Wie RPA und KI die End-to-End-Intelligenz in der Prozessautomatisierung antreiben

Die Synergie von Robotic Process Automation (RPA) und Künstlicher Intelligenz (KI) ist die Grundlage für Intelligente Prozessautomatisierung (IPA), die manuelle Aufgaben in optimierte, durchgängige digitale Workflows umwandelt.

RPA: Software-Bots, die sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben unter Verwendung strukturierter Daten ausführen, wie z. B. Dateneingabe, Formularausfüllung und Aktualisierung von Aufzeichnungen.

KI: Fortgeschrittene Systeme, die menschliche Intelligenz nachahmen, um unstrukturierte Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und komplexe Entscheidungen zu treffen, die sich im Laufe der Zeit verbessern.

IPA: Die Integration von RPA und KI zur Verwaltung kompletter Geschäftsprozesse, die es Organisationen ermöglicht, ganze Arbeitszyklen mit minimalem menschlichen Eingriff zu automatisieren.

Anwendungsfälle

Kundendienst: RPA automatisiert Rückerstattungstransaktionen und Terminplanungen, während KI-gestützte Chatbots Anfragen triagieren und personalisierte Antworten geben.

Finanzdienstleistungen: RPA übernimmt das Herunterladen von Rechnungen, während KI-gestütztes Hyland IDP die Verarbeitung übernimmt.

Gesundheitswesen: RPA verwaltet die Speicherung von Patientenakten und Terminerinnerungen, während KI die diagnostische Genauigkeit unterstützt, indem sie Unregelmäßigkeiten in medizinischen Bildern identifiziert.

Die Kombination aus RPA und KI in der intelligenten Prozessautomatisierung verändert die Arbeitsweise von Organisationen, indem sie die Effizienz verbessert, die Entscheidungsfindung optimiert und Abläufe strafft.

Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) ist zu einem Eckpfeiler der Effizienz und Innovation geworden. Robotic Process Automation (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI) stehen an der Spitze dieses Wandels und bieten Organisationen eine Kombination, die in der Lage ist, die Art und Weise, wie Abläufe durchgeführt werden, zu revolutionieren.

Wir gehen auf den Unterschied zwischen RPAund KIein, deren häufige Anwendungen, wie sie interagieren und wie sich Ihre Organisation am besten auf die Nutzung beider Technologien in einer IPA-Strategie vorbereiten kann.

Mehr erfahren |Ein tiefer Einblick in RPA und intelligente Automatisierung

Der Unterschied zwischen RPA und KI besteht darin, dass RPA sich wiederholende Aufgaben basierend auf festen Regeln und Eingaben automatisiert, während KI viel mehr leisten kann.

RPAist eine Technologie, die Software-Roboter (manchmal einfach Bots genannt) nutzt, um Routineaufgaben durchzuführen. RPA arbeitet innerhalb der Grenzen vorprogrammierter Geschäftsregeln und ist daher bestens geeignet, strukturierte Aufgaben zu verwalten und einer Reihe vorgegebener Anweisungen zu folgen.

Beispielsweise könnte RPA eingesetzt werden, um Routineaufgaben wie die Dateneingabe oder Rechnungsverarbeitung zu automatisieren und die Aufgaben viel schneller und ohne Fehler auszuführen.

KI hingegen ist ein breiterer Begriff, der sich auf Maschinen oder Software bezieht, die Fähigkeiten aufweisen, die menschliche Intelligenz nachahmen oder simulieren. Beispielsweise können Kundenservice-Chatbots natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs) nutzen, um den Kontext zu verstehen und auf Kundenanfragen mit hoher Relevanz und Personalisierung zu reagieren.

Denken Sie an KI als den Entscheidungsträger und RPA als eines der Werkzeuge, das sie verwenden könnte, um die Aufgabe zu erledigen.

Während RPA wiederholende Aufgaben ohne menschliches Eingreifen automatisiert, simuliert KI menschliche Intelligenz und Entscheidungsfindung.

Obwohl sie in ihren Fähigkeiten unterschiedlich sind, arbeiten RPA und KI oft zusammen, um die Stärken des jeweils anderen zu ergänzen.

