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Technik: Wenn der Bot selbst entscheidet


Computerwoche - epaper ⋅ Ausgabe 31/2019 vom 22.07.2019

Cognitive Process Automation (CPA) ist die Kombination aus RPA und KI-Tools wie der optischen Zeichenerkennung (OCR) oder der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Entsprechend ausgestattete Softwareroboter sind in der Lage, auch komplexere Routineaufgaben zu erledigen und sich an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen.


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Bildquelle: Computerwoche, Ausgabe 31/2019

Von Milad Safar, Managing Partner der Weissenberg Group


Beim Sammeln, Aufbereiten und Auswerten von Daten setzen viele Betriebe auf Robotic Process Automation (RPA). Dabei übernehmen Softwareroboter die Be-und Verarbeitung strukturierter Daten. Regelbasierte Prozesse werden von den Bots ...

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... automatisch erledigt. Wenn es aber um unstrukturierte Daten und komplexe Prozesse geht, stößt die klassische RPA an ihre Grenzen.

Um solche Informationen verarbeiten und Entscheidungen auf der Grundlage komplexer, unstrukturierter Eingaben treffen zu können, bedarf es eines intelligenten, selbstlernenden, kognitiven AutomatisierungsTools. Gefragt ist dann eine Cognitive Process Automation, auch als Cognitive RPA oder Cognitive Automation bekannt. Mit diesem Ansatz lassen sich in großen, auch lückenhaften und unstrukturierten Datenmengen versteckte, komplexe Datenmuster aufdecken und verarbeiten. Dazu wird RPA um Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) erweitert, etwa um optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) oder die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Grundlegende Sprachfähigkeiten der Tools erleichtern die Automatisierung der meisten KundenserviceProzesse. Um jeden Prozess von Ende zu Ende zu automatisieren, kommt OCR zum Einsatz. Die optische Zeichenerkennung bereitet die trotz fortschreitender Digitalisierung produzierte Papiermenge für die Automatisierung und Auswertung auf. Maschinelles Lernen bildet die Grundlage für Lösungen, mit denen das menschliche Urteil durch ein maschinelles ersetzen werden kann.


„Cognitive Process Automation kann komplexe, perzeptuelle und beurteilungsbasierte Aufgaben durch die Integration mehrerer kognitiver Fähigkeiten automatisieren.”


KI-Algorithmen als Grundlage

Cognitive Process Automation stützt sich auf Algorithmen der KI. Auf diese Weise wird ein automatisches, menschenähnliches Verständnis des Inhalts von Textdokumenten oder die Analyse menschlicher Sprache ermöglicht. Diese Technologie ist in der Lage, komplexe Probleme zu lösen und unmittelbare Interaktionen mit dem Menschen anzustoßen. Cognitive Process Automation weist vier grundlegende Merkmale auf:
Hohes Maß an Komplexität: Die komplexesten Datenmuster werden von den kognitiven Algorithmen erkannt, so dass auch vielschich tige und dynamische Prozessstrukturen beherrscht werden können.
Skalierbarkeit: Selbstlernende Algorithmen sorgen für automatische Anpassungen, wenn eine Lösung um eine weitere Instanz ergänzt wird.
Automatisches Erkennen sich verändernder Rahmenbedingungen und entsprechende Anpassung der Algorithmen.
Transparenz: CPA hilft bei der Analyse von Störfaktoren und legt Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Systemen offen.

CPA verlängert die Amortisationszeit

RPA ist ein praktikabler, kosteneffektiver Ansatz, mit dem repetitive Aufgaben und große Datenmengen rund um die Uhr automatisiert verarbeitet werden können – und das praktisch fehlerfrei. Mitarbeiter werden somit von Routinearbeiten entlastet und stehen dann für andere Aufgaben zur Verfügung, die menschliche Stärken erfordern. Cognitive Process Automation kann darüber hinaus aber auch komplexe, perzeptuelle und beurteilungsbasierte Aufgaben durch die Integration mehrerer kognitiver Fähigkeiten automatisieren – einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und Spracherkennung.

