Các loại tài liệu và thông tin giao tiếp (như email hoặc chat) là nền tảng cho hầu hết mọi quy trình. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi thị trường xử lý tài liệu thông minh (IDP) đang tăng trưởng 28,9% mỗi năm và dự kiến sẽ đạt 17,8 tỷ đô la vào năm 2032.
IDP thường được kết hợp nhiều công nghệ AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng hình ảnh, giúp các doanh nghiệp xử lý nhanh chóng các tài liệu và thông tin giao tiếp ở quy mô lớn. Khi các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cân nhắc cách sử dụng các công cụ AI mới nhất để thúc đẩy giá trị thực trong tổ chức, IDP là một trường hợp sử dụng tuyệt vời vì tạo lợi nhuận nhanh chóng và có tác động lớn đến hiệu quả. Thật vậy, phân tích của Forrester cho thấy những người ra quyết định nhìn thấy 'giá trị chuyển đổi' trong các trường hợp sử dụng tự động hóa tài liệu như hỗ trợ quản lý tri thức (48%), trích xuất và định tuyến dữ liệu (43%) và Hỏi Đáp dựa trên tài liệu (40%).
Tuy nhiên, điều này đặt ra câu hỏi: tự xây hay mua? Điều quan trọng là phải đánh giá và xem xét cách tiếp cận nào đối với IDP có thể mang lại ROI cao nhất, hiệu suất tốt nhất và thời gian tạo giá trị nhanh nhất. Đối với hầu hết các doanh nghiệp, lựa chọn đúng đắn là mua giải pháp IDP hiện có. Tôi sẽ giải thích lý do tại sao:
Xây dựng IDP của riêng bạn (BYO)
Với sự gia tăng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có sẵn, công khai và sự sẵn có ngày càng tăng của các API hỗ trợ, các doanh nghiệp chưa bao giờ có nhiều công cụ hơn để giúp họ tự xây dựng các hệ thống IDP tùy chỉnh. Tuy nhiên, nhiều công cụ trong hộp công cụ của bạn không giúp nhiệm vụ thực tế trở nên dễ dàng hơn.
Trong hệ thống IDP BYO, mỗi thành phần (từ hiểu ngôn ngữ đến trích xuất dữ liệu và tự động hóa) sẽ cần được xây dựng từ đầu hoặc lấy từ nhiều nhà cung cấp bên thứ ba. Ví dụ, để cung cấp thành phần NLP cần thiết để hiểu tài liệu và thông tin giao tiếp, một doanh nghiệp có thể xây dựng hệ thống IDP của mình xung quanh mô hình AI tạo ra bên ngoài (GenAI) từ nhà cung cấp cloud.
Hệ thống BYO IDP cung cấp cho doanh nghiệp quyền sở hữu toàn diện và tiềm năng tùy chỉnh lớn hơn so với các giải pháp của nhà cung cấp. Họ có sự linh hoạt để điều chỉnh hệ thống của mình theo nhu cầu kinh doanh thay đổi mà không cần phải làm việc với tổ chức khác. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, những lợi ích này bị lấn át bởi những thách thức chính của phương pháp BYO:
Giá trị
Có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng BYO rẻ hơn so với việc trả tiền cho IDP dưới dạng dịch vụ. Trong hầu hết các trường hợp, điều này không đúng trong cả ngắn hạn và dài hạn. Phát triển và sau đó duy trì hệ thống IDP của riêng bạn đòi hỏi nhiều thời gian và nhân tài chuyên môn đắt đỏ. Bạn cần các nhà phát triển phần mềm để tạo nền tảng và giao diện người dùng (UI), các nhà khoa học dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu, xử lý trước và sau, và nhiều chuyên gia khác cho các nhiệm vụ như giám sát hiệu suất (mà bạn sẽ cần tạo dashboard báo cáo của riêng mình), cũng như kiểm toán và ghi nhật ký. Hãy cân nhắc rằng ngay cả các mô hình GenAI của bên thứ ba cũng yêu cầu các chuyên gia và kỹ sư AI tinh chỉnh mô hình đã chọn theo đúng yêu cầu kinh doanh.
