ToolMage
Đăng nhập

Best 4 Tự động hóa AI tools for No-code & Low-code

Popular Tự động hóa AI tools in No-code & Low-code include TestSprite, AITable.ai, doubleo và Docket, helping you work more efficiently.

AITable.ai
Freemium

AITable.ai

AITable.ai là một nền tảng cơ sở dữ liệu trực quan và tự động hóa quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI. Nó kết hợp giao diện giống bảng tính với các khả năng cơ sở dữ liệu mạnh mẽ, cho phép người dùng tổ chức mọi dữ liệu, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và xây dựng các tác nhân AI tùy chỉnh. Nó tích hợp với hơn 6.000 ứng dụng thông qua các nền tảng như Zapier và Make, biến nó thành một giải pháp no-code mạnh mẽ cho CRM, quản lý dự án và hoạt động kinh doanh.

CRM
Visits 67.3KFavorites 120Likes 145
TestSprite
Freemium

TestSprite

TestSprite là một nền tảng tự động hóa kiểm thử do AI cung cấp, được thiết kế để hợp lý hóa việc kiểm thử UI và hồi quy trực quan. Nó giúp các nhóm phát triển và QA tăng tốc chu kỳ kiểm thử, cải thiện độ chính xác và giảm chi phí bảo trì với các bài kiểm thử thông minh, tự phục hồi và giao diện không cần mã lệnh.

Thử nghiệm
Visits 237.7KFavorites 110Likes 103
doubleo
Freemium

doubleo

doubleo là một nền tảng tự động hóa AI được thiết kế cho người không chuyên về lập trình. Nó cho phép người dùng xây dựng các quy trình tự động hóa đa bước mạnh mẽ bằng cách đưa ra các chỉ dẫn đơn giản bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nền tảng này tập hợp một đội ngũ các tác nhân AI chuyên biệt để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều công cụ khác nhau, giúp tinh giản quy trình làm việc trong bán hàng, tiếp thị, vận hành và phát triển sản phẩm mà không cần viết mã.

Tự động hóa tiếp thị
Visits 15.7KFavorites 129Likes 141
Docket

Docket

Docket là một nền tảng kiểm thử được hỗ trợ bởi AI, sử dụng các tác nhân thông minh để tự động hóa việc kiểm thử ứng dụng web. Nó cho phép các nhóm tạo, duy trì và chạy các bài kiểm thử bằng ngôn ngữ tự nhiên, loại bỏ nhu cầu về mã phức tạp và các bộ chọn dễ hỏng. Nó tương tác trực quan với các ứng dụng, giống như người dùng thật.

Đảm bảo chất lượng
Visits 11.1KFavorites 134Likes 131

About Tự động hóa

Công cụ Tự động hóa AI là một loại nền tảng không cần mã (no-code) và ít mã (low-code) được thiết kế để kết nối các ứng dụng khác nhau và tự động hóa các quy trình công việc phức tạp. Các công cụ này sử dụng Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) và các mô hình AI để tạo ra các chuỗi hành động chạy tự động dựa trên các trình kích hoạt cụ thể. Chúng cho phép người dùng xây dựng các quy trình tự động hóa tinh vi mà không cần viết bất kỳ mã nào, xử lý mọi thứ từ việc chuyển dữ liệu đơn giản đến các chuỗi vận hành nhiều bước phức tạp. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể công sức thủ công và giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi do con người trong các quy trình kinh doanh lặp đi lặp lại.

Tính năng Cốt lõi

  • Trình xây dựng Quy trình làm việc Trực quan: Giao diện kéo và thả trực quan để thiết kế, hình dung và quản lý các chuỗi tự động hóa (quy trình làm việc).
  • Tích hợp Ứng dụng Rộng rãi: Một thư viện lớn các trình kết nối được xây dựng sẵn cho phép tích hợp liền mạch với hàng nghìn ứng dụng và dịch vụ SaaS phổ biến.
  • Hành động được hỗ trợ bởi AI: Khả năng kết hợp các mô hình AI cho các tác vụ như phân tích văn bản, trích xuất dữ liệu, ra quyết định và tạo nội dung trong một quy trình làm việc.
  • Logic điều kiện và Phân nhánh: Các công cụ để tạo ra các quy trình làm việc động với nhiều đường dẫn (nhánh) thực thi dựa trên các điều kiện và dữ liệu đầu vào cụ thể.
  • Giám sát và Ghi nhật ký theo thời gian thực: Bảng điều khiển và nhật ký để theo dõi việc thực thi quy trình làm việc, xác định lỗi và gỡ lỗi hiệu suất tự động hóa.

