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Automatisierungsplattformen: Champions League für BPM, RPA & KI


DOK.magazin - epaper ⋅ Ausgabe 1/2020 vom 26.02.2020

#Intelligent-Automation, #Prozessautomatisierung, #Data-Intelligence-Lösungen, #Machine-Learning, #Compliance, #Datenschutzrichtlinien


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Bildquelle: DOK.magazin, Ausgabe 1/2020

Nicole Biel ist Field Marketing Manager Central Europe bei ASG Technologies, einem global agierenden, ausgezeichneten und branchenweit anerkannten sowie von Analysten verifizierten Softwareunter- nehmen. ASG bietet als einziger Anbieter eine integrierte Plattform und flexible End-to-End-Lösung für datenverarbeitende Unternehmen. Die Informationsmanagementlösungen der ASG ermöglichen es, Datenbestände zu finden, zu verstehen und Compliance-konform zu verarbeiten. ...

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Nicole Biel ist Field Marketing Manager Central Europe bei ASG Technologies, einem global agierenden, ausgezeichneten und branchenweit anerkannten sowie von Analysten verifizierten Softwareunter- nehmen. ASG bietet als einziger Anbieter eine integrierte Plattform und flexible End-to-End-Lösung für datenverarbeitende Unternehmen. Die Informationsmanagementlösungen der ASG ermöglichen es, Datenbestände zu finden, zu verstehen und Compliance-konform zu verarbeiten.

www.asg.com

Roboter Prozess Automatisierung (RPA) und Künstliche Intelligenz (KI): Zwei Megatrends, die noch vor wenigen Jahren etwas für Tech-Nerds waren, sind im Mainstream angekommen. Von vier auf acht Prozent hat sich der Anteil der Unternehmen verdoppelt, die erfolgreich auf RPA zurückgreifen. Der Markt für Automatisierungslösungen wächst mit 20 Prozent pro Jahr sehr dynamisch, so eine Studie von Deloitte aus dem Jahr 2019. Die Frage, wie genau diese Entwicklung interne Prozesse vereinfachen und Kunden-Angebote besser machen kann, beschäftigt mittlerweile fast jedes Unternehmen. Dabei ist die größte Herausforderung, die Sicherheit der Daten zu gewährleisten und das nötige Vertrauen in die Automatisierung bei den Mitarbeitern aufzubauen.

Automatisierung wird zum Wettbewerbsvorteil

Doch gerade in ihrer Kombination entfalten RPA und KI ein Potenzial für Veränderung, das alles Bisherige in den Schatten stellt. Zusammengenommen ermöglichen die beiden Technologien Smarte Automatisierung oder Intelligent Automation, die jenseits von sich wiederholenden, routinemäßigen Aufgaben zu mehr Effizienz und Qualität der Geschäftsprozesse führen kann. Dadurch wird Intelligent Automation zu einem immer bedeutenderen Differenzierungsfaktor für Unternehmen.

Anstatt eine defensive Haltung einzunehmen, die auf Kostensenkung setzt, entdecken die Chefetagen zunehmend die Verbesserung von Prozessen als Wettbewerbsvorteil - und legen ihr Augenmerk darauf, agiler zu werden und eigene Geschäftsmodelle zu entwickeln. Hierzu werden zunehmend entsprechende Plattformen eingesetzt, die dabei helfen, komplexe Prozesse und Geschäftsanwendungen zur Erfassung und Verbreitung von Daten durch die Integration von BPM und RPA schneller und effektiver zu implementieren.

Effektive Lösungen für alle Unternehmensbereiche

Um die erforderliche Prozessautomatisierung zu vereinfachen und zu beschleunigen, hat beispielsweise das amerikanische Softwareunternehmen ASG Technologies eine neue Automatisierungsplattform vorgestellt, die sich in allen Fachbereichen eines Unternehmens nutzen lässt. Sie vereinigt mehrere Technologien wie Business Process Management (BPM), Robotic Process Automation (RPA) sowie Methoden zur Einhaltung von Datenschutzrichtlinien.

Die einzelnen Komponenten der Lösung stellen dabei die entsprechenden Funktionalitäten zur Verfügung - angefangen von der Möglichkeit, automatisierte Prozesse schnell und zuverlässig zusammenzustellen, zu implementieren und zu aktualisieren, ohne sich vorher umfangreiche Programmierkenntnisse aneignen oder aufwändige technische Schulungen absolvieren zu müssen, über Prozessleistungen, also BPM und RPA zur Automatisierung wiederkehrender Geschäftsprozesse, bis hin zu der Option, ein Regelwerk zur Steuerung der automatisierten Prozesse zu entwerfen. Ergänzt werden diese Bausteine durch eine zentrale Bibliothek, um erstellte oder importierte Inhalte zu verwalten, sowie einen Arbeitsbereich, der Inhalte rollenbasiert und in personalisierten Arbeitsbereichen bereitstellt. Darüber hinaus werden alle relevanten Datenschutzeinstellungen zentral in einer einheitlichen Umgebung erstellt und verwaltet.