Việc duy trì nền tảng của riêng bạn cũng đòi hỏi phải liên tục cập nhật và tài nguyên. Bất kỳ hệ thống BYO nào yêu cầu chú thích dữ liệu sẽ cần tài liệu đào tạo cho người dùng và những tài liệu này sẽ phải được cập nhật để phản ánh giao diện người dùng của bạn.
Rủi ro
Việc phụ thuộc vào nhân tài kỹ thuật hiếm và đắt để duy trì hoạt động của hệ thống là rất rủi ro. Do thiếu hụt chi phí và nhân tài, các nhóm này có xu hướng nhỏ. Họ có thể phải đối mặt với những hạn chế về số lượng trường hợp sử dụng và nghiệp vụ mà họ có thể hỗ trợ thực tế. Sự hao hụt nhân tài cũng có thể khiến hệ thống không hiệu quả hoặc không khả thi trong dài hạn. Luôn có rủi ro là nguồn đầu tư cho dự án có thể bị cắt giảm.
Những thách thức này trở nên phức tạp hơn khi cần đến các kỹ năng AI và tinh chỉnh mô hình. Trong Khảo sát xung quanh trí tuệ nhân tạo của Forrester tháng 9 năm 2023 , 30% người ra quyết định về AI cho rằng thiếu kỹ năng kỹ thuật là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng GenAI tại tổ chức của họ—đây là phản hồi thường gặp nhất.
Độ phức tạp
Khi bạn xây dựng một hệ thống IDP, bạn chịu trách nhiệm duy nhất cho mô hình AI phức tạp và quản trị nền tảng. Thật vậy, các hệ thống được xây dựng cho các trường hợp sử dụng phức tạp có thể yêu cầu hàng trăm mô hình AI phải được quản lý. Ví dụ, một ngân hàng lớn có thể cần hàng trăm mô hình được tinh chỉnh cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau để đạt được mức độ chính xác cần thiết. Ngay cả khi một hệ thống AI có thể xử lý tài liệu và thông tin liên lạc 'ngay khi xuất xưởng', vẫn cần một lượng lớn kỹ thuật nhắc nhở hoặc thu thập ngữ cảnh để có hiệu suất chấp nhận được. Việc mở rộng quy mô này lên hàng trăm trường hợp sử dụng sẽ vô cùng khó khăn, vì bạn sẽ phải chú thích dữ liệu, đánh giá chuẩn, triển khai và duy trì hàng trăm lời nhắc.
Có nhiều chi phí ẩn liên quan đến hệ thống IDP mà bạn tự xây dựng. Mỗi thành phần của hệ thống đều là một quyết định quan trọng và mỗi công nghệ đều đòi hỏi các kỹ năng chuyên môn và làm tăng nợ kỹ thuật (cùng với rủi ro tăng lên). Không thể tránh khỏi, BYO là một gánh nặng và có nghĩa là thời gian tạo ra giá trị chậm hơn. Chi phí trọn đời cao hơn có thể là do yêu cầu về nhân tài, quản trị và bảo trì. Không có gì ngạc nhiên khi 69% người ra quyết định về công nghệ coi các trường hợp sử dụng trích xuất và định tuyến tài liệu là rất khó triển khai, theo phân tích của Forrester cho UiPath.
Những lợi ích khi mua hệ thống IDP của bạn
Giải pháp thay thế cho việc xây dựng hệ thống của riêng bạn là mua IDP dưới dạng dịch vụ từ nhà cung cấp bên thứ ba. Có hai cách tiếp cận chính cho việc này:
-
Mua IDP như một giải pháp điểm và tích hợp nó với phần còn lại của bộ công nghệ doanh nghiệp của bạn.
