Intelligent Process Automation

Stell dir sich vor, deine Geschäftsprozesse laufen nicht nur über RPA automatisiert ab, sondern optimieren sich von selbst. Der Traum eines jedes Unternehmers ist eine automatisierte dauerhafte Effizienzsteigerung.

Was ist Intelligent Process Automation (IPA)?

IPA Definition

Intelligent Process Automation (IPA) kombiniert per Definition fundamentale Prozessneugestaltung mit Roboterprozessautomatisierung und maschinellem Lernen. RPA wird um kognitive Komponenten erweitert, wodurch lernende Systeme entstehen, die menschliches Verhalten simulieren.

IPA im Prozessmanagement

IPA gelingt es, unstrukturierte Daten zu interpretieren und neue Prozessregeln in Interaktion mit dem Menschen selbstständig zu erlernen. Wenn Du also auf IPA setzt, kannst Du ein sich selbst verbesserndes System schaffen.

IPA und künstliche Intelligenz

Bei der Entwicklung selbslerndender Systeme nutzen wir Methoden wie Machine Learning oder Deep Learning. Künstliche neuronale Netze können heute, dank exponentiell gewachsener Rechenkapazitäten, besser aus Erfahrungen lernen als jemals zuvor. Das funktioniert im Grunde ähnlich wie bei den neuronalen Netzen ihres großen Vorbildes: dem menschlichen Gehirn.

Signifikante Vorteile durch künstliche Intelligenz - IPA Software macht es möglich

IPA-Lösungen erhöhen als lernendes System den Automatisierungsgrad der Prozesse in deinem Unternehmen zu erhöhen.

  • verringerte Fehlerquote
  • deutlich verkürzte Antwortzeiten
  • eine höhere Prozesskomplexität ist realisierbar
  • flüssigere Customer Journeys – speziell im Kundenservice-Bereich

Der Trick hinter all diesen Verbesserungen ist eine neue Technologie namens Natural Language Processing. Die maschinelle Verarbeitung der natürlichen Sprache ermöglicht es, dass Mensch und Computer auf Augenhöhe miteinander kommunizieren. IPA kannst Du jetzt in unserer RPA-Suite erleben.
 

 Signifikante Vorteile durch künstliche Intelligenz - IPA Software macht es möglich

Automatisierungs-Technologien im Vergleich

Robotic Process Automation vs. Intelligent Process Automation

Im Schaubild wird der Mehrwert von Intelligent Process Automation (IPA) deutlich. Je komplexer die Prozesse und je unstrukturierter der Daten-Input, desto mehr kognitive Komponenten werden für die Automatisierungslösung benötigt. 

Automatisierungs-Technologien im Vergleich
 Intelligent Process Automation Tools erweitern RPA

Intelligent Process Automation Tools erweitern RPA

Sich eigenständig an neue Parameter anzupassen ist für RPA-Software-Roboter nicht möglich, denn sie führen nur das aus, was man ihnen vorher sagt. Und genau da kommt IPA mit Machine Learning ins Spiel: Lösungen mit ML-Komponenten können unstrukturierten Dateninput verarbeiten und in einen Kontext setzen.  Da wo in einem automatisierten Umfeld die reine Ausführung auf eigenständiges “Denken” trifft, entsteht großes Optimierungspotenzial.

Prozessbeispiel: IPA Machine Learning ergänzt Robotic Process Automation

Unternehmen arbeiten mit Servicetickets, die meist aus unstrukturierten Daten zu Fehlermeldungen bestehen. Diese werden mit einer definierten Matchingliste abgeglichen und sobald anhand hinterlegter Keywords einer Fehlerbeschreibung ein Matching zugewiesen wird, kann der Prozess ganz automatisch und ohne menschliche Hilfe weiterverarbeitet und beendet werden. Dies gilt nicht für den Fall, dass es für eine Fehlerbeschreibung kein Matching gibt. Die klassische RPA stößt hier an ihre Grenze, so dass der Prozess nicht automatisch beendet werden kann und ausgesteuert wird.

Experten in der kognitiven Schleife klassifizieren nun diesen ausgesteuerten Vorgang und ordnen ihn einem Keyword der Matchingliste zu. Der Fall kann jetzt weiterbearbeitet und beendet werden. Im Hintergrund wird jede dieser interaktiven Aussteuerungen genau analysiert. Anhand der so ermittelten Grundgesamtheit ist IPA fähig, solche Klassifizierungen selbständig durchzuführen. Schritt für Schritt sinkt so die Zahl der Aussteuerungen und gleichzeitig steigert sich der Automatisierungsgrad kontinuierlich.

Weitere Anwendungsbeispiele findest Du hier.

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