IDP ist die Grundlage für Hyperautomation
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
- Process Mining
Neugestaltung von Prozessen
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.
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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Das führende europäische Energieunternehmen verkürzte die Dauer des bisherigen Prozesses, der 583 Stunden manueller Arbeit bedeutete, auf eine Minute pro Tag.