RPA in Banken

RPA in Banken

Heute spricht man über einen Trend von RPA und Bots. Warum? RPA ist eine Art von digitaler Technologie, die angewendet wird, um den Unternehmen ihre Effizienz durch die Optimierung der Prozesse steigern zu helfen. In diesem Artikel schauen wir uns die RPA, ihre Bedeutung für die Banken und den Prozess der Implementierung der RPA-Lösungen genauer an.

Was ist Robotic Process Automation (RPA)?

Robotic Process Automation (RPA), oder robotergesteuerte Prozessautomatisierung, ist eine Technologie zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mit Hilfe von programmierbaren Software-Robotern, die auch Bots genannt werden. Die Funktion dieser Bots ist es, Informationen über die Aktionen der Mitarbeiter am Computer zu sammeln und diese Daten danach zu analysieren, um die bestmöglichen Wege für die Automatisierung der Arbeitsprozesse zu finden.

Robotic Process Automation ist also eine der Technologien zur Automatisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen. So kann man sie kurz beschreiben: die RPA-Bots lernen, was die Menschen tun, wenn sie ihre Arbeitsfunktionen erledigen, und replizieren diese Aktionen, wodurch monotone und sich wiederholende Arbeiten an Bots delegiert werden können. RPA ist vor allem für die Banken und Finanzinstituten von großer Bedeutung, da sie bei diesen einen wesentlichen Teil der täglichen Arbeit optimieren helfen und die Bankmitarbeiter von lästigen Routinearbeiten befreien kann.

Geschichte der Entwicklung von RPA

Der Begriff „Roboter“ wurde von Isaac Asimov, einem der bekanntesten Science-Fiction-Schriftsteller, im Jahr 1942 erfunden. Lange Zeit war dieser Bereich ein Teil der irrealen Welt, aber später ist die Robotik zu einer ernsten Wissenschaftsdisziplin geworden. Eine der möglichen Funktion der Roboter ist RPA.

Die Geschichte von Robotic Process Automation begann in den 2000-er Jahren. Damals wurden die Software-Roboter in der Branche der sozialen Medien angewendet, wo sie als digitale Mitarbeiter dienten. Auch andere Technologien wie KI und Screen Scraping haben sich damals verbreitet.

Heute sind die Beispiele davon eine automatisierte Mail-Versendung oder programmierte Postplatzierung – diese Optionen sind heute fast für jeden Internetnutzer zugänglich.

Die Vorteile von RPA

Im täglichen Leben interagieren wir oft mit Robotern wie zum Beispiel mit den Chatbots. Bei Online-Bestellungen sind die Roboter unsere unermüdlichen Helfer, die sich hinter einer Frontend-Schnittstelle befinden.

Wenn man von einem Arbeitsprozess im Unternehmen spricht, muss man sich fragen: kann dieses oder jenes Programm die Funktionen automatisch erledigen? Warum muss der Mensch immer wieder die gleichen Aktionen manuell ausführen? Denn es gibt Roboter dafür.

Zu den bedeutenden Vorteilen von RPA für die Unternehmen und Finanzinstitute zählen:

  • die Optimierung der Prozesse,
  • die Befreiung der Mitarbeiter von routinemäßigen Aufgaben,
  • die Senkung der Kosten,
  • die Rationalisierung der Datenverarbeitung,
  • die Beschleunigung des Services,
  • und als Folge – ein besseres Kundenerlebnis.

Sprechen wir nun über den Prozess der Implementierung von RPA auf dem Weg zu der gesamten Workflow-Automatisierung. Hier teilen wir unsere Erfahrung dazu.

Der Implementierungsprozess

Der erste Schritt davon ist die Datenerfassung

Die Qualität der Erkennung wiederholter Prozesse und die Genauigkeit dieser Aufgabe hängt davon ab, wie groß das Volumen der gesammelten Daten ist, wie umfassend das Themengebiet ist und wie tiefgehend man die Analysen durchführt. Die Datenerfassung kann von einem Spezialisten durchgeführt werden, indem er in das Themengebiet eintaucht und Muster des Nutzerverhaltens findet. Bei mehreren Arbeitsplätzen (ab 10 Rechnern) überwiegen jedoch die Zeitkosten. Und hier kommt die Automatisierung der Datenerfassung zur Hilfe.

SCAND verschiedene Softwareentwicklung Dienstleistungen an und hat zum Beispiel ein Computerprogramm entwickelt, dessen Hauptziel es ist, reibungslos zu laufen, alle wichtigen Metriken zu sammeln und sie auf der Festplatte zu speichern. Es wird von einem Spezialisten zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführt, an dem Computeraktivitäten erfasst werden müssen. Aus Sicherheitsgründen werden gesammelte Daten nicht an Remote-Server übertragen. Unser Herangehen ist es, Daten sicher und anonymisiert aufzubewahren.

Der zweite Schritt ist die Datenanalyse

Nachdem die Daten gesammelt wurden, ist eine solide und genaue Datenanalyse dran. Weiter erklären wir, was und mit welchen Mitteln wir dafür machen.

