Geschäftsautomatisierung intelligent machen: Ein Rahmen für die Kombination von DPA, RPA und KI

Intelligente Unternehmensautomatisierung

Intelligente Geschäftsautomatisierung umfasst Software, die künstliche Intelligenz (KI) und andere Technologien nutzt, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Sie nutzt Prozesse, Algorithmen und maschinelles Lernen, um Aufgaben zu automatisieren, die kein menschliches Urteilsvermögen oder keine Entscheidungsfindung erfordern.

Warum brauchen wir diese Systeme?

Der Mensch ist fehlerhaft. Und wir haben nur begrenzte Zeit, selbst wenn wir nicht fehlerhaft sind. Daher ist die Automatisierung für alle Unternehmen wichtig. Die Automatisierung von Geschäftsprozessen kann jedoch kompliziert, kostspielig und zeitaufwändig sein. 

Um diese Komplexität zu verringern, ist es entscheidend, einen Rahmen zu verwenden, der Folgendes kombiniert DPA (Datengesteuerte Prozessautomatisierung), RPA (Robotic Process Automation) und KI (Künstliche Intelligenz) kombiniert. Diese Kombination ermöglicht es Unternehmen, auf eine Art und Weise zu automatisieren, die vorher nicht möglich war.

Der Hype um die intelligente Geschäftsautomatisierung

Intelligente Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) ist die nächste Entwicklung von BPM. Hier ist, warum das wichtig ist.

BPM ist ein Weg, um Prozesse zu automatisieren, was den Menschen und Unternehmen erlaubt, effizienter und effektiver zu arbeiten, wenn sie Dinge erledigen. IBA geht noch einen Schritt weiter, indem sie intelligente Algorithmen einsetzt, die Trends vorhersagen und Muster in Daten aufdecken können, um sie genauer zu interpretieren, als es Menschen alleine könnten. 

Dadurch können Unternehmen viel leichter entscheiden, welche Schritte als nächstes unternommen werden müssen, damit ihre Prozesse reibungslos und ohne Probleme oder Rückschläge ablaufen. Mit anderen Worten, es hilft den Unternehmen, bei jedem neuen Projekt, das sie in ihre Systeme einführen, besser zu wissen, was sie tun.

Der Hype um intelligenten Geschäftsautomatisierung (iBPA) ist auf einem Allzeithoch. Aber bei so vielen Unternehmen, die auf den Zug aufspringen, kann es eine Herausforderung sein, zu wissen, wie man eine erfolgreiche IBA-Strategie für sein Unternehmen entwickelt. Wenn Sie darüber nachdenken, wie Sie KI in Ihre Unternehmensprozesse integrieren können, ist es wichtig, dass Sie den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen (ML) verstehen. Bei KI geht es um die Entwicklung von Computern, die wie Menschen denken können, bei ML um das Schreiben von Algorithmen, die selbstständig lernen können.

Diese beiden Begriffe werden in der Presse und in Branchenkreisen häufig synonym verwendet, was oft zu Verwirrung führt, wenn jemand von "Intelligenz" oder "künstlicher Intelligenz" spricht. Die Unterscheidung zwischen diesen beiden Technologien wird Ihnen helfen, besser zu verstehen, welche Art von Technologie am besten für die Herausforderungen und Ziele Ihrer Geschäftsprozesse geeignet ist.

Aber wie kann man KI mit RPA und DPA kombinieren? Schließlich sind sie alle gut für bestimmte Aufgaben wie die Automatisierung manueller Prozesse oder das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie haben auch ihre Stärken: RPA zeichnet sich durch Prozessautomatisierung und Datenanreicherung aus; DPA bietet intelligente Einblicke in unstrukturierte Informationen, während KI eine Plattform für den Aufbau intelligenter Anwendungen bietet, die mit der Zeit lernen können, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage großer Datenmengen und Algorithmen treffen.

