Robotic Process Automation: Tuning für bestehende Systeme und Basis für intelligente Automatisierungslösungen

Robotic Process Automation: Tuning für bestehende Systeme und Basis für intelligente Automatisierungslösungen

Die klassische Prozessautomatisierung, also die Backend-Automatisierung mithilfe von Workflow-Management-Systemen, wird im Versicherungsmarkt bereits sehr erfolgreich umgesetzt. So werden beispielsweise im Bereich Krankenversicherung bis zu 65 Prozent aller Versicherungsanträge – von der Antragsstellung bis zur Policierung – dunkel, also automatisiert, verarbeitet. In der Kompositversicherung liegt dieser Wert sogar noch höher. Neue Lösungen wie Robotic Process Automation (RPA) oder künstliche Intelligenz beginnen gerade erst, ihr volles Potenzial zu zeigen. Der große Vorteil von RPA sind die vergleichsweise kleinen Investitionen, um geeignete Prozesse mit Software-Robotern automatisieren zu können. RPA setzt dort an, wo sich der Business Case für klassische Prozessautomatisierung nicht rechnet oder aus architekturellen Gründen nicht möglich, eine Automatisierung aber dennoch wünschenswert ist.

Einsatzbereiche für Robotic Process Automation

Robotic Process Automation ist eine Technologie, die mithilfe von Software-Robotern in der Lage ist, regelbasierte und standardisierte Prozesse auf Grundlage bestehender Benutzeroberflächen zu automatisieren. Wenn anwendungs- oder systemübergreifender Datenaustausch stattfindet und keine Schnittstellen angepasst werden können oder sollen, wie zum Beispiel bei veralteten Hostsystemen, stellt RPA grundsätzlich eine geeignete Lösung dar. Besonders sinnvoll ist der Einsatz dann, wenn der Sachbearbeiter nur teilweise manuell in einen Prozess eingreifen muss und dieser stark standardisiert ist. Das kann beispielsweise das Ausfüllen eines Formulars oder einer Maske durch den Sachbearbeiter sein. Bei standardisierten Prozessen, die sich durch einen hohen Grad der Kundeninteraktion auszeichnen, kann RPA den Sachbearbeiter ebenfalls unterstützen. Zum Beispiel, wenn der Kunde der Versicherung einen Schadenbericht zuschickt. Elektronisch erfasste Informationen wie Stammdaten, können mittels RPA ausgelesen und ins System eingetragen werden, während der Sachbearbeiter den händisch geschriebenen Schadenbericht überträgt. Dadurch wird die Betreuungsintensität ausgebaut und die Kundenbeziehung verbessert.

Einzelne Prozessschritte im Backend mit geringer menschlicher Integration, die regelbasiert nicht oder nur sehr schwer umzusetzen sind, können durch KI-Lösungen automatisiert werden. Des Weiteren besteht hier das Potenzial, Synergieeffekte mit RPA zu erzielen. Beispielsweise können mittels RPA zunächst Schadendaten eines Sturmschadens (Datum, Uhrzeit oder Bilder) aus einer E-Mail des Kunden einem Vertrag zugeordnet und im System hinterlegt werden. Parallel dazu prognostiziert eine KI die Schadenhöhe. Komplexe Prozesse mit hoher Kundenintegration, beispielsweise der Informationsaustausch darüber, welche konkreten Schäden durch die Versicherungsbedingungen abgedeckt werden, sind hingegen wesentlich erfolgskritischer. Die Automatisierung dieser Prozesse ist kostenintensiver und risikoreicher. Es ist demnach effizienter, die durch RPA freigewordenen Mitarbeiterkapazitäten in diese wertschöpfenden Prozesse zu integrieren.

Einsatzbereiche von RPA je nach Höhe der Individualität sowie der menschlichen Integration im Prozess.

User Story: Meldung eines Glasschadens an die Versicherung

Anhand einer User Story wird anschaulich, welche Anforderungen Benutzer an eine Lösung haben. Beispielhaft wird im Folgenden aufgezeigt, welcher Prozess sinnvoll mittels RPA automatisiert werden kann.

