RPA und KI: So werden Software-Roboter intelligent

Wie Künstliche Intelligenz das Potenzial von Software-Robotern erweitert

 KI (Künstliche Intelligenz)

Robotic Process Automation (RPA) gehört zu den beliebtesten Technologien zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dabei ermöglicht diese Technologie eine schnelle und vor allem effiziente Automatisierung standardisierter Vorgänge. Das Einsatzspektrum wird allerdings durch die Erfordernis strukturierter Daten sowie einer programmierbaren Entscheidungsfindung begrenzt. Dieses Manko lässt sich jedoch durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz überwinden. Im Folgenden zeigen wir Ihnen, wie Künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, dass RPA-Bots intelligenter werden.

RPA – eine Zukunftstechnologie für standardisierte Abläufe

Künstliche Intelligenz ist eines der wichtigsten Zukunftsthemen der Wirtschaft. Der Einsatz der Technologie ermöglicht nutzerbasierte Kaufempfehlungen, individuelle Diagnosen und persönliche Suchergebnisse. Dabei wird die Technologie in immer mehr Bereichen eingesetzt und entwickelt sich zum Grundpfeiler des digitalen Wandels.

Einer IDC-Studie zufolge arbeiten immerhin 37 Prozent der befragten Firmen daran, durch den Einsatz von KI Erkenntnisse aus den vorliegenden Daten zu gewinnen. Immerhin 32 Prozent der Unternehmen arbeiten an der Realisierung von Natural Language Processing, während 23 Prozent an der Nutzung der Bilderkennung arbeiten. Auch das überwachte Lernen spielt für 25 Prozent der Unternehmen eine bedeutende Rolle. Eines der Probleme bei der Umsetzung sind fehlende Strategien und Methoden, die einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.

In der Praxis zeigt sich, dass die Einführung einzelner Tools, Systeme oder Geräte nicht ausreichend ist. Während rund 75 Prozent der Unternehmen die Digitalisierung zwar strategisch verankert haben, steuern nur 39 Prozent die Fortschritte im Rahmen einer abteilungsübergreifenden Strategie. Außerdem fehlt in vielen Unternehmen eine eindeutige Begriffsunterscheidungen. Dementsprechend werden unterschiedliche Technologien wie KI und Robotic Process Automation in einem Atemzug genannt und im selben Kontext verwendet. Dabei besitzen diese Technologien spezifische Charakteristika, die eine klare Differenzierung ermöglichen. So können Roboter zwar intelligent sein und trotzdem über keine denkende Komponente verfügen.

Der Unterschied zwischen RPA und KI

Aufgrund des undifferenzierten Gebrauchs der Begriffe RPA und KI und der dahinter stehenden Technologien ist eine Abgrenzung der beiden Technologien erforderlich. So handelt es sich bei RPA um einen effizienten und intelligenten Ansatz, bei dem repetitive, regelbasierte Prozesse automatisiert abgearbeitet werden, um Mitarbeiter zu entlasten und Personalressourcen gewinnbringender einsetzen zu können. RPA reduziert auf diese Weise nicht nur Kosten, sondern beschleunigt auch die digitale Transformation. Das eingesparte Kapital lässt sich anschließend zur Finanzierung neuer Digitalisierungsprojekte einsetzen.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen, indem menschliches Entscheidungsverhalten durch verschiedene Algorithmen simuliert und imitiert wird. Allgemein reden wir von Künstlicher Intelligenz, wenn ein Computer auf eine einfache Art anspruchsvolle Probleme löst, für deren Lösung eigentlich die Intelligenz eines Menschen benötigt wird. Im Zusammenspiel mit KI kann RPA eine ganzheitliche und strategische Automatisierung von komplexen Prozessen und die Verarbeitung von unstrukturierten Daten unterstützen. Grundsätzlich eignet sich die Technologie vor allem für Process Mining, Datenstrukturierungsprozesse und als Enabler von Cognitive Process Automation.