Trường hợp sử dụng

Công cụ Tự động hóa AI được sử dụng rộng rãi ở nhiều phòng ban khác nhau. Các nhóm tiếp thị sử dụng chúng để tự động hóa các chiến dịch nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng và quản lý mạng xã hội. Bộ phận vận hành bán hàng dựa vào chúng để đồng bộ hóa dữ liệu giữa CRM và các công cụ khác, định tuyến khách hàng tiềm năng và tự động hóa việc theo dõi. Các phòng nhân sự tự động hóa quy trình giới thiệu và cho thôi việc của nhân viên, trong khi các nhóm tài chính sử dụng chúng để xử lý hóa đơn và tạo báo cáo.

Cách lựa chọn

Khi chọn một công cụ Tự động hóa AI, trước tiên hãy đánh giá thư viện tích hợp của nó để đảm bảo nó hỗ trợ các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn. Hãy xem xét sự phức tạp của các quy trình làm việc bạn cần xây dựng; một số công cụ vượt trội trong các tác vụ tuyến tính đơn giản, trong khi những công cụ khác hỗ trợ logic phân nhánh phức tạp. Đánh giá khả năng AI của nền tảng và xem chúng có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không, chẳng hạn như phân tích cú pháp dữ liệu hoặc phân tích cảm tính. Cuối cùng, hãy phân tích mô hình định giá, thường dựa trên số lượng tác vụ hoặc hoạt động được thực hiện mỗi tháng, để đảm bảo nó phù hợp với khối lượng sử dụng của bạn.

Tự động hóa use cases

1

Phân loại Tự động Vé Hỗ trợ Khách hàng

Một người quản lý hỗ trợ khách hàng cho một công ty thương mại điện tử sử dụng công cụ tự động hóa AI để quản lý các email hỗ trợ đến. Quy trình làm việc được kích hoạt mỗi khi có một email mới đến hộp thư hỗ trợ. Một mô hình AI phân tích nội dung của email để xác định danh mục của nó (ví dụ: 'Yêu cầu thanh toán', 'Yêu cầu trả hàng', 'Vấn đề kỹ thuật') và cảm xúc (ví dụ: 'Khẩn cấp', 'Trung lập'). Dựa trên phân tích này, quy trình làm việc tự động thêm một thẻ tương ứng trong phần mềm hỗ trợ (như Zendesk), gán nó cho nhân viên hoặc bộ phận hỗ trợ thích hợp, và gửi một email trả lời tự động cho khách hàng xác nhận đã nhận được. Quá trình này giảm hơn 90% thời gian phân loại thủ công và đảm bảo các vấn đề khẩn cấp được ưu tiên ngay lập tức.

2

Định tuyến và Làm giàu Khách hàng tiềm năng Thông minh

Một người quản lý vận hành bán hàng triển khai một quy trình làm việc tự động cho các khách hàng tiềm năng mới từ biểu mẫu liên hệ trên trang web của họ. Khi một biểu mẫu được gửi, công cụ sẽ ghi lại địa chỉ email của khách hàng tiềm năng. Sau đó, nó sử dụng một dịch vụ làm giàu thông tin (như Clearbit) để tìm thêm thông tin, chẳng hạn như quy mô công ty và ngành nghề. Tiếp theo, logic điều kiện được hỗ trợ bởi AI sẽ định tuyến khách hàng tiềm năng đến nhân viên bán hàng phù hợp dựa trên lãnh thổ và chuyên môn ngành. Cuối cùng, quy trình làm việc tạo một giao dịch mới trong CRM (như Salesforce), gán nó cho nhân viên bán hàng và gửi thông báo đến một kênh Slack chuyên dụng. Điều này đảm bảo khách hàng tiềm năng được xử lý trong vòng vài phút, chứ không phải vài giờ, và được giao cho thành viên nhóm có đủ năng lực nhất để xử lý họ.

3

Tự động Tuyển chọn và Lên lịch Nội dung Mạng xã hội

Một nhà tiếp thị nội dung thiết lập một quy trình tự động hóa để tối ưu hóa sự hiện diện trên mạng xã hội của họ. Quy trình làm việc giám sát một số nguồn cấp RSS tin tức ngành. Khi một bài viết mới được xuất bản, thành phần AI của công cụ sẽ tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn và đề xuất ba hashtag có liên quan. Sau đó, nhà tiếp thị nhận được một thông báo trong Slack với bài đăng được đề xuất để phê duyệt. Sau khi được phê duyệt chỉ bằng một cú nhấp chuột, quy trình tự động hóa sẽ lên lịch đăng bài trên LinkedIn, Twitter và Facebook vào những thời điểm tối ưu. Hệ thống này biến hàng giờ làm việc thủ công hàng ngày thành vài phút xem xét, đảm bảo một luồng nội dung nhất quán và phù hợp đến với khán giả của họ.

