Procurement Automation cover

เลิกใช้คนเป็น Data Entry: กรณีศึกษาการพลิกแผนกจัดซื้อด้วยเทคโนโลยี OCR และ RPA

การใช้พนักงานจัดการเอกสารแบบดั้งเดิม (Manual) ก่อให้เกิดต้นทุนแฝงและความเสี่ยงด้านความถูกต้อง การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) ร่วมกับ RPA (Robotic Process Automation) ช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลจากเอกสารเข้าสู่ระบบ ERP ได้โดยอัตโนมัติ แม่นยำ และรวดเร็วกว่ามนุษย์หลายเท่า ช่วยลดเวลาทำงาน ลดความผิดพลาดจากตัวเลข และเปิดโอกาสให้บุคลากรย้ายไปทำงานเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูงกว่า

วิกฤตผลิตภาพในแผนกจัดซื้อ: เมื่อเวลาของพนักงานสูญเสียไปกับงานซ้ำซาก

Procurement OCR, RPA

ในองค์กรธุรกิจขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ แผนกจัดซื้อและบัญชีเจ้าหนี้เปรียบเสมือนฟันเฟืองสำคัญที่ต้องรับมือกับเอกสารจำนวนมหาศาลในทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นใบแจ้งหนี้ (Invoice) ใบกำกับสินค้า (Packing List) ใบตราส่งสินค้า (Bill of Lading) หรือใบรับของ (Receipt) 

ปัจจุบันหลายองค์กรยังคงติดกับดักการทำงานแบบเดิมที่ให้พนักงานนั่งคีย์ข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่ระบบทีละรายการ พร้อมตรวจสอบความถูกต้องด้วยสายตา ซึ่งในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้ภายในไม่กี่วินาที การใช้ “เวลา” ของมนุษย์ไปกับงานบันทึกข้อมูลจึงถือเป็นการสูญเสียโอกาสทางธุรกิจอย่างมหาศาล 

ปัญหาหลักของการคีย์ข้อมูลด้วยแรงงานคน (Manual Data Entry) 

จากการสำรวจกระบวนการทำงานในหลายองค์กร พบว่าการจัดการเอกสารด้วยมือสร้างปัญหาหลัก 3 ด้าน ดังนี้: 

  • ผลิตภาพต่ำ (Low Productivity): เวลาส่วนใหญ่ของพนักงานหมดไปกับงาน Routine ที่ไม่สร้างมูลค่าเพิ่ม ส่งผลให้เกิดการทำงานล่วงเวลา (OT) เป็นประจำเพื่อให้ทันรอบการจ่ายเงิน 
  • ขาดมาตรฐานข้อมูล: เมื่อมีผู้ปฏิบัติงานหลายคน รูปแบบการบันทึกข้อมูล การตั้งชื่อไฟล์ หรือการจัดเก็บมักไม่มีมาตรฐานเดียวกัน ทำให้ยากต่อการค้นหาและตรวจสอบย่อยหลัง 
  • ความผิดพลาดจากมนุษย์ (Human Error): โดยเฉพาะตัวเลขทางการเงินที่เป็นจุดอ่อนไหวสูง ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยอาจส่งผลกระทบต่อกระแสเงินสด ความน่าเชื่อถือขององค์กร และเพิ่มต้นทุนในการแก้ไขงาน 

แนวทางแก้ปัญหา: การผสานพลัง OCR และ RPA เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติ 

เพื่อยกระดับกระบวนการทำงาน เราจึงออกแบบแนวทางใหม่ที่นำเทคโนโลยีมาทำงานแทนมนุษย์ในส่วนที่ซ้ำซ้อน โดยมีขั้นตอนการทำงานที่เป็นระบบอัตโนมัติ ดังนี้ 

Microsoft OCR/IDP
Source: Document Intelligence receipt model

1. การดึงข้อมูลด้วย OCR (Optical Character Recognition) 

เทคโนโลยีที่ทำหน้าที่ “อ่าน” ข้อมูลจากไฟล์ PDF หรือเอกสารที่สแกนมา แล้วแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์เข้าใจได้ทันที โดยไม่ต้องมีคนมานั่งพิมพ์ตาม 

2. การบริหารจัดการกระบวนการด้วย RPA (Robotic Process Automation) 

หุ่นยนต์ซอฟต์แวร์จะรับช่วงต่อจาก OCR เพื่อดำเนินการตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้

  • การจับคู่ข้อมูล: ตรวจสอบชื่อผู้ขาย (Vendor) ให้ตรงกับใบสั่งซื้อ (PO) ในระบบ ERP 
  • การบันทึกข้อมูล: นำข้อมูลที่อ่านได้เข้าสู่ระบบบัญชีโดยอัตโนมัติ 
  • การจัดการเอกสาร: แนบไฟล์หลักฐานประกอบการวางบิลเข้าระบบโดยตรง 

3. การกำหนดกฎการตรวจสอบ (Validation Rules) 

