THE SYMBIOSIS OF RPA AND MACHINE LEARNING - FORFIRM

DIE SYMBIOSE VON RPA UND MACHINE LEARNING

Im gesamten Unternehmen erledigt die robotergestützte Prozessautomatisierung zunehmend routinemäßige und zeitaufwändige Aufgaben und stellt die Arbeitsweise von Unternehmen vor Herausforderungen.

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Software-Bots können routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben erfolgreich automatisieren, um die Unternehmensproduktivität zu steigern, sind jedoch allein nicht in der Lage, Tiefe oder Einblick in die tatsächlich ausgeführten Aufgaben zu geben. Mithilfe der neuesten Erkenntnisse des maschinellen Lernens haucht die robotergestützte Prozessautomatisierung den Bot-Funktionen neues Leben ein und öffnet neue Türen für eine höhere Unternehmensproduktivität.

Im gesamten Unternehmen erledigt die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) zunehmend routinemäßige und zeitaufwändige Aufgaben und stellt die Arbeitsweise von Unternehmen vor Herausforderungen. Diese Form der digitalen Transformation zeigt bereits einen erheblichen Return on Investment für Early Adopters, und der Wechsel von veralteten Geschäftssystemen zur Integration der RPA-Technologie ermöglicht es Unternehmen, wettbewerbsfähiger, effizienter und flexibler zu werden.

RPA und maschinelles Lernen

In der Vergangenheit waren RPA-Tools erfolgreich bei der Ausführung spezifisch definierter Aufgaben, allerdings waren sie in dem Sinne eingeschränkt, dass sie sich nicht an veränderte Bedingungen anpassen oder aus Erfahrungen lernen konnten. Maschinelles Lernen hingegen nutzt Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI), um Aufgaben, die von RPA-Systemen ausgeführt werden, mit geschäftlichem Kontext zu versehen, sodass diese bessere Entscheidungen treffen und insgesamt produktiver arbeiten können. Wenn Sie beispielsweise Feldwerte aus unstrukturierten Daten extrahieren, kann RPA Werte basierend auf den festgelegten Regeln extrahieren. Maschinelles Lernen hingegen „lernt“ die gebräuchlichsten Bezeichnungen für Felder und arbeitet dabei mit einem menschlichen Trainer zusammen, um das Gelernte zu bestätigen, das dann auf zukünftige Szenarien angewendet werden kann. Dies führt zu einem zehnmal schnelleren Weg zur Automatisierung, da für schnelle Verbesserungsgewinne keine explizite Programmierung erforderlich ist. Im Gegensatz dazu erfordert RPA ohne diese Lernfähigkeit, dass ein Mensch diese Verbesserungen explizit programmiert, was den Zweck der Automatisierung insgesamt zunichte macht.

Führende Technologieangebote nutzen mittlerweile eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen, um komplexe Schritte in Geschäftsprozessen zu automatisieren. Durch die direkte Einbettung von RPA in Arbeitsabläufe und andere Software-Bots mit geringerem Betriebsaufwand bietet diese Technologie höchste Flexibilität in Bezug auf Auslöser, Logik sowie Vor- und Nachverarbeitungsaktionen. Durch die Entwicklung von Tools, die ihre Aufgaben denken, verarbeiten und flexibel daraus lernen können, kann den Benutzern ein nahtloseres Erlebnis geboten werden.

Analytik

Die Möglichkeit, RPA und maschinelles Lernen parallel zu nutzen, stellt eine symbiotische Verbindung der kontinuierlichen Verbesserung zwischen Ausführung und Analyse her. Die von RPA-Tools generierten Transaktionsdaten liefern außerdem einen stetigen Strom an analytischem Treibstoff, um die KI-Fähigkeiten voranzutreiben und ein tieferes Verständnis zu ermöglichen. Dieses tiefere Verständnis kann wiederum genutzt werden, um die RPA-Einführung noch weiter auszubauen.

Neue Analysetools sorgen für eine immer bessere Sichtbarkeit und Transparenz von Geschäftsereignissen und Datenaufzeichnungen. In diesem Zusammenhang sind RPA, KI und Analysen weniger wirkungsvoll, wenn sie nacheinander oder als einzelne Komponenten eingesetzt werden. Vielmehr sollte der Prozess fließend sein, wobei RPA-Bereitstellungen kontinuierlich Daten generieren, um die KI-Funktionen zu verfeinern. Diese Fähigkeiten können dann genutzt werden, um fortlaufende und immer gezieltere, relevantere und effektivere Datenanalysen durchzuführen. Das Ergebnis ist eine Vielzahl neuer Möglichkeiten und ein erhöhter Geschäftswert in Bezug auf Zykluszeitverkürzung, Skalierbarkeit, Innovation und kontinuierliche Produktivitätssteigerungen.

