Unser Bild von Robotern und anderen intelligenten Maschinen ist geprägt von der Popkultur und modernen Märchen. Dabei sind Maschinen mehr digitale Kollegen, die uns helfen, indem sie mühsame Aufgaben übernehmen und uns damit mehr Freiheiten geben.
Was ist Intelligent Automation
Intelligent Automation ist eine neue Generation von Anwendungen, die auf kognitiven Technologien basieren und komplexe Prozesse automatisieren kann. Dabei finden unterschiedliche Bereiche von AI Anwendung. Zum Beispiel Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing. Dabei ist Robotic Process Automation (RPA) aktuell eine der beliebtesten Anwendungen. Neben RPA sind aber auch andere Methoden in Anwendung. Dazu gehören die Optical Character Recognition (OCR), also die Erkennung von Texten, Intelligent Character Recognition (ICR) als eine Weiterentwicklung der OCR, mit der Maschinen die Texte weiterverarbeiten können und Business Process Management (BPM), die Modellierung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen.
Intelligent Automation Lösungen können u. a. sowohl halbstrukturierte Daten (Bestellungen, Rechnungen etc.) als auch unstrukturierte Daten (Sprachnachrichten, E-Mails etc.) verarbeiten und aus der Beobachtung menschlichen Verhaltens lernen. Dadurch können Tools der Intelligent Process Automation einmalige Aufgaben automatisieren, die Intuition, analytisches Denken oder sogar Kreativität erfordern, während RPA nur in der Lage ist, Routineaufgaben zu automatisieren. Schließlich generiert Intelligent Automation einen Mehrwert, indem sie bestimmte Prozesse optimiert. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz ihrer Dienstleistungen zu verbessern und wettbewerbsfähiger zu werden.
Aktuelle Insights einer Deloitte Studie
Roboter sind ein Teil von Intelligent Automation, die laut einer Studie von Deloitte in den nächsten Jahren mehr an Umfang gewinnt. Der globale Markt für Intelligent Automation und andere Automatisierungstechnologien, wie z. B. RPA, wächst mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 40,6 Prozent pro Jahr; bis 2027 erreicht er voraussichtlich 25,66 Milliarden US-Dollar. Die Ergebnisse einer Umfrage von Deloitte, die das Unternehmen Mitte 2020 durchgeführt hat, spiegeln dieses Wachstum wider. Dabei wurden 441 Executives in 29 Ländern befragt.
Organisationen, die die Automatisierung Automatisierung in großem Maßstab umsetzen, unterscheiden sich von Early Adopters in ihrer Herangehensweise an Veränderungen. Diejenigen, die mehr als 50 Automatisierungen implementiert haben, neigen eher dazu, ihre Arbeit neu zu gestalten und nicht nur Aufgaben umzugestalten oder Prozesse zu überarbeiten. oder Prozesse neu zu gestalten. Sie stellen sich neu vor, wie die Arbeit geleistet werden kann, was es ihnen ermöglicht, ihre Ambitionen zu erweitern und sich von kleinen Schritten hin zu radikalen Veränderungen zu entwickeln.
Intelligent Automation und Strategy
Um den Wert, den Intelligent Automation bieten kann, wirklich zu realisieren, sollten die Verantwortlichen im Hinterkopf behalten, dass es bei der Transformation nicht nur um neue Technologien geht; es geht auch um die Mitarbeiter. Viele Organisationen haben noch nicht darüber nachgedacht, ob ihre Mitarbeiter durch die Automatisierung Veränderungen in ihren Rollen wahrgenommen haben. Durch einen menschenzentrierten, ganzheitlichen Ansatz zur Intelligent Automation kann eine Organisation den vollen Wert der verfügbaren Tools und Technologien ausschöpfen. Die Einführung und Skalierung Intelligent Automation kann erhebliche Vorteile bringen, wie die Befragten in der Umfrage bestätigten. Sie äußerten ihre wachsenden Ambitionen in Bezug auf Kostensenkung, erhöhte Produktivität, verbesserte Genauigkeit und verbesserte Customer Experience. Um bei der intelligenten Automatisierung erfolgreich zu sein, müssen Führungskräfte eine bewusste Entscheidung darüber treffen, was sie erreichen wollen. Eine robuste und realistische Strategie ist entscheidend für den Erfolg.
Die beliebtesten Anwendungsfälle
Finanzdienstleistungen: Kundensupport-Mitarbeiter müssen Kundendaten aus Datenbanken, Telefonaten, E-Mails und Online-Chats sammeln. Dies ist zeitaufwändig und kann die Customer Journey beeinträchtigen. Ein IPA-Tool kann Daten aus einer Datenbank ziehen und Datensätze mit zusätzlichen Informationen zu aktualisieren.
Versicherung: Eine Schadensabteilung verbringt möglicherweise Hunderte von Stunden pro Jahr mit der Eingabe von Daten aus Schadensformularen in das CRM der Abteilung. Ein IPA-Tool kann verwendet werden, um die notwendigen Daten aus den Formularen auszulesen und dann die Informationen in das CRM zu übertragen. Diese Aufgabe kann in einen größeren End-to-End-Prozess eingebunden werden, der relevante Informationen direkt an den Kunden oder Endbenutzer liefert.
Versand: IPA-Tools können zur Analyse von Versanddaten verwendet werden, um Versandrouten und -pläne zu optimieren, um Engpässe zu reduzieren, Verzögerungen zu vermeiden und die verfügbaren Ressourcen zu optimieren.
Kundensupport im Einzelhandel: Betrachtet man ein Online-Einkaufsportal mit integrierten Chatbots, werden Kunden verschiedene Arten von Produktanfragen, Bestellanfragen usw. haben. Während der Bot in der Lage sein wird, die relevanten Daten zu liefern, ist es besser, wenn der Bot auch in der Lage ist, eine Aufgabe zu erfüllen. Wenn ein bestimmter Kunde eine Bestellung stornieren, die Bestellmenge erhöhen oder das Lieferdatum ändern möchte, können Chatbots diese Informationen an einen RPA-Bot weiterleiten, der die beabsichtigte Aufgabe ausführt. Das sorgt für sofortige Kundenzufriedenheit.