Wie intelligent sind Software-Roboter?

Welche Aufgaben können Software-Roboter bei Robotic Process Automation übernehmen?

 Wie intelligent sind Software-Roboter?

Vor allem die Prozessautomatisierung bietet im Zuge der Digitalisierung ein enormes Optimierungspotenzial. Komplette Prozesse können durch den Einsatz moderner Technologien wie Robotic Process Automation optimiert werden. Neben einer schnelleren Bearbeitung gehören auch eine gleichbleibende Qualität und sinkende Kosten zu den wichtigsten Vorteilen. Hierbei stellt sich allerdings die grundlegende Frage, wie intelligent diese Software-Roboter wirklich sind? Im Folgenden geben wir Ihnen einen Einblick.

Die Funktionsweise von RPA

Die Automatisierung von Prozessen bietet seit jeher ein enormes Einsparpotenzial in Unternehmen. Vor allem die gleichbleibende Qualität in der Bearbeitung sowie die unmittelbare Durchführung gelten als große Vorteile der Automatisierung. Durch die Einführung von Robotic Process Automation (RPA) ist nun auch die Automatisierung standardisierter Prozesse möglich. Bereits hier offenbaren sich die Grenzen der aktuellen Software-Roboter, denn diese sind auf die Bearbeitung standardisierter und repetitiver Prozesse ausgelegt. Dementsprechend bearbeiten diese vorgegebenen Prozesse anhand eines definierten Schemas. Eine RPA-Lösung simuliert dabei die Interaktionen eines Menschen und bedient ein oder mehrere Systeme.

Neben diesen „einfachen“ Software-Robotern gibt es auch kognitive oder intelligente RPA-Systeme. Kognitive RPA-Systeme gehen einen Schritt weiter und imitieren das Anwenderverhalten in komplexeren Situationen. Hierbei werden Muster erkannt und die Daten anhand des gelernten Verhaltens extrahiert und anschließend verarbeitet. Die intelligenten RPA-Systeme können zudem zukünftig lernen und Prozesse selbständig abbilden. Vor allem die Entlastung der Mitarbeiter sowie die effizientere Bearbeitung von Prozessen macht die Technologie zukunftsrelevant. 

Die Differenzierung zwischen künstlicher Intelligenz und RPA

Robotic Process Automation und Künstliche Intelligenz sind zwei Schlüsseltechnologien bei der Digitalisierung. In Kombination bieten die Technologien das Potenzial zur intelligenten Prozessautomatisierung. Dabei sollten allerdings beide Technologien separat betrachtet werden. Bei einer RPA handelt es sich um eine Software zur Automatisierung von vergleichsweise einfachen, repetitiven und regelbasierten Prozessen. Diese Software imitiert dabei das Verhalten der Nutzer.

Klassische Einsatzfelder sind Abfragen, Berechnungen oder Datenübertragungen. In der Praxis werden diese Software-Roboter oft als Bots bezeichnet. Diese unterstützen bei der besseren und schnelleren Bearbeitung von Prozessen und helfen somit Mitarbeiterkapazitäten für strategisch relevante Arbeiten freizusetzen. Eine RPA hat dabei stets eine natürliche Grenze, denn das zugrunde liegende Regelwerk bestimmt, wie die Bearbeitung durchgeführt wird. Eine flexible Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse ist nicht möglich. Der Software-Roboter wird in diesem Fall die Verarbeitung als Ausnahme an den menschlichen abgeben.

Einen anderen Ansatz verfolgt dahingegen eine künstliche Intelligenz (KI), denn diese kann trainiert werden. Durch dieses Training kann eine KI unterschiedliche Datenströme verarbeiten und in ein strukturiertes Format bringen. Diese Ansätze (maschinelles Lernen oder Deep Learning) bieten hier entscheidende Vorteile. Auf diese Weise können Daten eines unterschiedlichen Eingangsformats in ein strukturiertes Format konvertiert werden. Wichtig beim Einsatz von maschinellem Lernen sind die Auswahl der geeigneten Algorithmen und das „richtige“ Training. Insbesondere das Anlernen negativer Muster muss vermieden werden, da die KI diese ansonsten während des Betriebs reproduzieren wird. 

RPA-Einführungsvideo

Vorteile von RPA

  • Kostensenkung
  • Effizienzsteigerung
  • Mitarbeiterentlastung

Was versteht man unter Intelligent Process Automation

Die Intelligent Process Automation ist eine Kombination aus RPA und KI. Zum einen trägt KI dazu bei, dass die Daten in einem strukturierten Format geliefert werden. So kann die Künstliche Intelligenz die benötigten Daten aus einer E-Mail auslesen, z. B: die Struktur analysieren und an den Software-Roboter weiterleiten. Hierbei wird auf sogenanntes Natural Language Processing zurückgegriffen, um die relevanten Daten zu extrahieren. Sollten die Daten zu komplex für die weitere Bearbeitung sein, so kann die KI diese Daten zur Bearbeitung an einen menschlichen Bearbeiter weiterleiten. Die Entscheidungen des Menschen werden wiederrum für den Lernprozess der KI genutzt, sodass entsprechende Bearbeitungsfälle in Zukunft von der KI ausgeführt werden können. 

