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Drei Anwendungsfälle für intelligente Prozessautomatisierung

Intelligente Prozessautomatisierung und RPA-Anwendungen unterstützen Unternehmen bei der digitalen Transformation. Doch welche Anwendungsfälle gibt es hierfür?

Die digitale Transformation hat für Unternehmen höchste Priorität. Das Ziel ist, von personen- und papiergebundenen zu nahtlos elektronischen Systemen überzugehen.

Um dieses Ziel zu erreichen, müssen Unternehmen verschiedene Prozesse, Daten, Arbeitsabläufe und Systeme kombinieren und automatisieren. Die reine Automatisierung von Daten und Prozessen reicht jedoch nicht mehr aus. Es ist hilfreich, sich darauf zu konzentrieren, bestehende Prozesse effizienter zu gestalten. Doch es ist schwierig, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, wenn man nur das macht, was man bereits macht.

Führende Unternehmen suchen jetzt nach Anwendungsfällen für intelligente Prozessautomatisierung, um die komplizierteren Herausforderungen in der Unternehmensumgebung zu bewältigen und aus ihren Daten einen echten Mehrwert zu gewinnen.

Bereiten Sie Ihre Daten auf die KI vor

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) erweist sich mittlerweile als sehr beliebt. RPA-Technologie führt das Konzept von Software-Bots ein, die in einer virtuellen Arbeitsplatzumgebung existieren und die Tastatur- und Mausinteraktion mit bestehenden Anwendungen nutzen, um Maßnahmen zu ergreifen und Aufgaben ausführen.

Diese Prozessautomatisierungswerkzeuge sind jedoch lediglich dazu gedacht, Funktionen und Aktionen zu wiederholen, die eine Integration oder Interaktion über eine Reihe von Systemen hinweg erfordern.

RPA-Bots haben sich aus den Anfängen der Desktop-Automatisierung und des Prozessmanagements heraus entwickelt und bieten Unternehmen hochentwickelte Tools und Fähigkeiten, um die Tatsache zu umgehen, dass es viele verschiedene Systeme geben kann, die nicht miteinander kommunizieren.

Viele Organisationen nutzen RPA-Bots erfolgreich, um bei einer Vielzahl von Aufgaben zu helfen, indem sie Arbeitsstunden freisetzen, Fehler reduzieren und verschiedene Prozesse beschleunigen. Die meisten dieser Software-Bots werden trainiert, indem sie die Bewegungen des menschlichen Benutzers aufzeichnen, und dann ahmen sie diese Aktionen nach.

Diese Automatisierung kann zwar äußerst nützlich sein und dazu beitragen, Daten in korrekte Formate und Tabellenkalkulationen zu bringen, aber sie ist nicht besonders intelligent. Die Bots können keine Entscheidungen treffen, sie können keine Informationen verarbeiten, die manipuliert oder bearbeitet werden müssen, und sie können Änderungen der Benutzeroberfläche, wie zum Beispiel das Verschieben eines Feldes auf dem Bildschirm, nicht verstehen und verarbeiten.

Diese einfachen Automatisierungswerkzeuge bleiben stecken, wenn es darum geht, zu beurteilen, wie und wann bestimmte Informationen in bestimmten Kontexten verwendet werden sollen, und wann menschliches Eingreifen erforderlich ist, um voranzukommen.

Für Organisationen, die sich in diesem Bereich weiterentwickeln wollen, müssen sie beginnen, Systeme einzusetzen, die künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) nutzen, um sich dynamisch an neue Informationen und Daten anzupassen. Diese erhöhte Intelligenz wird diese Systeme von reinen Robotern, die genau dieselben Schritte automatisieren und wiederholen, hin zu intelligenteren Automatisierungswerkzeugen verschieben, die Organisationen erheblich beeinflussen können. Sobald dies geschieht, werden Unternehmen beginnen, echte Vorteile für eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsfälle zu sehen.

Schauen wir uns drei Anwendungsfälle intelligenter Prozessautomatisierung an.

Intelligente Prozessautomatisierung übernimmt den Kundenservice

Die Verbesserung und Erweiterung des Kundendienstes ist ein ständiges Ziel für praktisch alle Unternehmen. Firmen stehen oft vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, Kundendienstanfragen und -wünsche rechtzeitig zu beantworten und zu lösen. Bei großen Unternehmen sind in der Regel Prozesse und Kundendaten in mehreren Systemen getrennt.

Für Callcenter-Agenten kann die Lösung eines einzigen Kundendienstproblems den Zugriff auf Dutzende von verschiedenen Systemen und Datenquellen bedeuten. Um die Verbindungsunterbrechung zu überbrücken und einen besseren Service zu bieten, setzen Unternehmen auf intelligente Automatisierung, um unterschiedliche Systeme vor Ort oder in der Cloud miteinander zu verbinden, die automatische Handhabung von Kundendatenanforderungen zu ermöglichen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und Fehler zu reduzieren.

Dank intelligenter Automatisierung können Unternehmen ihre operativen Servicekosten erheblich senken, Dutzende von Systemen in nur wenigen koordinierten Prozessen konsolidieren und die Reaktionszeiten des Kundendienstes beschleunigen. Anstatt Daten einfach nur von einem System in ein anderes zu verschieben, sind intelligente Automatisierungssysteme in der Lage, eingehende Anfragen zu verarbeiten und mit Unterstützung von Natural Language Processing (NLP) tatsächlich zu verstehen, was Kunden fragen.

