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RPA (Robotic Process Automation) verspricht, Büromitarbeitern von der Erledigung langweiliger, sich wiederholender Aufgaben zu befreien. Die mit Hilfe von RPA-Lösungen erstellten Software-Bots übernehmen vordefinierte, strukturierte Aufgaben, wie das Ausfüllen von elektronischen Formularen, die Verarbeitung von Transaktionen oder das Versenden von Nachrichten.
Stellt man diese grundlegenden Aktivitäten zu Flotten von RPA-Bots zusammen, ergibt sich ein enormes Potenzial, um lästige Tätigkeiten zu eliminieren - bei der Dateneingabe, der Rechnungsstellung, der Auftragsverwaltung, dem Onboarding von Mitarbeitern und in unzähligen anderen Bereichen. Banken beispielsweise nutzen RPA für Due-Diligence-Prüfungen von Krediten, die Rechnungsbearbeitung und Kundenprüfungen. Bei Vertriebsorganisationen wird RPA zur Automatisierung von Angeboten und Rechnungen eingesetzt. Versicherer wiederum nutzen RPA, um die Bearbeitung von Schadensfällen zu beschleunigen. Darüber hinaus kann RPA mit Hilfe von maschinellem Lernen automatisch aufgezeichnete Gespräche transkribieren, Text und Zahlen aus Bildern und Videos extrahieren und Datenbanken aus handausgefüllten Formularen füllen.
Unter der Haube von RPA-Systemen befinden sich Process Mining, Tools zur Erstellung von Bots, Plug-ins für die Anbindung an Unternehmenssysteme und eine Planungs- oder Orchestrierungsschicht. Die Werkzeuge in RPA-Systemen haben aber oft ihre Grenzen, so dass Menschen diese Lücken manchmal mit händisch programmierten Automatisierungsskripten füllen.
Nichtsdestotrotz sollte man die Erwartungen an die Fähigkeiten von RPA nicht zu hoch ansetzen. Die Anbieter von RPA neigen dazu, ihren Produkten mehr Intelligenz zu unterstellen, als sie tatsächlich haben, was zu einer gewissen Enttäuschung über RPA im Allgemeinen geführt hat. Und Rollouts müssen sorgfältig geplant und durchgeführt werden, um gescheiterte RPA-Implementierungen zu vermeiden. Und Sie müssen sich darüber im Klaren sein, was Sie automatisieren wollen, bevor Sie ein RPA-Produkt auswählen - nur so ist sicher, dass die Lösung über die benötigten Funktionen verfügt.
RPA - so funktioniert's
Damit Software-Bots wissen, welche Arbeit sie verrichten sollen, müssen sie Informationen aus Ihren bestehenden IT-Systemen abrufen. Dies geschieht entweder über eine Schnittstelle zum Backend oder indem sie nachahmen, wie ein Mensch über das Frontend auf das System zugreifen würde. Letztes ist häufig bei älteren Unternehmenssystemen erforderlich, weil es keinen direkten Zugriff auf das Backend-System gibt.
Der Unterschied zwischen altmodischem Screen Scraping und Front-End-RPA. Screen Scraper sind anfällig gegenüber Veränderungen auf dem angezeigten Bildschirm: Sobald etwas Ungewöhnliches angezeigt wird, wie z. B. eine Zahl, die zu groß für ihr Feld ist, oder sobald sich das Anzeigeformat aufgrund eines Software-Updates ändert, gibt der Screen Scraper entweder falsche Antworten zurück oder stellt seine Arbeit ein. Maschinelles Lernen kann solche Showstopper reduzieren, aber nicht eliminieren. Sobald das RPA-System die benötigten Informationen extrahiert hat, führt es eine vordefinierte Aufgabe aus. Häufige Anwendungsfälle sind die Anwendung von Geschäftsregeln, die Erstellung eines Berichts, das Versenden einer Rechnung für eine Forderung oder die Erstellung eines Schecks für eine Verbindlichkeit.
Man unterscheidet zwischen Attended und Unattended Bots. Attended RPA-Bots führen eine Aufgabe als Reaktion auf eine Mitarbeiteranfrage aus. Unattended RPA-Bots arbeiten nach einem Zeitplan, um beispielsweise nächtliche Berichte zu erstellen. Unabhängig davon, ob es sich um Attended oder Unattended Bots handelt, müssen fast alle Softwareroboter überwacht und regelmäßig überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin ordnungsgemäß funktionieren.