Nutzen und Vorteile von Robotic Process Automation

  • Steigerung der Kundenzufriedenheit

    • Reduzierung von Fehlern
    • Kundenanfragen können schneller und in höherer Qualität beantwortet werden
  • Geringe Time-to-Market

    • Einführung in kurzer Zeit möglich (ca. 4-6 Wochen)
    • Bei Änderung (Applikation/ Prozess) ist eine schnelle Anpassung möglich
  • Geringe Kosten

    • Geringere Wartungskosten im Vergleich zu klassischen Prozessautomatisierungslösen
    • Geringere Kosten pro Prozessdurchlauf im Vergleich zum Mitarbeiter
    • Hoher, schnell erzielbarer RoI
  • Einfache Anwendung

    • Konfigurieren statt programmieren
    • Keine Spezialisten zum Implementieren einfacher Prozesse notwendig
    • Geringer Einarbeitungs- und Schulungsaufwand
    • Prädestiniert für Rapid Prototyping

Herausforderungen von Robotic Process Automation

Die größte Herausforderung bei RPA ist, derartige Lösungen nicht als mitarbeiterersetzende, sondern vielmehr als mitarbeiterunterstützende Maßnahme umzusetzen. Weiterhin sollte ein Bewusstsein dafür vorhanden sein, dass nicht jeder Prozess mittels RPA automatisiert werden kann. Beispielhaft kann der Auszahlungsprozess in der Lebensversicherung betrachtet werden. Im Leistungsfall betragen die Auszahlungen häufig mehrere tausend Euro. Gleichzeitig ist die korrekte und schnelle Abwicklung des Leistungsversprechens ein besonderes Qualitätsmerkmal des Versicherungsunternehmens. Eine Instabilität der RPA-Software oder ein zunächst unentdeckter Fehler in der Konfiguration des Software-Roboters könnte den Auszahlungsprozess des Versicherers auf unbestimmte Zeit blockieren. Dieses Szenario hat für das Unternehmen Fehlerbehebungskosten und Reputationsschäden zur Folge.

Trotz der gegebenen Herausforderungen ist RPA eine Technologie, die hohes Potenzial hinsichtlich Kosteneinsparungen birgt. Außerdem können Synergien mit KI-Lösungen erzielt werden.

Ausblick: RPA und künstliche Intelligenz (KI)

Durch die Verknüpfung mit künstlicher Intelligenz können RPA-Lösungen noch deutlich effizienter eingesetzt werden. Dazu ist zunächst ein klassisches Strukturmodell eines Versicherungsunternehmens zu betrachten: Quellsysteme produzieren ein hohes Maß an Daten, Sachbearbeiter verarbeiten diese Daten unterstützt durch klassische Prozessautomatisierungslösungen.

Ein Strukturmodell, das Digitalisierungsmöglichkeiten optimal nutzt, könnte hingegen folgendermaßen aussehen: Eine KI bereinigt, strukturiert und ordnet die durch Quellsysteme ausgegebenen Daten. Für geeignete Prozesse kann innerhalb kurzer Zeit eine RPA-Lösung implementiert werden, um so die Fehlerquote zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Die Spitze der Struktur bildet schließlich eine KI, welche die RPA-Lösung intelligent macht. Die Roboter erkennen jetzt eigenständig, in welcher Reihenfolge Prozesse, die sich in der Warteschlange befinden, abgearbeitet werden müssen.

Beispiel für Strukturmodell, das Digitalisierungsmöglichkeiten optimal nutzt: KI bereinigt, strukturiert und ordnet die durch Quellsysteme ausgegebenen Daten. Die RPA übernimmt regelbasierte Aufgaben. Die Spitze der Struktur bildet schließlich eine KI, welche die RPA-Lösung intelligent macht. Roboter erkennen eigenständig, in welcher Reihenfolge Prozesse, die sich in der Warteschlange befinden, abgearbeitet werden müssen.
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Potenziale und Grenzen von Robotic Process Automation

Versicherer müssen Kosten senken, um im Wettbewerb zu bestehen. Die Automatisierung von Prozessen trägt zur Erreichung dieses Ziels bei. Lesen Sie in einem Fachartikel in der Computerwoche, welche Vorteile Robotic Process Automation gegenüber der klassischen Automatisierung bietet.
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