STRATEGIE9. November 2017

10 Praxis-Tipps zur Einführung von Robotic Process Automation bei Banken und Versicherern

Amit Kumar, Senior Principal Infosys ConsultingInfosys Consulting

Die meisten Nachrichten rund um Robotic Process Automation (RPA) sind fast zu schön, um wahr zu sein: Einsparungen von 60 bis 80 Prozent, ein dreistelliger ROI, Prozesslaufzeiten von Minuten anstatt Tagen und vieles mehr. Laut einer globalen Studie wollen 33 Prozent der Großunternehmen und 44 Prozent der Finanzorganisationen innerhalb der nächsten zwei Jahre in RPA investieren. Schön wäre es …

von Amit Kumar, Senior Principal und Peter Fischer, Global Head of Financial Services and Insurance, Infosys Consulting

Doch ganz so einfach ist es nicht: 30 bis 50 Prozent aller RPA-Projekte scheitern im ersten Versuch. Die Gründe sind unterschiedlich. In einem Fall dauert es dem Management zu lange, bis die versprochene Kostenreduktion eintritt. Im anderen Fall können Teams keinen Produktivitätsschub feststellen. Mitunter fallen Bots aus oder der Support ist schlichtweg überarbeitet.

Das Hauptproblem ist jedoch, dass Unternehmen oft den falschen Prozess für ihr Automatisierungsprojekt auswählen.“

Peter Fischer, Global Head of Financial Services and Insurance, Infosys ConsultingInfosys Consulting

Folgende zehn Punkte helfen bei der Entscheidung:

1. Prozesse einheitlich bewerten: Anstatt wahllos nach Cases zu suchen, benötigen Unternehmen ein standardisiertes Vorgehen, um die vielversprechendsten Kandidaten für Automatisierung zu identifizieren.

2. Aufwand realistisch einschätzen: Verantwortliche sollten auf aktuelle und belastbare Daten in Bezug auf Aufwand und Personalbedarf zurückgreifen. Im Moment hängt die Bewertung noch stark von den Experten für den jeweiligen Prozess ab. Unternehmen erhalten bessere Ergebnisse, wenn sie auch Bewegungsstudien, aktivitätsbasierte Kostenrechnung und eine Analyse des durchschnittlichen Zeitaufwands hinzuziehen.

3. Abweichungen minimieren: Viele RPA-Projekte reißen Budgetgrenzen und Deadlines, weil die Prozesse zu sehr variieren. Verantwortlich dafür sind zu viele Systeme und Schnittstellen, unterschiedliche Grade der Prozesszentralisierung in verschiedenen Unternehmensteilen und eine Vielzahl von landesspezifischen Prozessen, die gesetzlich vorgegeben oder lokal gewachsen sind. Hinzu kommt, dass Drittanbieter verschiedene Formate nutzen, was der Standardisierung ebenfalls im Wege steht.

4. Soliden Case erstellen: Das Bauchgefühl hat bei der Prozessauswahl nichts verloren. Die Entscheidung sollte auf Basis eines umfassenden Business Cases erfolgen, der alle wichtigen Faktoren berücksichtigt: Nutzen, Komplexität, Risiken

5. Andere Projekte einbeziehen: In großen Organisationen laufen meist mehrere Geschäfts- und Technologieinitiativen parallel. Projekte wie eine Cloud-Adaption oder das Outsourcing eines Bereichs können den für RPA vorgesehenen Prozess beeinflussen.

6. Bis zum Ende der Prozesskette denken: Bei RPA ist die Summe größer als die einzelnen Bestandteile. Eine Silo-Bewertung ergibt deshalb keinen Sinn. Taucht ein Prozess in zwei oder mehr Funktionen auf oder bezieht Daten aus ihnen, kommt er bei einer Silo-Betrachtung mehrfach vor. Vom Automatisierungsstandpunkt gesehen ist das schlecht. Beispiel Bilanzkontrolle: Sie ist ein Kernprozess für den Controller. Um die Bilanz zu bilden, werden allerdings Bewegungsdaten aus anderen Abteilungen benötigt, die zur Abstimmung ans Finanzteam geschickt werden. Automatisiert ein Unternehmen den Abstimmungsprozess, ohne bis zum Ende (oder in diesem Fall Anfang) zu denken, wird es nur die Funktion der Finanzabteilung berücksichtigen. Der Beitrag aus den einzelnen Abteilungen erfolgt entweder manuell oder wird separat automatisiert.

7. Komplexität messen: Jedes RPA-Projekt ist einzigartig, jedes besitzt einen anderen Komplexitätsgrad. Unternehmen können sich also nicht auf allgemeine Annahmen und Beispielrechnungen verlassen. Die Empfehlung: ein Bündel an Aktivitäten schaffen, die nach Komplexität geordnet sind. Das hilft dabei, die Durchführbarkeit zu bewerten und Prioritäten zu setzen.

8. Lösungsanalysen einbeziehen: Nachdem Komplexität und Art des Cases feststehen, müssen die möglichen Lösungen analysiert werden, um ein geeignetes Toolset zu finden. Jedes Tool hat natürlich unterschiedliche Kosten und Implementierungszeiten, was wiederum den Case beeinflusst.

9. Testen und verbessern: Ein Probelauf durch den Prozess deckt die meisten Schwachpunkte auf. Der Fokus liegt darauf, die ursprüngliche Ursache zu identifizieren. Sind Richtlinien oder Verfahren verantwortlich? Handelt es sich um einen Design-Fehler oder einfach nur schlechte Fehlererkennung? Erst wenn alle möglichen Quellen erkannt sind, kann der RPA-Prozess entsprechende umgestaltet werden.

10. Sprint-Modus anschalten: Oft versuchen Organisationen, Bewertung und Identifizierung von Cases in einem Schritt abzuhandeln. Bis zur Implementierung vergeht entsprechend viel Zeit. Währenddessen hat sich die Gelegenheit vielleicht schon erledigt oder der Prozess hat sich verändert. Außerdem werden Informationen über die Zeit hinweg anders interpretiert oder gar gelöscht. Der ideale Ansatz ist, RPA im „agilen Modus” einzuführen und ein Prozess-Backlog zu führen. So kann das Entwicklungs-Team die nächsten Sprints planen und gleichzeitig das Feedback aus der vorherigen Iteration berücksichtigen.

Wenn Finanzdienstleister diese Ratschläge berücksichtigen, ist der erste Schritt zur erfolgreichen Implementierung schon getan. Unternehmen, die noch keinerlei Erfahrung mit RPA haben, können außerdem auf erfahrene Berater zurückgreifen.

 
Sie finden diesen Artikel im Internet auf der Website:
https://www.it-finanzmagazin.de/?p=60131
 
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