Das Tempo des Wandels am digitalen Arbeitsplatz zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Altsysteme behindern die digitale Transformation jedoch immer noch, da sie wenig Raum für die Integration neuer Technologien lassen. Um dieses Manko zu überwinden, benötigen viele Unternehmen eine Plattform, die sozusagen als intelligentes Informationsförderband fungiert und die Zusammenarbeit zwischen Altsystemen ermöglicht und orchestriert. Hier kann Intelligent Process Automation (IPA), auch bekannt als intelligente Automatisierung (IA), RPA 4.0 oder Hyperautomation, Abhilfe schaffen.
Was ist intelligente Prozessautomatisierung?
Im Kern besteht Intelligent Process Automation aus einer Reihe von Technologien, die bereits an verschiedenen Stellen der Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) eingesetzt und kombiniert werden, um digitale Prozesse zu verwalten, zu automatisieren und zu integrieren. Zu diesen Technologien gehören Robotic Process Automation (RPA), Digital Process Automation (DPA) und künstliche Intelligenz (KI). IPA geht über die einfache Prozessautomatisierung hinaus, da es in der Lage ist, unstrukturierte Daten durch die Kombination der oben genannten Technologien zu verarbeiten und zu strukturieren. Dies bedeutet, dass die Analyse, Verwaltung und Organisation unstrukturierter Informationen jetzt automatisiert werden können.
Das ist interessant für Unternehmen, die bis zu 90 Prozent der täglich generierten Daten, wie gescannte Dokumente, E-Mails und Briefe, fällt in die Kategorie der unstrukturierten Daten. Strukturierte Daten sind zwar einheitliche, quantitative Daten, die leicht durchsucht und verwendet werden können, aber unstrukturierte Daten sind für Computer schwieriger zu analysieren. Dies liegt daran, dass es sich um Daten handelt, die ein anderes Format oder Aussehen haben, wie Bilder, Videos, gesprochener Text oder Handschrift.
IPA-Kerntechnologien
Intelligent Process Automation besteht aus drei Kerntechnologien zur Automatisierung von Geschäftsprozessen:
Robotische Prozessautomatisierung (RPA)
RPA bringt Geschwindigkeit und Effizienz auf den Tisch. Der Einsatz von Robotern zur Nachahmung menschlicher Handlungen und zur Automatisierung von Prozessen trägt dazu bei, dass manuelle, arbeitsintensive, sich wiederholende Aufgaben mit hohem Volumen, wie das erneute Eingeben von Daten von einem System in ein anderes, viel schneller und effizienter erledigt werden können.
Digitale Prozessautomatisierung (DPA)
DPA, auch Prozessor-Orchestrierung genannt, hat seine Wurzeln im Geschäftsprozessmanagement. Es handelt sich um eine Reihe intelligenter Technologien zur Prozessautomatisierung, die sicherstellen, dass alle Aufgaben, Workflows oder Funktionen ohne Unterbrechung abgeschlossen werden. DPA kann verwendet werden, um ereignisgesteuerte Geschäftsregeln zu definieren, die einen optimierten nächsten Schritt für alle Prozesse im Unternehmen vorschreiben. DPA bietet die Agilität und den Einblick, die für einen ganzheitlichen Ansatz zur Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind, und eignet sich besonders gut für die Optimierung verschiedener unternehmensinterner Services sowie für die Verwaltung kundenorientierter Serviceprozesse.
Künstliche Intelligenz (KI)
KI bringt die Automatisierung auf ein noch höheres Niveau, da KI Muster in Daten erkennen und aus früheren Entscheidungen lernen kann, um immer intelligentere Entscheidungen zu treffen. Maschinelles Lernen (ML) bietet überwachte Algorithmen, die aus strukturierten Datensätzen lernen, bevor sie beginnen, auf der Grundlage neuer Eingaben selbstständig Vorhersagen zu treffen. Unüberwachte Algorithmen beobachten strukturierte Daten und beginnen, Erkenntnisse über erkannte Muster zu gewinnen.
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen Mensch und Technologie, da NLP es einem Computer ermöglicht, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren. NLP ist in Kombination mit ML der Schlüssel zur Entwicklung komplexer Workflows für Chatbots und virtuelle Assistenten (VAs), die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, zu kommunizieren, aus Datensätzen zu lernen und sogar Entscheidungen auf der Grundlage der „Emotionserkennung“ zu treffen. Tools für maschinelles Sehen wie die optische Zeichenerkennung wandeln gescannte Dokumente oder Fotos in Text um.
