»Brot und Butter«-Geschäft RPA

Illustration: Absmeier, Couleur

 

Alexander Steiner, Chief Solution Architect bei der meta:proc GmbH, über den Einsatz von Robotic Process Automation und die Erweiterungsmöglichkeiten durch künstliche Intelligenz:

Herr Steiner, wie lässt sich Robotic Process Automation, kurz RPA, definieren?

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»Jeder Experte definiert RPA anders. Ganz allgemein gesagt, bezeichnet RPA eigentlich nichts anderes als eine Software, die einen zuvor händisch ausgeführten Geschäftsprozess teilweise oder komplett automatisiert durchführt. Dabei stellt der sogenannte Bot eher ein Nebenprodukt der Automatisierung dar: In unseren Vorstellungen kommt der Roboter morgens wie seine menschlichen Kollegen ins Büro und arbeitet am gleichen Arbeitsplatz die gleichen Aufgaben ab. Allerdings besteht der neue Mitarbeiter im Falle von RPA nicht aus Blech, Schläuchen, Lämpchen und Motoren, sondern aus einer Software.«

Welche Tätigkeiten könnte der virtuelle Mitarbeiter übernehmen?

»Allgemein könnte man in erster Näherung behaupten, dass jeder klar beschreibbare Prozess auch mittels RPA mehr oder weniger aufwändig umsetzbar ist. Das fängt bei sehr einfachen Aufgaben an – wie ein E-Mails-bearbeitender Bot, während der menschliche Gegenpart im Urlaub ist. Das kann er mithilfe einer automatisierten Standardantwort, der Abwesenheitsnotiz. Es können aber komplexere Abläufe sein, beispielsweise kontextabhängiges Handeln in Bezug auf unterschiedliche Anliegen, wie etwa dem Öffnen einer E-Mail im Posteingang, das Extrahieren der Anhänge und die Übertragung der enthaltenen Informationen in das CRM-System des Unternehmens sowie eine mehrstufige Verarbeitungen des Inhalts nach entsprechenden Vorgaben. Also Geschäftsprozesse, die mehr als einen Prozessschritt umfassen und durch eine gewisse Häufigkeit auffallen.«

Wo liegt der Unterschied zu einem klassischen Business Process Management?

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»In vielen Fällen grenzen Anwender RPA auf die Automatisierung eines Desktops sowie auf die darauf installierten Applikationen ein. Das ist meines Erachtens jedoch eine zu reduzierte Definition des Begriffs: Sieht der bestehende Prozess Schritte vor, die eine direkte Interaktion mit Backendsystemen beinhalten, bilden diese auch einen Bestandteil von RPA. Die Abgrenzung zu Business Process Management – BPM – besteht darin, dass der Geschäftsprozess in Bezug auf die Ausführung, das Werkzeug, die Zugänge und Ähnliches eins zu eins durch einen Roboter geschieht. Dabei gilt es, den Prozess nicht derart zu modifizieren, dass am Frontend vorbei agiert wird. Grundsätzlich gibt es aber derzeit Überlegungen, BPM und RPA konvergieren zu lassen und zu einem hybriden Produkt zu verschmelzen, um das Beste aus beiden Welten wahlfrei nutzen zu können.

Gibt es Prozesse, die sich besonders für den Einsatz von RPA eignen?

»Im besten Fall wäre das ein möglichst geradliniger Prozess, ohne irgendwelche störenden Einflüsse von außen – wie zum Beispiel Pop-up-Fenster. Außerdem sollte es möglichst wenige Verzweigungen durch verschiedene Entscheidungsmöglichkeiten geben. Wenn dieser Ablauf darüber hinaus noch große Mengen an weiteren Geschäftsvorfällen erzeugt, stellt das den absoluten Idealfall dar. Leider gibt es solche perfekten Prozesse nur sehr selten. Aus diesem Grund bilden das Volumen sowie eine klare Definierbarkeit des Prozessvorgangs mit möglichst geringen Nutzerinteraktionen die Hauptindikatoren für einen gut automatisierbaren Prozess.«

Hört sich unspektakulär an …

»Für den einen oder anderen mag das sehr ernüchternd klingen: Der ›Sexy Case‹, der alle möglichen Eventualitäten abdeckt – und der in der Regel äußerst medienwirksam ist –, stellt in den seltensten Fällen auch den Prozess dar, der tatsächlich den attraktivsten Business Case abbildet. Beim ›Brot und Butter‹-Geschäft Robotic Process Automation sollten Anwender daher immer den Aufwand für die Umsetzung eines Bots mit den zu erwartenden Einsparungen beziehungsweise den sonstigen Treibern der Initiative im Auge behalten.«

Haben Sie dazu ein konkretes Beispiel?

»Deutschlandweit ziehen – laut einer Statistik von 2014 – knapp sechs Millionen Haushalte pro Jahr um. Schauen wir uns nun einen typischen, großen Versicherer in Deutschland an: Bei diesem geht ein Großteil der Kommunikation heute immer noch nicht über das Online-Portal ein, sondern oftmals ganz traditionell per Telefon oder Brief. Nimmt der Kunde zudem mehrere Produkte in Anspruch, stellt eine einfache Adressänderung einen entsprechenden Aufwand dar, der sich eigentlich vermeiden ließe. Dieser Fall zeigt sich prädestiniert für RPA, sofern entsprechende Backendprozesse noch nicht etabliert wurden. Wie bereits gesagt: So ein Szenario ist fernab von spannenden, visionären Umsetzungen – aber es lässt sich schnell realisieren und bringt von der ersten automatisierten Abarbeitung an Ersparnisse hinsichtlich Zeit und Geld.«

Aber lohnt sich für solche kurzweiligen Prozesse bereits die Einführung von RPA?

