สร้างระบบ Workflow อัตโนมัติ จาก RPA สู่ Agentic Intelligence

ในยุคที่เทคโนโลยี AI ก้าวล้ำไปไกล การทำงานอัตโนมัติไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตั้งค่าให้ระบบทำงานแทนคนแบบเดิมอีกต่อไป แต่กำลังก้าวเข้าสู่การผสานปัญญาประดิษฐ์กับระบบ Workflow อัตโนมัติ เพื่อสร้างกระบวนการที่ทั้งฉลาด ยืดหยุ่น และควบคุมได้ พร้อมรับมือกับความซับซ้อนของข้อมูลและธุรกิจในอนาคต

เข้าใจรากฐาน การทำงานอัตโนมัติในแบบดั้งเดิมและแบบ RPA

การทำงานอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ (Workflow Automation) ในอดีต มักเน้นไปที่ Robotic Process Automation (RPA) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่เลียนแบบการทำงานของมนุษย์ในการโต้ตอบกับระบบดิจิทัล เพื่อดำเนินงานที่มีลักษณะซ้ำ ๆ และเป็นไปตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ในรูปแบบของระบบ Workflow อัตโนมัติ โดยเทคโนโลยี RPA จะทำงานในระดับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ (User Interface) เช่น การคลิกปุ่ม การกรอกแบบฟอร์ม หรือการย้ายข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชัน เหมือนกับที่มนุษย์ทำ แต่สามารถทำได้รวดเร็วกว่าและมีความสม่ำเสมอมากกว่า

ตัวอย่างทั่วไปของการทำงานอัตโนมัติแบบดั้งเดิม

• การประมวลผลใบแจ้งหนี้ โดยหุ่นยนต์จะดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF และนำไปกรอกในระบบบัญชี
• ขั้นตอนการรับพนักงานใหม่ ที่สามารถสร้างบัญชีผู้ใช้ในหลายระบบได้โดยอัตโนมัติ
• การจัดการส่งต่อคำร้องขอบริการลูกค้า โดยพิจารณาตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

อีกหนึ่งตัวอย่างที่เห็นภาพได้ชัดเจน คือ การทำงานอัตโนมัติด้านการประมวลผลเอกสารในธุรกิจการเงิน ซึ่งระบบ RPA จะสแกนใบสมัครขอสินเชื่อ ดึงข้อมูลสำคัญ เช่น รายได้ หรือคะแนนเครดิต ตรวจสอบข้อมูลกับฐานข้อมูลภายนอก และส่งใบสมัครที่ครบถ้วนไปยังเจ้าหน้าที่พิจารณาสินเชื่อที่เหมาะสม พร้อมทั้งแยกใบสมัครที่ยังไม่สมบูรณ์ไว้ให้ตรวจสอบด้วยตนเอง

AI เสริมศักยภาพและความสามารถด้านการวิเคราะห์ของ Workflow

การผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับระบบ Workflow Automation ได้ยกระดับกระบวนการทำงานอัตโนมัติอย่างมีนัยสำคัญ โดยการเพิ่มความสามารถด้าน “การคิด” (Cognitive Functions) เข้าไปในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ ไม่ใช่แค่การเคลื่อนย้ายข้อมูลหรือประมวลผลแบบซ้ำ ๆ เท่านั้น แต่ AI ยังสามารถตีความ วิเคราะห์ และตัดสินใจได้ภายใต้ Workflow ของการทำงานนั้น ๆ

ตัวอย่างการทำงานอัตโนมัติในระบบ Workflow Automation ของ AI

• โมเดล Machine Learning สามารถจำแนกประเภทเอกสารได้อย่างแม่นยำ
• Natural Language Processing (NLP) สามารถวิเคราะห์และดึงความหมายจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง
• Computer Vision สามารถอ่านข้อความลายมือ หรืออ่านเอกสารที่เสียหายได้

หากย้อนกลับไปยังตัวอย่างของธุรกิจการเงิน AI ยังสามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงของผู้ขอสินเชื่อได้ โดยไม่ใช่แค่ดูข้อมูลโครงสร้าง เช่น รายได้หรือคะแนนเครดิตเท่านั้น แต่ยังวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ประวัติการทำงาน รายการเดินบัญชี หรือแม้แต่ข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย (ในกรณีที่ได้รับอนุญาต)

การพัฒนานี้ได้เปลี่ยนโฉม Workflow Automation จากเดิมที่เป็นเพียงการเคลื่อนย้ายข้อมูล มาเป็นกระบวนการที่มีความชาญฉลาด (Intelligent Processing Pipeline) โดยที่ AI จะทำหน้าที่ในส่วนที่ต้องใช้การวิเคราะห์คิดคำนวณ ส่วน RPA ยังคงดูแลงานที่เป็นการดำเนินการตามขั้นตอน เป็นการผสมผสานกับระบบ Workflow อัตโนมัติแบบไฮบริด ที่มีส่วนช่วยรักษาความเสถียรของระบบอัตโนมัติเดิม พร้อมเพิ่มขีดความสามารถในการตัดสินใจเชิงลึก

เทียบ AI สนทนา (Conversational AI) vs. ระบบ Workflow Automation

พลังของ AI สมัยใหม่ โดยเฉพาะ AI Agent ที่สามารถสนทนาและทำงานตามคำสั่งได้ ทำให้เกิดคำถามสำคัญว่า ในเมื่อเราสามารถอัปโหลดเอกสารเคลมประกันไปยัง ChatGPT แล้วบอกให้ “ช่วยดำเนินการเคลมประกันนี้” ได้โดยตรง ยังจำเป็นต้องสร้างระบบ Workflow Automation อยู่หรือไม่ ?