Mit IPA können Softwareroboter manuelle Klicks (RPA) ersetzen, textlastige Kommunikation (NLP) interpretieren, regelbasierte Entscheidungen treffen, die nicht vorprogrammiert werden müssen (ML), Kunden Vorschläge unterbreiten (VA) und Geschäftsprozesse überwachen (DPA). Intelligente Prozessautomatisierung ermöglicht es Unternehmen, bestehende Prozesse zu überdenken oder sie mit ML zu optimieren oder neue Technologien wie Decision Automation zu nutzen, um innovative neue Prozesse durch intelligente Entscheidungsfindung zu entwickeln.
Ist IPA dasselbe wie Hyperautomation?
Hyperautomation ist ein heute häufig verwendeter Begriff, der vom Marktforscher Gartner populär gemacht wurde. Der Begriff tauchte erstmals in Gartners“ aufDie 10 wichtigsten strategischen Technologietrends für 2020„melden. Von diesem Zeitpunkt an war Hyperautomation in aller Munde. Dennoch herrscht immer noch Verwirrung darüber, was Hyperautomatisierung bedeutet und wie sie sich von intelligenter Prozessautomatisierung unterscheidet. Gartner selbst sagt dies in seinem Bericht für 2020 Magic Quadrant für RPA:
„Kunden suchen nach einer orchestrierten, durchgängigen, intelligenten, ereignisgesteuerten Form der Automatisierung, die mit einer effektiven Kombination von Automatisierungstools mit mehreren Anwendungen und Softwarepaketen für maschinelles Lernen ausgestattet ist.“
Gartner nennt diese Form der Automatisierung Hyperautomatisierung. In Bezug auf die Bereitstellung gibt es immer noch keinen Unterschied zwischen dieser und IPA.
Hyperautomatisierung wird von Gartner jedoch als eine Unternehmensstrategie oder -initiative mit dem ultimativen Ziel betrachtet, so viele durchgängige Prozesse wie möglich durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) sowie die Koordination mehrerer Automatisierungstools und Software zu automatisieren und zu transformieren. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die intelligente Prozessautomatisierung auf eine enge Gruppe von Aufgaben und kombiniert Technologien in einem einzigen Tool, um bestehende Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren. In vielen Fällen fehlt auch hier eine definierte Strategie, um die Automatisierung mit taktischen und strategischen Zielen zu skalieren.
Und was ist dann RPA 4.0?
Außerdem ist das, was als RPA 4.0 bezeichnet wird, nichts anderes als kognitive Prozessautomatisierung, bei der RPA mit digitalen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) kombiniert wird, um Aufgaben zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten mit prädiktiven und präskriptiven Analysen zu automatisieren.
Was sind die Vorteile von IPA?
EIN aktuelle Studie von McKinsey gibt an, dass Unternehmen durch die Implementierung von IPA über 50% der manuellen Aufgaben automatisieren, die Prozesszeiten um 50% reduzieren und ROIs von über 100% erzielen können. Durch die Kombination von RPA, DPA und KI können Unternehmen sicher sein, dass sie die richtige Entscheidung getroffen haben, da diese im Arbeitsablauf geplant ist und KI dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Durch die Automatisierung von End-to-End-Prozessen mithilfe von IPA kann das Risiko von Fehlern wie falscher Dateneingabe verringert werden. Während RPA diese Automatisierungsaufgaben übernimmt, geben DPA und KI dem Unternehmen die Gewissheit, dass Geschäftsprozesse konsistent abgeschlossen werden. IPA gibt Unternehmen Einblicke in den gesamten Prozess. Dies hilft dabei, Engpässe oder Punkte zu identifizieren, an denen die Kundenreise reibungsloser verlaufen könnte. IPA erhöht die Agilität und Geschwindigkeit von Prozessänderungen.
IPA macht da weiter, wo RPA aufhört
IPA ermöglicht es Unternehmen, komplexere Aufgaben zu automatisieren und anpassungsfähigere Arbeitsabläufe durchzuführen. Zu diesen Aufgaben gehören auch solche, die RPA nicht bewältigen kann, da sie viele Ausnahmen beinhalten oder auf unstrukturierten Daten beruhen. Intelligente Prozessautomatisierung führt letztlich zu schrittweisen Verbesserungen des Kundenerlebnisses, der Produktivität und der Effizienz. Anstatt Technologien wie RPA einfach in Silos einzusetzen und sie einzelnen Aufgaben zu überlassen, kann IPA die Arbeit zwischen Robotern, Menschen und Systemen orchestrieren.
