RPA, KI und Cloud: Automation weiterdenken

Ein Artikel von Florian Laumer, Lead Consultant bei Computacenter | 15.01.2020 - 14:30
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Straffere interne Abläufe, reduzierte Kosten, Compliance und detailliertere Analysen dank RPA © Tatiana Shepeleva - Fotolia

Der Begriff Robotic Process Automation bezeichnet die automatische Umsetzung von Routinetätigkeiten mittels Software-Roboter und der zugehörigen RPA-Plattform. Das bedeutet: digitale Assistenten übernehmen zahlreiche automatisierbare Aufgaben wie Dateien und Ordner verschieben, Copy-&-Paste-Aufgaben erledigen, Datenbank-Prozesse ausführen, strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren, Formulare ausfüllen, Statistiken abrufen oder Berechnungen anstellen.

Diese Automatisierung erhöht die Arbeitseffizienz deutlich. Das ist nicht nur im Sinne des Finanzinstituts, sondern auch der Mitarbeitenden. Denn damit reduzieren sich Routineaufgaben und sie können ihre Zeit für kreative und nutzbringendere ­Tätigkeiten einsetzen, die auch der tatsächlichen Stellenbeschreibung entsprechen – beispielsweise Strategieplanung, Entwicklung oder Kundenkontakt. 

Um diese innovative Herausforderung umzusetzen, ist es ratsam, ein Center of Excellence (CoE) aufzubauen. Auf diesem Weg lässt sich RPA tief und effektiv in der Organisation verwurzeln und das gesammelte Wissen und die Ressourcen über ­zukünftige Bereitstellungen hinweg weiterverteilen. Ein dazugehöriges ROC ­(Robotic Operation Center) ist mit klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten damit beauftragt, die Automatisierung im gesamten Unternehmen so schnell, effizient und sicher wie möglich umzusetzen und zu steuern. Computacenter unterstützt hierbei methodisch und in der Umsetzung aus der Erfahrung mit vielen anderen RPA-Projekten im Finanzsektor.

Anwendungslandschaft optimieren: Move2Cloud

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Florian Laumer

Diese Effizienzvorteile alleine reichen ­jedoch nicht aus. Ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich von RPA im Finanzsektor ist die Integration von veralteten ­Systemen wie Mainframes in eine moderne IT-Landschaft. Die Legacy-Systeme enthalten häufig Daten, deren manuelle Übertragung in neue Systeme zwar simpel, aber zugleich zeitintensiv ist. RPA kann auch solche Prozesse effizient und fehlerfrei durchführen. Gleichzeitig ist es aber ­empfehlenswert, diese Anwendungen zu modernisieren oder komplett neu zu ent­wickeln. Mit den richtigen Methoden lassen sich Anwendungen kategorisieren und Schritt für Schritt erneuern, was die Effizienz weiter erhöht. Mit diesem zusätzlichen Schritt, den wir „Move2Cloud“ nennen, lassen sich bestehende Prozesse optimieren und Abläufe verbessern, parallel aber auch die gesamte Anwendungslandschaft technologisch modernisieren.

KI ergänzt RPA zusätzlich

Allerdings kann RPA nur einfache Aufgaben oder Teilprozesse übernehmen, für die keine große Wissensbasis nötig ist und die sich durch ihre Häufigkeit, Fehleranfälligkeit sowie wiederkehrende Natur auszeichnen. Denn dem digitalen Assistenten fehlen kognitive Fähigkeiten vollständig. In Verbindung mit KI jedoch lassen sich diese Lücken schließen. Mit Hilfe von Intelligent Process Automation (IPA) erkennen digitale Assistenten zum Beispiel automatisch Bilder, prüfen Unterschriften, lesen ein und verarbeiten Dokumente, erkennen Emotionen des Kunden durch Bots, verstehen ­natürliche Sprache oder bedienen Systeme in virtuellen Umgebungen. Somit lassen sich noch viele weitere spannende Anwendungsfälle für RPA erschließen.