ระบบจะตรวจสอบความถูกต้องก่อนบันทึกเสมอ เช่น ยอดเงินรวมต้องไม่เกินวงเงินในใบสั่งซื้อ การคำนวณภาษีมูลค่าเพิ่ม (VAT) ต้องถูกต้องตามสัดส่วน และผู้ขายต้องอยู่ในรายชื่อที่ได้รับอนุมัติแล้วเท่านั้น

ผลลัพธ์ที่เห็นได้ชัดคือการเปลี่ยนแปลงที่มากกว่าความเร็ว 

การเปลี่ยนผ่านสู่ระบบอัตโนมัติส่งผลกระทบเชิงบวกต่อโครงสร้างองค์กรในวงกว้าง ดังนี้ 

  • ประสิทธิภาพด้านเวลา: เอกสารที่เคยใช้เวลาจัดการหลายนาทีต่อฉบับ ลดเหลือเพียงไม่กี่วินาที 
  • ความคุ้มค่าด้านต้นทุน: ลดค่าใช้จ่ายจากการทำงานล่วงเวลาและต้นทุนแรงงานแฝงอย่างมีนัยสำคัญ 
  • ความแม่นยำสูงสุด: ระบบตรวจสอบยไขว้ (Cross-check) อัตโนมัติช่วยกำจัดปัญหาความผิดพลาดด้านตัวเลข 
  • ความโปร่งใสและพร้อมรับการตรวจสอบ: ข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างเป็นระบบตามมาตรฐานเดียวกัน รองรับการตรวจสอบ (Audit) ได้รวดเร็วและน่าเชื่อถือ 

มุมมองจากสถาบันระดับโลกต่อระบบอัตโนมัติ 

งานวิจัยจากสถาบันชั้นนำยืนยันถึงความสำคัญของการนำเทคโนโลยีมาใช้ในองค์กร 

  • McKinsey & Company: ระบุว่าระบบอัตโนมัติช่วยลดเวลาทำงานในส่วนงานประจำได้อย่างชัดเจน และช่วยให้พนักงานสามารถย้ายไปโฟกัสงานที่มีมูลค่าเพิ่มสูงขึ้นได้ 
  • Deloitte: ชี้ให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติอัจฉริยะไม่ได้ช่วยเพียงการลดต้นทุน แต่ยังยกระดับคุณภาพของข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำของผู้บริหาร 
  • Gartner: คาดการณ์ว่ากลยุทธ์ Hyperautomation ที่รวม OCR, AI และ RPA เข้าด้วยกัน จะกลายเป็นหัวใจสำคัญในการเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันขององค์กรยุคใหม่ 

คำถามที่พบบ่อย (FAQ) 

1. เทคโนโลยี OCR สามารถอ่านลายมือเขียนบนเอกสารได้แม่นยำแค่ไหน?

ในปัจจุบัน OCR ที่พัฒนาด้วยระบบ AI มีความสามารถในการจำแนกตัวอักษรจากลายมือเขียนได้ดีขึ้นมาก อย่างไรก็ตาม หากเป็นเอกสารที่เป็นแบบฟอร์มมาตรฐานหรือเอกสารพิมพ์ดิจิทัล ความแม่นยำจะมีสูงเกือบ 100%

2. การนำ RPA มาใช้จำเป็นต้องเปลี่ยนระบบ ERP เดิมที่มีอยู่หรือไม่?

ไม่จำเป็นค่ะ RPA ถูกออกแบบมาให้ทำงานเสมือนพนักงานคนหนึ่งที่ใช้หน้าจอซอฟต์แวร์เดิม จึงสามารถทำงานร่วมกับระบบ ERP หรือโปรแกรมบัญชีทุกรูปแบบที่องค์กรมีอยู่ได้ทันทีโดยไม่ต้องแก้ไขโครงสร้างระบบเดิม

3. การลงทุนในระบบอัตโนมัติคุ้มค่าหรือไม่สำหรับองค์กรขนาดกลาง?

คุ้มค่าอย่างมากในระยะยาวครับ เพราะนอกจากจะลดต้นทุนด้านพนักงานและค่าล่วงเวลาแล้ว ยังช่วยลดความเสียหายทางการเงินที่เกิดจากข้อผิดพลาด และช่วยให้พนักงานที่มีศักยภาพมีเวลาไปทำงานเชิงกลยุทธ์ที่สร้างผลกำไรให้บริษัทได้มากกว่า

ยกระดับองค์กรของคุณสู่ยุคดิจิทัลไปกับ ZyGen 

“คน” คือทรัพยากรที่มีค่าเกินกว่าจะถูกใช้เพียงเพื่อบันทึกข้อมูล การเลิกใช้แรงงานคนในงาน Data Entry คือการลงทุนในวิสัยทัศน์ที่ให้ความสำคัญกับคุณค่าของบุคลากร และเป็นการวางรากฐานความสำเร็จที่ยั่งยืน 

Author: Tuan-Ahlam T.

References:

ติดต่อทีมที่ปรึกษาของเรา เพียงกรอกแบบฟอร์ม

แชร์บทความ:  

Facebook
Twitter
LinkedIn
Scroll to Top