»Es ist eine einfache Rechnung: Wenn ein Unternehmen beispielsweise nur zehn Prozent dieser umziehenden Haushalte als Kunde hat und nur zehn Prozent dieser Änderungen manuell eingepflegt werden müssen, ergibt das bei einem durchschnittlichen Aufwand von fünf Minuten ein Arbeitsvolumen von 5.000 Stunden im Jahr. Da lohnt sich eine RPA-Einführung auf jeden Fall – selbst wenn die Technologie nur als temporäre Lösung zum Einsatz kommt und von diesen 60.000 Fällen nur die Hälfte automatisiert abläuft.«

Und könnte künstliche Intelligenz, KI, Vorgänge wie diese noch weiter modifizieren?

»RPA und KI werden gerne in direkter Verbindung miteinander gesehen. Erstens unterschätzen viele die Mächtigkeit einer rein regelbasierten RPA-Lösung. Zweitens bewerten die meisten Unternehmen auch die Komplexität ihrer eigenen Volumenprozesse zu gering. Dagegen überschätzen viele die Möglichkeiten einer KI in der Regel deutlich – das ist der dritte Aspekt. Viertens kann ein Großteil der Anwender den Aufwand für das Implementieren einer KI nicht richtig einschätzen und stellt sich das zu einfach vor. Künstliche Intelligenz lässt sich in Verbindung mit RPA sehr wirksam einsetzen, ja. Aber ob sie das auch wirklich tut? Das hängt von der Anwendung ab.«

Es gibt aber mögliche Anwendungen …

»RPA hat sich zum Ziel gesetzt, eine schnelle, taktische Lösung zur Automatisierung anzubieten – fernab von den schwergewichtigen und langlebigen Automationsprojekten in der IT-Infrastruktur beziehungsweise im Bereich BPM. KI ist zwar in aller Munde, gehört aber – im Moment noch – zur letzteren Kategorie. Ein KI-Training erfordert nach wie vor einen sehr hohen Aufwand. Dieser steigt umso höher, wenn entsprechende Daten zum Training fehlen. Auch das stellt, Stand heute, eher die Regel als eine Ausnahme dar. Dabei könnten sich KI und RPA ideal ergänzen: Die KI bildet das Gehirn und RPA die Arme. Mit dieser bildlichen Vorstellung lässt sich das versteckte Potenzial erkennen.«

Wo liegt dann aber das Problem?

»Die perfekte Symbiose von Gehirn und Armen nützt im Arbeitsalltag kurzfristig nicht viel, wenn das Gehirn sich zunächst mühselig vom Stadium eines Säuglings über das eines stupide nach Regeln arbeitenden Systems hin zu einem ›intelligenten‹ System entwickeln muss. Allein die Anstrengung, den Funktionsumfang einer KI mit dem einer regelbasierten RPA gleichzusetzen, ist schon recht groß. Alles darüber hinaus bedeutet noch mehr Aufwand. Erschwerend kommt hinzu, dass der Bereich zwischen den auf RPA beschränkten Fähigkeiten und den KI-gestützten heute noch sehr beschränkt ist. Betrachtet man aber, dass RPA als Anbieter einer schnellen, taktischen Lösung angetreten ist, kann dieser Vorteil durch das aufwändige Training der KI schnell wieder zu Nichte gemacht werden.«

Warum ist das so?

»KI kann durchaus viel, darf heutzutage aber noch viel zu wenig. Das sollten Anwender bei den Aufwänden, die sie in das Thema stecken müssen, nicht vergessen. Selbstständig Entscheidungen treffen kann eine KI aktuell nur sehr eingeschränkt und unter starker Überwachung. Aus diesem Grund lässt sich so was bisher insbesondere im Analysebereich finden. Hier arbeitet KI jedoch sehr universell und ohne direkten Bezug zu RPA – wie zum Beispiel bei einer vorgelagerten Prozessanalyse. Die hat mit dem RPA-Vorgang selbst erst mal nichts zu tun und erleichtert lediglich dessen Implementierung.«

Gibt es denn schon konkrete Beispiele für die Symbiose von KI und RPA?

»Wir hatten bereits über den Fall der schriftlichen Adressänderung gesprochen. Das ist ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI innerhalb eines Prozesses: Hier kann KI einen sehr großen positiven Einfluss auf die Automatisierungsrate ausüben, denn RPA selbst verarbeitet typischerweise ausschließlich strukturierte Daten. Durch eine vorgelagerte Datenstrukturierung aus unstrukturierten Quellen mithilfe von KI lassen sich deutlich mehr Geschäftsvorfälle abarbeiten. KI kann zum Beispiel per Text- und Bilderkennung Daten aus einem Fax, einem Scan oder auch handschriftlichen Notizen extrahieren. Diese werden durch RPA weiterverarbeitet. Aber noch einmal: Das ist nichts RPA-spezifisches. Diese Art von KI-Funktionalität – ist sie denn einmal im Unternehmen implementiert – kann und sollte universell über Standardschnittstellen für möglichst viele Fachbereiche nutzbar gemacht werden. Nur dann lässt sich der Aufwand des KI-Trainings rechtfertigen.«

Weitere Informationen finden Sie unter www.metaproc.com.

Alexander Steiner, Chief Solution Architect bei der meta:proc GmbH
Quelle: Thekla Ehling

 

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