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Interview mit Bilendo zum Thema RPA – Robotic Process Automation

Matthias Weber im Gespräch mit Florian Kappert, Geschäftsführer und Co.Founder der Bilendo GmbH, zum Thema RPA – Robotic Process Automation.

5 Fragen an Bilendo zum Thema Robotic Process Automation

Auf unsere 5 Fragen zum Thema Robotic Process Automation gibt uns Florian Kappert, Geschäftsführer und Co.Founder der Bilendo GmbH, Antworten.

Frage 1: Welche Chancen und Nutzen sehen Sie in Robotic Process Automation?

Als Automatisierungsplattform ist RPA ein zentraler Bestandteil unserer Leistung. Moderne Softwarelösungen verfolgen nicht nur den Plattformansatz sondern sind in hohem maße prozessorientiert.

Frühere Softwarelösungen waren im wesentliche sehr komplexe, datenbankbasierte Formulare die Informationen strukturiert haben. Anwender waren erforderlich um die Daten zu bearbeiten und Prozesse zu begleiten.

Moderne Software kann hier deutlich mehr und mittels RPA werden ganze Prozesse automatisiert. Dadurch ist zum Beispiel unsere Plattform Bilendo dazu inter Lage, den kompletten Prozess nach Fakturierung zu optimieren. Der große Unterschiede im Verständnis ist der Folgende:

Automatisierung ist nicht neu. In jedem ERP / CRM etc. lassen sich Prozesse automatisieren. Der Grad der Automatisierung wird teuer erkauft, nicht primär durch teurer Implementierungs- und Wartungskosten, sondern durch die Starrheit des Systems. Bisher galt: Entweder ist es automatisch oder flexibel.  Anbieter die RPA korrekt umsetzen können jedoch beides. Durch moderne Technologie und einen intelligenten Aufbau der Lösung bleibt die Flexibilität bei vollem Grad der Automatisierung der Prozesse bestehen. Wir selbst sagen dazu: “Eine Software die sich selbst bedient”.

Frage 2: Welche Möglichkeiten bietet Robotic Process Automation gegenüber klassischer Prozessautomatisierung?

Im wesentlichen geht es immer um Geschwindigkeit und Transaktionskosten. Mittels RPA lassen sich Prozesse viel schneller abwickeln. Durch weniger manuelle Touch-Points reduziert man die Transaktionskosten.

Damit RPA effizient implementiert werden kann bedarf es intelligenten Routinen (oft aus dem Bereich machine learning) die Entscheidungen auf Basis gegebener Informationen treffen können. Die RPA-gesteuerten Prozesse bleiben dabei trotzdem einstellbar und die Routinen, Regeln und Auswirkungen können on runtime angepasst werden. Dadurch grenzt sich RPA stark von klassischer Prozessautomatisierung ab.

Frage 3: Wie stark hängt Robotic Process Automation mit dem Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning zusammen?

Das kommt ganz auf das Einsatzfeld an. Nicht jeder Prozess kann mit künstlicher Intelligenz verbessert werden und nicht in jedem Fall gibt es etwas “zu lernen”. Trotzdem haben Unternehmen die Wahl zwischen einer klassischen Automatisierung (Starrer Entscheidungsbaum auf Basis von Regeln: mache erst A, dann warte auf B, dann mach C, wenn D sich so verhält, dann mach E, wenn sich D sich anders verhält, dann mach F, …) und einer flexiblen Automatisierung mit sich selbst ändernden Entscheidungsbäumen. Wie sich so ein Entscheidungsbaum ändern kann hängt vom Einsatzfeld und den gegebenen Informationen ab.

In unserem Fall geht es um den Lebenszyklus einer Forderung. Die Forderung entsteht mit Fakturierung. Sie erlischt (in der Regel) mit vollständiger Bezahlung. Dazwischen gibt es unzählige Fälle was passieren kann. In jedem Fall hilft ein Entscheidungsbaum bei der Steuerung dieses Prozesses. Informationen wie Zahlungsverhalten, Zahlungsminderung, Bonität und debitorische Kennzahlen können in den Prozess einfließen. Dadurch werden Entscheidungen auf Basis von Informationen getroffen die zum Start des Prozesse noch gar nicht existent waren. Die Herausforderung ist, dass die Software immer den Überblick behält und sich nicht “verläuft”.

Im Forderungsmanagement von Bilendo läuft ein auf machine learning basierter Zahlungsmatching-Algorithmus der viel genauer und Leistungsstärker ist (und sein kann) als der Zahlungsabgleich in einer Finanzbuchhaltungslösung.

Frage 4: Wird man mit Robotic Process Automation die Mitarbeiteranzahl im Unternehmen reduzieren können?

Das kommt auf die Abteilung, die Anwendung und die Mitarbeiter an. RPA bietet viele Vorteile. Der wesentliche Vorteil ist sicher die steigende Flexibilität der automatisierten Prozesse. Es wäre schade einen Mitarbeiter zu verlieren wenn man ihn gut dafür einsetzen könnte die gewonnene Flexibilität auch zu nutzen. Es gibt durchaus die Möglichkeit das jemand vom “Sachbearbeiter” so zum “Prozess-Steuerer” wird.

Frage 5: Welche ersten Schritte raten Sie Anwenderunternehmen beim Thema Robotic Process Automation?

Auf jeden Fall sollte man erstmal klein Anfangen und einen Prozess wählen der nicht gleich im Core-Business für Unruhe sorgt. Es gibt genug Prozesse (zum Beispiel in der Buchhaltung) wo man sich das Thema anschauen kann, Know-how aufbaut, Schnittstellen implementiert und langsam startet. Wir sind (nicht ganz eigennützig) ein gutes Beispiel wie man mit RPA starten kann.

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Automatisierung

Automatisieurng bezieht sich auf die Nutzung von Technologie, um repetitive und manuelle Aufgaben zu minimieren oder vollständig zu eliminieren. Dies geschieht durch den Einsatz von Software-Tools und Systemen, die Arbeitsabläufe effizienter gestalten und menschliche Eingriffe reduzieren. Automatisierung in Unternehmenssoftware umfasst Bereiche wie Buchhaltung, Kundenservice, Datenverarbeitung und Bestandsmanagement. Sie verbessert die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Konsistenz von Prozessen, während sie die Kosten senkt und die Produktivität steigert. Automatisierung ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf strategische und kreative Aufgaben zu konzentrieren. Sie unterstützt die digitale Transformation und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben, indem sie schnell auf Marktveränderungen reagieren können.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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