Was ist intelligente Automatisierung?
Intelligente Automatisierung (IA) kombiniert robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) mit fortschrittlichen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) , Analytik, optischer Zeichenerkennung (OCR), intelligenter Zeichenerkennung (ICR) und Process Mining, um End-to-End-Geschäftsprozesse zu erstellen die selbstständig denken, lernen und sich anpassen. Intelligente Automatisierung wird manchmal als intelligente Prozessautomatisierung (IPA) und Hyperautomatisierung bezeichnet.
Was sind die geschäftlichen Vorteile einer intelligenten Automatisierung?
IA unterstützt das Design und die Erstellung von End-to-End-Prozessen, die flexible, belastbare und moderne Geschäftsmodelle ermöglichen. Die Verbesserung der menschlichen Erfahrung mit IA kann eine neue Welle der Innovation auslösen und Menschen dazu inspirieren, mutig neuen Geschäftswert zu schaffen, indem Mitarbeiterzeit von Verantwortlichkeiten befreit wird, die von Maschinen erledigt werden können.
Effektive IA erfordert die Zusammenarbeit zwischen IT- und Geschäftsfunktionen, um die Effektivität bestehender Prozesse zu bewerten und dann Systeme zu integrieren, um nachhaltige und skalierbare Veränderungen in das Prozess-Framework voranzutreiben. Damit eine IA-Initiative erfolgreich ist, müssen die Mitarbeiter in den Transformationsprozess einbezogen werden, damit sie die Vorteile einer neuen Arbeitsweise und der Schaffung von Geschäftswert aus erster Hand erfahren können.
Welche Technologien verwendet IA?
IA kombiniert RPA-Software – die dabei hilft, traditionell arbeitsintensive, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, die kein menschliches Urteil oder Eingreifen erfordern – mit intelligenten Technologien wie:
- Künstliche Intelligenz – Computersysteme, die menschliche Intelligenz simulieren, KI analysiert Daten schneller als Menschen und lernt aus vergangenen Entscheidungen
- Maschinelles Lernen – Eine Art von KI-Software mit Algorithmen, die Muster in strukturierten Daten erkennen und genaue Vorhersagen unter Verwendung historischer Daten als Eingabe für die Vorhersage von Ergebnissen treffen
- Computer Vision – Technologietools wie OCR, die gescannte Dokumente oder Fotos in Text umwandeln
- Natural Language Processing (NLP) – Software, die es einem Computer ermöglicht, gesprochene oder geschriebene Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu manipulieren
- Process Mining – Ein analytischer Ansatz zur Diagnose von Geschäftsprozessen, wie sie tatsächlich existieren, und zur anschließenden Erfassung und Verbesserung von Prozessen auf der Grundlage von Datenanalysen
Wie hilft IA Unternehmen in einer Welt nach der Pandemie?
Die massiven sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen der COVID-19-Pandemie zeigen, dass Resilienz von einer intelligenten Orchestrierung durchgängiger digitaler Prozesse abhängt.
Intelligente Automatisierung ist ein bewährter strategischer Hebel, der Kosten senkt oder die Effizienz verbessert. Unternehmen setzen jedoch zunehmend auf IA, um die Widerstandsfähigkeit zu verbessern und die dringende Herausforderung zu bewältigen, sich schnell ändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Die intelligente Orchestrierung intelligenter Automatisierung hilft beim Design und der Erstellung von End-to-End-Geschäftsprozessen, die flexible und belastbare moderne Geschäftsbetriebsmodelle ermöglichen und es Unternehmen ermöglichen, das Kommende zu antizipieren und den Wandel voranzutreiben.
Zu den geschäftlichen Vorteilen, die durch effektive IA erzielt werden, gehören:
- 600 % schnellere Schadenbearbeitung für einen führenden Gesundheitsdienstleister
- Mehr als 90 % Prozessverbesserung und 4-facher ROI für ein führendes Agrarunternehmen
- 99 % Genauigkeit bei der Bearbeitung von ~100.000 Lieferantenrechnungen pro Monat für ein Kreditkartendienstleistungsunternehmen
- 16 % Reduzierung des Anrufvolumens mit NLP mit 90 % Chatbot-Genauigkeit für einen großen Telekommunikationsanbieter
Was ist der Unterschied zwischen IA und RPA?
RPA ersetzt manuelle, sich wiederholende Aufgaben durch effizientere automatisierte Workflows mit Software-Robotern oder Bots. IA fügt neue kognitive Technologien wie KI hinzu, um die Automatisierung von Geschäftsprozessen unternehmensweit zu skalieren und Mitarbeiter:innen die Möglichkeit zu geben, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.
Beispiele für effektive RPA sind:
- Bots reduzieren die Screening-Zeit für Finanzinstitute um mehr als 40 %
- Bots zur Schadensbearbeitung im Gesundheitswesen verarbeiten jährlich 3,8 Millionen Transaktionen für Versicherungsunternehmen, mit einer Verbesserung der automatischen Zuerkennungsrate um mehr als 20 %
- Rechnungsverarbeitungs-Bots verarbeiten jährlich über 1,2 Millionen Rechnungen für Einzelhändler und reduzieren Verzugszinsen um mehr als 50 %
- Bots für das Einnahmenzyklusmanagement verbessern die rechtzeitige Einnahmenerfassung um mehr als 20 % bei der Zahlungsabwicklung im Gesundheitswesen
- Clearing-Bots für Börsenderivate verarbeiten jährlich über 3 Mrd. USD an Warentermingeschäften