- Matthias Noch, Atos
"Vor allem im öffentlichen Sektor half eine schnelle Einführung von RPA dabei, Aufgaben im Kontext der Corona-Krise besser zu bewältigen, ohne die IT fundamental zu verändern. Das ist vor allem bei jahrelang gewachsenen Legacy-Systemen ein wichtiger Faktor. Attended RPA ist ein guter Einstieg. Spätestens wenn dann das Thema Lizenzen zur Sprache kommt, folgt der Shift zu Unattended RPA." - Ricardo Ullbrich, Blue Prism
"Speziell die Skalierung von bestehenden Automatisierungen stellt Unternehmen immer noch vor Herausforderungen. Um den Administrationsaufwand so gering möglich zu halten, bietet es sich an, wieder verwendbare Bausteine zu verwenden. So kann die Effizienz maximal gesteigert werden." - Roman Schäfer, Blue Reply
"Aus einer Data-Management-Perspektive ist RPA ein interessantes Werkzeug, weil es einen Paradigmenwechsel ermöglicht: Gerade entstehen immer mehr Projekte, in denen mittels RPA verschlankte ETL-Prozesse realisiert werden. Data Management rückt so näher an die Fachabteilungen heran, wovon das gesamte Unternehmen profitieren kann. Generell entfaltet RPA besonders in Kombination mit anderen Technologien seine Vorteile." - Johannes Weis, Celonis
"RPA ist kein Allheilmittel und dient aktuell in vielen Unternehmen eher als Überbrückung. Die Automatisierung nicht optimaler Prozesse ist nicht zielführend. Der Ansatz unseres Execution Management Systems ist die Optimierung der Prozesse und die anschließende Automatisierung in derselben Plattform." - Kerim Cekel, CGI
"Die Entscheidung pro oder contra RPA darf nicht technologiegetrieben sein, sondern muss prozessgetrieben erfolgen. Die schrittweise Einführung lässt sich gut realisieren. Die Einfachheit von RPA führt zu einem schnellen Verständnis und dadurch zu einer Akzeptanz bei allen involvierten Parteien. Dadurch lässt sich für Unternehmen ein nachhaltiger Erfolg erzielen und die Vorteile von LEAN und Kundenzentrierung zügig wahrnehmen. Dadurch ist RPA relativ leicht zu erklären und kann so langfristig im Unternehmen Fuß fassen." - Jan Wunschick, Lufthansa Industry Solutions
"Corona hat dazu geführt, dass viele analoge Prozesse überhaupt erst digitalisiert wurden. Dadurch wurden überhaupt erst die Voraussetzungen geschaffen, um Automatisierung zu realisieren. Ich beobachte immer wieder organisatorische Konstellationen, in denen ein Center of Excellence nicht funktionieren würde – zum Beispiel, wenn es zu spezifisch für einen Bereich wie RPA definiert wurde: Wenn Sie selbst ein Hammer sind, dann wird jedes Problem zum Nagel. Sinnvoller wäre es, ein COE für das gesamte Thema Automatisierung aufzubauen statt für das „Nischenthema“ RPA." - Stephan Leininger, Microsoft
"Bei der Automatisierung von Prozessen dominieren vor allem Low- bzw. No-Code-Anwendungen. Außerdem ist Schnelligkeit oft wichtiger als Komplexität. Durch den einfachen Aufbau lassen sich die Fachbereiche von Anfang an eng in die Prozesse einbinden. RPA ist alles andere als ein Allheilmittel: Es gibt einige isolierte Bereiche, in denen der Einsatz sinnvoll ist und auf die sich Unternehmen fokussieren sollten." - Gerrit de Veer, Signavio
