Intelligente Automatisierung 101

Intelligente Automatisierung (IA) beschreibt eine große Kategorie von Technologielösungen, die ehemals manuelle Prozesse automatisieren, sodass Unternehmen die Bedürfnisse von Nutzern und Kunden antizipieren können. Sie hilft Organisationen dabei, mühsame Aufgaben durch Technologie zu vereinfachen oder zu eliminieren, die während des Betriebs lernt. Das bedeutet, dass das Produkt sechs Monate nach der Implementierung besser funktioniert als nach der ersten Woche, und zwölf Monate nach der Implementierung die Effizienz der Sechsmonatsmarke übertrifft.

Intelligente Automatisierung kombiniert mehrere Schlüsseltechnologien wie Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), maschinelles Lernen (ML), Geschäftsprozessautomatisierung, intelligente Weiterleitung und natürliche Sprachverarbeitung, um nur einige zu nennen. Diese Technologien sind miteinander verbunden und Teil eines umfassenderen, strategischen, gut finanzierten Plans zur digitalen Transformation.

• Intelligente Erfassung identifiziert und extrahiert Informationen aus Dokumentenautomatisch — ob in Papierform oder digitalem Format. Es verwendet eine Kombination aus optischer Zeichenerkennung (OCR), intelligenter Zeichenerkennung, optischer Markierungserkennung und Barcode-Erkennung, um strukturierte oder unstrukturierte Daten zu erfassen.

• Automatisierung von Workflows ist Software, die eine Reihe von Aufgaben basierend auf einem Prozess festlegt und diese Aufgaben automatisch ohne menschliches Eingreifen oder manuelle Schritte ausführt. Sie ist Teil der umfassenderen Business Process Management Lösung, die Geschäftsprozesse optimiert und Echtzeiteinblicke für fundierte Entscheidungsfindung und bessere Geschäftseinblicke bietet.

• Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) bei dem Systeme aus Daten, Mustern und Schlussfolgerungen lernen, um auf unvorhergesehene Varianten zu reagieren, mit minimalem menschlichen Eingreifen. Diese maschinellen Lernsysteme sind in der Lage, ihre Lernprozesse über die Zeit hinweg autonom fortzusetzen. Einige Beispiele für den Einsatz von maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen sind Betrugserkennung im Bankwesen, Krankheitsdiagnosen im Gesundheitswesenund Rechnungsverarbeitung in der Kreditorenbuchhaltung.

• Robotergesteuerte Prozessautomatisierungermöglicht es Organisationen, Aufgaben zu automatisieren die mit Anwendungen und Systemen ausgeführt werden und repetitive mit wenig Variationen sind. Es ist relativ schnell und einfach in bestehende IT-Architekturen zu integrieren und bietet sofortige Vorteile wie die Reduzierung manueller Aufgaben, die Beseitigung von Dateneingabefehlern und die Verbesserung der Bearbeitungszeit.

Laut einer von Forrester Consulting durchgeführten Studieund in Auftrag gegeben von Hyland, suchen Entscheidungsträger nach intelligenter Automatisierung, um ihr Geschäft in Bezug auf Effizienz, Kundenerfahrung und verbesserte Innovation voranzutreiben.

Zum Beispiel sagen die Befragten der Studie in Bezug auf contentbezogene Aufgaben, dass sie dort große Fortschritte erwarten oder bereits gesehen haben:

• 76 % haben die Kundenerfahrung verbessert oder erwarten es

• 57 % haben die Innovation gesteigert

• 63 % haben die Produktivität der Mitarbeiter gesteigert oder erwarten es

> Weiterlesen | 24 Statistiken, die Ihre Sicht auf das Content-Management verändern werden

In dieser Hinsicht profitieren Unternehmen von intelligenter Automatisierung durch:

• Erhöhung des Geschäftswerts indem Kosten gesenkt und Geschwindigkeit, Genauigkeit und Transparenz verbessert werden. Durch maschinelles Lernen, tiefes Lernen, maschinelles Sehen, Textanalyse und Chatbots gesteuerte Automatisierung wird den größten Einfluss auf operative Prozesse wie das Management der Kundenkommunikation, Datenerfassung, Geschäftsprozessmanagement und Fallmanagement haben.

• Verbesserung der Mitarbeitererfahrung indem repetitive, manuelle Aufgaben minimiert und Engpässe beseitigt werden und es den Mitarbeitern ermöglicht wird, sich auf wertvollere Aufgaben zu konzentrieren. In der Forrester-Umfrage prognostizieren beispielsweise 81 % der Entscheidungsträger, dass KI-fähige Content-Automatisierung die contentintensiven Prozesse bis 2026 verbessern wird, was die Produktivität und das tägliche Glück der Belegschaft drastisch steigern könnte.

