A definitive primer on robotic process automation


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Robotic Course of Automation (RPA) – eine Technologie, die monotone, sich wiederholende Aufgaben automatisiert, die traditionell von menschlichen Arbeitern ausgeführt werden – ist ein großes Geschäft. Forrester schätzt, dass RPA und andere KI-Teilbereiche 2019 Arbeitsplätze für 40% der Unternehmen geschaffen haben und dass ein Zehntel der Startups inzwischen mehr digitale als menschliche Mitarbeiter beschäftigt. Laut einer McKinsey-Umfrage könnte mindestens ein Drittel der Aktivitäten in etwa 60% der Berufe automatisiert werden. In seinem kürzlich veröffentlichten Bericht “Developments in der Workflow-Automatisierung” stellte Salesforce fest, dass 95% der IT-Verantwortlichen der Workflow-Automatisierung Priorität einräumen, wobei 70% eine wöchentliche Einsparung von mehr als vier Stunden professional Mitarbeiter sehen.

Durch das Umschalten sich wiederholender Aufgaben auf RPA-Funktionen werden nicht nur Fehler vermieden, sondern auch erhebliche Kosteneinsparungen erzielt. Dies liegt daran, dass RPA Engpässe bei Workflows, Daten und Dokumentationen behebt, Audit-Trails bereitstellt und Compliance-Kosten und -Risiken reduziert. Laut Kevin Buckley von Technologent kann RPA auch die Legacy-Integration und die Digitalisierung von Aufzeichnungen fördern und datengesteuerte Entscheidungen und „Path-to-Cognitive“ -Technologien ermöglichen.

Da sich RPA jedoch auf immer komplexere Bereiche ausdehnt, wird die Technologie selbst immer komplizierter. Dies macht es für Unternehmensentscheider schwieriger zu verstehen, wo und wann RPA angemessen sein könnte, wobei ihre Branche und besondere Herausforderungen berücksichtigt werden.

RPA: Was ist das?

RPA ist die Kategorie von Software program, die Aufgaben automatisiert, die traditionell von Menschen ausgeführt werden, indem Softwareroboter verwendet werden, die einer Reihe von Regeln folgen und über Benutzeroberflächen mit Unternehmenssystemen interagieren. Diese Roboter können wiederholbare Aufgaben ausführen, Systemintegrationen durchführen und Transaktionen von der Job- bis zur Unternehmensebene über geplante Orchestrierung automatisieren.

Diese Definition enthält jedoch Nuancen. RPA beginnt häufig mit der sogenannten Backend-Job-Erkennung oder dem Course of Mining. Ein RPA-Shopper ruft Protokolldaten von vorhandenen Systemen ab – einschließlich Desktop-, IT- und E-Mail-Apps und Workflows -, um Ursachenprobleme anhand von Empfehlungen, KPIs und mehr zu identifizieren. Die Aufgabenerfassung ist der nächste Schritt in der Onboarding-Kette. Mitarbeiter durchlaufen einen Arbeitsprozess, den sie automatisieren möchten, indem sie Screenshots erstellen, Drag-and-Drop-Designer verwenden und Daten wie Fensternamen und Beschreibungen in einem Prozessdefinitionsdokument zusammenfassen.

Die meisten RPA-Plattformen nutzen KI, um Aufgaben Automatisierungsmöglichkeiten zuzuordnen und die häufigsten Muster aus den Daten zu identifizieren und Metriken von Apps aufzuzeichnen, einschließlich Schritte und Ausführungszeit. Mit den Funktionen zum Verständnis von Dokumenten können diese Plattformen PDFs und Bilder aufnehmen, analysieren und bearbeiten, auch solche mit Handschrift, Kontrollkästchen, Signaturen, gedrehten oder verzerrten Elementen und niedrigen Auflösungen.

Mithilfe von Laptop-Imaginative and prescient-Algorithmen kann die RPA-Software program Felder und Komponenten auf dem Bildschirm wie Flash und Silverlight erkennen und mit diesen interagieren. Mithilfe von KI, optischer Zeichenerkennung und ungefährer Zeichenfolgenübereinstimmung können RPA-Roboter virtuelle Desktop-Schnittstellen über Purchasers wie Citrix, VMWare, Microsoft RDP und VNC „sehen“.

Arten von Robotern

Nicht jeder RPA-Roboter ist gleich. Plattformen wie UiPath bieten drei Typen: beaufsichtigte, unbeaufsichtigte und Hybridroboter.