 Software-Roboter lassen sich in drei Automatisierungstypen unterteilen:

  • Robotic Desktop Automation (RDA): ist ein Bot auf dem Desktop des Nutzers, der als Erleichterung im Tagesgeschäft fungiert. Dabei kann der Nutzer oftmals nicht fortfahren, wenn der RDA ausgeführt wird.
  • Robotic Process Automation (RPA): RPA ist eine skalierbare Lösung, die sich an die Bedürfnisse des Nutzers anpassen lässt und auch im Hintergrund arbeiten kann.
  • Intelligent Process Automation (IPA): ermöglicht die Handhabung unterstrukturierter Daten. Hierfür setzt IPA auf bestehende Automatisierungslösungen und erweitert diese durch KI-Komponenten wie Machine Learning.

Intelligent Process Automation als nächster Schritt

Das Potenzial intelligenter Roboter ist immens für die deutsche Wirtschaft und gilt bereits als der nächste Meilenstein. Dabei erhält RPA eine Erweiterung durch kognitive Komponenten. Dazu zählen Funktionen der Künstlichen Intelligenz wie die optische Zeichenerkennung (OCR) , die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Machine Learning. Auf diese Weise kann RPA in Zukunft ansatzweise das menschliche Handeln nachbilden und auch komplexere Entscheidungen treffen.

RPA-Erklärvideo

Benefits von RPA

  • Kostensenkung
  • Effizienzsteigerung
  • Mitarbeiterentlastung

Die Möglichkeiten von RPA und KI

Bereits heute setzen verschiedene Anbieter auf eine Kombination aus RPA und Machine Learning. Dabei soll die Software vom menschlichen Nutzer lernen, indem sie dessen Verhaltensmuster identifiziert, auswertet und anhand historischer und aktueller Daten menschliche Aktivitäten interpretiert. Außerdem kann ein Roboter mit derartigen Fähigkeiten auch Entscheidungen hinterfragen und somit Erfahrungen sammeln. Nach einer umfangreichen Lernphase kann er auch eigenständig arbeiten.

Noch sind derartig intelligente Roboter vergleichsweise selten anzutreffen. Allerdings sind die technischen Möglichkeiten so vielversprechend, dass diese Roboter in Zukunft vermehrt zum Einsatz kommen werden. Die Verbindung von RPA mit KI zu IPA eröffnet komplett neue Umsatz- und Geschäftsmöglichkeiten.

Denn der wesentliche Vorteil der kognitiven Automatisierung per IPA liegt darin, dass sie selbstlernend ist und den Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten beherrscht. Der Einsatz der KI-Komponenten ermöglicht zudem umfangreiche Datenanalysen. Allerdings sollte auch beachtet werden, dass die Informationen zum Anlernen eines derart intelligenten Roboters sehr umfangreich sind und das Sammeln der notwendigen Datenmengen ein rechtlich heikles Thema ist.

5 Anwendungsfälle für intelligente Software-Roboter

Die Kombination von RPA, Künstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur automatisierten Bearbeitung eines Prozesses. Die nachfolgenden Beispiele verdeutlichen, welche Einsatzmöglichkeiten die Technologie bietet.

1. Verarbeitung eingehender Daten

In aller Regel erhalten Unternehmen eine Vielzahl von Kundendaten über die verschiedensten Kommunikationskanäle. Diese Daten liegen dabei oftmals nicht strukturiert vor, sodass sie manuell erfasst werden müssen, um weiterverarbeitet werden zu können. Durch den Einsatz verschiedenen KI-Funktionen lassen sich die Daten automatisch erfassen. So kann ein System zwischen verschiedenen Anliegen differenzieren und die notwendigen Informationen aufbereiten.

Anschließend kann eine RPA-basierte Bearbeitung erfolgen. Der Software-Roboter greift auf die notwendigen Informationen zurück und bearbeitet das Anliegen des Kunden. Außerdem kann der Roboter in diesem Zuge im Bedarfsfall den Prozess für eine manuelle Bearbeitung an die entsprechende Abteilung weiterleiten.

