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Roboter im Backoffice: Einsatzfelder und Grenzen von RPA

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Neuer Trend zu Robotic Process Automation

Robotic Process Automation (RPA) bietet enormes Einsparpotenzial und damit beträchtliche Erlöse. Aber in welchen Bereichen lässt sich die neue Technologie am besten einsetzen? Mithilfe einfacher Kriterien können Prozesse auf ihre Automatisierbarkeit und ihr Erfolgspotenzial abgeklopft werden.

Robotic Process Automation im Back Office

Einsatzfelder und Grenzen von Robotic Process Automation im Back Office von Banken und Sparkassen

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Neuerung in der Automation, die große Einsparpotenziale verspricht. In der Finanzbranche nimmt das Interesse an der neuen Technologie derzeit stark zu. Wozu RPA dient, lässt sich im Beitrag „Robotic Process Automation auf dem Vormarsch“ nachlesen. Dieser Beitrag konzentriert sich auf die Einsatzfelder und die Grenzen der Software.

In vielen Häusern fällt der Einstieg in die Thematik schwer. Dabei ist der schlichte Entschluss nach dem Motto „Wir machen das jetzt!“ oftmals die beste Möglichkeit, den entscheidenden Anstoß zu geben und den Schritt zu wagen. Die vergleichsweise geringen Umsetzungskosten gegenüber anderen Softwareprojekten machen es leicht, Effizienzpotenziale schnell zu heben. Weitere Vorteile des Praxis-Piloten: Neue Erfahrungen im Umgang mit Tools und mit Partnern. Einsparungen werden ab dem ersten automatisierten Prozess gemacht.

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Als Aufhänger für den ersten Einstieg gibt es verschiedene Möglichkeiten. Liegt ein konkretes Problem vor, kann RPA hier ansetzen – das kann zum Beispiel eine Einmal-Aktion sein, bei der Daten von einem System in ein anderes übertragen werden müssen, ohne dass eine Schnittstelle besteht. Ein anderer Ansatz sind Prozesse mit einem großen Einsparpotenzial, die zugleich einfach zu automatisieren sind. Noch vor dem Einstieg in die neue Technologie steht also eine Prozessbetrachtung und die sorgfältige Auswahl geeigneter Handlungsfelder.

Die Bewertung sollte in verschiedenen Stufen durchgeführt werden. Zuerst sollte geklärt werden, ob ein Ablauf überhaupt automatisierbar ist. Anschließend kann das Automationspotenzial bewertet werden.

Wie erkenne ich, welche Prozesse automatisierbar sind?

Voraussetzung für die Automatisierung sind regelbasierte, klar strukturierte und wiederholbare Abläufe. Die Daten sollten eine strukturierte und vor allem digitale Form haben. Fehlt eine feste, wiederkehrende Struktur, wird die Automation stark erschwert oder ist sogar unmöglich. Eventuell muss das Inputmanagement, also die Erfassung der Daten, entsprechend auf- oder umgebaut werden, um eine digitale Datengrundlage zu bilden. Manuelle Prozesse, die eine physische und nicht-digitale Intervention erfordern, können nicht automatisiert werden.

Allgemein kann RPA als eine „Drehstuhl-Schnittstelle“ angesehen werden: Die Software dient als sachbearbeitende Stelle zwischen mehreren Anwendungen. Zu den typischen Aufgaben eines RPA-Roboters gehören das Entnehmen, Bearbeiten und Weiterverarbeiten von Daten, meist sind drei bis fünf Anwendungen involviert. Prozesse mit Medienbrüchen wie etwa bei der Verwendung von Daten aus einem Excel-Dokument für einen Brief oder die Verwendung von Daten aus einer E-Mail für einen Eintrag im Kernbanksystem sind ein sehr guter Ansatzpunkt für die Automation mithilfe von RPA. Der Roboter als Power-User ist bei der Bedienung über verschiedene Dialogflächen viel schneller und ausdauernder als der Mensch bei zugleich sehr geringer Fehlerquote. Stupide Prozesse, die die Mitarbeiter ermüden, mit einem einfachen Automationsgrad versprechen recht hohe Einsparungen und Erlöse.

Für den ersten Einstieg sollte überlegt werden, bei welchen Prozessen sich eine Automation besonders lohnt.

Einsparpotenziale – worauf muss ich achten?

Prozesse mit besonders großem Einsparpotenzial zeichnen sich durch eine hohe Anzahl an erforderlichen Durchläufen und eine lange Ausführungsdauer aus. Die Rechnung ist einfach: Die zwei genannten Faktoren bestimmen die manuelle Bearbeitungszeit. Im Vergleich mit der benötigten Zeit zur Umsetzung der Prozessautomation (Implementierung) sollte diese möglichst groß sein.

Ein Beispiel aus der Praxis: Der Prozess „Datenimporte in ein Kernbanksystem“ dauert vier Minuten (Faktor Ausführungsdauer) und soll über 40.000 Mal pro Jahr durchgeführt werden (Faktor Prozesshäufigkeit/ erforderliche Durchläufe). Dieser Prozess konnte erfolgreich mit einer Zeitersparnis von 70 Prozent automatisiert werden. Dank RPA dauert damit jeder einzelne Prozess nicht mehr vier Minuten, sondern nur noch 1,2. Nahm der Prozess vor der Automatisierung jährlich 111 Tage (à 24 Stunden) in Anspruch, müssen aufs Jahr gerechnet nun nur noch 33 Tage (à 24 Stunden) veranschlagt werden. Dafür musste das Institut einmalig zwölf Arbeitstage (à 8 Stunden) investieren, um die Automatisierungssoftware an den Start zu bringen.

