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3-min read • 1 Feb 2023
Retail Banking & SME
Banken
Wie Sie Ihr Unternehmen mit intelligenter Automatisierung transformieren
Stellen Sie sich Roboter vor, die Regeln befolgen, Dokumente interpretieren und Ergebnisse vorhersagen. Intelligente Automatisierung macht dies möglich und erweitert den Anwendungsbereich der Automatisierung in Ihrer Organisation.
Written by David Steiger and Andrea Frauchiger
In Kürze
- Intelligente Automatisierung integriert Robotic Process Automation (RPA) und künstliche Intelligenz (AI), um die Dokumentenverarbeitung zu revolutionieren.
- AI ermöglicht es RPA Robotern, komplexe Dokumente zu verstehen, unstrukturierte Inhalte zu klassifizieren und Daten aus unterschiedlichen Layouts und Formaten zu extrahieren.
- Unsere Lösung Data Classifier nutzt fortschrittliche AI Technologien, um essenzielle Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren.
Intelligente Automatisierung kombiniert RPA und AI, um die Möglichkeiten der Automatisierung zu erweitern. Während RPA schnelle, regelbasierte Automatisierung bietet, hat die Technologie Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten wie gescannten Dokumenten und E Mails. Genau hier kommt AI ins Spiel. Unsere Lösung Data Classifier integriert leistungsstarke AI, um die Automatisierung zu verbessern. Sie versteht komplexe Dokumente, extrahiert relevante Informationen und arbeitet nahtlos mit RPA Robotern zusammen, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und Fehler zu eliminieren.
RPA: Eine bewährte Technologie für schnelle Automatisierung
RPA ermöglicht die einfache Automatisierung repetitiver Aufgaben anhand vordefinierter Regeln. Die Technologie ist nicht invasiv, schnell implementierbar und sorgt für kurze Time to Market Zyklen. Traditionelles RPA eignet sich hervorragend für strukturierte Daten und Routineaufgaben, ist jedoch auf starre Regeln angewiesen und verfügt nicht über kognitive Fähigkeiten, um unstrukturierte oder mehrdeutige Informationen zu verarbeiten. Dies begrenzt den Automatisierungsumfang.
Mit zunehmender Komplexität von Geschäftsprozessen stösst traditionelles RPA an seine Grenzen. Es wird mehr menschliches Urteilsvermögen benötigt, was den Return on Investment (ROI) reduziert. Die folgende Grafik zeigt, dass steigende Prozesskomplexität die Automatisierungsfähigkeit und den ROI von RPA verringert und ab einem gewissen Punkt menschliche Unterstützung erforderlich wird.
Abbildung 1: Steigender kognitiver Aufwand beeinflusst den ROI von traditionellem RPA
AI ergänzt RPA für ein tieferes Dokumentenverständnis
Wird RPA durch AI auf ein neues Niveau gehoben. Die Antwort lautet ja. AI ermöglicht es Robotern, unstrukturierte Inhalte zu interpretieren, Dokumente zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Wie arbeiten RPA und AI zusammen
Nach einer Trainingsphase unterstützt AI die Roboter bei der Dokumentenverarbeitung, etwa bei der Rechnungsverarbeitung. AI ermöglicht es Robotern, Daten aus digitalisierten oder gescannten Rechnungen in unterschiedlichen Formaten und Layouts zu verstehen und zu extrahieren, einschliesslich unstrukturierter Daten wie E Mails mit Beschwerden oder allgemeinen Anfragen. Ohne AI wären solche Dokumente nur mit hohem manuellem Aufwand oder komplexen regelbasierten Modellen zu verarbeiten.
IDC prognostiziert, dass bis 2025 rund 80 Prozent der globalen Daten unstrukturiert sein werden. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten effizient zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. AI bietet hier einen entscheidenden Vorteil durch ihr vorhersagebasiertes Modell, das sich kontinuierlich verbessert, im Gegensatz zu regelbasiertem RPA, das statisch bleibt.
Gerade bei der Rechnungsverarbeitung ist diese dynamische Natur von AI entscheidend. Mit jeder verarbeiteten Rechnung verbessert das System seine Fähigkeit, neue Lieferantenlayouts zu erkennen und Daten präzise zu extrahieren. Die Modelle erhöhen nicht nur die Automatisierungsrate, sondern sichern langfristig die Genauigkeit, auch bei zukünftigen Layoutänderungen.
Abbildung 2: AI ermöglicht RPA das Verständnis unstrukturierter Daten und erweitert die Automatisierungsmöglichkeiten
Liefert AI einen hohen Return on Investment
Die Integration von AI erfordert eine Anfangsinvestition für Entwicklung und Wartung, zahlt sich jedoch langfristig durch geringere Kosten und höhere Automatisierungsraten aus.
