Was ist Robotic Process Automation? – Prozessautomatisierung im Detail

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Unter robotischer Prozessautomatisierung (RPA) ist der Einsatz von Software zu verstehen, die als virtuelle Arbeitskraft fungiert, um Anwendungen ähnlich wie eine Person zu bedienen – angefangen bei einer durchzuführenden Transaktion bis hin zu einem vollständigen Prozess vor einem Computerbildschirm.

Derzeit ist die Logik noch weitgehend regelbasiert, wodurch Roboter die Mitarbeiter in erster Linie bei Routinearbeiten entlasten können. Durch die stetige Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz werden Software-Roboter jedoch zunehmend mehr Aufgaben übernehmen können, die sowohl soziale als auch finanzielle Auswirkungen haben können.

Heute gibt es bereits über 50 Anbieter, wobei der Markt weiterhin an Geschwindigkeit und Volumen gewinnt. Die weitere Innovation wird zu einer zunehmenden Fragmentierung der Segmente führen. Im Licht von verwandten und konkurrierenden Automatisierungsansätzen, bietet RPA zahlreiche Vorteile wie zum Beispiel schnelle und vorhersehbare Kostensenkungen und ein skalierbares Servicepotenzial in annähernd Echtzeit. Zahlreiche Geschäftsszenarien für RPA zeigen bereits, dass es funktioniert.

Die Implementierung einer RPA-Lösung besteht aus mindestens drei Phasen, dem Proof of Concept, dem Pilotprojekt und der Leverage-Phase zur weiteren Nutzung. Hier gibt es dazu nähere Informationen. Woran Sie auch immer denken Roboter: Roboter und RPA sind hier, um zu bleiben. Roboter sind günstig, vor allem in der Datenverarbeitung effizient und beeinflussen somit die jeweiligen Prozesse entlang der Wertschöpfungskette vieler Branchen zum Nutzen des Unternehmens und des Kunden.

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Beim Einsatz von Software als „virtualisierte Mitarbeiter“ werden Anwendungen wie von einer realen Person bedient. Es erfolgt die Bearbeitung einer Transaktion oder der Abschluss eines Prozesses wie vor einem Computerbildschirm. Um dies zu erreichen, werden Roboter eigene funktionale Benutzerkennungen zum An- und Abmelden der betriebenen Anwendungen verwenden. „Makros“ sind eine Art von frühen Exemplaren von Software-Robotern.

RPA ersetzt daher nicht bestehende Anwendungen oder manipuliert Code, sondern arbeitet vielmehr mit diesen Systemen in einer Art und Weise, die einem menschlichen Benutzer ähnelt. Nichtsdestotrotz ist RPA derzeit nicht aber in der Lage, die menschliche Arbeit vollständig zu ersetzen. Nur einfache, vorhersehbare Aufgaben können automatisiert werden, während die anspruchsvolle Arbeit noch immer Menschen vorbehalten ist.

RPA orientiert sich derzeit an den Regeln und nicht an der Künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht die Eskalation zu einem menschlichen Supervisor in den Fällen, in denen der Regelsatz nicht eine geeignete Antwort auf eine bestimmte Situation enthält. In Zukunft wird die KI jedoch zunehmend in Software-Roboter integriert, um mehr menschliche Aufgaben zu übernehmen. RPA-Lösungen erstellen für jede Aktion der „virtuellen FTE“ einen Audit-Trail, sodass die Einhaltung der Prozessrichtlinien jederzeit nachträglich nachgewiesen werden kann.

Die Entwicklung von RPA-Lösungen

Die frühen Inkarnationen der heutigen RPA waren vor allem Screen Scraping-Lösungen, die neue Software-Anwendungen mit Legacy-Anwendungen zu integrieren suchten, die keine leicht verfügbaren Mittel für automatisierte Schnittstellen hatten. RPA-Lösungen entwickeln sich zu regelbasierten Maschinen, die Geschäftsprozesse über System- und Organisationsgrenzen hinweg automatisieren können, und nutzen seit Kurzem maschinelle Lernansätze, um die Prozessqualität im Laufe der Zeit zu verbessern, wiederkehrende Situationen, die menschliches Eingreifen erfordern, zu entschärfen und neue Erkenntnisse aus bestehenden Anwendungslandschaften zu gewinnen.

Während frühere Lösungen eine menschliche Interaktion erforderten, wenn keine der vordefinierten Regeln auf den vorliegenden Fall angewandt wurde, ermöglicht das maschinelle Lernen, dass zukünftige RPA-Lösungen lernen, wie Ausnahmen von menschlichen Bedienern behandelt werden, um letztendlich deren Regelsatz zu übernehmen. Das maschinelle Lernen wird auch zur Klassifizierung von unstrukturierten Dokumenten, in Vorbereitung auf die RPA-Bearbeitung oder Unterstützung beim Aufbau oder der Verbesserung der Regelbasis für eine RPA-Bereitstellung genutzt.

Intelligente virtuelle Assistenten zielen darauf ab, die Lücke zwischen Kunden, die über eine natürliche Sprache kommunizieren, und einem hoch automatisierten Backend zu schließen. Die Software verbindet maschinelle Roboter mit Menschenmassen, um die Automatisierung von Prozessschritten zu ermöglichen, die an der Grenze zwischen „Maschinenarbeit“ und „Expertenarbeit“ existieren.

Diese sind immer noch unerreichbar für eine reine Roboterlösung, aber standardisiert genug, um auf Maschinen und gering qualifizierte Menschen verteilt zu werden. Insgesamt stellen die Auswirkungen der weiteren Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens, der Automatisierung und der künstlichen Intelligenz Veränderungen für die Beschäftigung von Menschen dar. Dies wird sich auf die Finanzierung der sozialen Sicherheit auswirken.

Im Gegensatz zu konkurrierenden Kostensenkungsansätzen wie Outsourcing/Offshoring/Nearshoring oder jeder anderen Lohnkostenarbitrage wie Inhouse-Outsourcing an juristische Personen mit einer günstigeren Tarifstruktur, behält RPA alles im eigenen Haus und am Standort. Darüber hinaus profitiert RPA auch von anderen Faktoren, wie zum Beispiel der höheren Prozesssicherheit.

Weitere Vorteile von RPA

  • Schnelle Produktivitätssteigerung innerhalb weniger Wochen oder weniger Monate, d.h. fast sofortige Kostensenkungen.
  • Vorab-Investitionskosten und Lizenzgebühren sind gering und können verlässlich berechnet werden, ebenso wie die Rendite von Investition (RoI).
  • Geeignet als taktische Zwischenlösung zur Kostensenkung, wenn eine strategische technische Lösung noch zu teuer ist.
  • Roboter können 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche arbeiten.
  • Es sind keine oder nur minimale Prozessänderungen erforderlich, obwohl die Einführung von RPA einen Verbesserungsprozess auslösen kann.
  • Keine oder nur minimale Anwendungsänderungen erforderlich.
  • Es ist skalierbar und profitiert von Skaleneffekten.
  • Verbesserte Qualität im Vergleich zu menschlichen Arbeitern, d.h. geringere Ausfallraten und Risiken.
  • Kontinuierliche und transparente Compliance Dokumentation.

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