จุดเด่นและแนวทางการใช้ AI สนทนา (Conversational AI)

• ให้ความยืดหยุ่นสูงสุด เพราะสามารถแก้ไขกรณีเฉพาะหรือกรณีพิเศษได้ผ่านการสนทนา
• ไม่ต้องออกแบบ Workflow ล่วงหน้า หรือทำการเชื่อมต่อระบบใด ๆ
• ปรับเปลี่ยนเงื่อนไขการทำงาน ได้แบบเรียลไทม์

โดยเฉพาะงานที่ทำครั้งเดียว หรือมีความหลากหลายสูง การสั่งงานกับ AI Agent ผ่านบทสนทนา อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าการลงทุนสร้างโครงสร้างของ Workflow เสียอีก

จุดเด่นและแนวทางการใช้ AI ในระบบ Workflow Automation

อย่างไรก็ตามในระบบของ Workflow Automation แบบเป็นทางการ ยังถือว่ามีความได้เปรียบในระดับองค์กร ด้วยจุดเด่นของความสามารถในการทำงาน ดังนี้

• สามารถสร้าง ข้อมูลบันทึกการดำเนินงาน (Audit Trail) และเอกสารเพื่อการตรวจสอบตามกฎระเบียบ (Compliance) ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้การควบคุม
• ทำให้กระบวนการทำงานมี มาตรฐานเดียวกัน และสม่ำเสมอ แม้จะเป็นงานนับพันกรณีก็ตาม
• เชื่อมต่อกับระบบและฐานข้อมูลขององค์กร ได้อย่างไร้รอยต่อ
• รองรับปริมาณงานจำนวนมาก ได้ดีกว่า AI ที่ทำงานแบบสนทนา
• และสามารถทำงาน อัตโนมัติได้ตลอด 24 ชั่วโมง โดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุมหรืออนุมัติ

ความจริงที่ต้องยอมรับ เหตุผลที่การทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบยังเป็นสิ่งที่ไกลเกินเอื้อม

แม้ว่า AI Agent สมัยใหม่จะมีความสามารถที่น่าประทับใจ แต่ก็ยังมีข้อจำกัดพื้นฐานหลายประการที่ทำให้การจะมาแทนที่ระบบ Workflow ที่มีโครงสร้างชัดเจนพร้อมระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ (Autonomous Agents) ยังคงเป็นไปได้ยาก โดยเฉพาะในระดับองค์กร ด้วยเหตุผลเหล่านี้

ยังขาดแรงงานมนุษย์ไม่ได้ (Human-in-the-loop)

ในหลาย ๆ อุตสาหกรรมยังคงต้องอาศัยความเป็นมนุษย์ช่วยในการตัดสินใจ ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติสินเชื่อ การพิจารณาสินไหม หรือการตัดสินใจทางการแพทย์ เพื่อให้เกิดความถูกต้อง มีความรับผิดชอบ และการปฏิบัติตามกฎหมาย จึงยังไม่สามารถใช้ AI แทนที่ได้ทั้งหมด

ข้อจำกัดด้านการเข้าถึง (Authentication & Access Control)

AI Agent ยังไม่สามารถผ่านระบบความปลอดภัยขั้นสูง เช่น MFA หรือ Role-based Access ที่ใช้ในองค์กรได้ ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญอย่างระบบการเงินหรือเวชระเบียนได้โดยตรง

การจัดการข้อผิดพลาด (Reliability & Error Handling)

ในระบบที่ซับซ้อน ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยของ AI อาจขยายตัวจนส่งผลกระทบรุนแรง ขณะที่มนุษย์สามารถตรวจจับและแก้ไขได้แบบเรียลไทม์

กลยุทธ์ผสมผสานระหว่างระบบอัตโนมัติและการควบคุม

ด้วยข้อจำกัดต่าง ๆ ที่ยังคงมีอยู่ องค์กรส่วนใหญ่จึงเลือกใช้ แนวทางแบบผสมผสาน (Hybrid Approach) ซึ่งนำศักยภาพของ AI มาประยุกต์ใช้ร่วมกับการควบคุมและการกำกับดูแลที่จำเป็น