Ein Beispiel ist der Onboarding Prozess von Kundinnen und Kunden. Transferinstruktionen kommen in unterschiedlichen Layouts verschiedener Depotbanken. Der Inhalt ist standardisiert, das Layout jedoch nicht. Diese Informationen werden per E Mail an die empfangende Bank gesendet und müssen manuell oder per RPA in das Kernbankensystem übertragen werden.
Ohne AI wäre ein umfangreicher Satz an Regeln nötig, um jedes Layout abzudecken. Mit AI hingegen kann ein einziges vorhersagebasiertes Modell Daten aus verschiedenen Layouts präzise extrahieren. Der AI Ansatz ist schneller zu entwickeln, robuster gegenüber Layoutänderungen und reduziert die Gesamtkosten der Automatisierung.
Durch die Ergänzung von RPA mit AI können Organisationen höhere Automatisierungsraten und Einsparungen über verschiedene Dokumentprozesse hinweg erzielen. Der ROI macht AI zu einer sehr überzeugenden Investition für intelligente Automatisierung.
Abbildung 3: AI verursacht anfängliche Kosten, senkt jedoch langfristig die Automatisierungskosten bei steigendem Geschäftsvolumen
Das volle Potenzial intelligenter Automatisierung ausschöpfen
RPA muss seine kognitiven Fähigkeiten erweitern, um den vollen Nutzen der Automatisierung zu realisieren. RPA mit AI ist widerstandsfähiger und benötigt dank lernender Modelle weniger Wartung. Es erweitert das Automatisierungsspektrum auf Dokumente und Workflows, die bisher auf manuelle Arbeit angewiesen waren.
Lösungen mit fortschrittlicher AI wie Data Classifier ermöglichen die nahtlose Verarbeitung und das Verständnis unstrukturierter Daten. Unsere Lösung integriert sich in bestehende Workflows und nutzt führende Technologien wie optische Zeichenerkennung, Natural Language Processing und Machine Learning, während sie strenge Sicherheitsstandards einhält.
Entdecken Sie, wie unsere AI gestützte Lösung die Datenverarbeitung revolutioniert. Kontaktieren Sie unsere Expertinnen und Experten, um Ihre Workflows zu optimieren und Ihr Unternehmen zu transformieren.
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3-min read • 1 Feb 2023
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Wie Sie Ihr Unternehmen mit intelligenter Automatisierung transformieren
Stellen Sie sich Roboter vor, die Regeln befolgen, Dokumente interpretieren und Ergebnisse vorhersagen. Intelligente Automatisierung macht dies möglich und erweitert den Anwendungsbereich der Automatisierung in Ihrer Organisation.
Written by David Steiger and Andrea Frauchiger
In Kürze
- Intelligente Automatisierung integriert Robotic Process Automation (RPA) und künstliche Intelligenz (AI), um die Dokumentenverarbeitung zu revolutionieren.
- AI ermöglicht es RPA Robotern, komplexe Dokumente zu verstehen, unstrukturierte Inhalte zu klassifizieren und Daten aus unterschiedlichen Layouts und Formaten zu extrahieren.
- Unsere Lösung Data Classifier nutzt fortschrittliche AI Technologien, um essenzielle Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren.
Intelligente Automatisierung kombiniert RPA und AI, um die Möglichkeiten der Automatisierung zu erweitern. Während RPA schnelle, regelbasierte Automatisierung bietet, hat die Technologie Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten wie gescannten Dokumenten und E Mails. Genau hier kommt AI ins Spiel. Unsere Lösung Data Classifier integriert leistungsstarke AI, um die Automatisierung zu verbessern. Sie versteht komplexe Dokumente, extrahiert relevante Informationen und arbeitet nahtlos mit RPA Robotern zusammen, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und Fehler zu eliminieren.
RPA: Eine bewährte Technologie für schnelle Automatisierung
RPA ermöglicht die einfache Automatisierung repetitiver Aufgaben anhand vordefinierter Regeln. Die Technologie ist nicht invasiv, schnell implementierbar und sorgt für kurze Time to Market Zyklen. Traditionelles RPA eignet sich hervorragend für strukturierte Daten und Routineaufgaben, ist jedoch auf starre Regeln angewiesen und verfügt nicht über kognitive Fähigkeiten, um unstrukturierte oder mehrdeutige Informationen zu verarbeiten. Dies begrenzt den Automatisierungsumfang.