So arbeiten sie Seite an Seite, wenn ein Kunde bei einer Bank ein Konto eröffnen möchte:

RPA-Prozesse:

• Kundenverifizierung:RPA kann den Verifizierungsprozess automatisieren, indem es Kundendaten wie Bonitätsbewertungen mit bestehenden Datenbanken abgleicht und diesen Schritt erheblich beschleunigt.

• Formularausfüllung:RPA-Software kann automatisch die notwendigen Formulare mit den vom Kunden bereitgestellten Informationen ausfüllen, was die Wahrscheinlichkeit von menschlichen Fehlern reduziert.

• Kontoeinrichtung:Sobald Kundendaten verifiziert sind, kann RPA den Prozess der Kontoeröffnung ohne menschliches Eingreifen einleiten.

KI-Prozesse:

• Automatisierte Compliance-Prüfungen:KI kann die Einhaltung von Bankvorschriften sicherstellen und das Risiko von Strafzahlungen bei Nichteinhaltung reduzieren.

• Kundenservice-Chatbots:Aufgrund ihrer Anfragen leiten KI-gesteuerte Chatbots Kunden bei der Fertigstellung des Formulars, das für die Art der Lösung oder das Produkt, an dem der Kunde interessiert ist, relevant ist.

• Betrugserkennung:KI-Systeme können ungewöhnliche Muster identifizieren, die auf betrügerische Versuche hinweisen könnten.

Markt erkunden | Der Aufstieg der intelligenten Prozessautomatisierung (IPA)

Laut Grand View Research, wird der globale Markt für intelligente Dokumentenverarbeitungbis 2030 voraussichtlich erstaunliche 11,29 Milliarden US-Dollar erreichen, was die rasche Einführung von Technologien zur intelligenten Prozessautomatisierung (IPA) in verschiedenen Branchen unterstreicht.

IPA kombiniert Technologien wie RPA, KI, große Sprachmodelle (LLMs) und Systemintegration. Im Gegensatz zu herkömmlicher Automatisierung kann IPA mit Geschäftslogik fest programmiert werden und sich an sich ändernde Kontexte anpassen.

Es ist eine Kombination, die einen integrierten Ansatz zur Automatisierung bietet, der Aufgaben ausführen, sich an neue Kontexte oder Datenmuster anpassen und fundierte Entscheidungen treffen kann — End-to-End-Geschäfts- und IT-Prozesse über Funktionen hinweg zu straffen. Dies beschleunigt die Aufgabenerfüllung, verkürzt Geschäftszyklen, reduziert Übergaben und liefert messbaren ROI.

Mehr erfahren | Wie man durch intelligente Erfassung mehr Wert aus der Automatisierung zieht

Hier sind weitere Vorteile der Nutzung von RPA und KI für durchgängige IPA:

Optimierte Abläufe

RPA steigert die Effizienz bei wiederholbaren Aufgaben, hat jedoch möglicherweise Schwierigkeiten mit der Verwaltung unstrukturierter Daten. KI nutzt menschenähnliches Denken, um komplexere Aufgaben zu bewältigen, indem sie sich des Kontexts und verschiedener Ausnahmen bewusster ist.

Bei der Dokumentenverarbeitung kann KI-Technologie Techniken wie Texterkennung, Entitätsextraktion und andere NLP-Fähigkeiten einsetzen, um den Inhalt zu verstehen. Dies stellt sicher, dass das System kontextbewusst wird und nicht nur die Informationen, sondern auch die Nuancen und Beziehungen innerhalb der Daten versteht.

Größere Einblicke in Daten

Die Kombination aus RPA und KI ermöglicht eine umfassendere und ganzheitlichere Sicht auf Kundendaten. RPA kann Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und ein einheitliches Kundenprofil sicherstellen. Anschließend können KI-Algorithmen diese Daten analysieren, um Muster zu identifizieren und wertvollere Einblicke zu bieten.

