp loại bỏ lỗi do con người gây ra và đảm bảo quy trình luôn tuân thủ các quy định và chính sách. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành có quy định nghiêm ngặt như tài chính và y tế.
• Phân tích dữ liệu sâu sắc hơn: Hyperautomation tạo ra lượng dữ liệu lớn về hiệu suất quy trình, hành vi khách hàng và thị trường. Dữ liệu này, khi được phân tích bằng AI, có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho việc ra quyết định chiến lược.
• Gia tăng khả năng mở rộng: Với Hyperautomation, doanh nghiệp có thể dễ dàng mở rộng quy mô hoạt động mà không cần tăng nhân sự tương ứng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các giai đoạn tăng trưởng nhanh hoặc khi đối mặt với nhu cầu thay đổi đột ngột.
• Trao quyền cho nhân viên: Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhân viên có thể tập trung vào công việc sáng tạo, phân tích và chiến lược mang lại giá trị cao hơn. Điều này không chỉ nâng cao năng suất mà còn cải thiện sự hài lòng và gắn bó của nhân viên.

Cách Hyperautomation khác biệt so với tự động hóa truyền thống

Để hiểu rõ giá trị thực sự của Hyperautomation, cần phân biệt nó với các phương pháp tự động hóa truyền thống:

Tiêu chí	Tự động hóa truyền thống	Hyperautomation
Phạm vi	Tập trung vào các nhiệm vụ đơn lẻ	Tự động hóa toàn diện từ đầu đến cuối
Công nghệ	Thường dựa vào một công nghệ (như RPA)	Kết hợp nhiều công nghệ (RPA, AI, ML, Process Mining, BPM)
Khả năng thích ứng	Giới hạn, theo quy tắc cố định	Thông minh, có khả năng học hỏi và thích nghi
Xử lý dữ liệu	Chủ yếu dữ liệu có cấu trúc	Cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
Ra quyết định	Dựa trên logic “if-then” đơn giản	Có thể xử lý các quyết định phức tạp dựa trên phân tích nâng cao
Cải tiến	Cần can thiệp thủ công để cải thiện	Tự cải thiện dựa trên học máy
Tác động	Cải thiện hiệu quả nhiệm vụ	Chuyển đổi toàn diện quy trình kinh doanh

Các trường hợp ứng dụng Hyperautomation trong thực tế

Hyperautomation đang được áp dụng thành công trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể:

Ngành tài chính và ngân hàng

Tự động hóa quy trình cho vay

• Xử lý đơn xin vay tự động
• Đánh giá tín dụng dựa trên AI
• Xác minh danh tính khách hàng tự động
• Giám sát gian lận thông minh

Kết quả: Một ngân hàng lớn tại châu Á đã giảm thời gian xử lý khoản vay từ 7 ngày xuống còn 1 ngày, tăng tỷ lệ chuyển đổi 15% và giảm chi phí nhân công 30%.

Ngành chăm sóc sức khỏe

Tự động hóa quản lý bệnh nhân

• Lên lịch hẹn thông minh
• Xử lý yêu cầu bảo hiểm tự động
• Phân tích hồ sơ bệnh án bằng AI
• Dự đoán tái nhập viện

Kết quả: Một hệ thống y tế tại Mỹ đã cải thiện năng suất hành chính 35%, giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân 40% và cải thiện sự hài lòng của nhân viên y tế.

Ngành sản xuất

Tự động hóa chuỗi cung ứng

• Dự báo nhu cầu bằng ML
• Tối ưu hóa hàng tồn kho tự động
• Giám sát chất lượng dựa trên AI
• Bảo trì dự đoán cho thiết bị

Kết quả: Một nhà sản xuất ô tô đã giảm chi phí hàng tồn kho 25%, cải thiện độ chính xác dự báo 30% và giảm thời gian ngừng máy 45%.

