Viele Prozesse lassen sich bereits mit Hilfe von Softwarerobotern (RPA) automatisieren. Die Softwareroboter ahmen die Interaktionen des Menschen nach, der auf Benutzerschnittstellen von Softwaresystemen zugreift.
Die Vorteile sind dabei unbestritten:
Neben der Kostenreduktion in Unternehmen sorgt die Automatisierung durch Softwareroboter für ein konstantes Qualitätsniveau der bearbeiteten Prozesse.
Durch die ganztägige Einsatzmöglichkeit und der möglichen Wochenarbeitszeit von 168 Stunden steigt die Skalierbarkeit der bearbeiteten Prozesse.
Dazu kommt, dass keine aufwendige Implementation, die zu einer Veränderung der Systemlandschaft führt, umgesetzt werden muss. Die Softwareroboter setzen auf die bestehende Infrastruktur auf und arbeiten mit den vorhandenen Systemgegebenheiten.
Wenn man sich diese Prozesse jedoch genauer anschaut, handelt es sich dabei primär um administrative Prozesse, die einer klaren Struktur folgen und nach einem simplen Regelwerk agieren.
Ebenfalls ist eine strukturierte Datengrundlage die Voraussetzung für eine Automatisierung von Prozessen mit Hilfe von RPA. Was ist jedoch, wenn wir keine strukturierten Daten vorliegen haben, sondern Daten, die nicht dem vorgebebenen Schema entsprechen oder sogar auf einer anderen Sprache sind.
In diesem Fall benötigen wir Hilfe durch künstliche Intelligenz, die die unstrukturierten Daten so aufbereitet, dass diese verwendbar für unsere Softwareroboter macht.
Zur Veranschaulichung folgendes Beispiel:
Herr Scholl arbeitet im Vertriebsinnendienst in einem Unternehmen und betreut dort verschiedene Kunden.
Eine von Herrn Scholls Aufgaben ist das Erfassen von Bestellungen im System, die er per Mail von seinen Kunden zugesendet bekommt. Die Kunden übersenden dafür eine ausgefüllte Bestellvorlage aus Excel an Herrn Scholl. Es handelt sich dabei um eine recht simple Aufgabe und Herr Scholl mag diese nicht sonderlich gerne, da Sie Ihm Zeit und vor allem Nerven kostet. Er merkt je länger er diese Aufgabe macht, desto mehr lässt seine Konzentration nach und Fehler fangen an sich einzustellen.
Simple Aufgaben wie das Bearbeiten der E-Mail, das Abspeichern von Bestellvorlagen, das Eintragen der Bestellung ins System, sowie das Einplanen der Bestellung in die Lieferantenzeiträume können glücklicherweise auch durch einen Softwareroboter ausgeführt werden. Dieser kann von Herrn Scholl entsprechend angewiesen werden, um Ihn diese Aufgabe abzunehmen.
So hat Herr Scholl genug Zeit die Präsentation fürs Quartalsgespräch vorzubereiten.
Der Softwareroboter bearbeitet die Bestellung so, wie Herr Scholl es vorher auch getan hat, indem er auf die Benutzeroberfläche zugreift.
Nun kommt es aber vor, dass einige der Bestellungen von einem Kunden aus Spanien kommen. Und sich somit in der Sprache von den anderen üblichen Bestellungen unterscheiden. Zusätzlich dazu kommt es häufiger vor, dass Kunden nicht die gewünschte Bestellvorlage benutzen, sondern Ihre Bestellung einfach per E-Mail senden.
Der Softwareroboter kommt in diesen Fällen an seine Grenzen. Er ist unflexibel und kann nicht mit wesentlichen Veränderungen im Prozess umgehen.
Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel. Mit Hilfe dieser lässt sich aus dem normalen Softwareroboter, ein intelligenter Softwareroboter machen.
Im Wesentlichen handelt es sich dabei um die Kombination der beiden Technologien RPA & KI, die dazu führt, dass zu bearbeitende Prozesse nicht mehr streng regelbasiert ablaufen müssen. Der intelligente Softwareroboter kann kognitive und komplexe Aufgaben wie Natural Language Processing, OCR und Computervision durchführen.
Der intelligente Softwareroboter kann mit Hilfe dieser Fähigkeiten auch die Bestellung aus Spanien ins System eingeben, da er bis zu 50 verschiedene Sprachen erkennt und entsprechend übersetzen kann. Des Weiteren kann er ebenfalls die Bestellungen bearbeiten, welche in einem Text in E-Mails versendet werden. Er liest die Informationen der E-Mail aus und überträgt diese entsprechend als Bestellung in das System.
Mit Hilfe des Zusammenspiels von RPA & KI ist es möglich Prozesse intelligent zu automatisieren.
Dies eröffnet Möglichkeiten in verschiedenen Anwendungsbereichen, sei es die intelligente Dokumentenanalyse, die Bearbeitung von Eingangsrechnungen, die Bearbeitung von Eingangsbestellungen, das Dokumentieren von Reportings oder die Analyse von großen Datensätzen.
Mit Hilfe von intelligenter Automatisierung von Prozessen lässt sich ein schneller, effektiver Schritt in Sachen Digitalisierung machen.