-
Mua IDP như một phần của giải pháp hoặc nền tảng lớn hơn. Điều này cung cấp quyền truy cập vào các khả năng bổ sung, chẳng hạn như tự động hóa, khi cần.
Việc mua IDP dưới dạng dịch vụ giúp doanh nghiệp kiểm soát ít hơn đối với việc phát triển nền tảng so với hệ thống tùy chỉnh. Tuy nhiên, các nhà cung cấp nền tảng sẽ làm việc với khách hàng của họ để đảm bảo hệ thống phát triển theo nhu cầu của họ. Ngoài ra còn có nhiều lợi thế khác cần cân nhắc:
Thời gian để đánh giá
Việc triển khai một nền tảng IDP hiện có thường nhanh hơn việc phát triển một nền tảng mới. Các nền tảng đã thiết lập được thử nghiệm và kiểm tra qua nhiều năm sử dụng trong các doanh nghiệp lớn trên nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Các nguồn lực đào tạo và hỗ trợ đã được tạo ra và trong nhiều trường hợp, hỗ trợ dịch vụ chuyên nghiệp được cung cấp để giúp người dùng bắt đầu ngay và bắt đầu tạo ra giá trị từ việc triển khai của họ.
Các hệ thống GenAI cơ bản đòi hỏi phải tinh chỉnh tốn kém và mất thời gian cũng như kỹ thuật nhanh chóng trước khi chúng sẵn sàng để sử dụng trong doanh nghiệp. Ngược lại, AI cơ bản của IDP dưới dạng dịch vụ thường được thiết kế xung quanh các trải nghiệm đào tạo nhanh, ít mã. Là các khả năng của IDP, UiPath Document Understanding™ và Communications Mining™ tận dụng việc học chủ động, trong đó người dùng doanh nghiệp thông thường và các mô hình AI tích cực hợp tác để hoàn thành quy trình đào tạo nhanh hơn.
Giảm thiểu rủi ro
Việc lựa chọn IDP dưới dạng dịch vụ sẽ làm giảm đáng kể nhiều hình thức rủi ro. Bạn không còn phụ thuộc vào nhân tài nội bộ đắt đỏ để duy trì hoạt động của hệ thống IDP. Nhà cung cấp sở hữu dịch vụ bảo trì hệ thống cũng như quản trị nền tảng và mô hình. Các nhà cung cấp giải pháp IDP cũng được kỳ vọng sẽ cung cấp mức độ bảo mật dữ liệu cấp doanh nghiệp cao nhất.
Chi phí sở hữu cũng cần được xem xét. Phát triển vội vàng, mã không hoàn hảo hoặc sử dụng các công nghệ sắp lỗi thời trong hệ thống BYO IDP đều làm tăng nguy cơ nợ kỹ thuật. Theo thời gian, điều này đòi hỏi phải sửa chữa tốn kém và nâng cấp hệ thống.
Việc mua IDP dưới dạng dịch vụ giúp giảm đáng kể rủi ro và nợ kỹ thuật cho người mua. Các nhà cung cấp ưu tiên nâng cấp công nghệ để duy trì khả năng cạnh tranh, áp dụng các khả năng mới nhất và liên tục lặp lại và cải thiện dịch vụ của họ. Họ xử lý việc làm lại, thử nghiệm, cập nhật và thay thế các thành phần lỗi thời cần thiết.
Đừng cố gắng tự xây dựng các mô hình. Các tiêu đề gây chú ý khiến mọi thứ trông đơn giản hơn thực tế. Hãy tìm một nhà cung cấp đã thực hiện AI trước khi có sự cường điệu về LLM. Cần có năng lực trong các quy trình AI liền kề như học không giám sát, chuẩn bị dữ liệu và tính toán ML cơ bản.