"Ist Automatisierung zu oft ein Selbstzweck oder sorgt man dadurch wirklich für spürbare Verbesserungen? Diese Frage muss man bei der Einführung von RPA immer stellen. Am Ende zählt nur der Prozess. Der Kunde interessiert sich nur dafür, ob ein Problem gelöst wurde und nicht, wie viele Agents dabei beteiligt waren." - Julian Beckers, Weissenberg Group
"Mit Blick auf den Reifegrad muss man konstatieren, dass es abseits der Dax-30-Unternehmen noch deutlichen Nachholbedarf gibt. Das liegt auch daran, dass „der Mittelstand“ mit all seinen Besonderheiten ein typisch deutsches Phänomen ist, das in den Sales Workshops der großen US-Anbieter nicht auftaucht. Hieraus erwächst der Auftrag, sich als Hersteller besser mit den Spezifika dieser Unternehmensklasse auseinanderzusetzen. Bots werden von vielen leider zu oft als Mittel gesehen, um kurzfristig ihre IT-Karriere zu pushen. Wer an langfristigen Verbesserungen interessiert ist, wählt andere Ansätze." - Annette Maier, UiPath
"Mehr als die Hälfte der Unternehmen in Deutschland stuft RPA bereits als Schlüsseltechnologie ein . Vor allem ihre Mitarbeiter erkennen inzwischen die Vorteile und Möglichkeiten, die diese Technologie mit sich bringt; sie sehen in ihr nicht länger eine Gefahr für ihren Arbeitsplatz. RPA beziehungsweise Automatisierung ist einer der Treiber der Digitalen Transformation und bringt diese erst richtig in Fahrt. Denn Software-Roboter helfen Unternehmen dabei sich schneller und intelligenter anzupassen, ihre Produktivität zu steigern und kreativer zu arbeiten. Zwar wird diese Technologie einige Berufsbilder langfristig verändern, allerdings stehen dem bereits jetzt viele spannende Zukunftsberufe gegenüber – vom RPA-Entwickler über alle möglichen CoE-Rollen bis hin zum Chief Automation Officer."
Eine weitere Voraussetzung: Bevor der RPA-Bot arbeiten kann, muss ein Mensch den Workflow für ihn definieren. Dies beginnt oft mit der Aufzeichnung von Prozessen - eine Aktivität, die der Aufzeichnung eines Makros nicht unähnlich ist, nur über mehrere Systeme hinweg. Die Makro-Analogie erstreckt sich auch auf das Schreiben und Bearbeiten von Skripten für Bots. Viele RPA-Lösungen bieten zudem eine Oberfläche im Stil eines Flussdiagramms, um die Elemente der Aufgabe eines Bots aneinanderzureihen, sodass "Citizen Developer" Workflows definieren können. Einige RPA-Systeme müssen jedoch noch von der IT-Abteilung eingerichtet werden.
Einer der schwierigen und zeitaufwändigen Teile bei der Reproduktion bestehender Geschäftsprozesse ist die Identifizierung der Geschäftsprozesse und ihrer Funktionsweise. Einige in RPA-Systemen enthaltene Process-Mining-Tools können die Protokolle der bestehenden Prozesse analysieren; andere müssen Mitarbeiter bei der Arbeit beobachten und aufzeichnen (Task Mining). Im schlimmsten Fall muss diese Prozessermittlung manuell durchgeführt werden.
RPA-Tools auswählen - 10 Kriterien
Bevor Sie sich auf ein RPA-Produkt festlegen, müssen Sie verstehen, dass jedes einzelne von ihnen seine eigenen proprietären Dateiformate verwendet. Obwohl sie grundsätzlich nützlich sind, mangelt es ihnen völlig an Portabilität - und dies aus einem schlichten Grund: Es gibt keine Standards. Prüfen Sie ihre Kaufentscheidung daher sorgfältig und führen Sie einen Proof of Concept durch, bevor Sie eine Lösung einführen, denn wenn sie später Ihre Meinung ändern wird es schmerzhaft und teuer.
