Machine Learning & Artificial Intelligence

Machine Learning und Deep Learning sind Teildisziplinen der Künstlichen Intelligenz (KI). Werden „klassische“ RPA-Lösungen um entsprechende Komponenten erweitert, sind die entsprechenden Software-Roboter in der Lage, selbstständig eine Aufgabe zu lösen – ohne explizit dafür programmiert worden zu sein. Dank der eigenen R&D-Abteilung zählt Another Monday zu den Innovationstreibern in diesem Bereich.

Artificial Intelligence

Häufig werden die Begriffe Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning als Synonyme verwendet. Das ist jedoch irreführend. Zwar sind die Begriffe sehr eng miteinander verknüpft, inhaltlich stehen sie jedoch für sehr unterschiedliche Methoden und Herangehensweisen. Die Besonderheit der künstlichen Intelligenz: Sie versucht die Denkweise des Menschen nachzuahmen, um Aufgaben zu lösen. Typische Anwendungsbeispiele sind:

  • Bild- oder Spracherkennungssysteme
  • Fahrassistenten
  • Chatbots
  • Diagnostik in Medizin und Forschung

Um das intelligente Verhalten eines Menschen nachzuahmen, werden bei der Entwicklung der KI verschiedene Methoden verwendet. Unter anderem versucht der Computer, auf Basis bekannter Verhaltensstrukturen – mit anderen Worten auf Basis von Erfahrung – die richtige Entscheidung zu treffen. „Richtig“ heißt in diesem Kontext: Die Entscheidung, die in der jeweiligen Situation am wahrscheinlichsten erscheint. Der Computer kann aber auch Zusammenhänge und Beziehungen zwischen Variablen untersuchen und daraus Schlussfolgerungen ziehen. Darüber hinaus gibt es noch weitere Methoden, die dem Machine Learning bzw. Deep Learning zugeschrieben werde., Beides sind Unterkategorien der Künstlichen Intelligenz.

Machine Learning – die lernende Technologie

Machine Learning ist gegenwärtig eines der meistdiskutierten Themen in der Informatik. Viele Experten, und auch wir von Another Monday, sehen das maschinelle Lernen als eine Kerntechnologie für die smarten IT-Lösungen der Gegenwart – und auch der Zukunft. Die Geschichte von Machine Learning reicht zurück bis in die 50er-Jahre. Aufgrund beschränkter Rechnerkapazitäten verlief die Entwicklung jedoch über Jahrzehnte langsamer als angenommen. Heute werden lernende Maschinen in vielen Alltagssituationen verwendet, ohne dass der Nutzer sich dessen bewusst ist. Ein Beispiel für den Einsatz von Machine Learning ist der automatische Spam-Filter von E-Mails. Basierend auf den Entscheidungen des Nutzers, welche Mails Spam sind und welche nicht, entwickelt die Software ein relativ genaues Gespür für die Kategorisierung der Mails. Nach einer gewissen Anzahl klassifizierter E-Mails werden viele Mails richtig deklariert.

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning und beschreibt spezielle Methoden, mit denen Maschinen lernfähig werden. Deep-Learning-Systeme sind neuronale Netze, welche die Funktionsweise vernetzter Nervenzellen im Gehirn nachbilden. Sie eignen sich besonders für die Verarbeitung komplexter Problemstellungen. In Zeiten von Big Data ist Deep Learning ein wichtiger Baustein des Machine Learning. Der Grund ist offensichtlich: Uns stehen immer mehr Daten zur Verfügung stehen und die Performance der Computer verbessert sich kontinuierlich.

Sie suchen nach einer erfrischenden RPA-Lösung?

Lernende Prozesse durch Machine Learning

Aufgrund der permanent wachsenden Rechenleistung und der zunehmenden Digitalisierung ist Machine Learning ein hochaktuelles Thema im Kontext von RPA. Denn bei vielen Geschäftsprozessen müssen Ihre Mitarbeiter prozessrelevante Entscheidungen treffen, die mit starren Regeln nicht zu fassen sind. Lernende Maschinen können menschliche Entscheidungen analysieren und so von ihnen lernen. Daher ist es sehr wahrscheinlich, dass Machine Learning in den nächsten Jahren eine extrem wichtige Rolle in Unternehmen und IT-Abteilungen spielen wird. Robotic Process Automation – das Spezialgebiet von Another Monday – ist für Machine Learning eine ideale Ausgangsplattform. Sie trägt dazu bei, statisch automatisierte Prozesse lernfähig zu machen und somit kontinuierlich zu optimieren.

RPA-Lösungen mit Machine Learning von Another Monday

Another Monday verfolgt ein ambitoniertes Ziel: die Vorteile der linearen Prozessausführung durch klassisches RPA mit den kognitiven Fähigkeiten von Machine Learning zu verbinden und so die Automatisierung von Geschäftsprozessen auf ein neues Level zu heben. Wir verfügen über ein hauseigenes R&D Team, das mit Hochdruck an dieser Thematik arbeitet.

Klassische RPA-Lösungen haben ihre Stärke in der fehlerfreien Ausführung von exakt definierten Aufgaben auf strukturierter Datenbasis innerhalb eines Prozesses. Im Kontext Machine Learning zeigen sich jedoch auch die Limitierungen der klassischen RPA-Roboter: Sie sind nicht in der Lage, sich eigenständig an neue Parameter anzupassen. Am konkreten Beispiel bedeutet das: Ein Software-Roboter im Bereich Finance kann hocheffizient Prüf- und Bewilligungsprozesse von Darlehen ausführen.

Er kann aber nicht entscheiden, ob ein Antragsteller tatsächlich die Person ist, die sie zu sein vorgibt.

Genau an diesem Punkt kommt Machine Learning ins Spiel: Lösungen mit ML-Komponente, wie sie auch Another Monday anbietet, sind in der Lage, unstrukturierten Dateninput mit hinterlegten Daten im Kundenaccount abzugleichen. Das kann in diesem Fall z. B. ein eingescanntes Bild aus dem Personalausweis sein. Zur Bewältigung des unstrukturierten Dateninputs rücken auch Technologien wie das Natural Language Processing und Text Analyse Programme zunehmend in den Fokus. Die Verbindung zwischen der reinen Ausführung und dem „Denken“ in einem automatisierten Umfeld bietet beste Aussichten für die Erschließung weiterer Optimierungspotenziale.

Auf einen Blick

Z

„Klassische“ RPA wird zunehmend um Komponenten aus Machine Learning und Deep Learning ergänzt.

Z

Diese Formen Künstlicher Intelligenz erweitern die Einsatzmöglichkeiten von RPA und erschließen zusätzliche Einsparpotenziale.

Z

Es ist sehr wahrscheinlich, dass Machine Learning in den nächsten Jahren eine wichtige Rolle in Unternehmen und IT-Abteilungen spielen wird.