4

Tự động Xử lý Hóa đơn và Nhập liệu

Một nhân viên kế toán phải trả của một doanh nghiệp nhỏ sử dụng công cụ tự động hóa để xử lý hóa đơn của nhà cung cấp. Quy trình làm việc bắt đầu khi một hóa đơn PDF mới được nhận trong một hộp thư email cụ thể. Công cụ này sử dụng Nhận dạng ký tự quang học (OCR) được hỗ trợ bởi AI để trích xuất thông tin chính như số hóa đơn, ngày tháng, tên nhà cung cấp và tổng số tiền. Sau đó, nó xác thực dữ liệu này với các đơn đặt hàng hiện có trong phần mềm kế toán của họ (như QuickBooks). Nếu mọi thứ khớp, nó sẽ tạo một bản ghi thanh toán hóa đơn và lưu trữ tệp PDF trong một thư mục lưu trữ đám mây được chỉ định. Nếu có sự khác biệt, nó sẽ đánh dấu hóa đơn và thông báo cho nhân viên để xem xét thủ công. Điều này tự động hóa một nhiệm vụ nhập liệu tẻ nhạt, giảm thiểu sai sót và sự chậm trễ trong thanh toán.

5

Tối ưu hóa Quy trình Hội nhập Nhân viên Nhân sự

Một người quản lý nhân sự sử dụng nền tảng tự động hóa để tạo ra một trải nghiệm hội nhập nhất quán cho nhân viên mới. Khi một ứng viên được đánh dấu là 'Đã tuyển dụng' trong hệ thống theo dõi ứng viên (ATS), một quy trình làm việc sẽ được kích hoạt. Nó tự động: 1) Tạo tài khoản người dùng trong Google Workspace, Slack và Asana. 2) Đăng ký nhân viên mới vào hệ thống tính lương của công ty. 3) Gửi email chào mừng với thông tin ngày đầu tiên và các giấy tờ cần thiết. 4) Lên lịch một loạt các cuộc họp định hướng trên lịch của họ. 5) Giao một danh sách nhiệm vụ 'Hội nhập ngày đầu tiên' cho nhân viên mới và người quản lý của họ trong Asana. Điều này đảm bảo không bỏ sót bước nào và cho phép đội ngũ nhân sự tập trung vào khía cạnh con người của việc hội nhập thay vì các nhiệm vụ hành chính.

6

Đồng bộ hóa Dữ liệu Khách hàng trên Nhiều Nền tảng

Một chuyên gia vận hành tiếp thị cần đảm bảo dữ liệu khách hàng nhất quán trên CRM (Salesforce), nền tảng tiếp thị qua email (Mailchimp) và công cụ hỗ trợ khách hàng (Intercom) của họ. Họ xây dựng một quy trình tự động hóa được kích hoạt mỗi khi chi tiết của một liên hệ được cập nhật trong Salesforce. Quy trình làm việc sau đó sẽ tự động tìm người dùng tương ứng trong Mailchimp và Intercom và cập nhật thông tin của họ, chẳng hạn như tên, email hoặc trạng thái đăng ký. Nếu người dùng hủy đăng ký trong Mailchimp, quy trình tự động hóa sẽ cập nhật một trường tùy chỉnh trong Salesforce để phản ánh điều này, ngăn chặn các email tiếp thị vô tình. Điều này tạo ra một nguồn dữ liệu khách hàng duy nhất và đảm bảo tuân thủ các tùy chọn liên lạc.

Related categories

Trình xây dựng tác nhân2Trình tạo ứng dụng3Trình tạo ứng dụng5Xây dựng ứng dụng3Phát triển Ứng dụng1Nền tảng Tự động hóa1Trình tạo Chatbot1Tạo mã1Quản lý Cơ sở Dữ liệu1Trích xuất Dữ liệu1Xử lý Dữ liệu1Trực quan hóa dữ liệu1

Tự động hóa FAQ

Công cụ Tự động hóa AI là gì?

Công cụ Tự động hóa AI là các nền tảng phần mềm không cần mã hoặc ít mã cho phép người dùng kết nối các ứng dụng và dịch vụ khác nhau để tự động hóa các tác vụ và quy trình. Không giống như các công cụ tự động hóa đơn giản tuân theo các quy tắc cứng nhắc 'nếu-thế-này-thì-thế-kia', các công cụ Tự động hóa AI tích hợp trí tuệ nhân tạo để xử lý các tình huống phức tạp hơn. Điều này bao gồm việc hiểu dữ liệu phi cấu trúc (như văn bản từ email), đưa ra quyết định dựa trên các mẫu đã học và tương tác linh hoạt hơn với các hệ thống phần mềm khác nhau. Về cơ bản, chúng hoạt động như một lực lượng lao động kỹ thuật số có thể thực thi các quy trình làm việc nhiều bước trên toàn bộ hệ thống công nghệ của bạn.