Vergewissern Sie sich entsprechend, dass alle grundlegenden Funktionen - und die Alleinstellungsmerkmale der ins Auge gefassten Lösung, von denen Sie glauben, dass Sie sie benötigen - in Ihrer Umgebung funktionieren. Erstellen Sie Skripte mit allen mitgelieferten Tools und demonstrieren Sie, dass die Orchestrierung richtig funktioniert. Testen Sie einen Unattended Bot, verifizieren Sie, dass Bots Ihre unstrukturierten Dokumente und PDFs parsen können, und führen Sie Process-Mining-Verfahren durch. Achten Sie bei Ihrer Evaluierung besonders auf diese Schlüsselfaktoren:
1. Einfaches Einrichten eines Bots
Es sollte eine ganze Reihe von Möglichkeiten geben, einen Bot für verschiedene Personas einzurichten. Business-Anwender sollten in der Lage sein, die Anwendungen, die sie normalerweise verwenden, durch Zeigen und Klicken auszuwählen, während ein Rekorder die Aktionen aufzeichnet. Außerdem sollte es die Option geben, dass Citizen Developer innerhalb einer Low-Code-Umgebung Bots und Geschäftsregeln definieren. Und schließlich sollten professionelle Programmierer in der Lage sein, echten Automatisierungscode zu schreiben, der die APIs des RPA-Tools aufruft.
2. Low-Code-Fähigkeiten
Idealerweise setzt sich Low-Code-Entwicklung aus einer Kombination von Möglichkeiten zusammen, wie der Erstellung einer Zeitleiste per Drag-and-Drop aus einer Toolbox von Aktionen, dem Ausfüllen von Eigenschaftsformularen und dem Schreiben eines gelegentlichen Codeschnipsels. So geht das Schreiben kleiner Codemengen, z. B. "loan_amount < 0.20 * annual_income", viel schneller von der Hand als grafische Methoden zur Festlegung einer Geschäftsregel.
3. Attended vs. Unattended
Einige Bots sind nur dann sinnvoll, wenn sie bei Bedarf (beaufsichtigt) ausgeführt werden, also etwa, wenn ein Geschäftsanwender sie für eine genau definierte Aufgabe benötigt, beispielsweise "Diese Grafik in Text umwandeln und in die Zwischenablage legen." Bei anderen Bots liegt der Sinn eher darin, dass sie als Reaktion auf ein Ereignis (unbeaufsichtigt) ausgeführt werden, z. B. "Führe eine Due-Diligence-Prüfung für jeden über die Website eingereichten Kreditantrag durch." Sie brauchen in der Regel beide Arten von Bots.
4. Machine-Learning-Fähigkeiten
Vor ein paar Jahren noch hatten RPA-Tools Schwierigkeiten, Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren - und typischerweise befinden sich 80 Prozent der Informationen eines Unternehmens in unstrukturierten Dokumenten und nicht in Datenbanken. Heutzutage ist es üblich, RPA-Funktionen für maschinelles Lernen zu nutzen, um Dokumente zu analysieren, die benötigten Zahlen zu finden und sie dem Anwender bereitzustellen. Einige Anbieter und Analysten bezeichnen dies als Hyperautomatisierung, aber der hochtrabende Begriff ändert nichts an der Funktionalität.
5. Ausnahmebehandlung und menschliche Überprüfung
Kategoriale maschinelle Lernmodelle schätzen typischerweise die Wahrscheinlichkeiten der möglichen Ergebnisse. Ein Modell zur Vorhersage von Kreditausfällen, das eine 90-prozentige Ausfallwahrscheinlichkeit liefert, könnte beispielsweise empfehlen, den Kredit abzulehnen, und eines, das eine fünfprozentige Ausfallwahrscheinlichkeit berechnet, könnte empfehlen, den Kredit zu gewähren. Irgendwo zwischen diesen Wahrscheinlichkeiten gibt es Raum für menschliches Urteilsvermögen, und das RPA-Tool sollte in der Lage sein, den Fall zur Überprüfung vorzulegen.
6. Integration mit Business-Anwendungen
Ein Bot nützt Ihrem Unternehmen nicht viel, wenn er keine Informationen aus Ihren Unternehmensanwendungen abrufen kann. Das ist in der Regel einfacher als das Parsen von PDFs, aber Sie benötigen Treiber, Plug-ins und Anmeldeinformationen für alle Ihre Datenbanken, Buchhaltungssysteme, HR-Systeme und andere Unternehmensanwendungen.
