Tự động hóa đã chuyển từ một lợi thế cạnh tranh thành yêu cầu cơ bản đối với doanh nghiệp. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn triển khai các sáng kiến Robotic Process Automation (RPA) và tự động hóa thông minh mà chưa đánh giá đầy đủ mức độ sẵn sàng của mình.
Hệ quả là các dự án thử nghiệm bị đình trệ, ROI không ổn định và nỗ lực tự động hóa không thể mở rộng ra ngoài một phòng ban. Một checklist đánh giá mức độ sẵn sàng bài bản sẽ giúp doanh nghiệp tránh những vấn đề này và xây dựng chương trình tự động hóa có khả năng phát triển lâu dài.
Contents
Đánh giá mức độ trưởng thành của quy trình trước khi tự động hóa
Không phải quy trình nào cũng phù hợp để tự động hóa. Trước khi lựa chọn công cụ hoặc nhà cung cấp, doanh nghiệp cần đánh giá xem quy trình mục tiêu có ổn định, dựa trên quy tắc rõ ràng và có khối lượng xử lý đủ lớn hay không. Việc đánh giá mức độ sẵn sàng nên xem xét từng quy trình dựa trên các tiêu chí cụ thể:
- Mức độ ổn định của quy trình – Quy trình có duy trì tương đối ổn định trong ít nhất 6–12 tháng không?
- Logic dựa trên quy tắc – Các quyết định trong quy trình có được thực hiện dựa trên những quy tắc rõ ràng thay vì phụ thuộc vào đánh giá chủ quan không?
- Khối lượng giao dịch – Khối lượng xử lý có đủ lớn để mang lại hiệu quả tương xứng với chi phí đầu tư tự động hóa không?
- Quy trình được tài liệu hóa – Doanh nghiệp có quy trình vận hành chuẩn (SOP) hiện hành, chính xác và đầy đủ không?
- Tỷ lệ lỗi và ngoại lệ – Các trường hợp ngoại lệ có được xác định rõ và giới hạn ở mức hợp lý không?
Những doanh nghiệp tự động hóa các quy trình đã trưởng thành và được tài liệu hóa đầy đủ thường đạt hiệu quả nhanh hơn và có chi phí bảo trì thấp hơn so với những doanh nghiệp vội vàng tự động hóa các trường hợp ngoại lệ hoặc quy trình quá phức tạp.
Đánh giá chất lượng dữ liệu và khả năng tương thích của hệ thống
Độ tin cậy của tự động hóa phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu và các hệ thống mà nó vận hành trên đó. Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần xác nhận:
- Giao diện hệ thống – Các hệ thống nguồn có cung cấp API ổn định, tệp dữ liệu có cấu trúc hoặc giao diện người dùng nhất quán không?
- Chất lượng dữ liệu – Dữ liệu đi qua quy trình có chính xác, đầy đủ và không bị trùng lặp không?
- Quản trị dữ liệu – Doanh nghiệp đã có quy định rõ ràng về quyền sở hữu, quyền truy cập và thời gian lưu trữ dữ liệu chưa?
- Rủi ro từ hệ thống cũ – Các hệ thống thường xuyên thay đổi giao diện hoặc cấu trúc dữ liệu đã được xác định và đánh giá rủi ro chưa?
- Mức độ sẵn sàng tích hợp – Nền tảng tự động hóa có thể kết nối với các hệ thống cốt lõi mà không cần quá nhiều lập trình tùy chỉnh không?
Các hệ thống cũ thường xuyên thay đổi hoặc những kho dữ liệu bị phân mảnh có thể khiến bot và quy trình tự động trở nên thiếu ổn định, từ đó làm tăng đáng kể chi phí bảo trì trong dài hạn.
Đảm bảo sự thống nhất về tổ chức và quản trị
Mức độ sẵn sàng về công nghệ sẽ không mang lại nhiều giá trị nếu doanh nghiệp thiếu sự thống nhất về mặt tổ chức. Doanh nghiệp nên xác định rõ:
- Quyền sở hữu rõ ràng – Đã có người chịu trách nhiệm cụ thể cho lộ trình tự động hóa và từng trường hợp ứng dụng chưa?
- Trung tâm xuất sắc (CoE) – Doanh nghiệp có đội ngũ chịu trách nhiệm chuẩn hóa hoạt động phát triển, bảo mật và hỗ trợ không?
- Kế hoạch quản lý thay đổi – Những nhân viên chịu ảnh hưởng đã được đào tạo và thông báo về những thay đổi trong vai trò công việc chưa?
- Quy trình xử lý sự cố – Đã có quy trình rõ ràng để xử lý các trường hợp bot gặp ngoại lệ hoặc thất bại chưa?
- Phê duyệt về tuân thủ – Bộ phận bảo mật và tuân thủ đã xác nhận các quy trình tự động đáp ứng yêu cầu pháp lý và quy định liên quan chưa?
Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành chịu sự quản lý chặt chẽ như tài chính, y tế và bảo hiểm, nơi các quy trình tự động phải đáp ứng những yêu cầu nghiêm ngặt về kiểm toán và tuân thủ.
Xây dựng lộ trình tự động hóa có khả năng mở rộng
Mức độ sẵn sàng không phải là một bước kiểm tra chỉ thực hiện một lần mà cần được duy trì như một hoạt động liên tục. Một lộ trình tự động hóa có khả năng mở rộng nên bao gồm:
- Chỉ số đo lường thành công – Xác định rõ các KPI như mức tiết kiệm chi phí, thời gian xử lý và mức giảm tỷ lệ lỗi.
- Danh sách các trường hợp ưu tiên – Xây dựng danh sách và thứ tự ưu tiên các cơ hội tự động hóa tiếp theo, thay vì chỉ tập trung vào dự án thử nghiệm ban đầu.
- Kiến trúc có khả năng mở rộng – Sử dụng nền tảng có thể điều phối nhiều bot trên nhiều phòng ban.
- Tích hợp AI và phân tích dữ liệu – Đảm bảo khả năng kết hợp với xử lý tài liệu thông minh, phân tích dữ liệu và các mô hình AI.
- Giám sát tập trung – Có khả năng theo dõi theo thời gian thực hiệu suất của bot, các trường hợp ngoại lệ và ROI.
Đồng hành cùng đơn vị có chuyên môn tự động hóa
Đáp ứng đầy đủ tất cả các tiêu chí trên bằng nguồn lực nội bộ có thể là một thách thức lớn. Vì vậy, nhiều doanh nghiệp lựa chọn hợp tác với các đơn vị có kinh nghiệm chuyên sâu về tự động hóa.
NTT DATA, cung cấp WinActor, nền tảng RPA số 1 thị trường Nhật Bản, đã được triển khai rộng rãi trong nhiều ngành nhờ khả năng triển khai thuận tiện và năng lực quản trị mạnh mẽ. Bên cạnh đó, NTT DATA còn cung cấp hệ sinh thái các giải pháp về tự động hóa thông minh, AI và chuyển đổi số.
Cho dù doanh nghiệp đang đánh giá mức độ trưởng thành của quy trình, hiện đại hóa hệ thống cũ hay xây dựng lộ trình tự động hóa trên toàn doanh nghiệp, chuyên môn tư vấn và công nghệ của NTT DATA có thể giúp doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình chuẩn bị và đạt được kết quả thực tế.
Liên hệ NTT DATA hôm nay để lên lịch đánh giá mức độ sẵn sàng tự động hóa và tìm hiểu cách WinActor cùng hệ sinh thái giải pháp của NTT DATA có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa một cách hiệu quả và tự tin hơn.