Công cụ Tự động hóa AI khác với RPA (Tự động hóa Quy trình bằng Robot) truyền thống như thế nào?

Sự khác biệt chính nằm ở cách tiếp cận và trí thông minh của chúng. RPA truyền thống thường bắt chước các hành động của con người trên giao diện người dùng (UI), như nhấp vào nút và điền vào biểu mẫu trong các ứng dụng máy tính để bàn cũ. Nó phù hợp nhất cho các tác vụ có cấu trúc, lặp đi lặp lại. Mặt khác, các công cụ Tự động hóa AI chủ yếu hoạt động thông qua API, kết nối trực tiếp các ứng dụng dựa trên đám mây. Điều này làm cho chúng mạnh mẽ hơn và ít bị hỏng khi giao diện người dùng thay đổi. Hơn nữa, chúng tích hợp AI để xử lý dữ liệu phi cấu trúc và đưa ra quyết định, cho phép tự động hóa các quy trình nhận thức và biến đổi nhiều hơn nằm ngoài phạm vi của RPA truyền thống.

Sự khác biệt giữa nền tảng Tự động hóa và nền tảng Không cần mã nói chung là gì?

Mặc dù có sự chồng chéo, nhưng trọng tâm chính là khác nhau. 'Không cần mã' (No-Code) là một danh mục rộng để xây dựng toàn bộ ứng dụng (như trang web, ứng dụng di động hoặc công cụ nội bộ) mà không cần viết mã. Sản phẩm cuối cùng thường là một ứng dụng độc lập. Nền tảng 'Tự động hóa' là một tập hợp con cụ thể của các công cụ không cần mã/ít mã, tập trung vào việc kết nối các ứng dụng *hiện có* để tự động hóa các quy trình *giữa* chúng. Mục tiêu của chúng không phải là xây dựng một ứng dụng mới từ đầu, mà là tạo ra các quy trình làm việc hiệu quả, tự động giúp các phần mềm hiện tại của bạn hoạt động cùng nhau một cách liền mạch.

Cần những kỹ năng gì để sử dụng các công cụ Tự động hóa AI?

Bạn không cần kỹ năng lập trình để sử dụng các công cụ Tự động hóa AI. Các kỹ năng quan trọng nhất là:

  • Tư duy logic: Khả năng chia nhỏ một quy trình kinh doanh thành một chuỗi các bước, bao gồm các trình kích hoạt, hành động và điều kiện.
  • Sơ đồ hóa quy trình: Hiểu cách dữ liệu lưu chuyển giữa các ứng dụng khác nhau trong quy trình làm việc hiện tại của bạn.
  • Giải quyết vấn đề: Có khả năng xác định các điểm nghẽn và các tác vụ lặp đi lặp lại trong công việc hàng ngày của bạn là những ứng cử viên tốt cho việc tự động hóa.
  • Quen thuộc với các ứng dụng: Biết những điều cơ bản về các ứng dụng bạn muốn kết nối (ví dụ: CRM, công cụ quản lý dự án hoặc phần mềm tiếp thị qua email) là rất có lợi.
Làm cách nào để chọn công cụ Tự động hóa AI phù hợp?

Để chọn công cụ phù hợp, hãy xem xét các yếu tố sau:

  • Trình kết nối ứng dụng: Nền tảng có tích hợp với các ứng dụng cụ thể bạn sử dụng hàng ngày không (ví dụ: Salesforce, Slack, Google Sheets, Shopify)? Hãy kiểm tra thư viện tích hợp của họ trước.
  • Khối lượng tác vụ và giá cả: Đánh giá xem bạn sẽ chạy bao nhiêu tác vụ hoặc hoạt động tự động mỗi tháng. Giá cả thường được phân cấp dựa trên khối lượng này, vì vậy hãy ước tính mức sử dụng của bạn để tìm một gói chi phí hiệu quả.
  • Độ phức tạp của quy trình làm việc: Bạn cần các quy trình tự động hóa hai bước đơn giản hay các quy trình làm việc phức tạp với nhiều nhánh, logic điều kiện và độ trễ? Đảm bảo trình tạo của công cụ có thể xử lý độ phức tạp yêu cầu của bạn.
  • Khả năng của AI: Nếu bạn cần các chức năng AI cụ thể như phân tích văn bản từ tài liệu hoặc phân tích cảm tính, hãy xác minh rằng công cụ đó cung cấp các tính năng này nguyên bản hoặc thông qua tích hợp.