Des Weiteren erlaubt die Kombination zwischen einer RPA und einer KI das Treffen komplexer Entscheidungen. Eine RPA kann bereits heute regelbasierte Entscheidungen treffen und Scores vergeben. Allerdings erfordern komplexere Entscheidungen das Vorhandensein einer KI. In der Praxis wird diese Funktion als „Cognitive Reasoning“ bezeichnet, das unter anderem auch zur Verbesserung der RPA genutzt werden kann. Hierfür greift die KI auf sämtliche Erfahrungen und Kenntnisse, welche in einem Modell abgebildet werden, zurück. 

Welche Vorteile bietet Intelligent Process Automation?

Bereits RPA und KI in ihren einzelnen Bestandteilen bieten zahlreiche Vorteile. Doch die Kombination beider Technologien zur „Intelligent Process Automation“ bietet einen entsprechenden Flexibilitätsgewinn, da dadurch können auch weitere Prozesse automatisiert werden. Intelligent Process Automation ermöglicht zusätzlich auch bei komplexeren Prozessen eine automatisierte Bearbeitung mit einer Verkürzung der Bearbeitungszeit bei konstant hoher Qualität sowie Kosteneinsparungen. Zudem ist die IPA flexibel im Lernverhalten, sodass prozessuale Änderungen vergleichsweise schnell implementiert werden können. Auch das Treffen komplexer Entscheidungen ist aufgrund von Erfahrungen möglich. Insgesamt kann die IPA als eine sinnvolle Erweiterung der RPA verstanden werden. 

Anwendungsbeispiele für den Einsatz von IPA

Nachdem nun die Grundlagen zur Intelligent Process Automation aufgezeigt wurden, werden wir Ihnen die potenziellen Einsatzmöglichkeiten anhand einiger Beispiele verdeutlichen. 

Beispiel 1: Automatisierung in der Dokumentation

Die Dokumentation gilt als besonders umfangreicher und komplexer Prozess. Vor allem Branchen, die einen hohen Dokumentationsaufwand aufweisen – beispielsweise die Finanz- und Versicherungsindustrie – können von dieser Automatisierung profitieren. Der Einsatz einer IPA erlaubt die Aufbereitung der Daten, sodass eine umgehende, automatisierte Bearbeitung ermöglicht wird. Die IPA ermöglicht somit vorausgefüllte Formulare, Empfehlungen zur weiteren Bearbeitung, kann Verträge erstellen und genehmigen und schlussendlich die Dokumentation der Bearbeitung automatisieren. 

Beispiel 2: Automatisierter Entscheidungsprozess im Bankwesen

Der Einsatz von IPA bietet auch im Bankwesen entscheidende Vorteile. Eine digitale Antragsstrecke bietet bereits heute zahlreiche Vorteile, doch meistens werden die Entscheidungen nicht automatisiert getroffen. Stattdessen müssen Mitarbeiter die digitalen Daten zur Entscheidungsfindung heranziehen. Der Einsatz einer IPA kann diese Bearbeitung grundsätzlich optimieren. Die benötigten Daten, etwa Gehaltsnachweise, liegen oftmals unstrukturiert vor, sodass eine RPA hier bereits scheitern würde. Eine IPA könnte diese Daten allerdings zunächst strukturieren und anschließend automatisiert bearbeiten. 

Beispiel 3: Chatbots für den Kundenkontakt

Auch im direkten Kundenkontakt kann eine IPA einen entscheidenden Vorteil bieten, denn durch die dahinterliegende KI kann diese konkrete Entscheidungen treffen. So kann ein Kunde bestimmte Unterlagen per Chat anfordern. Die IPA erkennt die benötigten Muster und veranlasst die entsprechende Bearbeitung. Sollte die IPA bei der Bearbeitung scheitern, so kann der Kundenkontakt an einen geschulten Mitarbeiter weitergeleitet werden. 

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Fazit und Ausblick

Zum aktuellen Zeitpunkt sind selbstlernende und autonom denkende Roboter nur vereinzelt im Einsatz. Allerdings bietet die Kombination der automatisierten Prozessbearbeitung und der künstlichen Intelligenz zahlreiche Möglichkeiten, um Prozesse zu optimieren und neue Umsatzpotenziale zu eröffnen. So können auch die Interaktion zwischen unterschiedlichen Systemen und der Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten durch den Einsatz einer IPA abgebildet werden. Insbesondere bei Rückfragen kann die IPA die Suche nach den Kontaktdaten übernehmen und somit wertvolle Zeit für den Mitarbeiter einsparen. Allerdings zeigt sich auch, dass der Lernprozess eines entsprechenden Roboters große Datenmengen erfordert.

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