Zum Beispiel könnte ein KI-System erkennen, dass bestimmte Kundengruppen zu bestimmten Zeiten den Online-Einkauf bevorzugen oder positiv auf bestimmte Werbeaktionen reagieren. Diese Einsichten gehen über das hinaus, was traditionelle Analysen bieten könnten, da KI komplexe Beziehungen innerhalb der Daten erkennen kann.

Kosten effizient

KI-gesteuerte Automatisierung senkt auch Ihre Betriebskosten und Risiken, indem sie sich wiederholende Datenarbeiten eliminiert — Fehler reduziert, Governance verbessert und die Kosten pro Transaktion senkt. Ergebnisse aus einemDeloitteBericht deuten darauf hin, dass Organisationen, die intelligente Automatisierung derzeit im großen Maßstab einführen, sagen, dass sie bereits eine durchschnittliche Kostensenkung um 27% durch ihre bisherigen Implementierungen erreicht haben.

Im Gesundheitssektor kann RPA das Abrechnungssystem automatisieren, um sicherzustellen, dass Rechnungen und Zahlungen fehlerfrei und rechtzeitig sind, während KI zur Erkennung von Betrugsansprüchen eingesetzt werden kann. Das Ergebnis ist eine Kostenreduktion, da sowohl die administrative Effizienz als auch die Betrugsprävention maximiert werden.

Erhöhte Compliance

RPA und KI stärken gemeinsam die Compliance-Bemühungen, indem sie die strikte Einhaltung von Protokollen sicherstellen und so Risiken reduzieren.

In Finanzinstitutenwird RPA genutzt, um Geldwäscheprüfungen zu automatisieren, während KI kontinuierlich Transaktionsdaten auf verdächtige Aktivitäten überwacht. Diese Zusammenarbeit gewährleistet die strikte Einhaltung von Vorschriften und schützt sowohl den Ruf als auch die finanzielle Stabilität der Institution.

Hier sind neun gängige Anwendungsfälle, bei denen RPA und KI in Einheit arbeiten, um die Funktionsweise von Organisationen neu zu gestalten, sowie die Endvorteile, die Ihre Kunden sehen können.

1. Kundenservice

RPA-Bots können problemlos skaliert werden, um ein erhöhtes Volumen an Kundenserviceaufgaben zu bewältigen, ohne dass zusätzliche Einstellungen erforderlich sind. Dies ist nützlich, wenn es zu plötzlichen Spitzen bei Kundenanfragen kommt, wodurch sichergestellt wird, dass der Service effizient und reaktionsschnell bleibt. Diese beinhalten:

• Extrahieren relevanter Informationen aus Rechnungen, Aktualisierung von Finanzunterlagen und Automatisierung des Abgleichsprozesses

• Optimierung des Rückerstattungsverfahrens durch Automatisierung der Validierung von Rückerstattungsanträgen, Aktualisierung von Finanzunterlagen und Initiierung der Rückerstattungstransaktionen

• Automatisierung von Terminplanungsprozessen — was die Verfügbarkeitsprüfung, das Senden von Bestätigungs-E-Mails und die Aktualisierung von Kalendern umfasst

KI kommt ins Spiel, um die Erstellung und Weiterleitung von Tickets zu „triagen“. KI-Algorithmen können den Inhalt von Kundenanfragen analysieren, sie kategorisieren und basierend auf Dringlichkeit oder Komplexität priorisieren.

2. Finanzinstitute

RPA kann sich wiederholende Buchhaltungsprozesse wie die Rechnungsverarbeitung automatisieren, während KI Einsparpotenziale und wesentliche finanzielle Risiken erkennen kann. Durch die Maximierung sowohl der finanziellen Effizienz als auch der Genauigkeit senkt diese Kombination die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und fördert eine exakte Finanzberichterstattung.

RPA und KI können sich auch zur Transformation von Hypothekenantragsprozessen und KYC-Verfahren synergetisch ergänzen. RPA beginnt mit der Automatisierung von sich wiederholenden Aufgabenwie Dateneingabe und Dokumentenprüfung, während KI — unter Nutzung von NLP und ML — KYC-Verfahren verbessert, indem die Identitätsprüfung und Risikobewertung automatisiert werden, und lernt aus historischen Daten, um potenzielle Risiken oder Betrug zu erkennen.

