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Blog

Erst RPA, dann kognitive Dokumentenautomatisierung und jetzt: umfassende intelligente Automatisierung

Willkommen zum letzten Teil unserer sechsteiligen Serie an Betrachtungen der neuesten Konzepte in den Bereichen Multi-Channel-Dokumentenerfassung und intelligente Zeichenerkennung (OCR). Im Mittelpunkt steht künstliche Intelligenz und wie sie hilft, Dokumente und Daten zu nützlichen Betriebsmitteln zu machen.

In Teil 1 ging es um RPA und ihr Potenzial als Lösung für die Probleme, die in Unternehmen mit manuellen, datenorientierten Aufgaben bestehen, aber auch um ihr bisheriges Unvermögen, die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren. Teil 2 handelte dann von kognitiver Dokumentenautomatisierung (Cognitive Document Automation, CDA), die intelligente „Kopfarbeit“, also das Verstehen, um was es bei Dokumenten oder E-Mails geht, welche Informationen enthalten sind und was damit zu tun ist. Und in Teil 3 dieser Serie erläuterten wir, worauf bei einer CDA-Lösung zu achten ist (kleiner Tipp: Mehr als OCR muss sie schon können). In Teil 4 stellte sich die Frage: „Wie bemisst sich der Erfolg von CDA?“ Und Teil 5 beschäftigte sich mit den Herausforderungen, denen RPA-Kunden bei der Implementierung von CDA-Lösungen begegnen, wenn es darum geht, die Benutzerproduktivität zu maximieren.

Im sechsten Teil dieser Reihe lassen wir RPA und CDA hinter uns und identifizieren die wichtigsten Komponenten bei der umfassenden Transformation von Geschäftsbereichen und Betriebsabläufen.

Zur vollständigen Digitalisierung benötigen Unternehmen mehr als eine einzelne Technologie wie kognitive Dokumentenautomatisierung oder RPA, und auch eine Kombination daraus reicht nicht aus. Natürlich sind RPA und CDA unverzichtbar, insbesondere angesichts der Tatsache, dass 62 Prozent aller Geschäftsprozesse auf Dokumenten und Akten beruhen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein PDF oder ein anderes Dokument in den zu automatisierenden RPA-Prozess aufnehmen möchte, muss es dieses Dokument erfassen und umwandeln können. Doch das allein reicht noch nicht.

Betrachten wir folgendes Szenario: Dank Ihrer RPA- und CDA-Lösung können Sie mehr Dokumente und Daten schneller verarbeiten, Geschäftsprozesse beschleunigen und die Datentransparenz verbessern – und zwar auch bei mehreren Ursprungskanälen und -formaten. Somit beschleunigen Sie die Konfiguration und Wartung von Erfassungsprojekten für Dokumente und Daten mithilfe von maschinellem Lernen und einem visuellen, programmierfreien RPA-Design. Außerdem sind weniger menschliche Eingriffe bei der Dokumentenklassifizierung, Seitentrennung und Dateneingabe erforderlich. Und Sie haben die wiederholte Erfassung, Eingabe, Aggregation, Migration und Integration von Daten eliminiert.

Was aber, wenn es gilt, den Betrieb zu rationalisieren oder die Interaktionen mit Kunden beim Onboarding und im späteren Verlauf zu verbessern? Die allgemeine Systemleistung zu überwachen? Die Kommunikation über Mobilgeräte und andere Kanäle zu optimieren? Oder nützliche Einblicke zu gewinnen, anhand derer sich fundiertere Entscheidungen treffen und Risiken senken lassen?

In der Automatisierung ganzer Betriebsabläufe liegt der wahre Nutzen der digitalen Transformation. Gemeint ist alles: von RPA, der Inhaltserfassung und Dateneingabe bis zur Prozessorchestrierung und erweiterten Analysen für bessere geschäftliche Entscheidungen.

Punktlösungen schaffen hier keine Abhilfe; stattdessen sorgen sie dafür, dass ihre Anwender spätestens in naher Zukunft Probleme haben werden, die unterschiedlichen Technologien untereinander zu vernetzen. Und welches Unternehmen möchte schon diverse Lösungen von unterschiedlichen Anbietern einkaufen, um erst nach einer komplexen (zeitaufwendigen, teuren) Implementierungsphase seine Ziele in Angriff zu nehmen?

Eine gut integrierte, offene Intelligent-Automation-Plattform ist der Idealfall, weil damit die Betriebsautomatisierung in jedem gewünschten Maß erfolgen kann – ganz ohne Partnerschaften, die Integration von Produkten unterschiedlicher Anbieter oder Mehraufwand. Auf Basis einer solchen Plattform profitieren Anwender von regelbasierten, KI-gestützten und untereinander kompatiblen Technologien, die für die umfassende Automatisierung des Betriebs wesentlich sind: Kognitive Erfassung, RPA, Prozessorchestrierung, Mobilität und Kundenansprache und erweiterte Analysen.

Und das Beste ist: Vorhandene Technologien (z. B. eine RPA-Lösung) müssen nicht ersetzt werden. Bei der Integration neuer Funktionen können Sie einfach darauf aufbauen. Dies senkt den Aufwand und unterstützt Ihr Digitalisierungsvorhaben. Gleichzeitig werden Sie wettbewerbsfähiger, erleben eine schnellere Wertschöpfung und profitieren von geringeren Gesamtbetriebskosten.

Beispiele aus der Praxis gefällig? Diese Fallstudien sollten Sie sich herunterladen, wenn Sie wissen möchten, wie eine offene Plattform aus KI-gestützten Technologien die Digitalisierung in diversen Branchen unterstützt: Fünf Fallstudien als Inspiration für Ihre Strategie der intelligenten Automatisierung: Wie Sie Ihre Abläufe durchgängig digital transformieren und im gesamten Unternehmen skalieren können (engl.)

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