Intelligente Automatisierung erlaubt es Organisationen, menschliches Know-how und künstliche Intelligenz so zu kombinieren, dass Unternehmensprozesse deutlich schneller, weniger fehleranfällig und mit minimalem Einsatz menschlicher Ressourcen automatisiert ablaufen.
In einer digitalisierten Welt müssen erfolgreiche Unternehmen in der Lage sein, schneller und intelligenter als der Wettbewerb zu agieren. Das funktioniert nur, wenn ein möglichst großer Teil der Routineaufgaben automatisiert und die Kreativität der Mitarbeit auf die Steuerung und Weiterentwicklung der Automatisierungsprozesse gelenkt wird. Durch die Verknüpfung mit künstlicher Intelligenz lässt sich die Effizienz des Unternehmens weiter steigern.
Der Ausspruch: „Nicht die Großen fressen die Kleinen, sondern die Schnellen überholen die Langsamen“ bestätigt sich durch die Digitalisierung gerade immer wieder. Geschäftlicher Erfolg wird zunehmend von der Fähigkeit bestimmt, klüger und schneller als der Wettbewerb zu handeln. Online-Kunden bevorzugen beispielsweise die kürzeste Lieferzeit und erwarten die unmittelbare Berechnung des Preises für eine Versicherung. Dahinter stehen meist komplexe Entscheidungen, warum eine Lösung oder ein Angebot passend ist – oder eben nicht. Zu welchem Zeitpunkt kann das Wunschprodukt geliefert werden? Aus welchem Lager wird es verschickt? Welche Faktoren müssen in die Preisberechnung einfließen und wie kann garantiert werden, dass das Ergebnis richtig ist?
Durch die Digitalisierung verändern sich Prozesse, Preise und Regeln mit zunehmender Geschwindigkeit. Um im Wettbewerb bestehen zu können, müssen Unternehmen agil denken und handeln können. Dabei sind zukunftsweisende Technologien ebenso wichtig wie das richtige Mindset der Mitarbeiter.
Intelligente Automatisierung (IA) integriert alle Aspekte, um Erkenntnisse in Handlungen umzusetzen: IA kombiniert menschliches Wissen von Fachexperten mit datengestützter künstlicher Intelligenz und nutzt leistungsstarke Automatisierungssoftware, um sofortige Aktionen zu ermöglichen.
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Immer mehr Abläufe in Unternehmen lassen sich durch eine wachsende Anzahl neuer Technologien automatisieren. Mitarbeiter werden zunächst von ermüdenden Routineaufgaben entlastet, die stattdessen von Maschinen bzw. Software übernommen werden. Durch die Nutzung von BigData, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz können zunehmend komplexere Aufgaben automatisiert werden. Trotzdem scheitern nicht wenige dieser Projekte oder erzielen nicht den geplanten Erfolg.
Um Intelligente Automatisierung erfolgreich umzusetzen, braucht es die Akzeptanz der Anwender und eine funktionierende Zusammenarbeit mit der IT. Diese Kriterien werden regelmäßig verfehlt, wenn Fachanwender ihre Anforderungen im Detail beschreiben sollen, damit IT-Verantwortliche dann die Programmierung einer entsprechenden Lösung veranlassen. Selbst wenn die Anwendung zur Einführung alle Wünsche der Fachabteilung optimal abbildet (was selten vorkommt), führen die sich ständig ändernden Rahmenbedingungen aus dem Marktumfeld dazu, dass regelmäßige Anpassungen notwendig sind.
Eine agile Organisation wird nicht akzeptieren, dass kurzfristig erforderliche Preisänderungen oder etwa die Einhaltung neuer gesetzlicher Vorgaben sich in Form eines Change Requests in die lange Liste der IT-Anfragen einreihen und auf ihre Umsetzung warten müssen. Stattdessen muss der Fachanwender die Möglichkeit haben, Anpassungen eigenständig vorzunehmen, wann immer es erforderlich ist. Diese direkte Bedienung der Anwendung durch die Fachanwender setzt eine Benutzeroberfläche voraus, die anwenderfreundlich und möglichst ohne Programmierkenntnisse zu nutzen ist.
Unternehmen müssen in der Lage sein, sich permanent an geänderte Rahmenbedingungen anzupassen. Das erfordert Prozesse, die sich schnell und einfach ändern lassen. Viele Entscheidungen lassen sich dabei automatisieren, um größere Mengen zu verarbeiten und schneller zum Ergebnis zu kommen.
Fachanwender kennen die Anforderungen ihres Bereichs. Für eine agile Umsetzung der Geschäftslogik benötigen Sie benutzerfreundliche Lösungen, die für Fachanwender konzipiert sind. Nur so können sie ausreichend schnell agieren.