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3. Risikomanagement und Compliance

RPA und KI sind entscheidend für das Risikomanagement und die Compliance, da sie gewährleisten, dass Risikoanalysen, Compliance-Prüfungen und andere wichtige Protokolle nie fehlerhaft ausgeführt werden.

In der Gesundheitsbranche kann RPA die Verarbeitung von Versicherungsansprüchenautomatisieren, während KI Unregelmäßigkeiten oder betrügerische Ansprüche erkennt. Aufgrund dieser Kooperation werden die Chancen auf Betrug und regulatorische Geldstrafen aufgrund der detaillierten Risikobewertungen und Compliance-Prüfungen reduziert.

4. Bestandsmanagement

RPA-Bots können automatisch erhaltene Waren mit Bestellungen abgleichen, Bestandsdatenbanken aktualisieren und Berichte generieren.

Prädiktive Analytik, ein Teilbereich von KI, könnte dann historische Daten nutzen, um die Nachfrage genauer vorherzusagen. KI-Algorithmen können Muster im Kaufverhalten, saisonale Vorlieben und andere externe Faktoren analysieren, um zukünftige Bestandsbedarfe vorherzusagen, sodass Ihr Unternehmen überflüssige Bestandskosten reduzieren und Lagerbestände optimieren kann.

5. Mitarbeiter-Onboarding

Während KI helfen kann, Kandidaten auf relevante Rollen abzustimmen, kann RPA sich wiederholende HR-bezogene Onboarding-Aufgaben wie die Eingabe neuer Mitarbeiterdaten in Systeme übernehmen.

RPA und KI-Integration ermöglicht auch die Erstellung dynamischer Onboarding-Workflows. KI kann dann die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben neuer Mitarbeiter beurteilen, während RPA die Ausführung personalisierter Onboarding-Pläne automatisiert, den Prozess basierend auf Echtzeit-Feedback und sich entwickelnden Mitarbeiteranforderungen anpasst.

6. Optimierung von Marketingkampagnen

LLMs können eingesetzt werden, um Textdaten wie Kundenbewertungen oder soziale Medienkommentare zu analysieren und ein nuancierteres Verständnis von Stimmungen und Vorlieben zu bieten. RPA kann dann in Kundenbeziehungsmanagement (CRM)-Systeme und E-Mail-Marketingplattformen integriert werden, um personalisierte E-Mail-Kampagnen auszulösen.

Die Synergie zwischen KI und RPA liegt in ihren komplementären Rollen. Während KI komplexe Verbraucherdaten analysiert und interpretiert, um gezielte Marketingstrategien zu informieren, automatisiert RPA die Ausführung dieser Strategien, sodass personalisierte Inhalte effizient und in Echtzeit bereitgestellt werden.

7. Gesundheitswesen

Das Einrichten und Verwalten von Terminen im Gesundheitswesenerfordert viel Zeit. Aber mit der Anwendung von KI und RPA können Patienten problemlos Termine buchen und personalisierte Nachrichten erhalten, um ihre Daten zu bestätigen, zu ändern oder zu aktualisieren.

Gleichzeitig automatisiert RPA die Abrufung und Speicherung von Patientendaten, während KI hilft, Diagnostik im Gesundheitswesen zu verbessern, indem Unregelmäßigkeiten in medizinischen Bildgebungen wie Röntgenbildern oder MRT-Scans erkannt werden. Diese Kombination hilft, Diagnosefehler zu beseitigen, die Patientenversorgung zu beschleunigen und letztendlich die gesundheitlichen Ergebnisse zu verbessern.

8. Empfehlungen im E-Commerce

KI beobachtet und analysiert aktiv Kundeninteraktionen mit Produkten und nutzt Algorithmen, um Verbraucherverhalten und -präferenzen zu verstehen.