Auch Prozesse mit einer geringeren Anzahl an Durchführungen, dafür aber einer längeren Durchführungsdauer können sich für die Automation anbieten. Denn nicht immer geht es formal nur um die Einsparung von Arbeitszeit. Weitere formale, oftmals nicht messbare Faktoren können einen qualitativen Gewinn ergeben. Dazu zählen zum Beispiel die Entlastung von Mitarbeitern im Kerngeschäft und die Vermeidung von Fehlern durch die Automatisierung. So bringen auch kurzzeitig vorkommende Prozesse wie Migrationen oder Einmal-Aktionen einen Mehrwert. Dies sind Hinweise auf ein besonders hohes Einsparpotenzial:

  • mehrere Anwendungen involviert
  • häufige Prozessdurchführung
  • lange Ausführungsdauer
  • Ergebnis ist zeitkritisch
  • Ausführung rund um die Uhr
  • Fehleranfälligkeit bei manueller Ausführung
  • digitaler, strukturierter Input

Grenzen der Automatisierung mithilfe von RPA

In vielen Situationen bietet RPA eine Lösung. Aber es gibt auch Grenzen. Die nachfolgenden Kriterien beschreiben Bedingungen, bei denen RPA nicht eingesetzt werden sollte oder kann:

  • komplexe Programmabläufe
  • Intelligenz für den Prozessablauf notwendig
  • unstrukturierte Input-Daten
  • Integration von Menschen in den Prozess notwendig
  • physische Form der Daten
  • hohe Anzahl an Ausnahmeregeln

Erweiterungsmöglichkeiten von RPA

Durch Erweiterungen, beziehungsweise Symbiosen mit Technologien oder Systemen können die Grenzen von RPA noch etwas verschoben und erweitert werden. So kann zum Beispiel ein Input-Management helfen, den Software-Roboter mit strukturierten Daten zu füttern. Dabei bieten sich zwei Ansatzpunkte an: Das Input-Management kann vor dem Start in Form eines ganzheitlichen Systems zur Strukturierung und Klassifizierung von Daten genutzt werden und auf Grundlage dessen den entsprechenden Prozess starten. Bei der zweiten Variante werden mithilfe von Technologien wie OCR (Optische Zeichenerkennung) Daten innerhalb des Workflows ausgelesen und durch Datenumformungen strukturiert.

Mit RPA kann nicht allein komplett automatisiert werden, da die Technologie digitale Informationen benötigt. Schätzungsweise werden aber lediglich 50 bis 60 Prozent aller Daten digital verarbeitbar übermittelt. Um den Automatisierungsgrad weiter zu erhöhen, können Kombinationen mit Texterkennungstechnologien wie OCR hilfreich sein.

Eine weitere interessante Kombination ist die Verbindung von RPA und BPMS (Business Prozessmanagement Systemen). Auch hier könnten manuelle Tätigkeiten übernommen werden.

RPA bringt bereits eine gewisse Künstliche Intelligenz (KI) mit – allerdings ist diese heute oftmals noch nicht großflächig verbreitet und einsetzbar. Das lässt sich noch ausbauen: Verschiedene Ansatzstellen sind besonders für die Nutzung von KI geeignet, dazu gehören die intelligente Schaltflächenerkennung und der intelligente Prozessablauf.

Fazit: Hohes Sparpotential durch Robotic Process Automation

Grundsätzlich existieren nur wenige Prozesse, die nicht automatisierbar sind. Umso wichtiger ist es, das zu erkennen. Mithilfe einfacher Kriterien können Prozesse auf ihre Automatisierbarkeit und ihr Erfolgspotenzial abgeklopft werden. RPA bietet für viele Prozesse enormes Einsparpotenzial und damit beträchtliche Erlöse. Mit der Erweiterung von RPA durch andere Technologien wie OCR-Erkennung oder die zusätzliche Integration Künstlicher Intelligenz kann das große Potenzial dieser Technologie noch erweitert werden. Das bietet Chancen für alle Bereiche, in denen Finanzdienstleister aktiv sind.


Stephan Heinze – PPI

Stephan Heinze unterstützt bei der PPI AG den Bereich Digital Banking

Co-Autor des Beitrags ist Stephan Heinze. Er ist Master-Student des Studiengangs IT-Management und -Consulting an der Universität Hamburg. Er unterstützt bei der PPI AG den Bereich Digital Banking als Integrator von RPA-Systemen in bestehende IT- und Prozesslandschaften.

 

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Über den Autor

Dirk Dose

Dirk Dose ist Managing Consultant und Experte für Prozessautomatisierung bei der Hamburger Unternehmensberatung PPI AG. Als Träger des Master Black Belt Six Sigma leitet er Prozessveränderungsprojekte in Unternehmen der Finanzbranche.

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