Robotic Process Automation (RPA):von der Routine zur Revolution

Es gibt noch viele Gelegenheiten, wenn es um RPA-Technologie geht.

Robotic Process Automation, kurz RPA, beschwört oft Bilder von Robotern herauf, die Autos zusammenbauen, oder sogar von Droiden, die neben Bob in der Kreditorenbuchhaltung sitzen. Aber in Wirklichkeit ist RPA einfach eine Software, die sich wiederholende, typischerweise manuelle Prozesse automatisiert und genau, effizient und kostengünstig durchführt – was sie in der Geschäftswelt sehr begehrt macht.

Angesichts der Tatsache, dass der RPA-Markt bis 2025 voraussichtlich 7,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird, ist klar, dass diese Technologie schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen wird, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten. RPA ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die große Mengen strukturierter Daten verarbeiten, d. h. spezifische Daten, die in einem vordefinierten Format gespeichert sind, z. B. in einer bestimmten Zelle in einer Tabelle, einem Feld in einer Datenbank oder einem Eintrag in einem Online-Formular.

RPA im Geschäft

Während der Pandemie stand RPA im Mittelpunkt, da Unternehmen nach Möglichkeiten suchten, Waren und Dienstleistungen mit reduziertem menschlichen Kontakt anzubieten. Viele dieser Unternehmen nutzen RPA jetzt, um Lieferkettenprozesse wie Dateneingabe, Abrechnungssysteme und Kundendienstunterstützung zu automatisieren. RPA bietet nicht nur große Kosten- und Effizienzeinsparungen, sondern gibt den Mitarbeitern auch Zeit, sich auf kreativere Aufgaben zu konzentrieren.

Von seinen Anfängen als Softwaretool, das darauf programmiert war, ausschließlich mit strukturierten Daten zu arbeiten und wiederholbare Geschäftsprozesse zu automatisieren, haben sich RPA und seine Definition weiterentwickelt. Deloitte beschrieb RPA kürzlich als etwas, das „künstliche Intelligenz – einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Autonomie und maschinelles Sehen – mit Automatisierung kombiniert.“

RPA trifft KI

Während einige mit dieser Definition streiten würden, steht außer Frage, dass RPA und KI zusammen ein mächtiges Werkzeug sind. Mithilfe von Aspekten der KI wie Computer Vision, die digitale Bilder „lesen“ und Daten aus Dokumenten extrahieren kann, sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache und semantischer Analyse, die verwendet werden, um Text im Kontext zu verstehen und zu interpretieren, macht die Prozessautomatisierung einen großen Schritt nach vorne. Diese Kombination ermöglicht es Systemen, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verstehen und aus Milliarden von Transaktionen, Datenpunkten und Benutzerfeedback zu lernen.

Bei der Spesen- und Rechnungsverarbeitung beispielsweise kann intelligente Automatisierung nicht nur vorhersagbare, strukturierte Daten aus Formularvorlagen extrahieren, sie kann auch kaum lesbaren Text aus Quittungen lesen und semantisches Verständnis auf Rechnungen anwenden. Mithilfe von KI können Finanztools unabhängige Entscheidungen treffen, indem sie verstehen, was gekauft wird, wer es kauft und wie es klassifiziert und verbucht werden sollte.

KI-Systeme verwenden aufgenommene Daten, um zu lernen und ein breiteres Verständnis von Geschäftsszenarien zu entwickeln, wodurch ihre Entscheidungsfindung und ihre Vorhersagefähigkeiten weiter verbessert werden. Je mehr Informationen konsumiert werden, desto intelligenter werden sie. Während RPA menschliches Eingreifen erfordern kann, wenn das System bestimmte Arten von Daten nicht erkennt, kann KI die Situation anhand des Kontexts verarbeiten und eine intelligente und fundierte Entscheidung treffen. RPA ist in der Regel auf regelbasierte Aufgaben beschränkt, während KI mit Tools ausgestattet ist, um Ausnahmen von den Regeln zu verstehen.

Was kommt als nächstes für RPA und KI?

Wenn es um die Geschäftsautomatisierung geht, bieten sowohl RPA als auch KI einen Mehrwert, aber es gibt bestimmte Szenarien, in denen jede Technologie sinnvoller ist. Beispielsweise nutzen viele Spesenverwaltungssysteme RPA, um vorhersagbare, strukturierte Daten aus mit Vorlagen ausgefüllten Spesenformularen zu extrahieren. Diese Automatisierung eliminiert weitere menschliche Eingriffe, indem Berichte validiert und anschließend genehmigt oder abgelehnt werden.

Bei Unternehmen mit vielen unstrukturierten Daten ist jedoch ein menschliches Eingreifen erforderlich, wenn das System die Daten nicht verarbeiten kann und angewiesen werden muss, wie es sie klassifizieren und verarbeiten soll. In solchen Fällen können KI-gestützte Lösungen vorzuziehen sein, da solche Tools problemlos unstrukturierte Daten wie handschriftliche Quittungen von Taxis oder Vertragsbedingungen aus Verträgen lesen können.

Trotz der nachgewiesenen Vorteile von RPA und KI hinken Buchhaltungs- und Finanzoperationen in Bezug auf die Automatisierung immer noch hinterher. Nur 12 % der befragten Unternehmen nutzen RPA-Tools, während etwa 11 % KI nutzen. Daher haben Unternehmen eine enorme Chance, Leistung, Produktivität und Effizienz durch Automatisierung zu verbessern – etwas, das für jedes Unternehmen geschäftlich sinnvoll ist.