Die Kombination zweier Technologien für die intelligente Automatisierung

Viele Unternehmen sind mittlerweile mit Robotic Process Automation (RPA) zur Automatisierung von Routineaufgaben vertraut. Mit der raschen Weiterentwicklung der kognitiven Automatisierung entwickelt sich jedoch auch die RPA sprunghaft weiter und kann in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) immer komplexere, anspruchsvollere Lern- und Entscheidungsprozesse bewältigen.

Was ist der Unterschied zwischen RPA und Maschinellem Lernen?

Grundsätzlich imitiert RPA menschliche Handlungen und führt regelbasierte Aufgaben mit absoluter Genauigkeit und schneller als ein Mensch aus. RPA-Bots oder „Software-Bots“ lernen jedoch nicht aus ihren Handlungen und können sich nicht selbst an Veränderungen anpassen. Sie führen lediglich Routinearbeiten durch, wie etwa administrative Aufgaben, und tun genau das, was man ihnen „sagt“.

Maschinelles Lernen (ML) wiederum involviert einen Lernprozess. ML ahmt sozusagen das menschliche Lernverhalten nach, um Entscheidungen zu treffen und sich bei Bedarf anzupassen. Dies geschieht mit Hilfe von Algorithmen zum Maschinellen Lernen, die Daten analysieren und anhand dieser Daten dann Vorhersagen für künftige Verhaltensweisen treffen – ganz ohne menschliches Eingreifen.

Ein RPA-Bot kann beispielsweise Rechnungen bearbeiten, aber was passiert, wenn ihm ein fehlerhaftes Formular weitergeleitet wurde? Mit ML kann dieser Fehler erkannt werden und das System „lernt“ daraus. Beim nächsten Mal kann dieser Fehler dann korrigiert werden, sodass in Zukunft insgesamt bessere Ergebnisse erzielt werden.

Während RPA also die Schachfiguren streng nach Vorschrift bewegt, kann ML lernen, wie man das Spiel gewinnt. Mit einer Prise Künstlicher Intelligenz (KI) erhält man sozusagen einen „Schachexperten“, der in der Lage ist, sich neue Strategien auszudenken.

Wodurch unterscheiden sich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz?

Wir hören oft, dass KI und ML als „denkende“ bzw. „lernende“ Technologien bezeichnet werden – aber worin genau besteht der Unterschied?

KI ist wie eine Schatztruhe, in der sich diverse Arten von Technologien befinden, darunter die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), das sogenannte „Deep Learning“, virtuelle Agenten und – Sie können es sich schon denken – das Maschinelle Lernen!

KI ahmt das menschliche Denken nach, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, darunter logisches Denken und Lernen. ML ist die „lernende“ KI-Untergruppe und verwendet Algorithmen, die anhand von Datensätzen so trainiert wurden, dass fundierte Entscheidungen getroffen werden können.

Man kann es auch so erklären: KI ist das System, das das „Denken“ ermöglicht, und ML ist der Output des Gelernten. KI ermöglicht es einer Maschine, menschliche Intelligenz zu simulieren und Probleme zu lösen, während ML es einer Maschine ermöglicht, selbstständig aus vergangenen Daten zu lernen.

• KI = Denken
• ML = Lernen
• RPA = Handeln

Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung (IA) kombiniert Business-Process-Management (BPM), RPA und KI, einschließlich ML.

IA = BPM + RPA + KI (ML)

Eine intelligente Automatisierungsplattform ermöglicht es RPA-Bots – die wir als „Digital Worker“ bezeichnen –, flexibler und anpassungsfähiger mit Daten und Anwendungen zu interagieren. Diese Digital Worker können höherwertige Aufgaben ohne menschliche Hilfe erledigen. Software-Roboter entwickeln sich in Kombination mit intelligenter Automatisierung weiter und können mehr erledigen.