7. Orchestrierung und Verwaltung
Bevor Sie Bots an die Arbeit schicken, müssen Sie sie konfigurieren und die Anmeldeinformationen bereitstellen, die sie für die Ausführung benötigen, normalerweise in einem sicheren Anmeldeinformationsspeicher. Außerdem müssen Sie Benutzer zum Erstellen und Ausführen Ihrer Bots autorisieren und Unattended Bots so einrichten, dass sie auf bestimmten Ressourcen als Reaktion auf bestimmte Ereignisse ausgeführt werden. Schließlich müssen Sie die Bots überwachen und dafür sorgen, dass Ausnahmen an Menschen weitergeleitet werden.
8. Cloud-Bots
In den Anfängen von RPA liefen die Softwareroboter ausschließlich auf den Desktops der Anwender und auf Unternehmensservern. Aber mit der Verlagerung vieler IT-Aktivitäten in die Cloud haben Unternehmen virtuelle Maschinen in der Cloud für die Nutzung durch Bots eingerichtet. Und in jüngster Zeit sind auch etliche RPA-Anbieter auf den Zug aufgesprungen und haben "Cloud-native" Bots implementiert, die als Cloud-Apps unter Verwendung von Cloud-APIs ausgeführt werden, anstatt auf Windows-, macOS- oder Linux-VMs zu laufen. Selbst wenn Ihr Unternehmen heute nur wenig in Cloud-Anwendungen investiert hat, wird es das irgendwann tun, daher ist diese Fähigkeit höchst wünschenswert.
9. Prozess- und Task-Discovery/Mining
Das Identifizieren Ihrer Prozesse und die Suche nach den geeignetsten Kandidaten für eine Automatisierung ist oft der zeitaufwändigste Teil der RPA-Implementierung. Je mehr die Lösung des RPA-Anbieters Ihnen dabei helfen kann, Prozesse aus Systemprotokollen zu ermitteln und Aufgabenabläufe durch Beobachtung zu konstruieren, desto einfacher und schneller wird es sein, mit der Automatisierung zu beginnen.
10. Skalierbarkeit
Wenn Ihre RPA-Implementierung auf das Unternehmen ausgeweitet wird und mehr Automatisierungen verarbeitet, können Sie leicht auf Skalierbarkeitsprobleme stoßen, insbesondere bei Unattended Bots. Eine Cloud-Implementierung, ob nativ, in VMs oder in Containern, kann Skalierbarkeitsprobleme oft entschärfen, insbesondere wenn die Orchestrierungskomponente in der Lage ist, zusätzliche Bots nach Bedarf bereitzustellen.
Letztendlich hängt der Erfolg oder Misserfolg Ihrer RPA-Implementierung davon ab, dass Sie die Prozesse und Aufgaben mit dem höchsten Gewinn für die Automatisierung identifizieren. Wenn beispielsweise der lukrativste Prozess für eine Bank die Durchführung der Due-Diligence-Prüfung von Kreditanträgen ist, sollten Sie diesen Prozess (oder eine Schlüsselaufgabe aus diesem Prozess) als Proof of concept für RPA verwenden.
Wichtig ist, dass sie ausgiebig testen. Stellt sich heraus, dass die von Ihnen eingesetzte RPA-Lösung einige fehlende oder unzureichende Funktionen aufweist und Sie müssen wechseln, droht Ihnen eine Menge Ärger. Um das Risiko zu minimieren, dass Sie alle Bots von Grund auf neu erstellen müssen, sollten Sie alle Schritte in jeder Aufgabe und jedem Prozess dokumentieren. Anschließend dauert die Neuimplementierung jedes Bots vielleicht immer noch eine Woche, aber Sie können sich den Monat sparen, den Sie damit verbracht haben, jeden Prozess zu ermitteln.
Robotic Process Automation - wichtige Anbieter
Es gibt zwar Dutzende von RPA-Anbietern, aber nur eine Handvoll davon kommt immer wieder in die engere Auswahl. Die folgenden sieben Anbieter wurden aus den aktuellen Analystenberichten Forrester Wave und Gartner Magic Quadrant ausgewählt und alphabetisch geordnet. Die Aufnahme in diese Liste ist keine Empfehlung und ein Fehlen in der Liste bedeutet nicht automatisch, dass die Lösung nichts taugt:
Automation Anywhere: Die RPA-Lösung des Unternehmens, Automation 360, ist eine cloud-native, KI-gestützte, webbasierte Plattform für die End-to-End-Automatisierung. Die RPA-Funktionen reichen von einfachen Bots, die Anwender mit einem Process Recorder generieren, bis zum IQ Bot, der eine Kombination aus Machine Learning (ML) und Datenaufbereitung nutzt, um Informationen aus Dokumenten zu extrahieren. Die Plattform bietet nun neben Bots und Analysen auch Governance-, Sicherheits- und Compliance-Funktionen.