Ngành bán lẻ

Tự động hóa trải nghiệm khách hàng

• Khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa
• Chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7
• Quản lý kho hàng tự động
• Phân tích hành vi người mua hàng

Kết quả: Một nhà bán lẻ trực tuyến lớn đã tăng doanh số 20%, giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng 15% và cải thiện NPS (Net Promoter Score) 25 điểm.

Ngành dịch vụ công

Tự động hóa quy trình hành chính

• Xử lý đơn từ tự động
• Xác minh giấy tờ thông minh
• Trả lời yêu cầu công dân qua chatbot
• Phân tích dữ liệu để cải thiện dịch vụ

Tương lai của Hyperautomation

Hyperautomation đang phát triển với tốc độ chóng mặt và hứa hẹn những bước tiến đột phá trong tương lai gần. Các hệ thống AI sẽ trở nên tự chủ hơn, có khả năng tự học và tự điều chỉnh mà không cần nhiều sự can thiệp của con người. Sự tích hợp sâu rộng với IoT và edge computing sẽ cho phép xử lý dữ liệu tại nguồn và đưa ra quyết định trong thời gian thực, giảm thiểu độ trễ và tăng hiệu quả. Công nghệ sẽ tiến từ việc tự động hóa các quy trình đơn giản sang các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng nhận thức phức tạp, với các hệ thống có thể hiểu và xử lý thông tin phi cấu trúc, ngôn ngữ tự nhiên và cảm xúc. Sự dân chủ hóa hyperautomation thông qua các công cụ low-code và no-code sẽ cho phép người không có nền tảng kỹ thuật vẫn có thể tạo và triển khai các giải pháp tự động hóa phức tạp. Đồng thời, sẽ có nhiều chú trọng hơn vào các khía cạnh đạo đức, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong tự động hóa. Chúng ta sẽ chứng kiến sự xuất hiện của “lực lượng lao động kỹ thuật số” – một hệ sinh thái các bot, AI và tự động hóa làm việc cùng nhau và với con người. Hyperautomation sẽ vượt ra khỏi phạm vi một tổ chức đơn lẻ để tạo ra các hệ thống tự động hóa liên kết giữa nhiều doanh nghiệp, tối ưu hóa chuỗi cung ứng trên quy mô lớn. Cuối cùng, với sự gia tăng của các mối đe dọa an ninh mạng, hyperautomation sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện, phản ứng và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng một cách tự động và thời gian thực. Bằng cách nắm bắt và chuẩn bị cho những xu hướng này, các tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của hyperautomation trong hành trình chuyển đổi số, mang lại giá trị lớn hơn và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thời đại số.

Kết luận

Hyperautomation đại diện cho bước tiến hóa tiếp theo trong hành trình tự động hóa của doanh nghiệp. Bằng cách kết hợp RPA, AI, ML và các công nghệ khác, nó mở ra cơ hội chưa từng có để tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và chuyển đổi hoạt động kinh doanh.

Tuy nhiên, thành công với Hyperautomation không chỉ đơn thuần là vấn đề công nghệ. Nó đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược bao gồm con người, quy trình và công nghệ. Các doanh nghiệp cần xây dựng tầm nhìn rõ ràng, đầu tư vào đào tạo và quản lý thay đổi, và xây dựng văn hóa cải tiến liên tục. Những doanh nghiệp có thể vượt qua những thách thức và tận dụng hiệu quả Hyperautomation sẽ có vị thế tốt để thành công trong kỷ nguyên số. Những doanh nghiệp này không chỉ tự động hóa các quy trình hiện tại mà còn tái tưởng tượng hoàn toàn cách họ vận hành, mang đến giá trị cho khách hàng và cạnh tranh trong thị trường toàn cầu. Hyperautomation không chỉ là một xu hướng công nghệ – đó là một chuyển đổi cơ bản trong cách doanh nghiệp hoạt động và tạo ra giá trị. Đã đến lúc các doanh nghiệp ở mọi quy mô bắt đầu hành trình Hyperautomation để đảm bảo tính cạnh tranh và thành công trong tương lai.