Mit NLP können diese Bots E-Mails, Dokumente und Chats lesen und verstehen sowie Verbindungen zu den richtigen Informationen schneller und genauer herstellen. Gleichermaßen ermöglicht der Einsatz von Computer-Vision-Technologie, dass Kundendienstsysteme in der Lage sind, Bilder, Videos und Dokumente zu verarbeiten und dieses Verständnis dann in Informationen zu übersetzen, die bei der Bearbeitung von Support-Anfragen weiterhelfen können.

Die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen beschleunigen

Versicherungsgesellschaften sind in einem komplexen Umfeld tätig und bieten eine vielfältige Palette von Produkten an, von der Haus- über die Auto- bis hin zur Unternehmensversicherung. Daher ist es keine Überraschung, dass Versicherungs-Callcenter eine große Anzahl von Anrufen und E-Mail-Anfragen erhalten, die viele verschiedene Themen berühren.

Intelligente Automatisierung und Technologien der künstlichen Intelligenz tragen dazu bei, die Prozesse von Agenten und Maklern zu rationalisieren, das Schadenmanagement zu beschleunigen und die Kundenzufriedenheit insgesamt zu verbessern. Intelligente Automatisierung trägt auch zur Entlastung der Callcenter-Agenten bei, indem sie vor, während und nach der Interaktion des Agenten mit dem Kunden erweiterte Intelligenz zur Verfügung stellt.

Durch den Einsatz fortschrittlicherer intelligenter Automatisierungssysteme sind Versicherungsunternehmen in der Lage, signifikante Erträge zu erzielen. Intelligente Automatisierung ist in der Lage, Informationen aus verschiedenen Quellen zu übernehmen, sie zu aggregieren, fehlende oder fehlerhafte Daten zu korrigieren und die daraus resultierenden Informationen in einem Datenspeicher abzulegen. Dieses Verfahren erspart viele Arbeitsstunden und setzt menschliche Mitarbeiter frei, die an höherwertigen Themen arbeiten können.

Versicherungsagenturen setzen auch KI-Technologien ein, um Schäden an Fahrzeugen nach einem Unfall zu bewerten, bei der Schadenbearbeitung zu helfen und eine Gesamtsicht des Kunden zu erhalten, um personalisierte Angebote zu erstellen. Diese umfassendere Sicht auf den Kunden hilft auch bei der Kreditverwaltung, Kreditvergabe und Kreditsyndizierung. Versicherungstechnologieunternehmen wie Lemonade setzen KI während des gesamten Prozesses ein, um schnellere Kreditentscheidungen und Zahlungen zu ermöglichen.

Die Einhaltung von Vorschriften verbessern

Intelligente Automatisierungsanwendungen unterstützen Unternehmen zunehmend bei der Verbesserung von Compliance, Governance, Auditierbarkeit und Risikomanagement. Intelligente Automatisierungswerkzeuge können Compliance- oder gesetzliche Richtlinien automatisch vervollständigen und revisionssichere Protokolle erstellen.

Abbildung 1: Welche Anwendungen sich mit RPA umsetzen lassen.
Abbildung 1: Welche Anwendungen sich mit RPA umsetzen lassen.

Sie können auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in Bezug auf den Austausch persönlicher Daten, das Ausfüllen von Formularen und Informationen und andere Anforderungen durchsetzen. Für Unternehmen, die bei Nichteinhaltung mit hohen Strafen rechnen müssen, bedeutet dies einen großen Mehrwert.

Indem sie über die dumme, sich wiederholende Automatisierung hinausgehen und Prozesse intelligenter gestalten, sind diese Tools in der Lage, fehlende oder falsche Daten automatisch zu finden und zu korrigieren, Ausnahmen im Prozessablauf zu antizipieren und abzuschwächen oder Änderungen der Benutzeroberfläche zu verstehen und dynamische Prozessänderungen vorzunehmen.

In Branchen wie Finanzdienstleistungen bis hin zum Gesundheitswesen und den Biowissenschaften stellen Mitarbeiter fest, dass Anwendungsfälle für intelligente Prozessautomatisierung ihnen helfen, die Markteinführung ihrer Angebote zu beschleunigen, das Management zu rationalisieren, die Prüfung und Überwachung von Regulierungsprozessen zu verbessern, Unterstützung beim Marketing zu bieten und organisatorische Prozesse zu optimieren.

Intelligente Automatisierungsplattformen sind leistungsstarke Ergänzungen der Technologielandschaft von Unternehmen. Da sie eine Kombination unterschiedlicher, aber miteinander verbundener Technologieansätze darstellen, ist es für Unternehmen sinnvoll, einen inkrementellen, schrittweisen Ansatz für intelligente Automatisierung zu verfolgen.

Der Einstieg in RPA-Bots ist ein großer erster Schritt für Unternehmen, die ihre Daten bereinigen, Prozesse und Arbeitsabläufe überdenken und Aufgaben automatisieren möchten. Unternehmen können dann intelligente Automatisierungsansätze für fortgeschrittene Geschäftsprozesse übernehmen. In dem Maße, in dem Unternehmen weiterhin die Notwendigkeit erkennen, aus ihren Daten Wert zu schöpfen, werden intelligente Automatisierungsdienste nur noch wichtiger werden.

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