RPA

RPA ist eine Form der Automatisierung von Geschäftsprozessen. Sie simuliert die menschliche Nutzung einer Anwendungssoftware. Diese Simulation wird durch sogenannte Software-Roboter (Bots) ausgeführt. Bei der so realisierten Automatisierung geht es meist um repetitive Aufgaben auf der Basis von Regeln und strukturierten Daten. Doch Bots werden Schritt für Schritt intelligenter, beispielsweise durch Machine-Learning-basierte Verfahren. Ziel ist es, selbstlernende Systeme zu entwickeln, die den Menschen vollumfänglich unterstützen können.

Wie funktioniert RPA?

Software-Roboter bedienen die in einem Geschäftsprozess erforderlichen Anwendungen wie etwa SAP, Office, CRM-Systeme, Datenbanken, Web-Interfaces und viele weitere Systeme genauso wie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dies tun. Es ist dabei nicht notwendig, technisch aufwendige Schnittstellen zu den einzelnen Anwendungen zu programmieren. Die Software-Roboter greifen über ihre jeweilige Benutzerschnittstelle auf die Anwendungen zu. Auf diese Weise können Geschäfts- und Verwaltungsprozesse vollautomatisch abgearbeitet werden.

Wie genau arbeitet ein Software-Roboter?

Write. Read. Repeat.

Software-Roboter benutzen originär für Menschen entwickelte Anwendungsprogramme, indem sie die Aktionen menschlicher Nutzer nachahmen. Dazu muss der Software-Roboter über die notwendigen Benutzerberechtigungen verfügen. Entsprechend loggt er sich in die vorgesehenen Anwendungen ein und führt die normalerweise von Menschen durchgeführten Tätigkeiten und Aktionen vollautomatisch aus. Bestens geeignet dafür sind repetitive Routinevorgänge wie etwa das Konsolidieren von Listen durch das Kopieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen.

• Copy/Paste/Delete: Daten kopieren, einfügen und löschen
• If-Then: Regelbasierte Abwicklung von Prozessen
• Die Daten aus Tabellen auslesen, umformatieren und Berechnungen durchführen
• Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Excel, ERP, CRM
• Eingabe von identischen Daten in mehrere Systeme
• Berichte auf Basis von Reporting-Templates erstellen
• Eingabe von Daten in Formularen und Eingabemasken
• Einloggen in Anwendungssysteme wie etwa SAP oder Salesforce
• E-Mails öffnen, anhängende Dateien öffnen und diese auslesen
• Daten aus strukturierten Dokumenten auslesen und analysieren
• Unstrukturierte Daten analysieren durch Nutzung von Machine-Learning-Services
• Benutzung von Browsern, Aufruf von URLs, aktuelle Daten abrufen und weiterverarbeiten
• Zugriff auf Anwendungssysteme und Prüfung ob diese verfügbar sind
• Sammeln von Daten aus Social Media-Quellen

Welche Prozesse sind geeignet?

Weniger gut geeignete Prozesse

Grundsätzlich weniger gut geeignet sind Prozesse, die unstrukturierte
Daten verarbeiten. DATAGROUP bietet hier aber kontinuierlich weiterentwickelte Technologien auf Basis von Machine Learning und KI an. Ein Beispiel ist die vollautomatisierte Erkennung und Auslesung der unstrukturierten Daten in Zollformularen. Eine weitere Möglichkeit bietet ein von DATAGROUP entwickelter Machine-Learning-basierter Service zur automatischen Klassifizierung von eingehenden E-Mails und Tickets nach Priorität, Dringlichkeit, Typ etc.

• unstrukturierte Daten in wechselnden Formaten
• hoher Anteil an Ausnahmen
• häufige Änderungen des Prozesses
• Prozesse, die eine komplexe Entscheidungsfindung erfordern

Gut geeignete Prozesse

Geeignete Prozesse finden sich in nahezu allen Bereichen der Verwaltung und im Kundenservice. Ein häufig automatisierter
Prozess ist beispielsweise die Bearbeitung von Rücklastschriften bei B2C-Unternehmen. Dieser Prozess ist vollständig regelbasiert und es werden strukturierte Daten bearbeitet – meist sind fünf bis sieben Anwendungssysteme involviert, wie etwa Zahlungsverkehrsprogramme, Excel, SAP, Ticketsysteme und E-Mail.

• sich häufig wiederholende Prozesse
• regelbasierte Prozesse
• strukturierte Daten
• mehrere Anwendungen involviert
• für menschliche Fehler anfällige Prozesse

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