Mit zunehmender Komplexität von Geschäftsprozessen stösst traditionelles RPA an seine Grenzen. Es wird mehr menschliches Urteilsvermögen benötigt, was den Return on Investment (ROI) reduziert. Die folgende Grafik zeigt, dass steigende Prozesskomplexität die Automatisierungsfähigkeit und den ROI von RPA verringert und ab einem gewissen Punkt menschliche Unterstützung erforderlich wird.
Abbildung 1: Steigender kognitiver Aufwand beeinflusst den ROI von traditionellem RPA
AI ergänzt RPA für ein tieferes Dokumentenverständnis
Wird RPA durch AI auf ein neues Niveau gehoben. Die Antwort lautet ja. AI ermöglicht es Robotern, unstrukturierte Inhalte zu interpretieren, Dokumente zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Wie arbeiten RPA und AI zusammen
Nach einer Trainingsphase unterstützt AI die Roboter bei der Dokumentenverarbeitung, etwa bei der Rechnungsverarbeitung. AI ermöglicht es Robotern, Daten aus digitalisierten oder gescannten Rechnungen in unterschiedlichen Formaten und Layouts zu verstehen und zu extrahieren, einschliesslich unstrukturierter Daten wie E Mails mit Beschwerden oder allgemeinen Anfragen. Ohne AI wären solche Dokumente nur mit hohem manuellem Aufwand oder komplexen regelbasierten Modellen zu verarbeiten.
IDC prognostiziert, dass bis 2025 rund 80 Prozent der globalen Daten unstrukturiert sein werden. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten effizient zu verarbeiten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. AI bietet hier einen entscheidenden Vorteil durch ihr vorhersagebasiertes Modell, das sich kontinuierlich verbessert, im Gegensatz zu regelbasiertem RPA, das statisch bleibt.
Gerade bei der Rechnungsverarbeitung ist diese dynamische Natur von AI entscheidend. Mit jeder verarbeiteten Rechnung verbessert das System seine Fähigkeit, neue Lieferantenlayouts zu erkennen und Daten präzise zu extrahieren. Die Modelle erhöhen nicht nur die Automatisierungsrate, sondern sichern langfristig die Genauigkeit, auch bei zukünftigen Layoutänderungen.
Abbildung 2: AI ermöglicht RPA das Verständnis unstrukturierter Daten und erweitert die Automatisierungsmöglichkeiten
Liefert AI einen hohen Return on Investment
Die Integration von AI erfordert eine Anfangsinvestition für Entwicklung und Wartung, zahlt sich jedoch langfristig durch geringere Kosten und höhere Automatisierungsraten aus.
Ein Beispiel ist der Onboarding Prozess von Kundinnen und Kunden. Transferinstruktionen kommen in unterschiedlichen Layouts verschiedener Depotbanken. Der Inhalt ist standardisiert, das Layout jedoch nicht. Diese Informationen werden per E Mail an die empfangende Bank gesendet und müssen manuell oder per RPA in das Kernbankensystem übertragen werden.
Ohne AI wäre ein umfangreicher Satz an Regeln nötig, um jedes Layout abzudecken. Mit AI hingegen kann ein einziges vorhersagebasiertes Modell Daten aus verschiedenen Layouts präzise extrahieren. Der AI Ansatz ist schneller zu entwickeln, robuster gegenüber Layoutänderungen und reduziert die Gesamtkosten der Automatisierung.
Durch die Ergänzung von RPA mit AI können Organisationen höhere Automatisierungsraten und Einsparungen über verschiedene Dokumentprozesse hinweg erzielen. Der ROI macht AI zu einer sehr überzeugenden Investition für intelligente Automatisierung.
Abbildung 3: AI verursacht anfängliche Kosten, senkt jedoch langfristig die Automatisierungskosten bei steigendem Geschäftsvolumen
Das volle Potenzial intelligenter Automatisierung ausschöpfen
RPA muss seine kognitiven Fähigkeiten erweitern, um den vollen Nutzen der Automatisierung zu realisieren. RPA mit AI ist widerstandsfähiger und benötigt dank lernender Modelle weniger Wartung. Es erweitert das Automatisierungsspektrum auf Dokumente und Workflows, die bisher auf manuelle Arbeit angewiesen waren.
Lösungen mit fortschrittlicher AI wie Data Classifier ermöglichen die nahtlose Verarbeitung und das Verständnis unstrukturierter Daten. Unsere Lösung integriert sich in bestehende Workflows und nutzt führende Technologien wie optische Zeichenerkennung, Natural Language Processing und Machine Learning, während sie strenge Sicherheitsstandards einhält.
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