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Automatisierung mit Bots und Bottern

Die Symbiose von Robotic Process Automation und Machine Learning

Rob Hughes

© Shutterstock / Willyam Bradberry

 

Digitale Bots automatisieren repetitive Routine-Aufgabe und erhöhen damit Produktivitiät. Separat betrachtet ziehen sie keine Erkenntnisse daraus. Kombiniert mit den neuesten Machine-Learning-Anwendungen erhält Robotic Process Automation neue Bot-Fähigkeiten.

Im gesamten Unternehmen übernimmt Robotic Process Automation (RPS) zunehmend zeitaufwändige Routineaufgaben – und fordert die Arbeitsweise von Unternehmen heraus. Diese Form der digitalen Transformation zeigt bereits einen signifikanten Return on Investment für Vorreiter-Organisationen, die diese Lösungen implementieren. Mit dem Wechsel von Legacy-Geschäftssystemen hin zur RPA-Technologie werden Firmen flexibler, effizienter und wettbewerbsfähiger.

In der Vergangenheit wurden RPA-Werkzeuge erfolgreich für entsprechend vordefinierte Aufgaben eingesetzt. Sie konnten sich allerdings nicht automatisch an veränderte Bedingungen anpassen oder aus ihren Erfahrungen lernen und waren dadurch beschränkt. Machine Learning hingegen wendet Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) an, um den von RPA-Lösungen ausgeführten Aufgaben einen Business-Kontext zu verleihen. Dieser ermöglicht es der Anwendung, bessere Entscheidungen zu treffen und insgesamt produktiver zu arbeiten. So kann RPA beispielsweise Feldwerte auf Basis eines Regelwerks aus unstrukturierten Daten extrahieren. Machine Learning „lernt“ die gebräuchlichsten Bezeichnungen für die Felder in Zusammenarbeit mit einem menschlichen Trainer, der die Lerneinheiten bestätigt. Als Ergebnis lässt sich die Automatisierung um den Faktor Zehn beschleunigen. Der Grund dafür ist, dass das System keine explizite Programmierung benötigt, um schnell verbessert zu werden. RPA ohne Machine Learning Komponente erfordert einen menschlichen Programmierer, der dies kodiert.

Die Möglichkeit, RPA und Machine Learning gleichzeitig zu nutzen, gewährleistet eine kontinuierliche Optimierung zwischen der Ausführung und der Analyse. Neue Analysewerkzeuge sorgen für eine höhere Visibilität hinsichtlich Geschäftsaktivitäten und Datensätzen. RPA, KI und Analytik entfalten in diesem Zusammenhang eine geringere Wirkung, wenn sie sequentiell oder als einzelne Komponenten eingesetzt werden. Der Prozess sollte eher fließend sein: Die RPA-Implementierung generiert die Daten, um die KI-Funktionen kontinuierlich zu verfeinern. Diese lassen sich dann nutzen, um eine zunehmend zielgerichtete, relevante und effektive Datenanalysen durchzuführen. Das Ergebnis ist eine Vielzahl von neuen Möglichlichkeiten sowie ein höherer Business-Wert dank kürzerer Zyklen, Skalierbarkeit, Innovation und eine kontinuierlich gesteigerte Produktivität.

RPA bei der Arbeit

Die Bankenbranche ist einer der Vorreiter beim Thema RPA. Die Anwendungen können viele Aufgaben effektiv erfüllen, beispielsweise im Zusammenhang mit Kreditvergabe oder der Kontoführung. Allerdings ist RPA nicht in der Lage, festzustellen, ob die Identität einer Person stimmt. Mit der Analyse unstrukturierter Daten – zum Beispiel die Überprüfung eines eingescannten Passbildes und dem Abgleich mit dem Kontoauszug des Kunden – ist Machine Learning in der Lage, eine Verbindung zwischen „Tun“ und „Denken“ in einer automatisierten Umgebung herzustellen.

Zu weiteren Kombinationen von RPA- und Machine-Learning-Anwendungen gehören Versicherungsansprüche und Kundenservice. Für Autoversicherer ist es teuer und ineffizient, jeden kleineren Unfall durch einen Versicherungsagenten vor Ort überprüfen zu lassen. Viele dieser Anbieter setzen heute Bildverarbeitungsanwendungen mit KI-Fähigkeiten ein, die beurteilen, wie sich ein Unfall ereignete. Sie sind so in der Lage, die Abwicklung kleinerer Schäden schnell genehmigen zu können. Im Kundenservice eingesetzte Chat-Agenten sind in der Lage, dank Sentiment-Analyse-Technologie Empfindungen wie Wut, Unzufriedenheit oder Sarkasmus zu erkennen, die der Kunden per Text bzw. Chat übermittelt. Sie machen darauf aufmerksam, wenn Kunden unzufrieden sind und eskalieren die Probleme an einen Menschen, um sie entsprechend zu betreuen.

Der momentane Status des RPA-Marktes

Der RPA-Markt ist momentan noch relativ klein. Allerdings integrieren immer mehr Anbieter KI- und Machine-Learning-Technologien in ihre Lösung und treiben so die Entwicklung der gesamten Branche voran. Ein aktueller Bereicht von Grand View Research, Inc., prognostiziert, dass die RPA-Industrie bis zum Jahr 2024 auf 8,75 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Ein Grund dafür ist, dass die Anwender statt tradtionellerer Business-Process-Management-(BPA)-Applikationen, deren Implementierung oft Hunderte von Arbeitsstunden und Millionen von US-Dollarn an Investitionen kosten, neue Lösungen implementieren wollen. Im Vergleich dazu ist RPA deutlich einfacher und schneller. Es lässt sich kosteneffektiv mit kleineren, sehr gezielten Projekten beginnen und dann in einer größeren Implementierung ausrollen.

Vorreiter aus Branchen wie Banken, Finanzen, Versicherungen sowie dem Gesundheitswesen erkennen das exponentielle Wachstum von RPA-Implementierungen: Die Betriebskosten und Fehlerquoten reduzieren sich, gleichzeitig verbessern sich Service und Compliance. Die Systeme lassen sich bei Bedarf flexibel skalieren, während es eine immer breitere Palette an Anwendungsmöglichkeiten gibt.

Viele Unternehmen beginnen bereits damit, die RPA-Technologie weiterzuentwickeln und zu implementieren. Zur selben Zeit entwickeln sich die Fähigkeiten von Bots weiter und gehen über die reine Automatisierung von Routineaufgaben hinaus. RPA in Kombinatiom mit Fortschritten bei KI- und Machine Learning-Applikationen bietet einen guten Ausgangspunkt für Unternehmen, die Legacy-Prozessen ablösen und neue Technologien integrieren möchten. Diese haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir denken und arbeiten über alle Branchen hinweg grundlegend zu verändern.

Geschrieben von
Rob Hughes

Vice President, Global Field Marketing, Automation Anywhere

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