Ein Beispiel zeigt die Vorteile der kognitiven Automatisierungstechnologie: Beim Ausfüllen eines EFormulars für die Eröffnung eines neuen Bankkontos werden Daten falsch eingegeben oder ein Abschnitt wird vollständig ausgelassen. Bisherige Lösungen lehnen das fehlerhafte Formular ab. Ein kognitiv automatisierter Prozess identifiziert und korrigiert das Problem selbständig, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Die Interpretation der Inhalte ermöglicht eine noch schnellere und genauere Verarbeitung, reduziert manuelle Fehler, verbessert die Qualität und Genauigkeit. Zudem wird durch die schnellere Reaktion auf Anfragen und andere Kundeninteraktionen die Kundenzufriedenheit noch einmal deutlich erhöht.

Im Gegensatz zu klassischer RPA mit kurzer Amortisationszeit verlängert sich dieser Zeitraum im Rahmen der Cognitive Process Automation. Durch das Erkennen von Datenmustern kann die Technologie neue Ansätze erlernen und sich kontinuierlich anpassen. Anwendungsszenarien sind etwa:
das Feststellen von Inkongruenzen zwischen Verträgen und Rechnungen;
ein EndtoEndKundenservice mit Chatbots: Mit der kognitiven Automatisierung können Chatbots erstellt werden, mit denen sich problemlos Änderungen an anderen Systemen vornehmen lassen;
die Abwicklung von Bankfinanzierungsgeschäften: CPA wickelt die Bearbeitung der Unterlagen ab und führt behördliche Prüfungen durch;
das Bearbeiten von Versicherungs/Serviceverträgen: Mit Hilfe von NLPTechniken und OCR können Vertragsdaten extrahiert werden, um automatisierte Entscheidungen in Bezug auf Vertragsänderungen zu treffen;
die automatische Schadensregulierung in der Versicherung: Kognitive automatisierte Prozesse treffen selbständig Entscheidungen über Schadensfälle auf der Grundlage von Vertrags-und Schadensfalldaten und benachrichtigen die Zahlungssysteme.

CPA ahmt menschliche Intelligenz nach

CPA ist ein Beispiel dafür, dass KI immer mehr Anwendung in der Vorhersage von Störungen, der automatischen Anpassung von Systemen, dem Erkennen von Stimmungen und Gesichtern gefunden hat. Kognitive Automatisierungslösungen verarbeiten natürliche Sprache und Bilder, erkennen Muster, analysieren Kontext, lernen automatisch, sprechen Empfehlungen aus und machen Vorhersagen. Sie können auch zwischen unstrukturierten komplexen Daten Beziehungen herstellen und Ähnlichkeiten finden, die sich auf bestimmte Geschäftsprozesse wie beispielsweise Rechnungen, Bestellnummern, Lieferadressen, Vermögenswerte oder Verbindlichkeiten beziehen.

RPA vs. CPA

Vier Unterschiede

Die Anwendungen
Mit Hilfe von Softwarerobotern übernimmt RPA repetitive Aufgaben, die keine Entscheidungen und keine menschlichen Eingriffe verlangen. CPA basiert auf KI und verfolgt das weiter gefasste Ziel, menschliche Verhaltensweisen nachzuahmen.

Die Technologie
RPA setzt auf Basistechnologien wie Screen Scraping, MakroScripting und WorkflowAutomation. Kognitive Automatisierung nutzt fortgeschrittene Technologien wie Textanalyse, Data Mining, NLP, semantische Technologien und Machine Learning.

Die Methode
RPA funktioniert regelbasiert und baut auf dem If-then-Prinzip auf. Mit einer prozessorientierten Technologie sollen zeitaufwendige Aufgaben schnell und zuverlässig erledigt werden. CPA ist wissensbasiert, die Maschine lernt aus menschlichen Konversationen und Verhaltensweisen.

Die Datenverarbeitung
RPA nutzt Daten in einem strukturierten oder semistrukturierten Format. CPA kann auch unstrukturierte Daten verarbeiten, indem sie Beziehungen und Ähnlichkeiten erkennt.


Foto: ktsdesign/Shutterstock