Das Zusammenspiel von RPA und KI

Unternehmen versuchen, stets den größten Wert von Robotic Process Automation (RPA) zu bekommen. Daher ist es wichtig, dass Sie ein klares Verständnis davon haben, was es kann und was es nicht kann.

Eines der wichtigsten Dinge ist, dass, obwohl die RPA-Software sehr clever ist, die Roboter selbst dumm sind. Sie sind deterministisch in ihrer Natur, was bedeutet, dass sie genau das tun werden, was man ihnen sagt. Für viele Prozesse, vor allem in regulierten Industrien, ist es genau das, was Unternehmen wollen.

Aber diese Unfähigkeit zum Selbstlernen führt zu zwei unterschiedlichen Einschränkungen für RPA. Diese beiden Einschränkungen können von Künstlicher Intelligenz (KI) angesprochen werden, welches einen probabilistischen Ansatz verfolgt. Die erste Einschränkung ist, dass die Roboter strukturierte Daten als Eingabe benötigen, sei es aus einer Tabellenkalkulation, einer Datenbank, einem Webformular oder einer API. Wenn die Eingabedaten unstrukturiert sind, z. B. eine Kunden-E-Mail, oder halb strukturiert, welche in der Regel die gleichen Informationen beinhalten, aber in variablen Formaten (wie z. B. Rechnungen), kann künstliche Intelligenz genutzt werden, um die Daten für die Roboter in ein strukturiertes Format umzuwandeln.

AI nutzt Natural Language Processing, um die relevanten Daten aus dem verfügbaren Text zu extrahieren, auch wenn der Text in Freiformsprache geschrieben ist oder wenn die Informationen in einem Formular jedes Mal ganz anders aussehen, bzw. verteilt sind. Zum Beispiel, wenn Sie sich per E-Mail bei einem Onlinehändler beschwert haben, in der steht, dass das Hemd, das geliefert wurde, die falsche Größe hat, dann könnte die KI dazu in der Lage sein, zu erkennen, dass dies eine Beschwerde war, dass die Beschwerde ein Hemd betraf und, dass das Problem in der falschen Größe des Hemds liegt. Sobald es die Anfrage auf diese Weise kategorisiert hat, kann es dann diese Anfrage an die richtige Person oder Roboter weiterleiten, die die Lieferung des Hemds in der richtigen Größe neu veranlassen und eine entsprechende E-Mail an den Kunden senden könnte.

Bei halb strukturierten Daten ist die KI in der Lage, die Daten aus einem Dokument zu extrahieren, auch wenn diese Daten an verschiedenen Stellen des Formulars sind, in einem anderen Format vorliegen oder nur gelegentlich erscheinen. Bei einer Rechnung, zum Beispiel, könnte das Datum einmal in der oberen rechten Ecke zu finden sein und ein ander Mal oben links. Die Rechnung kann einen Mehrwertsteuersatz enthalten oder nicht, und das kann entweder unterhalb oder oberhalb des Gesamtwerts stehen. Einmal trainiert, ist die KI in der Lage, diese hohe Variabilität zu einem hohen Maß an Vertrauen zu bewältigen. Wenn es nicht weiß, wie es die Datei selbstständig bearbeiten soll (d.h. sein Vertrauensniveau liegt unterhalb einer bestimmten Schwelle), dann kann die KI die Aufgabe einem Menschen übertragen, der die Frage beantworten kann und die KI wird wiederum aus dieser Interaktion lernen, damit sie ihre Arbeit in der Zukunft besser machen kann.

Die zweite Einschränkung für RPA ist, dass es keine komplexen Entscheidungen treffen kann. Einige Entscheidungen sind relativ einfach bzw. eindeutig und können sicherlich von RPA gehandhabt werden, vor allem, wenn es darum geht, auf Regeln basierte Scores auf eine kleine Anzahl spezifischer Kriterien anzuwenden. Aber wenn das erforderliche Urteilsvermögen komplexer ist, dann kann eine andere Art von KI, die gewöhnlich als «cognitive reasoning» bezeichnet wird, verwendet werden, um den RPA-Prozess zu unterstützen und zu verbessern.

«Cognitive reasoning» Programme arbeiten, indem sie alle Kenntnisse und Erfahrungen, die ein Experte über einen Prozess hat, in einem Modell abbilden. Dieses Modell, eine Art Wissenskarte, kann dann von anderen Menschen oder von Robotern abgefragt werden, um die optimale Antwort zu finden. Dieser Ansatz kann viele verschiedene Variablen betrachten, jede mit ihrem individuellen Einfluss oder Gewichtung, um das Ergebnis zu bestimmen, z.B. ob ein Darlehensantrag genehmigt werden soll oder nicht. Diese Entscheidung würde als Vertrauensniveau ausgedrückt werden.

Wie wir gesehen haben, kann RPA einige signifikante Vorteile von sich aus liefern, aber die echte Magie kommt erst ins Spiel, wenn die beiden zusammenarbeiten. KI eröffnet viele weitere Prozesse für Robotic Process Automation und ermöglicht, dass ein viel größerer Bereich an Prozessen automatisiert werden können, selbst wenn komplexe und durchdachte Entscheidungen getroffen werden müssen.

Tags: Inteligencia Artificial

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