2. Datenaktualisierung in Systemen

Insbesondere Banken und Versicherungen sehen sich mit ständig wachsenden und dynamischen Compliance-Anforderungen konfrontiert. Die Vielzahl der hochgradig manuellen Prozesse in der Sachbearbeitung birgt ein ebenso großes Potenzial an Fehlerquellen. Entsprechend wichtig sind Software-Roboter als Unterstützung für die Mitarbeiter. Die Kombination von Robotern und Künstlicher Intelligenz leistet einen nachhaltigen Beitrag zur Risikominderung durch Vermeidung von Fehlern und ermöglicht beispielsweise auch eine automatische und ordnungsgemäße Validierung eines Kunden. Auf diese Weise können die intelligenten Assistenten dazu beitragen, dass Betrugsrisiken minimiert und die Qualität der Daten- und Sachbearbeitung erhöht wird, was letztendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

3. Einheitliche Customer Experience

Im Zuge der Digitalisierung verlagert sich der Fokus zunehmend auf den Kunden. Während die Akquise neuer Kunden als sehr kostspielig gilt, sind die Kosten zur Pflege der Bestandskunden eher überschaubar. Allerdings haben die meisten Unternehmen keine 360-Grad-Sicht auf den Kunden und können diesen daher nicht umfassend betreuen. Der Einsatz von RPA und KI ist ein fundamentaler Bestandteil der Prozess-Orchestrierung, mit der sich kundenbezogene Prozesse unkompliziert vom initialen Kundenkontakt bis hin zum Abschluss des Falles verwalten lassen und die dem Kunden die Wahl eröffnet, sämtliche Kanäle und Formate, die er bevorzugt, zu nutzen. Zudem sorgt sie dafür, dass Unternehmen den Schritt von papierbasierten zu digitalen Geschäftsmodellen vollziehen können.

4. Überwachung der Rentabilität

Aufgrund des harten Wettbewerbs müssen auch immer mehr Dienstleistungsunternehmen günstigere Produkte anbieten. Dabei spielt jedoch auch die Rentabilität eine wichtige Rolle, sodass eine kontinuierliche Überwachung erforderlich ist. So kann ein Software-Roboter bestehende Systeme abrufen und die aktuellen Kennzahlen analysieren und anschließend in einem Dashboard zur Verfügung stellen. Die Kombination mit einer KI erlaubt auch Predictive Analytics. Die prädiktive Analytik verwendet viele Techniken aus den Bereichen Data Mining, Statistik, Modellierung und maschinelles Lernen, um aktuelle Daten zu analysieren und Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, so zum Beispiel über das Nachfrageaufkommen für ein Produkt oder zu möglichen Fehlerquellen im Produkt oder im entsprechenden Prozess.

5. Onboarding neuer Kunden

Auch Self-Services nehmen im Zuge der digitalen Transformation eine wichtige Rolle ein. Durch einfache Online-Prozesse können Kunden wichtige Vorgänge eigenständig durchführen. Insbesondere Dokumente zu den Stammdaten der Kunden sind wichtig für die Datenpflege. Über ein Kundenportal können die Kunden alle wichtigen Dokumente als Anlage online einreichen. Anschließend lässt sich mittels Bilderkennung beispielsweise der Personalausweis eines Kunden ausgelesen und die Daten automatisch in die Kundenstammdaten übertragen werden. Mittels RPA kann das vorliegende Dokument im Anschluss archiviert und weitere Änderung im System durchgeführt werden. Mögliche Fehlerquellen entfallen und die Qualität des Kundenservices steigt.

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Fazit

Die Kombination von RPA und den verschiedenen KI-Funktionen wie beispielsweise Machine Learning besitzt ein enormes Potenzial. Vor allem im Bereich der Datenpflege und bei der Optimierung der Customer Experience bieten diese Technologien einen Mehrwert. Außerdem unterstützen KI und RPA Unternehmen bei der Kostenreduktion und schaffen somit finanziellen Spielraum für die weitere Optimierung des Kerngeschäfts. Vor allem die KI erweitert die Möglichkeiten eines Software-Roboters und hilft somit beim Überwinden bestehender technologiebasierter Herausforderungen.

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