Darüber hinaus sollten Unternehmen, die Technologien zur kontinuierlichen Verbesserung nutzen wollen, in Erwägung ziehen, diese Technologien in Kombination miteinander einzusetzen:

  • Plattformen für die digitale Prozessautomatisierung ermöglichen es Ihnen, Ihre bestehenden manuellen Prozesse zu modellieren und zu simulieren, um sie auf intelligente Weise zu simulieren; so können Sie sehen, wo Verbesserungen möglich sind, bevor Sie einen Teil des Prozesses automatisieren.
  • RPA ermöglicht es Ihnen, manuelle Aufgaben in Ihrem Unternehmen zu automatisieren, indem Sie die Art und Weise nachahmen, wie diese Aufgaben bereits heute manuell ausgeführt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass keine zusätzlichen Fähigkeiten seitens der Mitarbeiter erforderlich sind, die die automatisierte Aufgabe übernehmen könnten, sobald sie durch RPA erfolgreich abgeschlossen wurde.
  • KI ermöglicht kognitive Aufgaben wie die Interpretation von Datensätzen, die Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen/Ergebnisse oder die Erstellung von Empfehlungen auf der Grundlage dessen, was die Plattform über die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden weiß - alles Dinge, die andernfalls umfangreiche Trainingszeiten für Menschen erfordern würden.

Dynamisches Fallmanagement

Dynamisches Fallmanagement ist eine Kombination aus Fallmanagement und BPM, die Sie bei der Verwaltung unstrukturierter Prozesse unterstützt. Es ist flexibel und agil, ideal für die Behandlung von Ausnahmen, während Ihr Unternehmen produktiv bleibt.

Dynamisches Case Management gibt es bereits seit Anfang der 2000er Jahre. Dennoch wird es erst seit kurzem verstärkt eingesetzt, da Unternehmen ihre Fähigkeit zur schnellen Analyse und Anpassung verbessern wollen. Dynamisches Case Management hilft Ihnen, die richtigen Maßnahmen zur richtigen Zeit zu ergreifen, indem es Rollen und Verantwortlichkeiten auf der Grundlage von in Echtzeit erfassten Daten definiert. Das bedeutet, dass beim Auftreten einer Ausnahme innerhalb eines Prozesses oder Arbeitsablaufs Richtlinienänderungen sofort vorgenommen werden können, ohne bis zur Besprechung in der nächsten Woche zu warten - oder noch schlimmer - bis etwas schief gelaufen ist.

Modellierung und Simulation durch intelligente Unternehmensautomatisierung

Modellierung und Simulation können zur Bewertung der Leistung eines Prozesses oder sogar zur Bewertung eines Modells Ihres Geschäftsprozesses verwendet werden. 

Eine intelligente Art, Modellierung und Simulation zu nutzen, besteht darin, zu simulieren, wie Ihr Unternehmen unter verschiedenen Bedingungen arbeiten wird. So könnten Sie beispielsweise verschiedene Szenarien für Kundendienstanrufe oder Versandzeiten simulieren und dann entsprechend anpassen, je nachdem, was für die Bedürfnisse Ihres Unternehmens am besten geeignet ist.

Diese Technik funktioniert besonders gut, wenn sie mit anderen Formen der intelligenten Automatisierung wie maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert wird.

Der Rahmen für die intelligente Geschäftsautomatisierung ist eine Kombination aus drei Schlüsseltechnologien:

  • RPA (Robotergestützte Prozessautomatisierung)
  • AI (Künstliche Intelligenz)
  • DPA (Dokumentenprozessanalyse)

Durch den kombinierten Einsatz dieser Technologien entsteht ein intelligentes System zur Geschäftsautomatisierung, mit dem Sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Daten analysieren und Einblicke in Ihre Geschäftsprozesse gewinnen können. Nutzen Sie die Technologie des maschinellen Lernens, um auf der Grundlage der gesammelten Daten intelligente Empfehlungen auszusprechen.