Anwendungsfälle für intelligente Prozessautomatisierung
Ein typischer Anwendungsfall für IPA ist eine Situation, in der Unternehmen Daten an ihre Kunden übermitteln müssen, die manuelle Erledigung dieser Aufgaben jedoch viel Zeit in Anspruch nimmt, z. B. die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen oder die Automatisierung von Kundenanfragen. Beispielsweise verbringen Mitarbeiter einer Schadensabteilung in der Regel Hunderte von Stunden pro Jahr damit, Daten aus Schadensformularen in das CRM der Abteilung einzugeben. Ein IPA-Tool extrahiert die erforderlichen Daten aus den Formularen und überträgt die Informationen direkt in das CRM. Integriert in einen größeren, durchgängigen Prozess, werden die relevanten Informationen auch sofort direkt an den Kunden gesendet.
Bei Finanzdienstleistungen müssen Kundendienstmitarbeiter Zeit damit verbringen, Kundendaten aus Datenbanken, Telefonanrufen, E-Mails und Online-Chats zu sammeln, was sich negativ auf die Kundenreise auswirken kann. Ein IPA-Tool ruft die Daten aus der Datenbank ab und aktualisiert die Aufzeichnungen mit zusätzlichen Informationen aus Telefonanrufen und E-Mails. IPA-Lösungen können Versanddaten analysieren, um Versandrouten und -pläne zu optimieren, um Engpässe zu reduzieren, Verzögerungen zu vermeiden und die verfügbaren Ressourcen zu optimieren.
In der Buchhaltung erkennt und verbucht die IPA-Lösung die Rechnungen automatisch. Intelligent Process Automation verfügt über alle notwendigen Tools und Software, um den Rechnungstyp zu erkennen, alle Informationen wie Datum, Lieferant, Preis, Artikel, Zahlungsbedingungen und Fälligkeitsdatum zu extrahieren und die Daten an das ERP weiterzuleiten, sie in den richtigen Buchhaltungsfeldern zu klassifizieren und die Zahlung zum optimalen Zeitpunkt für einen hohen Cashflow durchzuführen.
Im Service Center erkennt IPA aufgrund der integrierten NLP-Technologie den semantischen Kontext und damit das Anliegen des Kunden und schlägt dem Mitarbeiter sofort eine Lösung vor. Im Gesundheitswesen interagiert IPA mit NLP, um einen Ansatz für die Datenerfassung, Analyse, Diagnose und Behandlung bereitzustellen. Somit ist IPA nicht nur eine Erleichterung für interne Mitarbeiter, sondern auch für den oder die Dienstleistungen, die den Kunden betreffen, von Vorteil.
Und wer bietet IPA an?
In ihrem 2021 veröffentlichten Bericht zur Anbieterlandschaft für intelligente Prozessautomatisierung untersuchte die Everest Group 27 Anbieter, die IPA-Lösungen anbieten, von der Beschaffung von IPA-Technologieprodukten bis hin zu Beratungs-, Implementierungs- und Wartungsdienstleistungen, im Hinblick auf ihre wichtigsten Stärken und Schwächen. Dazu gehörten TCS, EXL, Tech Mahindra, Cognizant, Wipro, Genpact, HCL, Atos, Capgemini, NTT DATA, Hexaware, Infosys, IBM, Mphasis, Exela Technologies, Pricewaterhousecoopers, Data, Sopra Group, Softtek, UST, Persistent Systems, DigiBlu, Digital Workforce, PraTech, Acelirate, Robiquity und SYKES Digital Services.
Fazit
IPA ist das Upgrade jeder grundlegenden Automatisierung. Da die Welt zunehmend digitalisiert wird, wird Automatisierung für Unternehmen, die mit den Kundenerwartungen und dem Wettbewerb Schritt halten wollen, immer wichtiger. Durch die Nutzung künstlicher Intelligenz kann ein IPA-Tool komplexere Geschäftsprozesse abschließen, die mit einer Vielzahl neuer und aufkommender Technologien funktionieren.
Durch die Kombination innovativer neuer Techniken macht die IPA-Software Roboter intelligenter, sodass sie bei der Ausführung ihrer Aufgaben lernen, im Laufe der Zeit schneller, besser und genauer zu arbeiten. Wo die grundlegende Automatisierung mit RPA nicht intelligent genug ist, um Nuancen und Ausnahmen zu bewältigen, springt IPA mit seiner Intelligenz und Flexibilität ein.
