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Cognitive Process Automation – Automatisierungsansatz für komplexe Prozesse

Definition, Erklärung, Vorteile und Einsatzgebiete der Cognitive Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) hilft Unternehmen, Qualität und Produktivität zu verbessern, indem es regelbasierte Geschäftsprozesse automatisiert. Jedoch gibt es auch eine Vielzahl von komplexen Prozessen, die nicht in Regeln gefasst werden können, da sich Einflussfaktoren ständig verändern, die Prozesse sehr dynamisch oder die Entscheidungswege sehr komplex sind. Cognitive Process Automation, die Verbindung von KI-Funktionen und RPA, bietet Unternehmen die Möglichkeit, die Automatisierung auch auf komplexe Prozesse auszudehnen, die charakterisiert sind durch wachsende Mengen unstrukturierter Informationen.

Robotic Process Automation

War Versteht man unter Cognitive Process Automation?

Cognitive Process Automation, oft auch als kognitive RPA bezeichnet, setzt auf eine Kombination aus klassischer RPA und künstlicher Intelligenz. Sie leitet aus den Datenmustern ein Anwenderverhalten ab. Basierend auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz ermöglicht kognitive RPA ein automatisches, menschenähnliches Verständnis des Inhalts von Textdokumente oder die Analyse menschlicher Sprache. Insgesamt bietet die Technologie einen Ansatz, der zur Lösung komplexer Probleme genutzt werden kann. Zusätzlich kann ein kognitives RPA-System unmittelbare Interaktionen mit dem Menschen veranlassen. 

Grundsätzlich handelt es sich bei der Cognitive Process Automation um einen komplexen Ansatz, der vier grundlegende Merkmale aufweist:

  1. Einerseits zeichnet sich die Technologie durch ein hohes Maß an Komplexität aus. Kognitive Algorithmen erkennen selbst die komplexesten Datenmuster, sodass sich auch vielschichtige und dynamische Prozessstrukturen beherrschen lassen.
  2. Zudem gehört die Skalierbarkeit zu den Eigenschaften der Cognitive Process Automation. Aufgrund der selbstlernenden Algorithmen werden automatisch Anpassungen vorgenommen, wenn eine Lösung um eine weitere Instanz ergänzt wird. Somit lassen sich Prozesse beliebig erweitern.
  3. Ein weiteres wesentliches Merkmal von Cognitive Process Automation ist die Fähigkeit, automatisch sich verändernde Rahmenbedingungen zu erkennen und den Algorithmus dementsprechend anzupassen.
  4. Schlussendlich bietet die Cognitive Process Automation ein hohes Maß an Transparenz und hilft bei der Analyse von Störfaktoren. Grundsätzlich legt die Technologie die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Systemen offen und hilft bei der Identifikation von Störfaktoren. 

Möchten Sie mehr über Robotic Process Automation erfahren?

Mehr über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Robotic Process Automation in Ihrem Unternehmen und die Prozessautomatisierung mit Software-Robotern erfahren Sie auf unserer Informationsseite zu RPA.

Welche Vorteile bietet diese Technologie?

Robotic Process Automation (RPA) ist ein praktikabler, kosteneffektiver Ansatz, mit dem repetitive Aufgaben und große Datenmengen rund um die Uhr ohne Fehler automatisiert verarbeitet werden können, Mitarbeiter nachhaltig von Routinearbeiten entlastet werden, die dann für andere Aufgaben zur Verfügung stehen, die menschliche Stärken erfordern, wie z.B. emotionale Intelligenz, Argumentation, Urteilsvermögen. Cognitive Process Automation kann darüber hinaus aber auch komplexe, perzeptuelle und beurteilungsbasierte Aufgaben durch die Integration mehrerer kognitiver Fähigkeiten automatisieren, einschließlich natürlicher Sprachverarbeitung, maschinellem Lernen und Spracherkennung.

Während vor allem die klassische RPA eine kurze Amortisationszeit aufweist, verlängert sich dieser Zeitraum im Rahmen der Cognitive Process Automation. Dies liegt einerseits an der Möglichkeit, komplexere Prozesse automatisieren zu können und andererseits an der Skalierbarkeit der Prozessschritte und –variationen. Denn durch die Erkennung von Datenmustern kann die Technologie auch neue Ansätze erlernen und sich kontinuierlich anpassen. Schlussendlich trägt die kognitive RPA auch zur internen Qualitätssicherung bei. Durch den Einsatz der künstlichen Intelligenz werden mögliche Störfaktoren aufgedeckt und können anschließend eliminiert werden. 

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Wo wird die Cognitive Process Automation eingesetzt?

