Robotic Process Automation (RPA): Routineaufgaben in revolutionäre Effizienz transformieren

Es gibt noch immer reichlich Chancen bei RPA-Technologie.

RPA im Business

Robotic Process Automation, oder RPA, ruft oft Bilder von Robotern hervor, die Autos zusammenbauen, oder Droiden, die neben Bob in der Kreditorenbuchhaltung sitzen. In Realität ist RPA einfach Software, die repetitive, typischerweise manuelle Prozesse automatisiert und sie akkurat, effizient und kosteneffektiv ausführt – was sie im Business-World hochbegehrt macht.

Da der RPA-Markt bis 2025 auf 7,1 Milliarden Dollar erwartet wird, ist klar, dass diese Technologie schnell zu einem essenziellen Tool für Unternehmen wird, um mit Peers Schritt zu halten. RPA ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die große Mengen strukturierter Daten verarbeiten – also spezifische Daten in vordefiniertem Format, wie in einer bestimmten Zelle einer Tabellenkalkulation, einem Feld in einer Datenbank oder einem Eintrag in einem Online-Formular.

RPA in der Pandemie

Während der Pandemie rückte RPA ins Zentrum, als Unternehmen Wege suchten, Güter und Services mit reduziertem menschlichen Kontakt bereitzustellen. Viele nutzen RPA nun zur Automatisierung von Supply-Chain-Prozessen wie Dateneingabe, Abrechnungssystemen und After-Sales-Service-Support. Nicht nur bietet RPA großartige Kosten- und Effizienzeinsparungen, sondern befreit auch Mitarbeiterzeit für kreativere Aufgaben.

Von seinen Ursprüngen als Software-Tool, programmiert ausschließlich für strukturierte Daten und zur Automatisierung wiederholbarer Geschäftsprozesse, haben sich RPA und seine Definition weiterentwickelt. Deloitte beschrieb RPA kürzlich als etwas, das „künstliche Intelligenz – einschließlich Natural Language Processing, Machine Learning, Autonomics und Machine Vision – mit Automatisierung kombiniert.“

RPA trifft KI

Während einige an dieser Definition zweifeln mögen, besteht kein Zweifel, dass RPA und KI zusammen ein mächtiges Tool sind. Durch Aspekte von KI wie Computer Vision, das „digitale Bilder lesen“ und Daten aus Dokumenten extrahieren kann, sowie Natural Language Processing und semantische Analyse, die zum Verstehen und Interpretieren von Text im Kontext eingesetzt werden, macht Prozessautomatisierung einen riesigen Schritt nach vorne. Diese Kombination ermöglicht Systemen, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verstehen und aus Milliarden von Transaktionen, Datenpunkten und Nutzerfeedback zu lernen.

Bei Spesen- und Rechnungsverarbeitung kann intelligente Automatisierung nicht nur vorhersehbare, strukturierte Daten aus getemplateten Formularen extrahieren, sondern Text von Belegen lesen – selbst wenn kaum lesbar – und semantisches Verständnis auf Rechnungen anwenden. KI-gestützte Finance-Tools können unabhängige Entscheidungen treffen, indem sie verstehen, was gekauft wird, wer es kauft und wie es klassifiziert und verbucht werden soll.

KI-Systeme nutzen eingespielte Daten zum Lernen und Entwickeln eines breiteren Verständnisses von Geschäftsszenarien, was ihre Entscheidungsfindung und prädiktiven Fähigkeiten weiter verbessert. Je mehr Informationen konsumiert werden, desto intelligenter wachsen sie. Während RPA menschliche Intervention erfordern kann, wenn das System bestimmte Datentypen nicht erkennt, kann KI die Situation durch Kontext verarbeiten und eine intelligente, informierte Entscheidung liefern. RPA ist typischerweise auf regelbasierte Aufgaben limitiert, während KI mit Tools ausgestattet ist, um Ausnahmen von Regeln zu verstehen.

Was kommt als Nächstes für RPA und KI?

Bei Business-Automatisierung fügen sowohl RPA als auch KI Wert hinzu, aber es gibt spezifische Szenarien, wo jede Technologie mehr Sinn macht. Viele Spesenmanagementsysteme nutzen beispielsweise RPA, um vorhersehbare, strukturierte Daten aus getemplateten, von Mitarbeitern ausgefüllten Spesenformularen zu extrahieren. Diese Automatisierung eliminiert weitere menschliche Beteiligung durch Validierung und anschließendes Genehmigen oder Ablehnen von Reports.

Für Unternehmen mit viel unstrukturierten Daten, wenn das System die Daten nicht verarbeiten kann und instruiert werden muss, wie sie zu klassifizieren und verarbeiten sind, ist menschliche Intervention weiterhin nötig. In solchen Fällen können KI-gestützte Lösungen vorzuziehen sein, da solche Tools unstrukturierte Daten leicht lesen können – wie handschriftliche Quittungen von Black Cabs oder Vertragsbedingungen aus Verträgen.

Trotz bewiesener Vorteile von RPA und KI hinken Accounting- und Finance-Operationen bei Automatisierung hinterher. Nur 12% der befragten Unternehmen nutzen RPA-Tools, während etwa 11% KI einsetzen. Dadurch haben Unternehmen eine massive Chance, Performance, Produktivität und Effizienz durch Automatisierung zu steigern – etwas, das für jede Organisation Business-Sense macht.