RPA bei der Arbeit

Wenn Unternehmen RPA einführen, liegt das oft daran, dass sie Probleme mit ihren Altsystemen erkannt haben, die ihnen Zeit und Geld kosten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise über einen ineffizienten manuellen Prozess zur Auftragsabwicklung verfügt, bei dem menschliche Agenten das System manuell nach neuen Bestellungen abfragen und jede einzelne physisch validieren müssen, ist der Prozess nicht nur zeitaufwändig und mühsam, sondern auch anfällig für menschliche Eingriffe Fehler. Mit RPA-Software könnte der Prozess stattdessen wie folgt ablaufen:

  1. Das RPA-System ruft automatisch Daten aus dem Kundensystem ab, prüft, ob neue Bestellungen vorliegen, wodurch die Erfüllungszeiten verkürzt und die Produktivität gesteigert werden.
  2. Sobald eine Bestellung heruntergeladen wurde, kann sie sofort in das Altsystem übertragen werden.
  3. Der Agent fungiert als „Human-in-the-Loop“ und überprüft die Bestellung anhand des Kundenvertrags manuell auf Richtigkeit.
  4. Die RPA-Software lädt dann die Bestellung in eine Datenbank hoch, wo Rabatte basierend auf Kundenvereinbarungen automatisch angewendet werden.
  5. Anschließend überprüfen die Agenten die ausgeführte Bestellung stichprobenartig und stellen so die Qualitätskontrolle und den menschlichen Kontakt sicher.
  6. Mit zusätzlichen maschinellen Lernfunktionen kann RPA-Software beginnen, diesen Prozess zu lernen und sich an ihn anzupassen, um noch größere Effizienzgewinne zu erzielen, die im Laufe der Zeit weniger menschliche Interaktion erfordern, um Genauigkeit sicherzustellen.

Durch die Hinzufügung von RPA zu diesem Altsystem kann der Fulfillment-Prozess erheblich verbessert und Produktivitätsengpässe, insbesondere während der Hochsaison, vollständig beseitigt werden, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Schauen wir uns die Bankenbranche genauer an. RPA-Systeme können viele Aufgaben im Zusammenhang mit der Kreditvergabe und Kontoverwaltung effektiv ausführen. Allerdings kann RPA in der Regel nicht feststellen, ob die Person, die die Anfrage stellt, die Person ist, für die sie sich ausgibt. Durch die Analyse unstrukturierter Daten (z. B. die Überprüfung eines gescannten Passbilds und dessen Abgleich mit dem Kontodatensatz eines Kunden) ist maschinelles Lernen dann in der Lage, eine Verbindung zwischen Handeln und Denken in einer automatisierten Umgebung herzustellen.

Weitere Anwendungen von RPA und maschinellem Lernen im Zusammenspiel sind Versicherungsansprüche und Kundenservice. Für Autoversicherer ist es teuer und ineffizient, Schadensregulierer mit der Überprüfung von Kotflügelbiegern zu beauftragen. Heutzutage erforschen viele dieser Anbieter den Einsatz von Computer-Vision-Anwendungen mit KI-Funktionen, die beurteilen können, wie ein Unfall passiert ist, um kleinere Schadensfälle schnell genehmigen zu können. Für Kundendienstabteilungen, die Chat-Agenten einsetzen, kann die Sentiment-Analyse-Technologie Wut, Unzufriedenheit oder Sarkasmus erkennen, die von Kunden per SMS übermittelt werden, und dann gefährdete Kunden markieren und Probleme zur proaktiven Kontaktaufnahme an einen Menschen weiterleiten.

Der RPA-Markt heute

Während der RPA-Markt heute noch relativ klein ist, treibt die Innovation führender RPA-Anbieter, KI und maschinelle Lerntechnologie in diese Angebote zu integrieren, die Branche rasant voran. Tatsächlich wird in einem aktuellen Bericht von Market Research Engine prognostiziert, dass die RPA-Branche bis 2022 ein Volumen von 13 Milliarden US-Dollar erreichen wird und an Unterstützung gewinnt, da sich Benutzer von traditionelleren Geschäftsprozessautomatisierungssystemen (BPA) abwenden, die oft Hunderte von Arbeitsstunden in Anspruch nehmen Millionen Dollar für den Einsatz. Im Vergleich dazu ist RPA ein einfacher und schneller zu implementierendes System, das durch kleine inkrementelle, sehr spezifische Projekte kostengünstiger eingeführt und dann auf groß angelegte Implementierungen ausgeweitet werden kann.

Frühanwender aus Branchen wie Banken und Finanzen, Versicherungen und Gesundheitswesen erleben, wie die Vorteile der RPA-Implementierung exponentiell wachsen. Von der Senkung der Betriebskosten und Fehlerraten über die Verbesserung von Service und Compliance bis hin zur Möglichkeit der bedarfsgerechten Skalierung erweitern sich die Anwendungsmöglichkeiten immer weiter.

Wenn Unternehmen beginnen, die RPA-Technologie weiter zu erforschen und zu implementieren, werden wir erleben, dass die Fähigkeiten von Bots über die Automatisierung von Routineaufgaben hinaus wachsen. RPA in Kombination mit Fortschritten bei KI und maschinellem Lernen ist nur der Ausgangspunkt für Unternehmen, die sich von veralteten Prozessen verabschieden und auf die Integration dieser neuen Technologie hinarbeiten, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie wir denken und arbeiten, branchenübergreifend zu verändern.

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