RPA kann automatisch maßgeschneiderte Produktempfehlungen per E-Mail oder innerhalb einer Online-Plattform versenden. Sowohl KI als auch RPA im Einzelhandel führen zu einer Win-Win-Situation: Kunden profitieren von einem individuelleren und befriedigenderen Einkaufserlebnis, und Organisationen können die Daten nutzen, um mehr Einkäufe als Ergebnis strategisch gezielter Empfehlungen zu fördern.

9. Intelligente Wartung

In Industrien mit schweren Maschinen oder Infrastruktur kann KI vorhersagen, wann Geräte ausfallen könnten; RPA kann automatisch Wartung planen oder Ersatzteile bestellen.

KI analysiert zahlreiche Dateneingaben, wie Nutzungsmuster, um Wartungsbedarfe zu prognostizieren, während RPA dies ergänzt, indem es den Prozess der Wartungsplanung und Bestellung von Ersatzteilen automatisiert. Diese Zusammenarbeit minimiert Ausfallzeiten, reduziert Wartungskosten und gewährleistet den kontinuierlichen Betrieb kritischer Maschinen.

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Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um eine reibungslose Integration sicherzustellen:

• 1. Führen Sie eine Bewertung durch: Bewerten Sie Ihre aktuellen Prozesse, um festzustellen, wie Automatisierung Ihrem Unternehmen nützen kann.

• 2. Priorisieren Sie Kernprozesse: Identifizieren Sie, wo RPA ausreicht und wo KI Wert hinzufügen kann. Konzentrieren Sie sich auf Prozesse, die geschäftskritisch sind und einen hohen Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben.

• 3. Investieren Sie in Schulungen: Rüsten Sie Ihre Belegschaft mit dem Wissen aus, um mit KI- und RPA-Systemen zu arbeiten. Dies sollte Schulungen zu den ausgewählten RPA- und KI-Tools sowie ein allgemeines Bewusstsein dafür umfassen, wie diese Technologien ihre Arbeitsprozesse verbessern werden.

• 4. Bewerten Sie die bestehende Infrastruktur: Stellen Sie sicher, dass Ihre IT-Infrastruktur diese Technologien unterstützen kann. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenzugänglichkeit, Systemkompatibilität und Sicherheitsmaßnahmen. 

• 5. Beginnen Sie mit Testläufen: Starten Sie klein, indem Sie Pilotprojekte oder Testläufe zur Integration von RPA und KI durchführen. Diese sollten so stattfinden, dass Benutzer die ausgewählten Tools testen, potenzielle Herausforderungen identifizieren und notwendige Daten sammeln können, bevor eine vollständige Implementierung stattfindet.

• 6. Integrieren Sie Feedback: Sammeln Sie Rückmeldungen von Mitarbeitern, die an den Testläufen beteiligt sind, sowie von anderen Stakeholdern.

• 7. Verfeinern Sie den Kontext:Die Stärke der KI liegt in ihrer Fähigkeit, innerhalb der festgelegten Kontext- und Institutionenkenntnisse zu arbeiten. Stellen Sie sicher, dass die KI-Systeme Zugriff auf relevante, genaue Geschäftsdaten haben, um sicherzustellen, dass sie relevante und genaue Ergebnisse liefern.

• 8. Etablieren Sie ein regelmäßiges Monitoring: Implementieren Sie Überwachungsmechanismen, um die Leistung integrierter RPA- und KI-Lösungen zu bewerten. Überprüfen Sie regelmäßig wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) in Bezug auf Mitarbeiterproduktivität, Genauigkeit und Gesamtprozessverbesserung.

• 9. Bleiben Sie auf dem Laufenden: Bewerten Sie regelmäßig die Relevanz Ihrer integrierten Lösungen und seien Sie offen für die Einführung neuer Funktionen oder Tools, die die Fähigkeiten Ihrer Automatisierungsinitiativen weiter verbessern können.

Organisationen, die eine vollständige intelligente End-to-End-Automatisierung vorantreiben, können den sich wandelnden Kundenerwartungen gerecht werden — und darüber hinausgehen. Wenn der Großteil der manuellen „Beinarbeit“ funktionsübergreifend automatisiert wird, kann sich Ihre menschliche Belegschaft auf das große Ganze konzentrieren.

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