Die kognitive Prozessautomatisierung kann aufgrund ihrer Vielseitigkeit in vielen Branchen eingesetzt werden:

Beispiel: Automotive

Die Analyse von Datenmustern ermöglicht einen Einsatz im Rahmen komplexer Prozesse. Aus diesem Grund kann die Technologie beispielsweise im Rahmen des Fahrzeugbaus eingesetzt werden. Der kognitive RPA-Bot kann im Karosseriebau kleinste Fehler nach den erforderlichen Press- und Stanzvorgängen erkennen. Somit lassen sich klassische Fehler wie Haarrisse, die im Regelfall erst während der Endabnahme entdeckt werden, bereits frühzeitig erkannt. Eine nachträgliche Fehlerbehebung ist für den Automobilhersteller mit hohen Kosten und einer aufwendigen Nachbearbeitung verbunden. Für den Kunden bedeutet die manuelle Nacharbeit, dass sich die Wartezeit bis zur Auslieferung verlängert. Die kognitive RPA erkennt solche Störungen bereits beim Entstehen und reduziert somit die nachträglichen Arbeiten. 

Beispiel: Versicherungen

Auch die Versicherungsbranche kann von kognitiven Software-Robotern profitieren. So erhalten klassische Versicherungsmakler vorselektierte Arbeitslisten. Diese werden automatisch vom kognitiven Roboter erstellt und basieren auf Datenmuster. Der Einsatz dieser Listen bietet erhöhtes Cross-Selling-Potenzial. Zudem werden abwanderungsbereite Kunden an den Versicherer gebunden. Vor allem große Versicherer profitieren vom Einsatz der Technologie, da die Kundenbindung auf persönlicher Ebene kaum vorhanden und somit eine Einschätzung der persönlichen Präferenzen schwer möglich ist. 

Beispiel: Energiewirtschaft

Schlussendlich kann die Cognitive Process Automation auch zur Senkung der Energiekosten herangezogen werden. Im Regelfall betreiben produzierende Unternehmen eigene Energieerzeugungsanlagen. Hierzu gehören etwa Kraftwerke, Solaranlagen oder Windparks. Die Energieerzeugungsanlagen sollen dabei den dynamischen Energiebedarf des jeweiligen Unternehmens decken. Falls die benötigte Energie geringer als die produzierte Energie ist, wird diese an der Strombörse angeboten, sodass die Energiekosten weiter reduziert werden können. Kognitive Software-Roboter sind in der Lage, den dynamischen Strombedarf zu analysieren und Empfehlungen zur optimalen Einspeisung in das Stromnetz zu geben. Somit lassen sich die Kosten für die Energieversorgung weiter reduzieren und eine optimale Ausnutzung der verfügbaren Ressourcen gewährleisten. 

Möchten Sie mehr über Robotic Process Automation erfahren?

Mehr über die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Robotic Process Automation in Ihrem Unternehmen und die Prozessautomatisierung mit Software-Robotern erfahren Sie auf unserer Informationsseite zu RPA.

Ausblick zur weiteren Entwicklung

Die Einführung von Prozessautomatisierung durch Software-Roboter ist ein riesen Schritt für die Wirtschaft, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steiger. Doch die Kombination aus künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation, die Cognitive Process Automation, eröffnet den Unternehmen noch viel weitreichendere Einsatzmöglichkeiten. Während klassische RPA vor allem in der klassischen Sachbearbeitung eingesetzt werden können, bietet kognitive RPA ein durchaus größeres Einsatzspektrum.

Kognitive Automatisierungslösungen imitieren die Denkweise des Menschen. Sie verarbeiten natürlicher Sprache und Bilder, erkennen Muster, analysieren Kontext, lernen automatisch, sprechen Empfehlungen aus und machen Vorhersagen. Sie können auch zwischen unstrukturierten komplexen Daten Beziehungen herstellen und Ähnlichkeiten finden, die sich auf bestimmte Geschäftsprozesse wie beispielsweise Rechnungen, Bestellnummern, Lieferadressen, Vermögenswerte, Verbindlichkeiten beziehen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Technologie durchaus das Potenzial hat, auch komplexe Geschäftsfelder durch Automatisierung zu optimieren. Der entscheidende Vorteil von Cognitive Process Automation ist die Fähigkeit, die Daten von Unternehmen effektiv zu verarbeiten und aus früheren Erfahrungen zu lernen. So können diese Systeme die ihnen übertragenen Aufgaben weiterentwickeln und sorgen so für eine kontinuierliche Verbesserung.

Milad Safar
Milad Safar

Managing Partner und Autor zahlreicher Veröffentlichungen zum Themenfeld Digitalisierung

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