Intelligente Fallverwaltung

Bei der intelligenten Weiterleitung von Vorgängen wird KI eingesetzt, um Vorgänge auf der Grundlage ihrer Bearbeitungsprioritäten an die richtige Person oder Warteschlange weiterzuleiten. Dies kann auf zwei Arten geschehen:

  • KI wird eingesetzt, um Fälle mit hoher Priorität zu erkennen, die so schnell wie möglich von einem Mitarbeiter bearbeitet werden müssen, und sie dann automatisch den am wenigsten beschäftigten Mitarbeitern zuzuweisen (z. B. nach der Mittagspause).
  • Mithilfe von KI werden alle eingehenden E-Mails zunächst nach ihrer Prioritätsstufe in getrennte Posteingänge geleitet (z. B. Priorität 1: dringend; Priorität 2: hoch; Priorität 3: niedrig) und dann je nach Arbeitsbelastung der einzelnen Mitarbeiter automatisch zugewiesen (z. B. wenn Sie bereits an vier Aufgaben mit hoher Priorität arbeiten und keine Zeit mehr für etwas anderes haben).

IBA für Verkauf und Produktempfehlungen

Verkaufs- und Produktempfehlungen, die auf Verhaltensanalysen basieren, können eine großartige Möglichkeit sein, die Einnahmen Ihres Unternehmens zu verbessern.

Angenommen, Sie möchten personalisierte Produkte anbieten, die speziell auf jeden Kunden zugeschnitten sind. In diesem Fall kann der Einsatz von Verhaltensanalysen helfen, da er genauere Produktempfehlungen ermöglicht, die besser auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind.

Analyse der Kundenstimmung und anschließende Empfehlungen für optimale Maßnahmen

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Analyse der Kundenzufriedenheit und die Befolgung von Empfehlungen für optimale Maßnahmen. Wenn Sie wissen, wie Ihre Kunden über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung denken, können Sie es verbessern. Daher suchen Unternehmen häufig in ihren Daten nach Erkenntnissen darüber, was Kunden mögen und was nicht.

Die Analyse der Kundenstimmung kann von Menschen oder Maschinen durchgeführt werden. Ein Mensch liest die Bewertungen manuell durch, sucht nach bestimmten Schlüsselwörtern, die auf eine positive oder negative Stimmung hindeuten, und vergibt dann auf der Grundlage seiner Erkenntnisse eine Bewertung. 

Diese Methode ist jedoch zeitaufwändig und analysiert nur eine begrenzte Menge an Daten auf einmal - es ist schwierig, sich anhand so kleiner Stichproben ein genaues Bild vom allgemeinen Tonfall zu machen. Im Gegensatz dazu können Algorithmen des maschinellen Lernens große Datenmengen analysieren, um den Stil von Texten zu beurteilen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist (und ohne voreingenommen zu sein).

Intelligente Geschäftsautomatisierung ist der Schlüssel zu prädiktiver und adaptiver Analytik

Intelligente Unternehmensautomatisierung ist die Anwendung intelligenter Technologien auf den gesamten Prozess der Unternehmensführung. Sie hilft, sich wiederholende Aufgaben und menschliche Entscheidungsprozesse zu automatisieren.

Bei der prädiktiven Analyse werden Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet. Im Gegensatz dazu nutzt die adaptive Analytik Daten, um aus Fehlern der Vergangenheit zu lernen und zukünftige Entscheidungen zu verbessern.

Predictive Analytics hat sich auch in vielen anderen Branchen bewährt, z. B. im Finanzwesen, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und in der Fertigung. Unternehmen wie Apple, Amazon und Netflix nutzen sie, um ihre Umsätze zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Die adaptive Analytik wird heute auch in Unternehmen immer häufiger eingesetzt. Sie suchen nach neuen Wegen, um ihre Abläufe zu verbessern und ihre Gewinne zu steigern. Zum Beispiel:

Adaptives Marketing. Mithilfe von Algorithmen, die die Vorlieben der Nutzer analysieren, können Unternehmen vorhersagen, welches Produkt oder welche Dienstleistung für jeden Kunden auf der Grundlage früherer Käufe oder Online-Suchen am attraktivsten ist. Anschließend können sie auf der Grundlage dieser Informationen gezielte Anzeigen versenden, so dass die Kunden das Gefühl haben, personalisierte Nachrichten von diesen Unternehmen zu erhalten, anstatt allgemeine, die ihnen nicht zielgerichtet genug erscheinen (z. B. wenn Sie eine Anzeige für etwas erhalten, das Sie noch nie gekauft haben).