• Verbesserung der Kundenerfahrung (und aller Stakeholder-Erfahrungen) durch Bereitstellung der richtigen Informationen zur richtigen Zeit für die richtigen Nutzer. Die Nutzung intelligenter Automatisierung gibt Organisationen die Möglichkeit, den Wettbewerb zu überdenken, das Geschäft neu zu gestalten und neue Ergebnisse zu liefern, was zur verbesserten Kundenerfahrung beiträgt.

Die Technologiebranche ist schnelllebig, mit Trends in der digitalen Transformation die kommen und gehen, und neuen Lösungen, die ständig auf den Markt kommen. Manchmal schlägt das neueste Konzept schnell ein und findet seinen Platz in den Organisationen mit großem Erfolg. Andere Male sehen spannende neue Konzepte langsame, aber stetige Übernahme, bis sie schließlich in den Alltag integriert werden. Und bei einigen Konzepten führt das anfängliche Versprechen ins Nirgendwo.

Hier sind die intelligenten Automatisierungstrends, die Sie im Auge behalten sollten.

Eingebettete Intelligenz

Eingebettete Intelligenz beschreibt Bestandteile von KI, die in einer Plattform nativ sind. Ein Beispiel wäre eine Content-Services-Plattform mit eingebetteter Intelligenz, die Inhalte basierend auf geschäftsspezifischen Bedürfnissen vorhersagen, klassifizieren und anreichern kann, unter Verwendung ihrer grundlegenden Fähigkeiten. Obwohl KI für CSPs schon lange eine Voraussetzung ist, entwickelt sich der Markt dahingehend, dass intelligente Funktionen in Lösungen eingebettet sein müssen.

Markttrend: In dem 2021 Gartner® Magic Quadrant™ für Content-Services-Plattformenmerkte Gartner an, dass eingebettete Intelligenz einer von vier Schlüsseltrends ist, die Content-Services beeinflussen, und sagte: „KI ist entscheidend für Content-Services. In der Vergangenheit war es ein interessantes Merkmal, das nach einem Anwendungsfall suchte. Jetzt wird es zunehmend in reale Geschäftslösungen eingebettet, von Korrespondenzmanagement bis zu Fallmanagement."

Bereitstellung in der Cloud

Die Bereitstellung von IA-Lösungen in der Cloud zählt immer noch als Trend — aber nur knapp. Die Taktik wird schnell zum Mainstream für Unternehmen, wobei 13 % der Organisationen in einer Deloitte-Umfrage ihre Automatisierungslösung bereits ausschließlich in der Cloud betreiben, und fast die Hälfte sie bereits für zumindest einige Automatisierungen nutzen.

Cloud-Bereitstellung hilft Organisationen dabei, schneller zu skalieren und Wachstum und sich ändernde Geschäftsbedingungen besser zu bewältigen. Es:

• Optimiert das Management Ihrer Lösungen

• Ermöglicht Experten die Verwaltung und Optimierung der IA-Tools Ihrer Plattform für erhöhten Projekterfolg

• Gibt IT-Ressourcen frei, damit sie sich auf die Zielerreichung konzentrieren können, anstatt Infrastruktur wie Patches, Sicherheitskonfigurationen und Upgrades zu verwalten.

Markttrend: In einer Forrester-Umfrage 2021, nutzen 86 % der Software-Entscheidungsträger ECM als SaaS in gewissem Umfang, entweder zur Ergänzung oder zum Ersatz von On-Premises-Systemen.

Hyperautomatisierung

Basierend auf der Notwendigkeit eines besser koordinierten, umfassenderen Automatisierungsansatzes übernehmen viele Organisationen die Idee der Hyperautomatisierung. „Hyperautomatisierung ist ein geschäftsgetriebener, disziplinierter Ansatz, den Organisationen verwenden, um so viele Geschäfts-IT-Prozesse wie möglich schnell zu identifizieren, zu überprüfen und zu automatisieren“, so Gartner. Dieser Vorstoß setzt typischerweise eine Vielzahl intelligenter Automatisierungstools ein, insbesondere KI, ML und RPA, um so viele Prozesse wie möglich ohne menschliches Eingreifen auszuführen.

