Was ist Hyperautomation?

Gartner definiert „Hyperautomation“ als „einen business-getriebenen, konsequenten Ansatz, durch den Organisationen so viele Geschäfts- und IT-Prozesse wie möglich identifizieren, überprüfen und automatisieren“.

Hyperautomation beinhaltet die orchestrierte Nutzung unterschiedlicher Technologien, Tools oder Plattformen, darunter:

Künstliche Intelligenz (KI)

Maschinelles Lernen

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Ereignisgesteuerte Software-Architektur

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

Business Process Management (BPM) und intelligente BPM-Suites (iBPMS)

Integration Platform as a Service (iPaaS)

Low-Code / No-Code Tools

Standardsoftware

Andere Arten von Tools zur Automatisierung von Entscheidungen, Prozessen und Aufgaben

Um diese Technologien nutzen zu können, muss der erste Schritt eines jeden intelligenten Automatisierungsprozesses mit der Zugänglichkeit von Daten beginnen. Dies wird mit entsprechenden Erfassungstools ermöglicht, beispielsweise durch intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) im Fall von dokumentenzentrierten Prozessen. Denn für eine Prozessautomatisierung werden stets strukturierte Daten benötigt. Marktbeobachter gehen jedoch davon aus, dass über 80 % aller Daten im Unternehmen in unstrukturierter Form vorliegen. Deshalb ist eine Automatisierung schwierig, wenn nicht gar unmöglich, solange keine Plattform eingesetzt wird, die Daten in ein verwertbares, strukturiertes Format umwandelt. Eine Strategie für Hyperautomation – Automatisierung und Integration von allen Prozessen und Aufgaben, die sich automatisieren lassen – sollte deshalb immer mit den Daten beginnen.

Das gesamte Spektrum der Hyperautomation

Die Community der Datenspezialisten und Systemintegratoren spricht bei der Kombination unterschiedlicher Automatisierungslösungen von „Technologieorchestrierung“. Dabei ist jede Automatisierungstechnologie vergleichbar mit einem anderen Instrument in einem Orchester. Diese Darstellung unterteilt die Automatisierung in drei wesentliche Kategorien:

Automatisierungstechnologien

PROZESSABBILDUNG UND -VERSTÄNDNIS

Process Discovery

  • Process Mining
  • Task Mining
  • Prozessabbildung und -verständnis
  • Neugestaltung von Prozessen

    • Process Mining

DATENGESTÜTZTE TRANSFORMATION

  • Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
  • Dokumentenmanagement und Speicherung

AUTOMATISIERUNG VON WORKFLOWS, PROZESSEN UND AUFGABEN

  • Low-Code- / No-Code-Automatisierung von Workflows
  • Intelligent Virtual Agents (IVA)
  • RPA
  • API-Integration

Der Ideale Ansatzpunkt für die Automatisierung

Die Entwicklung einer Hyperautomation-Strategie beginnt, indem Ihre Organisation entscheidet, was vorrangig automatisiert werden sollte oder muss. Hierfür müssen die verfügbaren Ressourcen und die zu erschließenden Daten, die diesen Prozessen zugeführt werden, bekannt sein. Bei einer vor kurzem von Deloitte durchgeführten Befragung von Führungskräften, gaben 73 % an, dass ihre Unternehmen bereits den Weg zur intelligenten Automatisierung eingeschlagen haben. Dies ist ein deutlicher Sprung gegenüber dem Vorjahr. Laut der Studie „Global Automation CXO Survey 2021“ von Zinnov konzentrieren sich 89 % der Führungskräfte auf intelligente Automatisierung. Diese umfasst intelligente Dokumentenbearbeitung, RPA, Low-Code- / No-Code-Tools, Process Mining, intelligent Virtual Agents sowie KI.

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Welches geschäftliche Problem wollen Sie lösen?

Wenn Unternehmen sich vornehmen, Prozesse zu ändern oder die Geschäftsabläufe oder gar ihr Geschäftsmodell neu aufzustellen, sollten sie stets im Blick behalten, welche Probleme durch Automatisierung gelöst werden sollen. Diese vier Herausforderungen haben am meisten Zugkraft, da sie die größte Kapitalrendite versprechen:

Umsatzsteigerung

Kostenreduzierung

Kundenerfahrung verbessern

Risikominimierung

Identifizieren wichtiger Daten mit intelligenter Dokumentenverarbeitung

Die wichtigsten Möglichkeiten der IDP liegen in der Dateneingabe, Klassifikation und Extraktion unstrukturierter und teilstrukturierter Daten aus physischen und elektronischen Dokumenten und deren Umwandlung in strukturierte. Durch IDP entfällt die Notwendigkeit, dass Mitarbeiter die in Dokumenten enthaltenen Daten manuell prüfen, klassifizieren, bearbeiten oder weiterleiten. Sobald die Daten in strukturierter Form in einer durchsuchbaren Datei vorliegen, können sie in andere Anwendungen oder Ablagesysteme exportiert werden, um sie zu archivieren, zu durchsuchen oder zu analysieren. Die IDP-Plattform von Ephesoft kann dabei leicht direkt in andere Anwendungen integriert werden. Mithilfe von APIs oder iPaaS können die Daten aber auch in ERP-Systeme, in die RPA oder branchenspezifische Systeme exportiert werden.

Anwenderberichte

LZI Langzeitinkasso GmbH

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Global manufacturing company processes contracts 6X faster while decreasing error rate by 90%.

innogy

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Das führende europäische Energieunternehmen verkürzte die Dauer des bisherigen Prozesses, der 583 Stunden manueller Arbeit bedeutete, auf eine Minute pro Tag.

Erfahren Sie, wie die Plattform von Ephesoft weiteren Kunden dabei geholfen hat, Effizienz, Genauigkeit und Produktivität zu steigern.

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Verringerung der Zeit bis zur Rentabilität eines Kontos

Drastische Reduzierung der Fehler, die bei der manuellen Dateneingabe entstehen

KI bietet Kontext und zusätzliche Einblicke in das Kundenverhalten

Einhaltung und Standardisierung der regulatorischen Anforderungen, die das Kunden-Onboarding weltweit betreffen

Die Daten können unternehmensweit genutzt werden, insbesondere in den Abteilungen KYC, AML, Steuern, Operations, Kredit, Wealth Management und Recht

Erhalten Sie mehr Transparenz in punkto Kundenrisiko und verbessern Sie die Risikobewertung

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Beschleunigte Reaktion auf regulatorische Änderungen

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