Automatisierung von Geschäftsprozessen: 3 Kriterien für die Wahl der passenden Lösung

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Wenn es um die Automatisierung von Geschäftsprozessen geht, sind Robotic Process Automation (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) gefragt. Doch bei welchem Prozess empfiehlt sich welche Lösung? Gastautor Michael Freuwörth von Datagroup gibt eine Entscheidungshilfe anhand von drei Kriterien.

Viele Unternehmen und Behörden haben die Vorteile durch die Automatisierung von Geschäftsprozessen klar erkannt: Qualitätssteigerung, reduzierte Kosten, geringere Fehleranfälligkeit, Entlastung der Mitarbeiter und die Möglichkeit, die Digitalisierung im Unternehmen weiter voranzutreiben. Robotic Process Automation (RPA) hat sich bereits als bewährte Lösung etabliert, um eine Vielzahl an unterschiedlichen Prozessen zu automatisieren. Das zeigt sich besonders, wenn Unternehmen mit erfahrenen Dienstleistern zusammenarbeiten. Dann lassen sich die Möglichkeiten der Technologie voll ausnutzen.

Automatisierung von Geschäftsprozessen: Wie es funktioniert

Die sogenannten Softwareroboter können wie ein Mitarbeiter mit eigenen Zugangsdaten auf Anwendungssysteme zugreifen, wodurch eine aufwendige Programmierung von Schnittstellen entfällt. In den jeweiligen Systemen können die Bots dann autark zahlreiche Aktionen durchführen. Dazu gehören Daten kopieren, einfügen, Buttons klicken und vieles mehr – so wie es durch den Mitarbeiter ansonsten manuell erfolgt.

Dabei arbeiten sie streng nach einem durch das Unternehmen festgelegten Workflow, ohne Pausen und ohne Ermüdungserscheinungen. Dadurch wird nicht nur die Compliance mit den Vorgaben des Unternehmens sichergestellt, es werden auch typische Flüchtigkeitsfehler verhindert. Doch welche Prozesse eignen sich für RPA? Und bei welchen Voraussetzungen sollte man lieber auf Künstliche Intelligenz setzen?

Geeignete Prozesse für RPA

In der Praxis zeigt sich, dass sehr viele Prozesse mit RPA automatisiert werden können. Geeignete Prozesse finden sich in nahezu allen Bereichen von Verwaltung und Kundenservice. Die Prozesse sollten jedoch drei grundlegende Voraussetzungen erfüllen:

1. Die Prozesse sollten auf klaren Regeln basieren und eher weniger Ausnahmen haben.

2. Grundlage sollten digitale, strukturierte Daten sein, wie sie etwa Formulare und Tabellen bieten, denn diese können die Bots auslesen.

3. Am meisten profitiert man von Automatisierung, wenn der Prozess ein hohes Volumen aufweist, mehrere Anwendungen involviert und für menschliche Fehler anfällig ist. In diesen Fällen können die Software Roboter am besten ihre Stärken ausspielen.

Beispiele für Prozesse, die diese Kriterien erfüllen, sind die Bearbeitung von Rücklastschriften oder das Anlegen eines neuen Mitarbeiters in den Unternehmenssystemen.

KI für unstrukturierte Datenquellen

Was ist allerdings mit Prozessen, die diese Kriterien nicht oder nur teilweise erfüllen? Hier lohnt ein genauerer Blick auf die Möglichkeiten von KI und Machine Learning. KI kann mit Hilfe von Daten trainiert werden und so lernen, auch die unstrukturierten Daten des Unternehmens zu verstehen, zu klassifizieren und so aufzubereiten, dass sie verarbeitet werden können.

Für den Einsatz von KI eignen sich Prozesse mit unstrukturierten Daten, wie sie etwa in (formlosen) E-Mails vorkommen oder Bildern. Diese Daten müssen jedoch in einem Volumen vorliegen, das groß genug ist, um die KI trainieren zu können. Ein Beispiel für einen solchen Prozess wäre die Klassifizierung von eingehenden E-Mails nach Priorität und Art der Anfrage und die Weiterleitung an die richtigen Ansprechpartner.

Die große Vielfalt bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen

Die Fähigkeiten von Robotic Process Automation und KI-Komponenten entwickeln sich stetig weiter und wachsen zusammen. Dadurch eröffnen sich immer mehr Prozesse, die automatisiert und digitalisiert werden können. Verknüpft man diese Vorteile noch mit der Cloud, können Unternehmen sehr schnell in die Digitalisierung ihrer Prozesse einsteigen. Mithilfe von Robots-as-a-Service-Lösungen (RaaS) stehen Unternehmen mittlerweile auch Möglichkeiten zur Verfügung, über eine Plattform sehr schnell Roboter mit den nötigen Skills zu beziehen und zu skalieren.

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Der Autor Michael Freuwörth ist Director Strategic Projects bei Datagroup.