Beispiele für intelligente Automatisierungslösungen sind unter anderem Chatbots, die Kundenanfragen beantworten, Abwesenheitsanfragen für das Personal bearbeiten oder Hintergrundprüfungen für Neueinstellungen durchführen. IA wird in verschiedenen Branchen eingesetzt und kann Arbeitsabläufe und End-to-End-Geschäftsprozesse automatisieren.

Wie arbeiten ML und RPA zusammen?

ML ergänzt RPA-Lösungen, um bestehende Automatisierungskapazitäten zu optimieren, was bessere Effizienz und Kosteneinsparungen für Ihre Geschäftsprozesse bedeutet.

Erfahren Sie mehr über Automatisierungssoftware und wie Sie diese in Ihre Prozesse integrieren können.

Was sind Beispiele für Maschinelles Lernen in Kombination mit RPA?

Wenn Sie ML-Algorithmen zur RPA hinzufügen, können Sie an Ihre Digital Workforce komplexere Arbeitsprozesse übertragen, die über einfache Verwaltungsaufgaben hinausgehen. Hier sind einige Anwendungsfälle, die zeigen, was dieses geniale Automatisierungssystem leisten kann:

Datenextraktion und Datenverarbeitung:

• RPA-Bots können Daten aus strukturierten Quellen wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Webformularen extrahieren.
• ML-Modelle können bei der Verarbeitung und Strukturierung von Daten helfen, um diese in ein maschinenlesbares Format zu bringen.

Entscheidungsfindung:

• RPA-Bots arbeiten regelbasiert, das heißt, sie folgen vordefinierten Anweisungen.
• Mit ML können historische Daten analysiert und klassifiziert werden, sodass Ihre RPA-Bots auf Grundlage der daraus abgeleiteten ML-Prognosen Entscheidungen innerhalb bestimmter Prozessabläufe treffen können.

Automatisierung einzelner Aufgaben:

• RPA-Lösungen wurden entwickelt, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, sie können jedoch Aufgaben, die unstrukturierte Daten oder komplexe Entscheidungen beinhalten, nicht eigenständig bewältigen.

• ML-Systeme unterstützen die RPA bei der Handhabung komplexerer Aufgaben. So können mithilfe von ML beispielsweise eingehende E-Mails klassifiziert und priorisiert werden, sodass RPA-Bots sie an die entsprechende Abteilung weiterleiten oder gemäß den vordefinierten Anweisungen bearbeiten können.

Prozessoptimierung:

• RPA kann bestehende Prozesse automatisieren, aber wenn diese Prozesse Engpässe oder Ineffizienzen aufweisen, können RPA-Bots allein diese Probleme nicht lösen.
• Durch die Analyse von historischen Daten und Leistungskennzahlen können ML-Modelle diese Engpässe identifizieren, Prozessverbesserungen vorschlagen und das Verhalten des RPA-Bots entsprechend anpassen, um die Effizienz insgesamt zu optimieren. Process- und Task-Mining-Funktionen können ebenfalls einen großen Beitrag zur Verbesserung der Prozesseffizienz leisten, indem sie gegenwärtige Prozesse analysieren und Automatisierungsmöglichkeiten aufzeigen.

Kundenservice:

• Ein RPA-Bot kann Kundenanfragen bearbeiten.
• ML-Lösungen können zusätzlich dazu Sentiment-Analysen durchführen und natürliche Sprache verarbeiten (NLP). So kann festgestellt werden, ob die Kundin oder der Kunde zufrieden oder unzufrieden ist, und es kann bei Bedarf ein Kundendienstmitarbeiter benachrichtigt werden.

Erkennen von Betrug:

• RPA-Bots können bei Feststellung von Anomalien sofortige Korrekturmaßnahmen einleiten oder Warnmeldungen versenden.
• ML kann zusätzlich beim Risikomanagement helfen, indem es Muster analysiert, Anomalien in Echtzeit identifiziert und potenziell betrügerische Aktivitäten zur weiteren Überprüfung kennzeichnet.