Der Mangel an qualifizierten IT-Kräften darf nicht zum limitierenden Faktor für das Unternehmen werden. Gerade bei der Anpassung von Geschäftslogiken sollten die Fachanwender direkt selbst eingreifen und die hinterlegten Regeln ändern können, z. B. durch den Einsatz grafischer Modellierung.
Unternehmen können von der Automatisierung von Prozessen und Entscheidungen nachhaltig profitieren. Doch welche Entscheidungsprozesse eignen sich für Intelligente Automatisierung und wie identifiziert man die idealen Anwendungsfälle für den Einstieg?
Wählen Sie bevorzugt Anwendungsfälle aus, die eine hohe strategische Wirkung haben. Das müssen nicht die komplexesten Prozesse sein. So birgt ein oft wiederkehrender Prozess mit zunehmender Häufigkeit ein hohes Automatisierungspotenzial, wenn die Skalierung nur durch zusätzliche Mitarbeiter zu erreichen ist. Mehr Mitarbeiter bedeuten in der Regel höhere Kosten, aber auch erhöhten Abstimmungsbedarf, die Möglichkeit für Missverständnisse, Fehler und insgesamt mehr Reibungsverluste. Intelligente Automatisierung überführt Ihren Prozess in eine skalierbare, vollautomatische, zuverlässige und lückenlos dokumentierte Routine.
Der Weg zu Ihrem ersten Anwendungsfall für die Intelligente Automatisierung gelingt leichter, wenn Sie unsere Checkliste „In 7 Schritten zu Automatisierungsprojekten mit hohem Potenzial” befolgen.
Für ASSU 2000 waren die bisherigen Preismodelle nicht mehr marktgerecht. Das Unternehmen ist gewachsen, der Wettbewerb hat zugenommen und die Digitalisierung verändert auch die Kundenerwartungen. Der Versicherungsvermittler will seine Preismodelle auf allen Vertriebskanälen flexibel und schnell anpassen können und suchte dazu ein global einsetzbares IT-System. Die bisher eingesetzte Eigenlösung sollte ersetzt und die aufwändige Wartung minimiert werden.
Auf sich schnell ändernde Anforderungen zu reagieren, gehört in den meisten Bereichen zum täglichen Leben. Abteilungsleiter und IT-Mitarbeiter müssen zusammenarbeiten, um die Plattformen und die IT-Architektur auszuwählen, die ihnen helfen, in der heutigen digitalen Welt zu überleben. Ihre erste Frage lautet: Wie schnell können wir sie umsetzen? Hier ist es wichtig, nach Anwendungen zu suchen, die schnell zu implementieren und intuitiv zu bedienen sind, ohne dass eine zeitaufwändige Anpassung und Schulung erforderlich ist. Noch wichtiger ist, dass sie im täglichen Betrieb einfach zu bedienen sein müssen. Agile Geschäftsprozesse müssen regelmäßig angepasst und optimiert werden, wann immer die Abteilung dies für notwendig erachtet.
Intelligente Automatisierung mit Regeln und KI
Die ACTICO Platform kombiniert KI-gestützte und regelbasierte Automatisierung. Anwender können individuell definieren, welche Automatisierungsaspekte regelbasiert sein sollen und welche Aspekte mit prädiktiven Machine-Learning-Modellen optimiert werden sollen. ACTICO Platform verfügt im Kern über eine leistungsstarke Automatisierungs-Engine, die maschinelles Lernen und Geschäftsregel-Modelle orchestriert. Sie erfüllt die anspruchsvollsten Leistungsanforderungen und kann in ein breites Spektrum von IT-Umgebungen integriert werden.
Grafische Regeln für Kontrolle im Fachbereich
Ob es um Richtlinien und Gesetze, bewährte Verfahren, Berechnungen oder gesunden Menschenverstand geht – Automatisierung erfordert oft menschliches Wissen. Die regelgestützte Automatisierung ermöglicht es den Fachexperten in Ihrem Unternehmen, ihr Wissen grafisch mit transparenten Regelmodellen umzusetzen, die automatisch ausgeführt werden können. Die geschäftliche Agilität wird auf eine ganz neue Ebene gehoben.
Maschinelles Lernen für datenbasiertes Wissen
Beim Maschinellen Lernen werden Daten analysiert und automatisch Modelle, z. B. für Prognosen oder Klassifizierungen oder zur Ausreißererkennung, erstellt. Die ACTICO Platform macht es den Benutzern leicht, Modelle des Maschinellen Lernens auf der Grundlage führender Technologien und Algorithmen zu trainieren. Die resultierenden Modelle können überall dort eingebettet werden, wo es zur Optimierung der Geschäftsergebnisse sinnvoll ist. Ihre Unternehmensbereiche können die Verwendung der Modelle durch Geschäftsregeln verwalten. Die Modelle des Maschinellen Lernens sind erklärbar, um Transparenz und Vertrauen zu schaffen.
Vorteile
