Redaktionsbeitrag

Interview mit Bilendo zum Thema RPA – Robotic Process Automation

Veröffentlicht am 25.07.2018

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.

Über Florian Kappert, Geschäftsführer und Co.Founder der Bilendo GmbH

Florian Kappert ist Co-Founder und Geschäftsführer von Bilendo
Florian Kappert ist Co-Founder und Geschäftsführer von Bilendo

Die Bilendo GmbH wurde im April 2015 von Markus Haggenmiller, Jakob Beyer und Florian Kappert mit Sitz in München gegründet. Die drei Gründer und Geschäftsführer vertreten das Unternehmen im operativen Geschäft von Beginn an. Bilendo ist die erste Finance Automation Platform zur Automatisierung und flexiblen Steuerung aller Debitoren- und Forderungs-Prozesse. Bilendo konsolidiert automatisch alle Ausgangsrechnung sowie alle Zahlungsströme im Bilendo DATA.Center. Auf Basis dieser Daten können Unternehmen, angefangen bei KMU bis hin zu Konzernen, verschiedene Automatisierungsprodukte aus dem Bereich Outputmanagement, Forderungsmanagement, Risikomanagement, Debitorenbuchhaltung und Inkasso nutzen. Kunden von Bilendo profitieren von einem hohen Grad der Automatisierung bei vollständiger Flexibilität und Anpassbarkeit der Prozesse, einem geringeren Risiko im Forderungsmanagement, einer geringeren Abhängigkeit von manuellen Prozessen und positiven Einflüssen auf Liquidität, Zahlungsverhalten, Zahlungsausfälle, Rechnungszufriedenheit und Kundenzufriedenheit.