Die besuchten Roboter verhalten sich wie ein persönlicher Assistent, der sich auf dem Laptop eines Benutzers befindet, um eine Reihe von vom Benutzer ausgelösten Aktionen auszuführen und einfache, sich wiederholende Aufgaben auszuführen. Im Gegensatz dazu erfordern unbeaufsichtigte Roboter nur sehr wenige Eingriffe, um intensive Datenverarbeitungs- und Datenverwaltungs-Workloads durchzuführen. Hybridroboter sind, wie der Title schon sagt, eine Kombination aus besuchten und unbeaufsichtigten Robotern und bieten Benutzerunterstützung und Backend-Verarbeitung in einer einzigen Lösung.

Die Auswahl des zu implementierenden RPA-Robotertyps hängt von der Anwendung ab. Da die betreuten Roboter auf die Anforderungen des Benutzers zugeschnitten sind, sind sie eine Anlaufstelle für Contact Middle, Außendienst, Einzelhandel, Servicetechniker und Versicherungsagenten. Aufgrund der Skalierbarkeit unbeaufsichtigter Roboter eignen sie sich für die Bearbeitung von Anträgen, Reklamationen und Rechnungen sowie für die Suche und den Abruf von Daten und Dokumentationen. Hybridroboter eignen sich am besten für Finish-to-Finish-Szenarien wie Personalmanagement, Anwendungsverarbeitung, Servicebereitstellung sowie Kundenunterstützung und -bindung.

Unabhängig vom Bot-Typ nutzen RPA-Plattformen in der Regel die Skalierbarkeit zu ihrem technologischen Vorteil. Zum Beispiel behauptet das Startup WorkFusion, dass seine Bots ihre Erkenntnisse im gesamten Bot-Ökosystem zusammenfassen und austauschen, um Netzwerkeffekte zu erzielen, von denen alle Kunden profitieren.

Orchestrierung

Mit der RPA-Software program können Kunden bis zu Tausenden oder Zehntausenden von Robotern über ein einziges Dashboard verwalten. Kunden können die Aufgaben und unterstützenden Dokumente der Roboter anzeigen, im Falle eines Engpasses Abhilfemaßnahmen ergreifen und die Komplexität der Automatisierung und die Amortisationskosten visualisieren. Einige Software program bietet Toolsets, mit denen Entwickler vorgefertigte Automatisierungsaktivitäten ausleihen, Komponenten von Drittanbietern integrieren sowie Komponenten freigeben und wiederverwenden können. Mit der RPA-Software program können Kunden in der Regel auch ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen importieren oder aus einem Marktplatz mit vorgefertigten Optionen auswählen und die Versionierung im Auge behalten.

In den Bereichen KI und maschinelles Lernen wenden Indico und andere RPA-Anbieter Techniken wie Transferlernen an, bei denen ein auf eine Aufgabe zugeschnittenes Modell für eine andere verwandte Aufgabe verwendet wird, um unstrukturierte Inhalte effektiver bereitzustellen. Die Out-of-the-Field-Modelle des Unternehmens, die an großen Datenmengen von Dokumenten geschult wurden, lernen angeblich, branchenspezifische Daten anhand von nur wenigen hundert Schulungsbeispielen zu analysieren.

Steckverbinder bieten auch in der Welt von RPA einen enormen Mehrwert. Beispielsweise lässt sich der RPA-Begin Bizagi in Azure Cognitive Companies integrieren, um neue Arten von Papierformularen automatisch zu erkennen und Daten daraus zu extrahieren. Zu den Quellen gehören Verträge, Antragsformulare, E-Mails, Tabellenkalkulationen, Bestellungen und Erfahrungsberichte. Und Blue Prism bietet eine Bibliothek, mit der Accomplice und Kunden Plugins für die RPA-Lösungen des Unternehmens erstellen, freigeben und bereitstellen können.

Leistungen

RPA kann eine Vielzahl unterschiedlicher Aufgaben erledigen, von Vertragsprüfungen und Kunden-Onboarding bis hin zu Industrial Underwriting, Analyse von Finanzdokumenten, Hypothekenverarbeitung, Überprüfung von Abrechnungsformularen und Analyse von Versicherungsansprüchen. Dies ist einer der Gründe, warum der gesamte RPA-Markt in den nächsten Jahren voraussichtlich jährlich um mehr als 7% wachsen und bis 2027 379,87 Mio. USD erreichen wird, nach 182,eight Mio. USD im Jahr 2019.

Zu Beginn der Pandemie arbeiteten RPA-Unternehmen wie Automation Anyplace mit Gesundheitszentren zusammen, um Bots zu implementieren und mühsame Prozesse zu automatisieren. Zum Beispiel verwendete Olive, ein in Columbus ansässiges Startup für die Automatisierung des Gesundheitswesens, eine Kombination aus Laptop Imaginative and prescient und RPA, um COVID-19-Testvorgänge durch Vereinfachung der manuellen Dateneingabe zu unterstützen. UiPath hat sich mit einem in Dublin ansässigen Krankenhaus zusammengetan, um COVID-19-Testkits zu verarbeiten. So kann das Labor vor Ort innerhalb von Minuten Ergebnisse erhalten und die Pflegeabteilung durchschnittlich drei Stunden professional Tag einsparen.

