RPA + AI: ทำไมระบบอัตโนมัติถึงล้มเหลว หากไม่มี “ความฉลาด” และการควบคุมที่ดี

บทนำ

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา RPA (Robotic Process Automation) ถูกนำมาใช้เพื่อเร่งความเร็วงานซ้ำ ๆ
ขณะที่ AI (Artificial Intelligence) ถูกคาดหวังให้ช่วยตัดสินใจและวิเคราะห์ข้อมูลแทนมนุษย์

แต่ในความเป็นจริง หลายองค์กรในประเทศไทยกลับพบว่า

RPA อย่างเดียวทำให้ระบบเปราะบาง
AI อย่างเดียวทำให้ควบคุมยาก
และทั้งสองจะล้มเหลว หากไม่มีโครงสร้างการกำกับที่ดี

บทความนี้จะอธิบาย แนวคิด RPA + AI แบบใช้งานได้จริง สำหรับองค์กรไทย โดยเฉพาะองค์กรที่ยังใช้ ระบบเดิมแบบ web-based ไม่มี API

RPA เก่งอะไร — และไม่เก่งอะไร

RPA เหมาะกับงานประเภท:

กรอกข้อมูลเข้าระบบ
คัดลอกข้อมูลระหว่างหน้าจอ
อัปโหลดไฟล์
ทำงานตามขั้นตอนเดิมซ้ำ ๆ

แต่ RPA มีข้อจำกัดสำคัญคือ

RPA “ไม่เข้าใจ” สิ่งที่ทำ
มันเพียงแค่ทำตามคำสั่ง

เมื่อกระบวนการมี:

เอกสารหลายรูปแบบ
หลายภาษา (ไทย / อังกฤษ / ญี่ปุ่น)
ข้อยกเว้น
การตัดสินใจของมนุษย์

บอท RPA จะเริ่มพัง ดูแลยาก และขยายระบบไม่ได้

แล้วใช้ AI แทนทั้งหมดได้ไหม?

AI สามารถ:

อ่านเอกสาร
แยกข้อมูล
วิเคราะห์ความเสี่ยง
แนะนำสิ่งที่ควรทำ

แต่ AI มีธรรมชาติแบบ ความน่าจะเป็น

AI ให้คำแนะนำ ไม่ใช่คำตัดสิน
AI มีความมั่นใจ ไม่ใช่ความถูกต้อง 100%

สำหรับองค์กรที่ต้อง:

ตรวจสอบย้อนหลัง
รับผิดชอบต่อการตัดสินใจ
ผ่านการตรวจสอบ (audit)

การปล่อยให้ AI ตัดสินใจเองทั้งหมด คือความเสี่ยง

แก่นของ RPA + AI ที่ถูกต้อง

ความผิดพลาดที่พบบ่อยคือ:

ให้ RPA “คิด”
ให้ AI “ลงมือทำ”

แนวคิดที่ยั่งยืนกว่าคือ

บทบาท	หน้าที่
AI	อ่าน วิเคราะห์ แนะนำ
Rule / Policy	บังคับนโยบาย
มนุษย์	อนุมัติ / รับผิดชอบ
RPA	ลงมือทำ
Workflow	ควบคุมลำดับ + ตรวจสอบ

สรุปสั้น ๆ:

AI คิด
มนุษย์ตัดสิน
RPA ทำ
Workflow คุมทั้งหมด

ตัวอย่าง Architecture ที่ใช้งานได้จริง (สำหรับระบบไม่มี API)

flowchart TD
    U["ผู้ใช้งานธุรกิจ (บัญชี / จัดซื้อ / โลจิสติกส์ / กฎหมาย)"] --> P["Portal / หน้ารับงาน"]
    P --> S["จัดเก็บเอกสาร (MinIO)"]
    P --> W["Workflow Engine (Camunda BPMN/DMN)"]

    W --> O["OCR (Tesseract: ไทย / อังกฤษ / ญี่ปุ่น)"]
    O --> A["AI วิเคราะห์เอกสาร (Private LLM)"]
    A --> R["กฎ / นโยบาย (DMN / Policy)"]

    R -->|"ความเสี่ยงต่ำ"| X["ขอให้ระบบดำเนินการ"]
    R -->|"ความเสี่ยงสูง"| H["มนุษย์ตรวจสอบ / อนุมัติ"]

    H -->|"อนุมัติ"| X
    H -->|"ปฏิเสธ"| E["หยุดกระบวนการ + บันทึกเหตุผล"]

    X --> B["RPA Bot (Robot Framework)"]
    B --> G["ระบบเดิมแบบ Web GUI"]

    W --> D["ฐานข้อมูลกระบวนการ (PostgreSQL)"]
    W --> L["Audit Log (ELK)"]
    B --> L

หลักการสำคัญของ Architecture นี้

AI ไม่แตะธุรกรรม
RPA ไม่ตัดสินใจ
ทุกอย่างมี log ตรวจสอบย้อนหลังได้
มนุษย์ยังคงเป็นผู้รับผิดชอบ

ทำไม Workflow สำคัญกว่าบอทหรือโมเดล AI

หลายโครงการ RPA + AI ล้มเหลว เพราะ:

มีบอทเก่ง
มี AI ฉลาด
แต่ไม่มีตัวควบคุมภาพรวม

ถ้าไม่มี Workflow:

ไม่รู้ว่าใครอนุมัติอะไร
จัดการข้อยกเว้นไม่ได้
Audit ทำยากมาก

Workflow คือสิ่งที่ทำให้ระบบ:

เชื่อถือได้
อธิบายได้
ขยายได้ในระยะยาว

RPA + AI ช่วย “ปรับกระบวนการ” ไม่ใช่แค่ “ทำให้เร็วขึ้น”

การทำ Automation บังคับให้องค์กรต้อง:

นิยามขั้นตอนให้ชัด
ระบุจุดตัดสินใจ
กำหนดความรับผิดชอบ
ตกลงวิธีจัดการข้อยกเว้น

ผลลัพธ์ที่ได้บ่อยคือ:

ขั้นตอนที่ไม่จำเป็นถูกตัดออก
นโยบายที่ขัดแย้งกันถูกแก้ไข
กระบวนการชัดเจนขึ้น

งานแบบไหนเหมาะกับ RPA + AI

เหมาะ

งานหลังบ้านปริมาณมาก
งานเอกสาร (สัญญา ใบแจ้งหนี้)
หลายภาษา
ระบบเก่า ไม่มี API
ต้องมีการตรวจสอบ

ไม่เหมาะ

งานเชิงกลยุทธ์
งานสร้างสรรค์
งานที่เปลี่ยนกติกาบ่อย

วัดความสำเร็จอย่างไร

แทนที่จะถามว่า:

มีบอทกี่ตัว?
อัตโนมัติกี่เปอร์เซ็นต์?

ควรถามว่า:

ข้อผิดพลาดลดลงไหม
เวลาตรวจสอบสั้นลงไหม
ทีมงานเชื่อถือระบบหรือไม่

ความเชื่อมั่น คือ KPI ที่แท้จริง

บริการที่เกี่ยวข้อง

บริการพัฒนา Edge และคอมพิวติ้งแบบกระจาย

บริการพัฒนาแอปมือถือด้วย React Native

บริการพัฒนาแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ

บริการพัฒนาและเชื่อมต่อระบบ ERP

บริการพัฒนาซอฟต์แวร์และระบบตามความต้องการ