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.
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.
Umsatzsteigerung
Kostenreduzierung
Kundenerfahrung verbessern
Risikominimierung
LZI Langzeitinkasso GmbH
Global manufacturing company processes contracts 6X faster while decreasing error rate by 90%.
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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.
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Positive Kundenerfahrung
Einfachere Einreichung von Dokumenten per Smartphone, Tablet oder Browser
Schnellere Verarbeitung und Bereitstellung von neuen Kontodaten erhöht die Effizienz
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
Reduzieren Sie doppelte Anfragen
Einhaltung von rechtlichen Anforderungen während des gesamten Kundenlebenszyklus
Beschleunigte Reaktion auf regulatorische Änderungen
Anreicherung von Kundenprofilen
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