Über das Gesundheitswesen hinaus wendet Gryps, ein RPA-Startup mit Schwerpunkt auf der Bauindustrie, maschinelles Lernen an, um Bauprojektdateien und -dokumente zu organisieren. Für das Javits Conference Middle in New York hat die Software program von Gryps automatisch über 20.000 Dokumente und 100.000 Datenpunkte erfasst, zusammengestellt und an das Javits-Staff übergeben. Schätzungen zufolge belaufen sich die Einsparungen auf Hunderte von Stunden Personalzeit.

Die Anzahl der Branchen, die RPA berührt, wächst weiter. Ein Deloitte-Bericht prognostiziert, dass die Technologie in den nächsten fünf Jahren eine „nahezu universelle Akzeptanz“ erreichen wird. Laut demselben Bericht erwarten 78% der Unternehmen, die RPA bereits implementiert haben – mit einer durchschnittlichen Amortisationszeit von 9 bis 12 Monaten -, dass sie ihre Investitionen in die Technologie in den nächsten drei Jahren „erheblich“ steigern werden.

Sicherheitsherausforderungen

Dies soll nicht bedeuten, dass RPA ohne Herausforderungen ist. Die Anmeldeinformationen, die Unternehmen der RPA-Technologie gewähren, sind ein potenzieller Zugangspunkt für Hacker. Wenn es sich um Hunderte bis Tausende von RPA-Robotern handelt, deren IDs mit einem Netzwerk verbunden sind, kann jeder zu einem Angriffsschiff werden, wenn Unternehmen keine identitätsorientierten Sicherheitspraktiken anwenden.

Ein Teil des Issues besteht darin, dass sich viele RPA-Plattformen nicht auf die Lösung von Sicherheitslücken konzentrieren. Dies liegt daran, dass sie zur Steigerung der Produktivität optimiert sind und dass einige Sicherheitslösungen für die Bereitstellung und Integration in RPA zu kostspielig sind.

Der erste Schritt zur Lösung des RPA-Sicherheitsdilemmas besteht natürlich darin, zu erkennen, dass es eines gibt. Die Erkenntnis, dass RPA-Mitarbeiter über Identitäten verfügen, verschafft IT- und Sicherheitsteams einen Vorsprung bei der Sicherung der RPA-Technologie vor deren Implementierung. Unternehmen können ihre Identitäts- und Governance-Verwaltung (IGA) erweitern, um sich auf das „Warum“ einer Aufgabe und nicht auf das „Wie“ zu konzentrieren. Durch einen starken IGA-Prozess können Unternehmen, die RPA einsetzen, ein Zero-Belief-Modell implementieren, um alle Identitäten zu verwalten – vom Menschen über die Maschine bis zur Anwendung.

Ein PAM-Setup (Privileged Entry Administration), mit dem RPA-Systeme gesichert und gesteuert werden können, kann ebenfalls hilfreich sein. Mit PAM-Systemen können Unternehmen die Anmeldeinformationen und Berechtigungen, die die RPA-Technologie verwendet, sichern, steuern und prüfen, ohne den Return on Funding (ROI) zu beeinträchtigen.

KÖNIG

RPA-Herausforderungen hören nicht bei der Sicherheit auf. Deloitte berichtet, dass 17% der Unternehmen bei der Pilotierung von RPA auf Widerstand der Mitarbeiter stoßen und dass 63% dieser Organisationen Schwierigkeiten haben, die Erwartungen für die Umsetzung der Zeit zu erfüllen. Die Kapitalrendite des RPA überwiegt jedoch häufig die Schwierigkeiten bei der Bereitstellung. Laut der Everest Group verdienen High-Performer quick viermal mit ihren RPA-Investitionen, während andere Unternehmen quick doppelt so viel verdienen. Und Gartner schätzt, dass Unternehmen bis 2024 die Betriebskosten um 30% senken können, indem sie Automatisierungstechnologien wie RPA mit neu gestalteten Betriebsprozessen kombinieren.

„Die erste Welle der Roboter-Prozessautomatisierung brachte die Leistungsfähigkeit der Technologie auf die Desktops der Benutzer in allen Branchen und Unternehmen jeder Größe. Heute zeichnet sich eine zweite Welle ab “, sagte Alex Lyashok, CEO von WorkFusion, VentureBeat kürzlich per E-Mail. „Cloud-basierte, AI-fähige Roboter [are] Intelligente Automatisierung für alle Unternehmen. “

VentureBeat

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