Erhöhte Genauigkeit:

• RPA-Bots können, beispielsweise auf monatlicher Basis, automatisierte Managementberichte erstellen und so potenzielle menschliche Fehler ausschließen, da keine manuelle Dateneingabe erforderlich ist.
• Mit ML können die Datenverarbeitungsprozesse zusätzlich beschleunigt und eventuelle Unstimmigkeiten aufgezeigt werden.

Aus diesen Beispielen wird deutlich, dass RPA und ML einzeln sehr nützliche Technologien sind – aber gemeinsam unschlagbar sind. RPA und ML können als Einzellösungen verschiedene Funktionen ausführen, aber als Team bieten sie viel mehr Potenzial für Ihr Unternehmen, egal ob Sie im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, in der Schadensbearbeitung, in der Fertigung oder in einem anderen Sektor tätig sind.

Wie kann ich diese Technologien am besten einsetzen?

RPA-Systeme sind schon seit geraumer Zeit im Einsatz, aber mittlerweile können dank KI intelligente Automatisierungslösungen entwickelt werden, die Sie in Ihren Geschäftsprozessen noch besser unterstützen werden. Wenn die Prozessoptimierung Ihr vorrangiges Ziel ist, sollten Sie sich von einem unschlagbaren Team unterstützen lassen – einem Team, das aus KI und RPA besteht.

Wie kann ich ML in meinem Unternehmen einsetzen?

SS&C | Blue Prism® Decision ermöglicht es Prozessentwicklern, ML-basierte Entscheidungen in ihre Arbeitsprozesse zu integrieren und mithilfe von AutoML in wenigen Minuten ML-Modelle zu erstellen. Mit Decision automatisieren Sie Entscheidungsprozesse mit minimalem Aufwand und Fachwissen und erhalten gleichzeitig detaillierte Audit-Protokolle, die erklären, wie eine spezifische Entscheidung zustande gekommen ist.

Decision kann beispielsweise die Antragsbearbeitung bei der Kontoeröffnung verkürzen, indem es die Anzahl der Schritte, die ein Digital Worker normalerweise durchlaufen muss, reduziert. Ein menschlicher Mitarbeiter muss beispielsweise überprüfen, wo der Kunde den Antrag gestellt hat, ob er im betreffenden Land wohnhaft ist, ob er volljährig ist, ob er ein bestehendes Konto hat usw. Decision erledigt all diese Schritte komplett eigenständig, damit Sie schneller fundierte Entscheidungen treffen können.

Wie setze ich eine Digital Workforce ein?

SS&C | Blue Prism® Enterprise hat alles, was Sie brauchen, um eine Digital Workforce zusammenzustellen. Es handelt sich um eine sichere und skalierbare Plattform für die Entwicklung von Prozessautomatisierungen und den Betrieb, die Verwaltung und die Orchestrierung Ihrer Digital Workforce.

In Enterprise ist alles integriert – Ihre Digital Workforce, unser Design Studio und ein Kontrollraum. Ihre Digital Workforce besteht aus autonomen Software-Robotern, die mit KI- und ML-Unterstützung Geschäftsprozesse imitieren und erlernen können. Design Studio ist Ihre codefreie Drag-and-Drop-Lösung mit wiederverwendbaren „Objekten“, die den wiederholten Einsatz und die Skalierung von Prozessautomatisierungen in Ihrem Unternehmen erleichtern. Der Kontrollraum ist jener Ort, an dem Sie Ihren Digital Workern Prozesse zuweisen und Aufgaben nach Bedarf skalieren können. Er ermöglicht außerdem Echtzeit-Transparenz über Ihre gesamten Prozessabläufe.

Das Potenzial der Automatisierung

Wie wir in diesem Blog erörtert haben, birgt die Automatisierung großes Potenzial für verschiedene Branchen und Geschäftsprozesse. Sie spart Ihrer Organisation Zeit und Kosten und macht Ihre Arbeit effizienter und produktiver.

Um zu erfahren, wie Sie digitale Transformation in Ihrem Unternehmen umsetzen können, können Sie die Experten von SS&C Blue Prism kontaktieren.