Robotic Process Automation ermöglicht Roboter für die Büroarbeit. Durch die Automatisierung von Aufgaben kann die Robotic Process Automation (kurz RPA) in Unternehmen einen finanziellen Vorteil schaffen und menschliche Fehler vermeiden. Bei RPA handelt es sich um sogenannte Softwareroboter oder Bots, die repetitive, zeitintensive und fehleranfällige Tätigkeiten automatisch ausführen. Dabei werden meistens feste Regeln eingesetzt, um Fehler durch eine trainierte, künstliche Intelligenz (KI) zu vermeiden. Für analytische Auswertungen und Datenverarbeitung wird aber immer häufiger KI eingesetzt, um weitere Prozesse zu automatisieren und zu vereinfachen. Robotic Process Automation kann auch in Ihren privaten Finanzen oder in Ihrem Unternehmen eine Vielzahl von Aufgaben erleichtern und automatisieren.

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation (RPA) ist die Automatisierung wiederkehrender, regelbasierter Aufgaben durch Softwareroboter. Diese Technologie hilft Unternehmen, Effizienz zu steigern, Fehler zu reduzieren und Kosten zu senken. Mechanische, industrielle Roboter in der Produktion zählen nicht zu Robotic Process Automation.

Vorteile durch RPA:

 

• Höhere Produktivität

• Verbesserte Genauigkeit

• Reduzierte Betriebskosten

• Schnellere Bearbeitungszeit

• Personal von repetitiven Aufgaben entlastet

Die Implementierung von RPA erfordert eine sorgfältige Planung und Analyse der Geschäftsprozesse. Es ist wichtig, die richtigen Prozesse zu identifizieren, die für die Automatisierung geeignet sind. Ein schrittweiser Ansatz erleichtert die Integration und Anpassung an bestehende Systeme.

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen bei der Einführung von RPA. Dazu gehören technische Komplexitäten, Veränderungen im Arbeitsablauf und die Notwendigkeit, Mitarbeiter umzuschulen. Eine sorgfältige Planung und ein gutes Change Management sind entscheidend für den Erfolg.

Die Zukunft von RPA ist vielversprechend, da sich die Technologie ständig weiterentwickelt. Künstliche Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen (ML), Deep Learning (DL) und neuronale Netze (NN) werden zunehmend integriert, um noch komplexere Aufgaben zu automatisieren und die Fähigkeiten der Roboter zu erweitern.

Branchen und typische Aufgaben

RPA findet Anwendung in verschiedenen Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Logistik und vielen weiteren. Typische Aufgaben, die automatisiert werden, umfassen Datenverarbeitung, Rechnungsstellung, Bestellabwicklung und Kundenservice. Mittlerweile findet sich auf jeder größeren Seite ein kleines Chatfenster für den Kundensupport. Die ersten Antworten erhält man mittlerweile fast immer automatisiert durch eine KI, bevor ein echter Mitarbeiter sich mit der Anfrage beschäftigt. Hier ist eine Tabelle mit verschiedenen Branchen und typischen Aufgaben, die in diesen Branchen durch Robotic Process Automation (RPA) übernommen werden können:

 

Überblick über Robotic Process Automation im Finanzwesen

Die Gründe für den Einsatz von RPA sind fast immer die Kosten oder um die Reduzierung von Fehlern. Neben der Kosteneinsparungen wird die Effizienz von Mitarbeitern deutlich erhöht. Im Finanzwesen sind exakte Zahlen von größter Bedeutung. Daher müssen alle Berechnungen festen Formeln folgen und werden dementsprechend automatisiert abgehandelt. Mitarbeiter im Finanzwesen nutzen heutzutage nur noch in Ausnahmefällen einen Taschenrechner. Dies minimiert das Risiko von Fehlern für Unternehmen und Non-Compliance. Geldstrafen werden so vermeiden und die strengen regulatorischen Anforderungen eingehalten. Insgesamt ergeben sich ähnliche Vorteile durch Robotic Process Automation in allen Bereichen, wobei im Finanzwesen insbesondere gilt:

1. Effizienzsteigerung: RPA automatisiert wiederkehrende manuelle Prozesse, was zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz führt. Routineaufgaben werden schneller und fehlerfrei erledigt, wodurch Mitarbeiter Zeit für strategischere Aufgaben haben.

2. Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen erhebliche Kosteneinsparungen erzielen, indem sie die Notwendigkeit für manuelle Arbeitskräfte reduzieren. Dies umfasst Einsparungen bei Lohn- und Personalkosten sowie bei Fehlern und Wiederholungen.

3. Verbesserte Genauigkeit: Menschliche Fehler sind unvermeidlich, aber RPA eliminiert oder reduziert diese deutlich. Die präzise Ausführung von Prozessen durch Softwareroboter führt zu einer höheren Datenqualität und Genauigkeit.

4. Zeitersparnis: RPA ermöglicht die Durchführung von Aufgaben rund um die Uhr, ohne menschliche Intervention. Dies beschleunigt die Bearbeitungszeit von Transaktionen und reduziert Engpässe in Arbeitsabläufen.

5. Compliance: RPA bietet eine konsistente und nachvollziehbare Durchführung von Prozessen, was die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und interner Richtlinien erleichtert. Die Automatisierung von Compliance-Aufgaben reduziert das Risiko von Fehlern und Non-Compliance.

6. Skalierbarkeit: RPA-Systeme lassen sich leicht skalieren, um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden. Neue Prozesse können schnell automatisiert werden, ohne die Notwendigkeit für umfangreiche IT-Entwicklungsarbeit.

7. Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die RPA einsetzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie agiler, effizienter und kosteneffektiver arbeiten. Dies ermöglicht es ihnen, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren und Innovationen voranzutreiben.

Möglichkeiten durch KI in Robotic Process Automation

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Robotic Process Automation (RPA) eröffnet eine Reihe von Möglichkeiten, die die Leistungsfähigkeit und den Anwendungsbereich von RPA erheblich erweitern können. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt und umfasst mittlerweile verschiedene Bereiche, die jeweils spezifische Methoden und Anwendungen aufweisen. Eine allgemeine Künstliche Intelligenz oder ein Standardmodell existieren noch nicht. Der Einsatz von KI in Robotic Process Automation wird in der Regel mit den vier Bereichen Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze und die Transformer-Architektur für Natural Language Processing (NLP) umgesetzt. Jeder Bereich spielt eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung von Informationen und hat einzigartige Merkmale:

 

Machine Learning:

• Erfahrungen, Nachrichten und Daten werden gesammelt und durch mathematische Algorithmen analysiert.

• Anwendungen im Finanzwesen umfassen die Analyse von Transaktionsdaten, die Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugserkennung und algorithmischen Handel.

Deep Learning:

• Analyse großer Datenmengen zur Identifizierung von Mustern im Input.

• Im Finanzwesen wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Muster in Transaktionsdaten zu erkennen, beispielsweise zur Betrugserkennung und Risikobewertung.

Neuronale Netze:

• Digitale Modelle des menschlichen Gehirns, bestehend aus künstlichen Neuronen, die sich durch Lernen miteinander verknüpfen.

• Im Finanzwesen werden künstliche neuronale Netze verwendet, um komplexe Zusammenhänge in Finanzdaten zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, beispielsweise bei der Kreditvergabe und Anlagestrategien.

Natural Language Processing (NLP) – Transformer:

• Spezielle Netzwerkstrukturen zur Verarbeitung von Texten, die effiziente Attention-Mechanismen nutzen, um relevante Teile des Inputs zu gewichten.

• Im Finanzwesen werden NLP-Transformer eingesetzt, um automatisierte Textanalysen durchzuführen, beispielsweise zur Extraktion von Informationen aus Verträgen, Berichten und Kundenkommunikation.

Zukunft der Robotic Process Automation: Hyperautomatisierung

Die Zukunft der Robotic Process Automation sieht vielversprechend aus, da sich die Technologie, Algorithmen und Computer immer weiter entwickeln. Unternehmen und Regierungen wollen die Automatisierung von Geschäftsprozessen, um ihre Effizienz steigern, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern.

Die Idee der Hyperautomatisierung kombiniert verschiedene Automatisierungstechnologien und wird weiter an Bedeutung gewinnen. RPA wird mit Technologien wie KI, Prozessautomatisierung und intelligenter Analytik integriert werden, um komplexe Geschäftsprozesse end-to-end zu automatisieren. In wissenschaftlichen Arbeiten werden die Möglichkeiten der Hyperautomatisierung durch Robotic Process Automation untersucht.

Die Studie „Hyperautomation for the enhancement of automation in industries“ hebt die Möglichkeit einer digitalen Transformation durch die Integration fortschrittlicher Techniken wie Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) hervor. Hyperautomatisierung erlaubt es Unternehmen, komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren, auch dort, wo zuvor Fachleute benötigt wurden. Durch die Verschmelzung von KI-Technologien mit RPA ermöglicht Hyperautomatisierung eine Dynamik bei der Erkennung und Generierung von Automatisierungsprozessen. In einer weiteren Fallstudie wurde die Produktivitätssteigerung als Hauptvorteil von RPA identifiziert, jedoch wurde keine Zeitreduzierung festgestellt. Andere Studien stellen dagegen, dass Unternehmen mit RPA ihre Prozesse fünf bis zehn Mal schneller als zuvor durchführen können und dabei 60-80 Prozent ihrer Ressourcen einsparen.

 

Fazit

Robotic Process Automation (RPA) hat sich als wichtige Technologie für die Automatisierung von Geschäftsprozessen etabliert, insbesondere im Finanzsektor. Durch den Einsatz von RPA können Unternehmen effizientere Abläufe erreichen und Kosten senken. Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in RPA-Systeme eröffnet zusätzliche Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen und zur Schaffung intelligenterer Automatisierungslösungen – die Hyperautomatisierung.

Mit dem AI Act und anderen Gesetzen werden rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI geschaffen, um die ethische und transparente Nutzung von KI-Technologien sicherzustellen. KI-Assistenten wie Ella und Chatbots wie Claude und ChatGPT spielen eine zunehmend wichtige Rolle bei der Interaktion mit Kunden im Finanz- und Versicherungsbereich, indem sie effektive und personalisierte Dienstleistungen bereitstellen. Jedoch geht ein Risiko aus, da diese häufig zu ungenau sind.

Im Bereich des Algorithmic Trading gewinnt KI ebenfalls an Bedeutung, da sie fortschrittliche Analysen und Prognosen ermöglicht, um Handelsentscheidungen zu optimieren und Risiken zu minimieren. Investitionen in KI-Aktien und ETFs werden aufgrund des zunehmenden Einsatzes von KI in verschiedenen Branchen und der damit verbundenen Wachstumschancen immer beliebter. Die Top 5 KI-Aktien und ETFs bieten Anlegern die Möglichkeit, von künstlicher Intelligenz zu profitieren und gleichzeitig ihr Portfolio zu diversifizieren. Insgesamt ist RPA zusammen mit KI eine treibende Kraft für Innovation und Effizienz im Finanz- und Versicherungssektor und verspricht eine vielversprechende Zukunft.