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Von Daniel Schmidt, Senior Product Marketing Manager, 4. September 2018

Robotic Process Automation (RPA) und künstliche Intelligenz (KI) sind aufstrebende, vielversprechende Technologien. Wenn Sie eine kurze Suche im Netz durchführen, werden Sie sehen, wie viele Unternehmen gespannt darauf warten, diese beiden Technologien künftig bei sich einzusetzen.

Beachten Sie jedoch Folgendes: Bei dieser kurzen Suche werden sich viele Fragen stellen. Was ist der Unterschied zwischen RPA und KI? Welche Technologie ist besser? Was machen RPA und KI eigentlich genau? Und haben Sie erkannt, wie sich diese beiden Technologien ergänzen, gemeinsam einen höheren Mehrwert generieren und Ihrem Unternehmen somit neue Möglichkeiten eröffnen, als es eine der beiden Technologien allein könnte?

Einführung in Robotic Process Automation und künstliche Intelligenz

Robotic Process Automation Automation ist eine Technologie zur Automatisierung von Prozessen, die mit Hilfe von Software-Robotern wiederkehrende Aufgaben und manuelle Prozesse automatisiert sowie die Effizienz Ihrer Mitarbeiter steigert. RPA interagiert nahtlos über Desktop-Software, konventionelle Unternehmensanwendungen, browserbasierte Systeme und Websites hinweg, um Daten zu aggregieren, in verwertbare Informationen umzuwandeln, Aktionen auszulösen und mit anderen Anwendungen und Personen zu kommunizieren, um wiederkehrende Aufgaben zu erledigen.

Künstliche Intelligenz bezeichnet Handlungen von Maschinen, welche menschliche kognitive Funktionen, wie zum Beispiel Prozesse des Lernens und Problemlösens, imitieren. KI umfasst heute eine Reihe von Technologiebereichen, wie z.B. Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP), um nur einige zu nennen.

RPA ist, allein betrachtet, dort stark, wo es um die Automatisierung von Prozessen geht, die kein Denken erfordern. KI ist immer dort stark, wo es darum geht, wie Menschen zu denken und zu handeln. Wie arbeiten die beiden Technologien nun zusammen?

KI-gestützte RPA

Die ideale RPA-Lösung der nächsten Generation nutzt KI und ML, um eine große Vielfalt von sich wiederholenden Aufgaben mit großen Datenvolumen zu automatisieren, die bisher von Menschen ausgeführt werden mussten. Beim Einsatz von Robotic Process Automation werden der RPA-Software-Roboter häufig mit „Armen und Beinen“ und die KI-Komponenten mit dem „Gehirn“ verglichen.

Nachfolgend möchten wir Ihnen zwei Beispiele dafür geben, wie die Integration von KI in RPA-Lösungen die Technologie noch effizienter machen kann.

Cognitive Document Automation (CDA): Bei der kognitiven Dokumentenautomatisierung (werden strukturierte und unstrukturierte Inhalte verarbeitet, insbesondere bei Geschäftsprozessen, die mit der Handhabung von Dokumenten verbunden sind. Eine KI-gestützte RPA-Lösung kann mit der Zeit immer effizienter werden. Je mehr Dokumente verarbeitet werden, umso besser lernt die Lösung, mit Variationen intelligent umzugehen, und zwar unabhängig davon, auf welchen Wegen – über elektronische Kanäle wie E-Mail, Webportale oder physische in Papierform – die Informationen ausgetauscht werden. CDA sorgt nicht nur für höchste Genauigkeit, Effizienz und Konsistenz sondern passt sich darüber hinaus dynamisch an Ihre sich entwickelnden Prozesse an.

Beispielsweise kann eine mit CDA gekoppelte KI-basierte RPA-Lösung den Eingang einer Rechnung erkennen, den Lieferanten und die zugehörige Bestellung identifizieren und dann eine Aktion in der Kreditorenbuchhaltung auslösen – und zwar ohne menschliches Zutun. Eine Ebene tiefer betrachtet, setzt CDA auf KI-Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR), maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und einige andere.

Intelligent Screen Automation (ISA): Hier wird ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet, um das Bild einer Anwendung zu analysieren. Dies ist beispielsweise erforderlich, wenn Anwendungen unter Citrix oder anderen Remote-Desktop-Umgebungen laufen und nur Bildinformationen verfügbar sind, wobei kein direkter Zugriff auf die Anwendung und ihre Objekte besteht. Da die Virtualisierung mittlerweile praktisch überall in Gebrauch ist, wird es für eine RPA-Lösung immer mehr zu einem Problem, sich mit Umgebungen zu verbinden und zu arbeiten, die nur Bildinformationen ausgeben. ISA löst dieses Problem dadurch, dass dem Roboterdesigner automatisch Benutzeroberflächen-Objekte zur Verfügung gestellt werden, die er bei der Konzeption des Software-Roboters einsetzen kann. Dies führt zu einer deutlich schnelleren Roboterentwicklung und vermeidet das Problem der standardisierten Bildschirmauflösung, da der Roboter für die Ausführung von Aufgaben nicht auf die Bildschirmposition bei der Auswahl von Menüpunkten oder Buttons abhängig ist.

CDA und ISA sind die am häufigsten benötigten KI-Technologien, die im Zusammenhang mit RPA genutzt werden, aber es gibt noch weit mehr. Beispielsweise können auch KI-Dienste wie Google Vision, IBM Watson oder verschiedene Chatbot-Dienste problemlos von einer RPA-Lösung der Enterprise-Klasse genutzt werden. In diesen Fällen wird KI als Dienstleistung („as a Service“) in Anspruch genommen und hilft den Robotern, Aufgaben intelligent auszuführen.

Wie funktioniert das? Beispielsweise schnelle und genaue Ergebnisse bei der „Know Your Customer“-Compliance zu liefern, eine arbeitsintensive Aufgabe, mit der hochqualifizierte Analysten tagtäglich beschäftigt sind. Die „Handarbeit“ des Sammelns von Informationen wird durch die RPA automatisiert. KI automatisiert die „Kopfarbeit“, indem sie die von der RPA bereitgestellten Informationen analysiert und entweder eine Entscheidung trifft oder dem Analysten eine Empfehlung gibt, damit er oder sie mehr und schnellere Entscheidungen treffen kann.

Der aktuelle Hype um RPA und KI ist ansteckend, aber es kommt darauf an, ein solides Verständnis dafür zu entwickeln, was die beiden Technologien getrennt voneinander tun und wie sie am effektivsten kombiniert werden können, um Ihrem Unternehmen maximalen Nutzen zu bringen. RPA und KI bilden zusammen die neue digitale Workforce, die Ihre Mitarbeiter in die Lage versetzt, effektiver zu arbeiten und bessere Entscheidungen zu treffen.

Demnächst: Die neue digitale Workforce: Robotic Process Automation, künstliche Intelligenz und der Mensch

September 04, 2018