Digitale Arbeiter aufwerten: Wie intelligente Automatisierung intelligenteres, schnelleres Arbeiten ermöglicht

Die Arbeitsplatzfähigkeiten digitaler Arbeiter verbessern sich stetig. In diesem herausfordernden Klima besteht in globalen Vorstandsetagen ein starker Wunsch, Arbeit digital zu transformieren, damit sie viel schneller, intelligenter, effizienter – mit weniger Ressourcen als zuvor – erledigt wird. Ein zunehmend logischer Weg, diese Ziele zu erreichen, ist die Einführung intelligenter Automatisierung, die eine digitale Belegschaft steuert: eine KI-gestützte, sich ständig weiterentwickelnde Super-Ressource, die business-ready und IT-approbiert ist. Das ist eine Belegschaft digitaler Arbeiter, die von Geschäftsmenschen trainiert werden, um immer komplexere Arbeit zu liefern – nicht nur über Front-, Middle- und Back-Office, sondern über das gesamte Unternehmen – in jeder Branche.

Sie arbeitet mit totaler Integrität und bis zu 150-mal schneller als Menschen, mit null Fehlern, 24/7. Diese digitale Belegschaft kommt den Menschen immer näher, indem sie von ihnen lernt und wie sie agiert. Sie ist leicht von Menschen zu trainieren und einzusetzen, dann für neue Arbeit umzuschulen, während sie Menschen freisetzt, mit ihnen zu arbeiten oder mehr Arbeit zu tun, die ihren angeborenen Fähigkeiten besser entspricht.

Digitale Arbeiter sind die ultimativen Teamplayer, Teiler und Manager riesiger Workloads und, anders als jeder andere Roboter, arbeiten sie proaktiv, indem sie KI-Fähigkeiten verweben, um mühelos in sich ständig ändernden digitalen Umgebungen zu interoperieren – ohne Ausfälle. Sie können verschiedene Bildschirme, Layouts oder Schriftarten, Anwendungsversionen, Systemeinstellungen, Berechtigungen und Sprache lesen. Sie nehmen semi-strukturierte und unstrukturierte Daten aus jeder Quelle, über alle IT-Systeme hinweg, auf und sortieren sie, während sie Qualitätsprüfungen durchführen, Fehler erkennen und Ausnahmen an Menschen zur Eingabe weiterleiten.

Digitale Arbeiter greifen auch einzigartig auf die Benutzeroberfläche jeder aktuellen und sogar zukünftigen Technologie zu und lesen sie – ohne Programmierung. Diese universelle Interoperabilitätsfähigkeit ermöglicht es, jede neue Technologie – besonders aus unserem ‚Digital Exchange‘ – einfach business-freundlich zu konsumieren, sicher zu testen und per Drag-and-Drop in Unternehmensprozessflüsse einzufügen.

Wir sprechen davon, digitale Arbeiter zu nutzen, um künstliche Intelligenz (KI), tiefe Analysen und eine wachsende Palette kognitiver Plattformen einfach zu erschließen: Natural Language Processing (NLP), Spracherkennung, Sentiment- und Risikoanalyse, Machine Learning (ML) und Reasoning und mehr. Diese Fähigkeiten können durch digitale Arbeiter erweitert werden, um immer komplexere End-to-End-Aktivitäten auszuführen, die die digitale Transformation im gesamten Unternehmen vorantreiben – und in einem business-required Pace.

Digitale Arbeit in Aktion

Die Auswirkungen digitaler Arbeiter, die KI und kognitive Technologien nutzen, sind zunehmend überzeugend. Hier sind zwei Beispiele für die Arbeit, die sie leisten.

Banking – Eine große Mehrspartenbank litt unter kostspieligen und fehleranfälligen manuellen Bemühungen bei der Verarbeitung großer Volumen von Zahlungen, Überweisungen und Krediten, und automatisiert diese Arbeit nun. Digitale Arbeiter fungieren als Integrationskleber für mehrere Technologien und eine Transaktions-Engine, um Bilder eingehender Anweisungen von Kunden zu erfassen oder zu erstellen und an ein Computer-Vision-Tool weiterzuleiten. Die weitere Integration einer Machine-Learning-Fähigkeit hat es der Bank ermöglicht, die Daten zu interpretieren und strukturierte Arbeitsverarbeitungsformulare basierend auf von der Maschine entdeckten Mustern zu generieren.