Simon Knowles, Trưởng phòng Công nghệ, Vabble
Khả năng mở rộng
Một hệ thống tùy chỉnh yêu cầu các trình kết nối và API tùy chỉnh để tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp có liên quan. Tùy thuộc vào quy mô và độ phức tạp của doanh nghiệp, điều này có thể yêu cầu hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn giờ phát triển kết hợp. Các nền tảng IDP đã thiết lập sẽ có các trình kết nối được tạo sẵn cho các hệ thống doanh nghiệp phổ biến nhất, cho phép tích hợp nhanh chóng và thời gian để đánh giá giá trị. Với hệ thống IDP dựa trên đám mây, bạn cũng có thể mong đợi quyền truy cập vào các nâng cấp và khả năng AI mới nhất mà không phải chịu chi phí để tự xây dựng hoặc tích hợp các khả năng đó.
Vì tất cả những lý do này, IDP dưới dạng dịch vụ nên là lựa chọn ưu tiên cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm thời gian nhanh chóng để định giá, độ chính xác và độ tin cậy trong hệ thống IDP của họ. Các bản dựng tùy chỉnh sẽ gây ra khoản nợ kỹ thuật đáng kể, cùng với rủi ro và trách nhiệm pháp lý cao hơn trong dài hạn. IDP dưới dạng dịch vụ đặt gánh nặng trách nhiệm lên một nền tảng chuyên biệt được mài giũa qua nhiều năm cạnh tranh và lặp lại.
Một nền tảng sẵn sàng cho doanh nghiệp để mở rộng quy mô AI và IDP
Khả năng IDP của UiPath là lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn triển khai AI và IDP tốt nhất một cách an toàn và thành công. IDP được nhúng trong khuôn khổ tự động hóa đầu cuối, cho phép bạn tự động hóa xử lý tài liệu và giao tiếp. Bạn cũng có thể tận dụng các khả năng được xây dựng sẵn, tùy chỉnh chúng và đưa vào các thành phần của riêng bạn hoặc của bên thứ ba khi cần.
Nền tảng tự động hóa doanh nghiệp UiPath™ cung cấp giải pháp tiếp cận hàng đầu trong ngành cho IDP. UiPath cung cấp khả năng nền tảng mở rộng và kiểm soát các mô hình GenAI, cho phép chúng được mở rộng nhanh chóng trên toàn doanh nghiệp:
Sẵn sàng cho doanh nghiệp
Các mô hình của UiPath được quản lý theo các biện pháp kiểm soát doanh nghiệp mạnh mẽ nhất. Nền tảng UiPath cung cấp kiểm soát truy cập dựa trên quy tắc (RBAC) mạnh mẽ, phiên bản mô hình và các biện pháp bảo vệ hiệu suất mở rộng cho các mô hình Khai thác hiểu biết tài liệu và thông tin giao tiếp. Con người trong vòng lặp cũng được tích hợp vào trải nghiệm nền tảng của UiPath, đảm bảo các đầu ra được tạo ra được xác thực đúng cách.
Hơn nữa, UiPath quản lý tất cả các mô hình của bên thứ ba thông qua UiPath AI Trust Layer, cung cấp khả năng quản trị, tin cậy và bảo mật cho GenAI. Điều này có nghĩa là không lưu giữ dữ liệu và đào tạo mô hình bên ngoài với dữ liệu kinh doanh của bạn.
Một chiến lược mô hình mở, linh hoạt
Các mô hình AI đang tiến triển nhanh chóng và mô hình tốt nhất hiện tại có thể không phải là mô hình tốt nhất cho trường hợp sử dụng của bạn trong sáu tháng tới. UiPath liên tục đầu tư để tạo ra các LLM chuyên biệt tốt nhất cho các quy trình kinh doanh cốt lõi và liên tục cải thiện chúng. Việc phát hành CommPath và DocPath cho IDP của chúng tôi là minh chứng cho điều đó.
Tuy nhiên, chiến lược AI của chúng tôi vẫn còn mở. Chúng tôi cung cấp các công cụ cần thiết để tích hợp các LLM độc quyền hoặc bên thứ ba ưa thích của bạn và quản lý chúng theo UiPath AI Trust Layer. Với UiPath, bạn có thể linh hoạt sử dụng kết hợp các mô hình tốt nhất trong lớp cho mọi tác vụ trong các trường hợp sử dụng của mình.
Tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy
Khả năng IDP của UiPath được tối ưu hóa để trích xuất dữ liệu nâng cao với các kỹ thuật như thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) và nhắc nhở hệ thống được quản lý. Nền tảng ngữ cảnh có nghĩa là các mô hình IDP an toàn hơn, hiệu suất cao hơn và chính xác hơn. Giao diện Trạm xác thực của UiPath hiển thị bằng chứng về nơi thông tin được trích xuất được tìm thấy trong tài liệu, nghĩa là các đầu ra được tạo ra có thể dễ dàng được xác minh bằng bằng chứng.
Kinh nghiệm dựa trên dự án
Những đổi mới của UiPath được hướng dẫn bởi các triển khai IDP thực tế, tại chỗ trong các doanh nghiệp lớn. Người dùng chỉ cần xác định loại tài liệu của họ và có thể tận dụng nhiều mô hình. Họ cũng có thể đánh giá hiệu suất, giám sát và quản lý các phiên bản mô hình—tất cả các khả năng chính để triển khai AI, duy trì và sau đó mở rộng quy mô trên toàn doanh nghiệp.
Một khách hàng đang trải nghiệm những lợi ích của khả năng UiPath IDP là công ty bảo hiểm top 20 Encova Insurance. Để tự động hóa việc lập hóa đơn yêu cầu bồi thường, Encova ban đầu đã phát triển giải pháp IDP của riêng mình, được xây dựng dựa trên nhận dạng ký tự quang học (OCR) truyền thống và mô hình AI của bên thứ ba để hiểu ngôn ngữ. Tuy nhiên, sau khi áp dụng Nền tảng UiPath cho IDP, họ nhận thấy sự cải thiện ngay lập tức về độ chính xác:
Khi nói đến việc hiểu tài liệu, với nhận dạng ký tự quang học truyền thống, chúng tôi đã hoàn thành 40% mà không có vấn đề gì và 30% sẽ hoàn thành một phần. Với quy trình [UiPath] mới này, tỷ lệ thành công là 99%.
Jeffrey Martin, Kiến trúc sư giải pháp, Encova
Khả năng IDP của UiPath mang lại thời gian nhanh chóng để có giá trị và tăng đáng kể hiệu quả trong các bộ phận tài chính, bán hàng, bảo lãnh, hoạt động và hỗ trợ khách hàng của Encova. Ví dụ, trong chương trình tiếp nhận chính sách của mình, thời gian nhập dữ liệu thủ công đã giảm 98%. Giảm 95% thời gian xử lý hàng năm cũng đạt được tương tự trong các xác nhận dòng thương mại.
UiPath gần đây cũng được công nhận là người dẫn đầu trong Đánh giá nhà cung cấp phần mềm xử lý tài liệu thông minh phi cấu trúc toàn cầu năm 2024 của IDC MarketScape. Theo báo cáo:
“UiPath coi GenAI và LLM là công cụ công nghệ quan trọng và ngày càng tích hợp chúng trong mọi giai đoạn của danh mục IDP, khai thác thông tin giao tiếp và tự động hóa... Hơn nữa, UiPath tiếp tục ưu tiên và triển khai các tính năng bảo mật, quyền riêng tư, quyền truy cập, nền tảng ngữ cảnh và kiểm soát cấp doanh nghiệp để đảm bảo rằng các mô hình và dịch vụ GenAI có thể được sử dụng an toàn và bảo mật để hỗ trợ các trường hợp sử dụng quan trọng.”
Báo cáo cũng bình luận: “Tập trung vào AI đa phương thức của UiPath giúp công ty có được lợi thế chiến lược để liên tục thúc đẩy các phương pháp và cách tiếp cận mới nhằm tối đa hóa giá trị của AI truyền thống (tức là AI dự đoán) và GenAI cho IDP phi cấu trúc.”