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Wie positionieren Sie sich zu den Chancen der Intelligenten Automation?
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Wie positionieren Sie sich zu den Chancen der Intelligenten Automation?
1. Hyperautomation - Ein Überblick
Hyperautomation oder auch intelligente Automation genannt, verbindet mehrere Technologien und Methoden: Computer Vision (Objekt- und Bilderkennung), Machine Learning, RPA (Robotic Process Automation), OCR (Optical Character Recognition), NLP (Natural Language Processing), Smart Workflows und weitere Technologien zur Automatisierung und Optimierung von Prozessen. Vor allem durch das Zusammenwirken der Werkzeuge können noch komplexere Aufgaben automatisiert werden.
Technologie sieht, denk, hört, redet und handelt.
- Das Automation Potenzial liegt laut Untersuchungen im Jahr 2021 zwischen 30% bis 40%. Vor allem beim Daten zusammenführen, Daten weiterverarbeiten und bei vorhersagbaren physischen Tätigkeiten lässt sich viel automatisieren oder digital unterstützen.
- Bei Finanzprozessen und Service Centern findet man besonders viele repetitive Prozesse
- Für Gartner ist Hyperautomation einer der stärksten Technologie Treiber
Folgendes Beispiel macht das Potential greifbarer und illustriert die technischen Möglichkeiten:
2. Usecase der Automatisierung
Das Onboarding eines Kunden in einer Bank
Das generelle Ziel des Prozesses ist das Sammeln und Bewerten von Informationen von potentiellen Neukunden um bessere Bankservices anbieten zu können und das Risiko zu managen.
Der frühere meist manuelle Prozess
- Manuelles Sammeln von Dokumenten, Prüfen und Eingeben von Kundenausweis-Daten, Stromrechnungen, Mietverträgen und anderen Dokumenten, die die Identität und Adresse eines potenziellen Kunden belegen.
- Abgleich der Daten eines künftigen Kunden mit staatlichen Datenbanken und anderen Referenzen.
- Bewertung des Betrugs- und Insolvenzrisikos, hauptsächlich anhand statischer externer Quellen.
- Beratung des künftigen Kunden und Beantwortung von Fragen während der Bürozeiten.
Der Prozess unter Einsatz intelligenter Automation
- Der Kunde ist akquiriert
Machine Learning (ML) identifiziert das passende Kundensegment und erstellt kundenangepasste Produktangebote. Dabei berücksichtigt das ML Cross-Selling Chancen - Kunde stellt seine Informationen zu Verfügung
Ein Cognitive Agent führt den Kunden durch das Ausfüllen von Formularen und das Hochladen der handschriftlichen Dokumente
Der Agent wickelt die biometrische Erfassung ab - Die hochgeladenen Dokumente werden digitalisiert
Computer Vision erfasst die optische Erkennung der Buchstaben - Die Klienten Information wird geprüft
Application Programming Interfaces (API) & Robotic Process Automation (RPA) bewerten die Vollständigkeit and Genauigkeit der Kundeninformationen
Bei fehlenden Informationen wird eine automatische Email gesendet die exakt die nicht vorhandenen Informationen nachfasst - Ein Background Check wird durchgeführt
API & RPA sammeln die Daten von Drittparteien (z.B. Steuerbehörden) und
Führen zusätzliche Checks durch - Die Klienten Information wird erneut analysiert
Advanced Analytics bewerten das Kreditrisiko, Geldwäsche- und Betrugsrisiko - Die Entscheidung den Kunden zu akzeptieren wird getroffen
Smart Workflows & RPA erhält die Genehmigung, dokumentiert die Entscheidung und sendet eine Email mit der Genehmigung an den Klienten - Die fortwährenden Kundentransaktionen werden analysiert
Machine Learning überwacht mittels Mustererkennung die Risiken, das Kundenwechselrisiko und Cross-Selling Signale
Outcome der intelligent automatisierten Lösung:
- 90% geringe Durchlaufzeit
- 80% Kostenreduktion
- Erhöhte Compliance
- Besseres Kundenerlebnis
3. Intelligente Automationstechnologien
Vorgangsweise zur Einführung und Nutzung von intelligenten Automationstechnologien:
Um das Potential zu erheben werden alle Prozesse gelistet, sowie der Aufwand (FTE: Full-Time Equivalent) und die Frequenz der Prozesse ermittelt.
Anschließend werden folgende Kriterien bewertet: 1) Regelgestützter Prozess 2) Digitaler Input 3) Strukturierter Input 4) Manuelle Unterbrechungen in der Prozesskette.
Aus den Ergebnissen ergibt sich ein priorisiertes Automatisierungspotential:
- Das Anwendungsunternehmen schafft ein Center of Excellence bzw. die Rollen in diesem Team werden definiert.
- Der Nutzen und die Aufwände der Umsetzung werden kalkuliert.
- Die Einführung wird organisatorisch unterstützt durch Projektmanager und Experten, welche die Implementierung begleiten.
- Die Automatisierungs-Roadmaps werden abglichen und langfristiges Operating Model umgesetzt.
4. Wie ich dabei unterstütze?
- Strategie und Aufsetzen der Initiative: Hyperautomation
- Analyse der Prozesse und bewerten des Potentials
- Total Cost of Ownership Analyse
- Teamaufbau und Planung aller Schritte
- IT Solution Provider Auswahl und Management
- Projektmanagement der Umsetzung
- Unternehmenskommunikation im Change Prozess
- Berichterstattung an den Projekt-Führungsausschuss
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