Markttrend: Gartner nannte Hyperautomatisierung ein Instrument zur Veränderungsgestaltung in seinen Top-Strategischen-Technologie-Trends für 2022 und merkte an: „Bis 2024 werden diffuse Ausgaben für Hyperautomatisierung die Gesamtbetriebskosten um das 40-fache erhöhen, wodurch adaptive Governance zu einem Unterscheidungsmerkmal in der Unternehmensleistung wird.“

Eine Investmentbank nutzt RPA, um vier Stunden manueller Arbeit pro Tag zu eliminieren.

Das Problem: Um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, erstellte eine Investmentbank nach jedem Handelstag einen Total-Capital-Ratio-Bericht. Dieser Bericht erforderte täglich vier oder mehr Stunden Arbeit eines hochqualifizierten Mitarbeiters. Der manuelle Prozess hatte zahlreiche Probleme, darunter die Anfälligkeit für menschliche Fehler und der sinkende Arbeitsgenuss des Mitarbeiters.

Die Lösung: Die RPA-Lösung wurde in die Back-Office-Programmlandschaft der Bank integriert und so konfiguriert, dass sie den regulatorischen Bericht erstellt und zur Genehmigung an einen Menschen sendet. Die Ergebnisse? Der Bericht wird in Minuten erstellt, die Möglichkeit menschlicher Fehler wurde eliminiert und personelle Engpässe wurden durch den freigewordenen Mitarbeiter beseitigt.

Lesen Sie die vollständige Fallstudie, Hyland RPA automatisiert tägliche regulatorische Berichtsaktivitäten für ein prominentes Investmentunternehmen.

Ein Bergbauunternehmen spart jährlich 5 Millionen Dollar mit AP-Automatisierung

Das Problem: Ein Eisenerz-Bergbauunternehmen hatte einen papierbasierten, dezentralisierten Accounts Processing (AP)-Betrieb, der 360.000 Rechnungen pro Jahr bearbeitete — was zu langsamen und arbeitsintensiven Prozessen führte. Diese Art von Verzögerung ist schlecht für das Kundenerlebnis und schlecht für die Team-Moral.

Die Lösung: Eine AP-Lösung nutzte intelligente Erfassung, Extraktionsintelligenz und Workflows; die Rechnungen wurden bei Eingang analysiert und verarbeitet, an die Unternehmenszentrale weitergeleitet und für Frühzahlungsmöglichkeiten markiert. Diese eingesparten Kosten führten zu einer jährlichen Einsparung von 5 Millionen Dollar, und die durch den Wegfall manueller Eingaben eingesparte Zeit ermöglichte es den Mitarbeitern, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Lesen Sie die Erfolgsgeschichte der AP-Automatisierung.

Was ist der Unterschied zwischen intelligenter Automatisierung und RPA?

Sowohl RPA als auch intelligente Automatisierung können Ihre Wissensarbeiter entlasten, damit sie sich auf wertschöpfendere Aufgaben konzentrieren können. RPA eignet sich jedoch am besten, wenn die Aufgabenautomatisierung repetitiv ist und keine Lernkomponente erfordert.

RPA installiert eine digitale Belegschaft, um Ihre menschliche Belegschaft zu ergänzen, sodass beide — und ihre Stärken — Aufgaben bewältigen und optimalen Wert für die Organisation schaffen. RPA soll keine Arbeiter durch Roboter ersetzen; sondern geht es darum, Routineaufgaben zu automatisieren. Mit RPA können Sie die Last mühsamer und ermüdender Aufgaben von einem Mitarbeiter auf einen „digitalen“ Arbeiter verlagern. RPA-Tools sind besonders effektiv für sich wiederholende Aufgaben, wie vorhersehbare Maus-Klick-Abläufe.

Wie unterscheidet sich intelligente Automatisierung von automatisierter Intelligenz und künstlicher Intelligenz?

Intelligente Automatisierung konzentriert sich darauf, Prozesse mit Lernfähigkeiten zu automatisieren. Automatisierte Intelligenz und künstliche Intelligenz haben breitere, unterschiedliche Funktionen und Anwendungen.

Wie integrieren sich intelligente Automatisierungstools in Altsysteme?

Eine effektive Integration erfordert die Wahl einer modernen ECM-Plattform, die mit der bestehenden IT-Infrastruktur kompatibel ist.

Wie kann intelligente Automatisierung in einer Organisation implementiert werden?

Die Implementierung beginnt mit der Identifizierung von Geschäftsherausforderungen, der Datenerfassung und der Auswahl der richtigen Lösung, die sich in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse integriert.

Erforschen Sie Hyland zur Prozessautomatisierung