Blue Prism: Blue Prism bietet eine Suite von Produkten an, die verschiedene Aspekte und Anwendungsfälle von RPA adressieren, und blickt nun über RPA hinaus auf den Bereich der "Intelligent Automation". Das Unternehmen vertreibt jetzt ein Cloud-first-Angebot mit "digitalen Arbeitern", deren Fähigkeiten von seinem digitalen Marktplatz stammen.
EdgeVerve: Infosys-Tochter EdgeVerve ist ein Anbieter von KI und Automatisierung. Das Angebot an RPA-Lösungen umfasst AssistEdge RPA, AssistEdge Discover Process Mapping, AssistEdge Engage Contact Center Automation und AssistEdge Cloud RPA. EdgeVerve bietet auch vertikale Lösungen für Banken, Lieferketten, Finanzen und Procurement.
Microsoft: Das Low-Code-RPA-Tool Microsoft Power Automate Desktop ist für Windows 10-Nutzer ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Darüber hinaus bietet Microsoft mit dem Power Apps-Pro-Benutzer-Plan eine Assisted-RPA-Lösung an, die - für eine begrenzte Zeit - für 15 Dollar pro Benutzer und Monat erhältlich ist. Sie ermöglicht das Ausführen beliebig vieler Flows mit den vollständigen Funktionen von Power Automate. Die Nutzer können dabei auf mehr als 400 integrierte Konnektoren zugreifen, Engpässe in Geschäftsprozessen identifizieren, Daten aus Dokumenten extrahieren oder Abläufe mit zentraler Governance verwalten und steuern.
NICE: NICE RPA bietet Attended und Unattended Automation, einen Automatisierungsfinder und Unterstützung durch kognitive Technologien wie OCR, Chatbots und maschinelles Lernen. Außerdem gibt es mit NICE CXone eine Customer-Experience-Plattform, die mit den RPA-Angeboten integriert werden kann. NEVA ist der persönliche Assistenten-Bot von NICE für Mitarbeiter. NICE hat auch ein Portfolio an finanzspezifischen Tools, wie z. B. Actimize zur Bekämpfung von Geldwäsche.
UiPath: Die aktuelle Version der UiPath-Plattform (21.4) bietet Management und Governance auf Unternehmensebene, KI-gestützte Erkennung, Priorisierung und integrierte Entwicklung der wirkungsvollsten Automatisierungen, Upgrades für alle Benutzererfahrungen und eine schnelle Erweiterung der Automation Cloud-Funktionen. UiPath kann in seiner gehosteten Cloud, in einer öffentlichen Cloud oder vor Ort bereitgestellt werden, wobei die gehostete Cloud am häufigsten aktualisiert wird.
WorkFusion: WorkFusion automatisiert mit der WorkFusion Intelligent Automation Cloud dokumentenlastige manuelle Arbeiten für Großunternehmen in den Bereichen Banken, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Gesundheitswesen. Zu den Top-Automatisierungsbereichen im Bankwesen gehören Anti-Geldwäsche, Kontoeröffnung, Sanktionsprüfung, LIBOR-Umstellung und Hypothekendarlehen.
Wichtig: Da Sie Ihre Skripte nicht auf ein anderes RPA-System portieren können, benötigen Sie einen Nachweis, dass der Anbieter, den Sie in Betracht ziehen, über eine hohe finanzielle Stabilität verfügt. Der schlimmste Fall wäre, dass Sie ein komplettes Rollout durchführen, der Anbieter pleite geht, der Lizenzierungsserver Ihre Installation nicht mehr authentifiziert und Ihre gesamte Implementierung nicht mehr funktioniert. (mb)
Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag unserer US-Schwesterpublikation CIO.com.