Die Stimme des Kunden (VOC) - Erkenntnisse zur Verbesserung der CSAT

Die Stimme des Kunden (VOC) ist ein leistungsfähiges Instrument zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -treue. Sie kann Bereiche mit Verbesserungsbedarf aufzeigen, Möglichkeiten für Prozessverbesserungen aufzeigen und die Gesamt-CSAT-Werte verbessern.

Bei der Optimierung Ihres Kundenerlebnisses können Sie es sich nicht leisten, VOC-Daten zu übersehen. Mithilfe von maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik zur Analyse von VOC-Daten können Sie eine Grundlage für kontinuierliche Verbesserungen über alle Online- und Offline-Kanäle hinweg schaffen. 

Sie können diese Informationen in Echtzeit oder im Laufe der Zeit nutzen, um Trends in der Kundenstimmung zu erkennen, Anpassungen vorzunehmen, damit Ihre nächste Interaktion mit einem Kunden reibungsloser verläuft, den Umsatz zu steigern, indem Sie sich auf zufriedene Kunden konzentrieren, anstatt auf solche, die sich unzufrieden geäußert haben, und Vorschläge zu machen, wie Sie am besten auf deren Bedürfnisse eingehen können.

Plug-in-APIs

Wenn Sie nach einer Möglichkeit suchen, RPA- oder ML/AI-Lösungen in Ihr Unternehmen zu integrieren, sollten Sie sich als Erstes mit APIs befassen. Viele Anbieter bieten APIs an, die für die Einbindung in ihre Produkte und die Produkte anderer Anbieter genutzt werden können. Außerdem bieten die meisten Anbieter APIs an, die den Datentransfer zwischen ihrer Plattform und anderen Systemen wie Box oder Google Docs ermöglichen.

BPM-Automatisierung ist für die End-to-End-Prozessorchestrierung zur Skalierung komplexer Geschäftsprozesse geeignet

Die BPM-Automatisierung integriert und koordiniert alle Elemente, die zur Ausführung eines Prozesses erforderlich sind, einschließlich Dateneingaben, Aktivitäten und Ausgaben. 

KI ist die Technologie, die Unternehmen in die Lage versetzen kann, intelligentere Kundenerlebnisse zu bieten, Geschäftsprozesse zu verbessern und das Wachstum zu fördern. Sie ist ein Enabler für die digitale Transformation.

Wenn Sie das so sehen - dass KI etwas ist, das im Hintergrund läuft und dazu genutzt werden kann, eine Vielzahl von Projekten zur digitalen Transformation zusammenzuführen -, werden Sie sehen, wie die Kombination dieser Tools nicht nur zu besseren Ergebnissen, sondern auch zu kürzeren Lieferzeiten führen kann, da die Wartezeit für Übergaben zwischen Teams, die an separaten Teilen eines Projekts arbeiten, reduziert wird (z. B. ein RPA-Team, das Arbeit an einen Datenwissenschaftler weitergibt).

Nutzen Sie intelligente Geschäftsautomatisierung, um Ihre Prozesse auf intelligente Weise zu verbessern

Intelligente Geschäftsautomatisierung kann auf verschiedene Weise zur Verbesserung von Prozessen eingesetzt werden. Zum einen können Sie damit Aufgaben automatisieren und so Ressourcen freisetzen, so dass wir unsere Energie auf andere Bereiche konzentrieren können. Sie verbessert auch die Qualität der Daten, die wir aus externen Quellen erhalten, indem sie uns Aufschluss darüber gibt, welche Daten zuverlässig sind und welche nicht. 

Schließlich ermöglicht der Aspekt des maschinellen Lernens eine intelligente Automatisierung, bei der die Geschäftsprozesse so "intelligent" sind, dass sie wissen, wie sie ihre Aufgaben am besten erfüllen können, ohne dass der Mensch eingreifen oder sie überwachen muss.

Um in der digitalen Welt von heute erfolgreicher zu sein, müssen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse automatisieren und Intelligenz einsetzen, um Ergebnisse zu erzielen.

PEX-Bericht: Die Macht der Prozessintelligenz
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