• แนวทางที่ 1 : ใช้ระบบ Workflow แบบอัตโนมัติ เพื่อจัดการงานด้านเอกสารและการประมวลผลข้อมูล ทำให้ขั้นตอนต่าง ๆ ดำเนินไปได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ขณะเดียวกันก็ยังคงเปิดโอกาสให้มนุษย์มีบทบาทในการตัดสินใจในจุดที่สำคัญ วิธีการนี้ไม่เพียงช่วยเสริมสร้างความน่าเชื่อถือและการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างเหมาะสม แต่ยังใช้ประโยชน์จากความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ AI ได้เต็มที่ โดยระบบจะทำงานอัตโนมัติในขั้นตอนทั่วไป และหยุดรอการตรวจสอบหรืออนุมัติจากมนุษย์ในประเด็นที่มีความสำคัญต่อธุรกิจ
• แนวทางที่ 2 : มุ่งเน้นไปที่การพัฒนา AI Agent ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะงาน (Specialized Task Agents) แทนที่จะพยายามสร้างระบบอัตโนมัติแบบครอบจักรวาล โดย AI แต่ละตัวจะได้รับการฝึกฝนและทดสอบในขอบเขตงานที่ชัดเจนและกำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากพฤติกรรมที่คาดไม่ถึง และยังคงได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพที่ AI สามารถมอบให้ได้

Apache Airflow สุดยอดโซลูชัน AI ที่ช่วยขับเคลื่อนระบบ Workflow Automation

Apache Airflow คือแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ใช้ในการจัดการและควบคุมระบบการทำงาน (Workflow) ให้เป็นไปอย่างอัตโนมัติ โดยเฉพาะกรณีที่มีหลายขั้นตอนและต้องทำตามลำดับขั้น หรือต้องมีการพึ่งพาข้อมูลต่าง ๆ และผลลัพธ์ก่อนหน้าเข้ามาช่วยขับเคลื่อนระบบ

Airflow ทำงานอย่างไร ?

Airflow จะกำหนด Workflow เป็น DAG (Directed Acyclic Graph) ที่ระบุความสัมพันธ์ของแต่ละ Task ในระบบ เมื่อ Task หนึ่งสำเร็จ Airflow จะเรียก Task ถัดไปตามลำดับ และสามารถตรวจสอบสถานะการทำงานได้อย่างละเอียด
นอกจากนี้ Airflow ยังรองรับการทำงานแบบ Distributed ทำให้สามารถควบคุมและกำหนดงานในระบบขนาดใหญ่ได้แบบอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ

Airflow ใช้ทำอะไร ?

• ใช้รัน ETL Pipeline ใน Data Engineering
• ใช้ควบคุมระบบอัตโนมัติข้ามแพลตฟอร์ม
• ใช้เชื่อมต่อการทำงานระหว่าง AI Models กับฐานข้อมูล
• ใช้สร้างระบบ Workflow อัตโนมัติที่ตรวจสอบย้อนกลับได้

จะเห็นได้ว่า โลกของ Workflow Automation กำลังเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ เมื่อ AI Agent เข้ามามีบทบาทมากกว่าแค่การเป็นส่วนเสริม แม้จะยังไม่สามารถแทนที่ระบบที่มีโครงสร้างชัดเจนได้ทั้งหมด โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องคำนึงถึงกฎหมาย ความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือ แต่แนวโน้มการพัฒนาของเทคโนโลยีนี้แสดงให้เห็นว่า “Hybrid Approach” คือแนวทางการผสมผสานที่มีความลงตัวและสามารถนำมาต่อยอดในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังนั้น องค์กรที่ต้องการปรับตัวด้วยการนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ เข้ามาปรับใช้อย่างรอบด้าน จะสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้มากกว่า ขณะที่ผู้ที่รีบเปลี่ยนแปลงโดยมุ่งเน้นไปที่เทคโนโลยีตัวใดตัวหนึ่ง ที่ยังไม่มีการวางระบบควบคุมอย่างชัดเจน อาจต้องเจอกับความเสี่ยงอื่น ๆ เข้ามาแทนที่ เพราะฉะนั้น การทำระบบ Workflow Automation ที่ต้องอาศัยความอัตโนมัติของระบบ จึงไม่ใช่แค่การเลือกโซลูชันใดเพียงตัวเดียว แต่คือการผสมผสานเพื่อสร้างระบบที่ทั้งฉลาด เชื่อถือได้ และสามารถควบคุมได้ในเวลาเดียวกัน

เปลี่ยนผ่านอย่างชาญฉลาด ด้วยโซลูชันสร้าง Workflow Automation กับ AIGEN

หากองค์กรของคุณกำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านสู่ระบบอัตโนมัติ ถึงเวลาแล้วที่จะยกระดับ Workflow Automation ที่ผสาน AI Agent อย่างลงตัวเป็นเจ้าแรก ๆ ในไทย เพื่อให้การดำเนินงานมีทั้งประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความปลอดภัยในระดับองค์กร
เริ่มต้นสร้างระบบอัตโนมัติที่ฉลาดและควบคุมได้ เพียงปรึกษา AIGEN ผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบโซลูชันการทำงานด้วยปัญญาประดิษฐ์ ที่ออกแบบมาเพื่อธุรกิจไทยให้เดินหน้าอย่างมั่นคงในยุค AI-driven Automation ติดต่อทีมผู้เชี่ยวชาญของเราเพื่อรับคำปรึกษาได้เลยวันนี้