KI in der Robotic Process Automation (RPA)

Vorteile durch Bots

von - 10.01.2019
RPA in der Praxis
Einsatzbereiche und Zufriedenheit mit RPA: Unternehmen weltweit setzen vor allem in der IT auf RPA besonders zufrieden sind sie mit dem Einsatz im Finanzbereich.
(Quelle: The Deloitte Global Outsourcing Survey 2018 )
So schön es auch sein mag, wenn Mitarbeiter durch Software-Roboter von lästigen Routine­aufgaben befreit werden: Für Finanzverantwortliche und Bereichsleiter zählen andere Fakten, etwa Kosteneinsparungen und eine höhere Effizienz von Mitarbeitern dank RPA. „Zwar werden manche Mitarbeiter alltägliche Aufgaben auch weiterhin erledigen, indem sie Daten manuell bearbeiten. Werden für solche Aufgaben jedoch RPA-Tools verwendet, sinkt die Fehlerquote bei einer gleichzeitigen Steigerung der Datenqualität“, erläutert Cathy Tornbohm, Vice President bei Gartner und Spezialistin für Business Process Outsourcing. Eine Automatisierung von Tätigkeiten im Bereich Datenerfassung und -bearbeitung kann Tornbohm zufolge zudem die Kosten reduzieren und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben erleichtern.
Das französische Unternehmen Contextor, Anbieter einer RPA-Plattform, das vergangenen November von SAP übernommen wurde, schätzt die Zeitersparnis von Büromitarbeitern auf bis zu 30 Prozent, wenn Prozesse automatisiert ablaufen. Das Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen KPMG wiederum taxiert die Kosteneinsparungen, die mit Hilfe von RPA erreicht werden können, auf etwa 40 bis 75 Prozent. In vergleichbarem Rahmen liegen die Schätzungen anderer Experten, etwa von Ernst & Young. EY schätzt, dass durch den Einsatz von RPA im Rechnungswesen 20 bis 60 Prozent der Kosten eingespart werden können, die auf die Vollzeitstelle eines Mitarbeiters entfallen.
Allerdings sind für Unternehmen, die bereits eine robotergestützte Prozessautomatisierung einsetzen, nicht die Kosten das wichtigste Argument. Das ergab eine weltweite Studie des Consulting-Hauses Deloitte. So wollen mehr als 60 Prozent der Unternehmen mit RPA ihre Performance verbessern und rund 59 Prozent der Befragten Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt bringen.
Cathy Tornbohm
Cathy Tornbohm
Vice President bei Gartner
Foto: Gartner
„Zwar werden manche Mitarbeiter auch weiterhin Daten manuell bearbeiten. Werden für solche Aufgaben jedoch RPA-Tools verwendet, sinkt die Fehlerquote bei einer gleichzeitigen Steigerung der Datenqualität.“

Respektables Wachstum

Dass das Thema Automatisierung mit Hilfe von Software-Robotern bei Unternehmen auf Resonanz stößt, zeigt sich in der Nachfrage nach solchen Lösungen. Gartner schätzt, dass die weltweiten Ausgaben im Bereich Robotic Process Automation 2018 ein Volumen von etwa 680 Millionen Dollar erreichen. Das ist auf den ersten Blick nicht sonderlich beeindruckend. Allerdings erwartet Gartner bis zum Jahr 2022 eine Verdreifachung des Absatzes auf rund 2,4 Milliarden Dollar. Vor allem große Unternehmen, die einen Umsatz von einer Milliarde Dollar oder mehr erzielen, sind die Hauptnutzer von RPA. 60 Prozent dieser Firmen, so die Gartner-Schätzung, setzen derzeit zumindest ein Tool im Bereich Robotic Process Automation ein.
In Deutschland wollen nach Angaben des Marktforschungsunternehmens ISG rund 60 Prozent der Unternehmen bis 2020 Robotic Process Automation verwenden. Aktuell sind es 32 Prozent. Damit übernimmt Deutschland im Bereich Nutzung von RPA in Europa die Führungsposition.
RPA ist nicht gleich Künstliche Intelligenz
Häufig werden Robotic Process Automation, Künstliche
Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in einen Topf geworfen. Das ist nicht richtig, allerdings gibt es sehr wohl enge Verbindungen zwischen diesen Technologien.
Die Standards Association (SA) des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) hat Mitte 2017 eine Abgrenzung vorgenommen. RPA umfasst demnach den Einsatz von vorkon­figurierten Software-Instanzen, die auf Geschäftsregeln und Handlungsvorgeben zurückgreifen, um selbstständig einfach strukturierte Aufgaben durchzuführen.
Das kann zum Beispiel die Digitalisierung von Papierdokumenten sein oder das Kopieren eines E-Mail-Anhangs mit einer Rechnung in einen bestimmten Ordner auf einem Server. Ein RPA-System extrahiert zudem aus dem Attachment Daten, etwa die Adresse des Empfängers, und fügt sie in ein Überweisungsformular ein.
KI ist dagegen in der Diktion des IEEE eine Kombination von automatisierten kognitiven Verfahren in Verbindung mit maschinellem Lernen sowie dem Erstellen von Hypothesen und Analysemethoden. Das Resultat sind Erkenntnisse und Auswertungen, die denen von Menschen entsprechen. Eine KI-gestützte Automatisierungslösung ist daher in der Lage, aus Rechnungen, die in unterschiedlichen Formaten vorliegen, die relevanten Informationen herauszuziehen: den Namen und die Adresse des Rechnungsstellers, die Lieferantennummer, die Bezeichnung und Kenn-Nummer der Ware und das Fälligkeitsdatum.
Um mit den diversen Formaten umgehen zu können, in denen Rechnungen eingehen, muss eine KI-gestützte Automatisierungs-Software lernen können. Der Schwerpunkt von Robotic Process Automation liegt demzufolge auf dem „Tun“, also dem automatischen Umsetzen von einfach strukturierten Vorgängen. KI und ML dagegen werden mit „Denken“ und Lernvorgängen assoziiert.
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