Die für die Entwicklung von Formularen benötigte Zeit schrumpfte von geschätzten 400 Personenmonaten auf weniger als drei Monate. Und da die resultierenden Daten nun digitalisiert sind, können digitale Arbeiter sie gegen Geschäftsregeln prüfen und automatisch in entsprechende Systeme eingeben – entweder über APIs oder System-Benutzeroberflächen. Die Bank hat Millionen Dollar an jährlichen Personalkosten eingespart, Tastenfehler eliminiert und Verarbeitungsgeschwindigkeiten verbessert. Sie hat nun einen Wettbewerbsvorteil zur Gewinnung Neukunden, was zu signifikantem Geschäftswachstum führte. Tatsächlich hat sich das Kreditgeschäft der Bank seit der Bereitstellung der Lösung verdoppelt, und die gestiegene Nachfrage wurde durch Skalierung digitaler Arbeiter bewältigt.

Gesundheitswesen – Ein großer regionaler öffentlicher Gesundheitsdienstleister nutzt digitale Arbeiter, um die Patientenversorgung entlang zugewiesener klinischer Behandlungspfade zu automatisieren, mit weniger als 1 % Ausnahmen, die menschlichen Eingriff erfordern. Der ursprüngliche manuelle Prozess umfasste das Sammeln und Drucken von bis zu 15 Datenelementen pro Patient, einschließlich Scans, klinischer Tests, Besuchshistorien usw., dann das Scannen in eine einzelne PDF-Datei.

Digitale Arbeiter lesen nun den Inhalt, extrahieren den Überweisungsgrund, rufen dann alle erforderlichen Daten ab, führen sie zusammen und laden sie mittels sicherer Smartcard-Technologie hoch und alarmieren Berater, dass die Akte zur Überprüfung bereit ist. Digitale Arbeiter überwachen aktiv einen Fallbestand, der durchschnittlich 2.000 Überweisungen pro Woche auf 24/7-Basis umfasst, und reduzieren die Bearbeitungszeit von 25 auf 5 Minuten.

Basierend auf diesem Erfolg hat der Anbieter auch die Selbstüberweisung von Maternity-Patienten mittels digitaler Arbeiter und kognitiver E-Form-Technologie automatisiert, um Daten zu empfangen und zu verifizieren, den Patienten zu registrieren, Termine zuzuweisen und Details an den Patienten zu bestätigen. Briefe von Kliniken an Patienten werden automatisch in deren Primärsprache übersetzt und im Patientenportal des Anbieters veröffentlicht.

Der Anbieter baut nun eine neue Automatisierung für klinisches Coding bei Augenheilkunde- und Endoskopie-Patienten, die digitale Arbeiter und kognitive Tools nutzen, um unstrukturierte Daten zu analysieren, gemeinsame Themen zu identifizieren, Daten zu kategorisieren und den wahrscheinlichen Coding-Output für Behandlungsdatensätze zu empfehlen.

Abschließende Gedanken

Letztlich sind die Arbeitsmöglichkeiten, die digitale Arbeiter bieten, praktisch grenzenlos. Wir haben gesehen, wie ein großes Versicherungsunternehmen ML und visuelle Verarbeitung mit digitalen Arbeitern einsetzte, um die Zeit zur Bewertung eines Unfallschadens von 56 Minuten auf fünf Sekunden zu reduzieren. Der frühe Pilot allein sparte 5 Millionen Dollar pro Jahr und befreite 39.000 Arbeitsstunden. Nur innehalten und über diese Geschwindigkeit und die resultierende Zeitersparnis nachdenken. Jetzt mehr denn je wissen Vordenker, dass es kein Zurück gibt – und diejenigen, die nicht mit intelligenter Automatisierung arbeiten, werden bald für langsame oder wachstumslose Organisationen arbeiten.

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