Interne Prozesse vereinfachen, individuelle Entscheidungen vorbereiten

Wie sich Künstliche Intelligenz nutzen lässt, um Prozesse, die auf Datenstrukturen beruhen, zu automatisieren, lässt sich anhand eines konkreten Falles aus dem Bereich Banken verdeutlichen. Die Branche steht geradezu exemplarisch für die große Bedeutung des Datenschutzes auf der einen und die Herausforderung, idealerweise nur noch in Ausnahmefällen manuelle Eingriffe in Prozesse zuzulassen auf der anderen Seite. Nicht immer jedoch, zum Beispiel in heiklen Situationen, lässt sich dies vermeiden.

Genau hier kommt KI ins Spiel: Ihre Aufgabe ist es, aufgrund der Datenlage Vorschläge zu unterbreiten, die die manuelle Arbeit des Sachbearbeiters erleichtern. Besonders erfolgreich ist dieses Ansinnen, wenn sich KI mit flexiblen End-to-End Data Intelligence-Lösungen verbindet. Beispiel Kontoüberweisung. Handelt es sich um eine simple Überweisung von A nach B oder steckt etwas anderes dahinter? Versucht etwa jemand, Geld aus dunklen Quellen in den offiziellen Zahlungsverkehr zu bringen? KI kann hier unterstützen, da sie auf Entscheidungen zurückgreift, die die Bank bereits einmal gefällt hat, d.h. die Expertise ist im Algorithmus hinterlegt.

Kombination von menschlicher und maschineller Intelligenz

Wesentlich für die Funktionsweise von Automatisierungslösungen sind - wie aus dem obigen Beispiel hervorgeht - KIKomponenten, die die erforderliche Datengrundlage zuverlässig bereitstellen. Dabei sind zunächst zwei Standard-Verfahren für das Zustandekommen der Algorithmen ausschlaggebend: zum einen ein regelbasiertes Vorgehen wie bei RPA, zum anderen die statistische Methode, dem Machine Learning (ML), bei dem durch die wiederholte Eingabe von Daten die Performance der Maschine verbessert wird, die Maschine also „lernt“. Hat man bei der Anwendung zunächst hochautomatisierte Prozesse im Blick, können insbesondere manuelle Ausnahmefälle von diesen Daten in entscheidendem Maße profitieren, bei der ein Sachbearbeiter eine individuelle Entscheidung zu treffen hat: Denn gerade die Kombination von menschlicher und maschineller Intelligenz ermöglicht, erhebliche Potenziale zu fördern, so auch das Fazit der Intelligent Automation Studie von Deloitte aus dem Jahr 2019.

Angebote, die maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen bereitstellen, setzen an diesem Punkt an. Erstellt von Branchenexperten, Datenwissenschaftlern und Lösungsingenieuren mit langjähriger Erfahrung, legen sie die Grundlage für innovative, datengestützte Entscheidungen. So sind auch die erschwinglichen und einfach zu bedienenden Desktop-KI-Lösungen von ASG Technologies ein Ergebnis der Partnerschaft mit 4th-IR: Data-Intelligence-Lösungen für Kunden im Gesundheitswesen, bei Finanzdienstleistungen und in den Biowissenschaften.

Vertrauensorientierter Ansatz für das Datenmanagement

Auch wenn die Anforderungen an die Analytik stetig steigen, drei grundlegende Fragen zu den Daten bleiben immer gleich: Welche Daten sind verfügbar? Woher stammen die Daten? Und wie vertrauenswürdig sind sie? Bisher beruhte das Vertrauen in die Daten auf Datenqualitätsmaßnahmen, der Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Crowdsourced Reviews. Diese sind zwar relevant, können jedoch zu einem unvollständigen und sogar verzerrten Verständnis der Informationen führen. Die geschäftlichen Auswirkungen der Verwendung von qualitativ schlechten oder unpassenden Daten werden dabei meist erst rückwirkend in der Analyse erkannt.

Zudem hat eine Marktforschung gezeigt, dass Datenvertrauen vielschichtig ist, organisch entsteht und sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt. Ein einheitlicher „one size fits all”- Ansatz für alle Unternehmen und deren Daten ist daher nicht umsetzbar. Daher wurde von ASG ein neues Vertrauensmodell für das Verständnis von Daten entwickelt, das auch zum Patent angemeldet ist. Es berechnet die Vertrauenswürdigkeit eines Datenelements dynamisch, basierend auf dem Wert einer oder mehrerer Aspekte. Dieser Wert wird dabei durch Logik und Metriken bestimmt, die innerhalb oder auch außerhalb der Data Intelligence-Lösung liegen. Die daraus resultierenden Vertrauensbewertungen werden über einen bestimmten Zeitraum hinweg gemessen. Umfassende Richtlinien steuern automatisierte Aktionen, wie die Instanziierung eines Workflows, wenn eine Bewertung einen Schwellenwert unterschreitet oder übersteigt.

Ausblick

Experten gehen davon aus, dass bis 2030 die Arbeitswelt vollständig algorithmisiert sein wird und Kunden an Erfahrungen gewöhnt sind, die die Daten speziell für sie geschaffen haben. Das 21. Jahrhundert verlangt nach einem neuen Vorreiter, der Daten, KI und Automatisierung nutzen kann. Dabei ist es sehr wichtig, dass Führungskräfte wissen, wie man zukünftig menschliches Einfühlungsvermögen und rechnergestütztes Denken in Einklang bringt, indem man neue Technologien implementiert und gleichzeitig die Rolle der Menschen innerhalb der Organisation stärkt.