  1. Die erste Aufgabe ist es, Aktivitätszeiträume zu bestimmen. Dies kann durch einen schnellen Scan der gesammelten Protokolle erfolgen, indem die von den Operatoren bereitgestellte Beschreibung untersucht wird. Auf diese Weise schneiden wir Daten in Big-Data-Aktivitätsabschnitten bei der ersten Iteration aus.
  2. Danach werden diese Teile mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken verglichen, um eine Reihe von Mustern mit einer Ähnlichkeitskarte zu erhalten. Kurz gesagt, wir definieren einzigartige Muster: sowohl große als auch kleine. Kleine Muster können Bestandteil von komplexeren Mustern sein. Außerdem werden die Ähnlichkeit Wahrscheinlichkeiten für alle Muster erstellt.
  3. Der nächste Schritt besteht darin, eine Visualisierung basierend auf Daten aus dem vorherigen Punkt zu erstellen. Diese Visualisierung hilft, alle Prozesse zu identifizieren; um den Prozentsatz der Ähnlichkeiten, Unterschiede zwischen Analoga zu finden; festzulegen, welche Prozesse mit höherer Priorität automatisiert werden müssen.

Die Datenanalyse hilft, Prioritäten zu identifizieren und festzulegen.

Die automatisierte Lösung zur Datenanalyse basiert auf Python.

Der dritte Schritt ist die Automatisierung

Die grundlegendste Einheit der Automatisierung ist ein Bot. Roboter können von den Desktops der Mitarbeiter oder aus der Cloud ausgeführt werden. Hier sind ihre Hauptmerkmale:

  • Integrationen

Sie sind erforderlich, damit Bots mit den Unternehmensanwendungen arbeiten können. Es ist auch möglich, dass der Bot Screen Scraping durchführt und trotzdem Aufgaben ausführt. Es ist jedoch zuverlässiger, eine App-Integration zu haben, da Screen Scraping tendenziell eine höhere Wahrscheinlichkeit hat, Fehler zu verursachen. Die meisten Bots auf dem Markt arbeiten mit Legacy-Anwendungen (obwohl die Abdeckung von Anbieter zu Anbieter variieren kann), Webanwendungen, Desktop-Anwendungen und anderer wichtiger Unternehmenssoftware, einschließlich SAP-, Citrix-, Java- und Mainframe-Anwendungen.

  • Programmierschnittstellen

Sie werden benötigt, weil Bots programmiert werden müssen. Die RPA-Programmierung ist im Vergleich zu anderen Arten der Programmierung relativ einfach und es gibt codefreie Möglichkeiten, RPA-Bots zu programmieren.

Es gibt auch Orchestrierungsmodule, die das Management von Bots und Prozessen erleichtern. Es ermöglicht dem Kunden, Bots zu starten/zu stoppen oder zu planen und die Bot-Aktivität zu analysieren. Orchestratoren heben Probleme hervor, auf die Bots stoßen, und stellen ein Dashboard für die Prozesse bereit, die von RPA verwaltet werden.

Das Ergebnis

RPA-Bots können die Betriebssysteme Anwendungen wie ein menschlicher Benutzer verwenden. RPA ist für uns zu flexibel, um eine vollständige Liste der Bot-Aktionen bereitzustellen, aber es gibt einige der wichtigsten Dinge, die Bots tun können.

Was machen die RPA-Roboter: typische Funktionen

Typische Aufgaben von Robotic Process Automation sind die Bearbeitung von Online-Bestellungen und Anfragen, die Kundendatenpflege oder die Aktualisierung von Benachrichtigungen, die Umsetzung von Datenübertragungen, die Verwaltung von Stammdaten und Abrechnungen.

Hier ist die Liste der täglichen Aufgaben, für deren Erfüllung kaum menschliche Ressourcen heute benötigt werden müssen:

  • Ausfüllen von Formen und Formularen
  • Erstellen von Berichten
  • Bearbeitung der  Daten aus verschiedenen Quellen
  • Durchführen von Berechnungen
  • Einloggen und Bedienen von elektronischen Systemen
  • Bearbeitung der Daten aus dem Internet
  • Kopieren, Einfügen, und Strukturieren der Daten
  • Öffnen und Sortieren von E-Mails sowie Verarbeitung von Anhängen
  • Bearbeitung von Log-Dateien
  • Datenpflege im ERP- und CRM-System
  • Ausführen von Wenn-Dann-Befehlen
  • Zugreifen auf soziale Netzwerke und Websites
  • Ticketbearbeitung und Dispatching

Fazit

In der nahen Zukunft ist es möglich, dass die RPA-Technologien bald ein quasi grenzenloses Potenzial aufweisen werden. In Kombination mit Big Data und den KI-Technologien können die lernfähigen Roboter als zuverlässige Partner bei der Entscheidungsfindung dienen.

In den nächsten Jahren wird man sie bestimmt weiterentwickeln, damit sie für verschiedene neue Anwendungsbereiche von Nutzen sein können.

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