How to choose RPA software: 10 key factors to consider

RPA (Robotic Process Automation) verspricht, Geschäftsanwender von langweiligen, sich wiederholenden Aufgaben zu erlösen. Daher der Begriff „Robotik“: Die Art der von RPA ausgeführten Jobs ist in der Regel Routine und auf niedriger Ebene. Unternehmen verwenden RPA-Software, um Software-Bots zu erstellen, die vordefinierte, strukturierte Aufgaben ausführen, die in der Regel das Ausfüllen elektronischer Formulare, die Verarbeitung von Transaktionen oder das Senden von Nachrichten beinhalten.

Kombinieren Sie diese grundlegenden Aktivitäten zu Flotten von RPA-Bots, und Sie haben ein enormes Potenzial, die Plackerei zu beseitigen – bei der Dateneingabe, Abrechnung, Auftragsverwaltung, HR-Onboarding und unzähligen anderen Bereichen.

Banken verwenden RPA für Due-Diligence-Prüfungen bei Krediten, Rechnungsbearbeitung und Kundenprüfungen. Vertriebsorganisationen verwenden RPA, um Angebote und Rechnungen zu automatisieren. Versicherer verwenden RPA, um die Schadensentscheidung zu beschleunigen. Darüber hinaus kann RPA mithilfe von maschinellem Lernen aufgezeichnete Gespräche automatisch transkribieren, Text und Zahlen aus Bildern und Videos extrahieren und Datenbanken aus handgefüllten Formularen füllen.

Unter der Haube umfassen RPA-Systeme Process Mining, Tools zur Bot-Erstellung, Plug-Ins für die Verbindung mit Unternehmenssystemen und eine Planungs- oder Orchestrierungsschicht. Die Tools in RPA-Systemen haben oft Grenzen, sodass diese Lücken manchmal mit handcodierten Automatisierungsskripten gefüllt werden.

Es ist wichtig, die Erwartungen an das, was RPA bewältigen kann, im Einklang zu halten. Anbieter von RPA neigen dazu zu implizieren, dass ihre Produkte mehr Intelligenz enthalten, als sie es tatsächlich tun, was zu einer gewissen Enttäuschung über RPA im Allgemeinen geführt hat. Rollouts müssen sorgfältig geplant und ausgeführt werden, um fehlgeschlagene RPA-Bereitstellungen zu vermeiden. Bevor Sie sich für ein RPA-Produkt entscheiden, müssen Sie sich darüber im Klaren sein, was Sie automatisieren möchten – und sicherstellen, dass Sie sich für eines entscheiden, das über die erforderlichen Funktionen verfügt.

Wie funktioniert RPA?

RPA funktioniert, indem es Informationen aus Ihren bestehenden IT-Systemen herauszieht, entweder über eine Schnittstelle zum Backend oder indem es emuliert, wie ein Mensch vom Frontend auf das System zugreifen würde. Bei Legacy-Unternehmenssystemen müssen Sie oft über das Front-End gehen, da Sie nicht direkt auf das Back-End-System zugreifen können.

Front-End-RPA ist eine Weiterentwicklung des altmodischen Screen-Scrapings. Wenn Sie Screen Scraper schon einmal über einen längeren Zeitraum verwendet haben, wissen Sie, dass sie dazu neigen, zerbrechlich zu sein: Sobald etwas Ungewöhnliches angezeigt wird, beispielsweise eine Zahl zu groß für ihr Feld, oder sobald sich das Anzeigeformat aufgrund einer Software ändert update gibt der Screen Scraper entweder falsche Antworten zurück oder funktioniert nicht mehr. Maschinelles Lernen kann solche Showstopper reduzieren, aber nicht eliminieren.

Sobald das RPA-System die benötigten Informationen extrahiert hat, führt es eine vordefinierte Aufgabe aus. Häufige Anwendungsfälle sind das Anwenden von Geschäftsregeln, das Erstellen eines Berichts, das Senden einer Rechnung für eine Forderung oder das Erstellen eines Schecks für eine Verbindlichkeit.

Die Bots, die RPA-Aufgaben ausführen, können beaufsichtigt oder unbeaufsichtigt ausgeführt werden. Beaufsichtigte RPA-Bots werden als Reaktion auf eine Mitarbeiteranfrage ausgeführt. Unbeaufsichtigte RPA-Bots werden nach einem Zeitplan ausgeführt, um beispielsweise nächtliche Berichte zu generieren. Fast alle RPA-Bots benötigen Überwachung und regelmäßige Audits, um sicherzustellen, dass sie weiterhin ordnungsgemäß funktionieren.

Ein Mensch muss den Workflow für einen RPA-Bot definieren, bevor er funktionieren kann. Dies beginnt oft mit der Prozessaufzeichnung – einer Aktivität, die der Aufzeichnung eines Makros nicht unähnlich ist, nur über mehrere Systeme hinweg. Die Analogie zu Makros erstreckt sich auch auf das Schreiben und Bearbeiten von Skripten für Bots. Viele RPA-Lösungen bieten auch eine Schnittstelle im Flussdiagramm-Stil, um Elemente einer Bot-Aufgabe aneinanderzureihen, sodass “Bürgerentwickler” Workflows definieren können. Einige RPA-Systeme müssen jedoch noch von der IT eingerichtet werden.

Einer der schwierigen und zeitaufwendigen Teile der Reproduktion bestehender Geschäftsprozesse besteht darin, zu identifizieren, was die Geschäftsprozesse sind und wie sie funktionieren. Einige RPA-Process-Mining-Tools können die Protokolle der vorhandenen Prozesse analysieren. andere müssen Mitarbeiter bei der Arbeit beobachten und aufzeichnen. Im schlimmsten Fall muss diese Prozesserkennung manuell durchgeführt werden.

So wählen Sie ein RPA-Produkt aus

Bevor Sie sich für ein RPA-Produkt entscheiden, müssen Sie verstehen, dass jedes einzelne von ihnen seine eigenen proprietären Dateiformate verwendet. Trotz ihrer Nützlichkeit sind sie alle Kakerlaken-Motels, denen es an Portabilität völlig mangelt. Es ist nicht so, dass sie die Standards ignorieren: Es gibt keine Standards. Bewerten Sie sorgfältig und führen Sie einen Machbarkeitsnachweis durch, bevor Sie Ihr Unternehmen zu einem Rollout verpflichten, da eine spätere Meinungsänderung schmerzhaft und teuer sein wird.

Stellen Sie sicher, dass alle grundlegenden Funktionen – und die differenzierenden Funktionen, die Sie für erforderlich halten – in Ihrer Umgebung funktionieren. Erstellen Sie Skripte mit allen bereitgestellten Tools und demonstrieren Sie, dass die Orchestrierung ordnungsgemäß funktioniert. Testen Sie einen unbeaufsichtigten Bot, stellen Sie sicher, dass Bots Ihre unstrukturierten Dokumente und PDFs analysieren können, und durchlaufen Sie Process-Mining-Verfahren.

10 Kriterien für die Auswahl von RPA-Tools

Achten Sie bei Ihrer Bewertung besonders auf diese Schlüsselfaktoren:

  1. Einfache Bot-Einrichtung
  2. Low-Code-Funktionen
  3. Beaufsichtigt vs. unbeaufsichtigt
  4. Machine Learning-Funktionen
  5. Ausnahmebehandlung und menschliche Überprüfung
  6. Integration mit Unternehmensanwendungen
  7. Orchestrierung und Verwaltung
  8. Cloud-Bots
  9. Prozess- und Aufgabenerkennung und Mining
  10. Skalierbarkeit

Einfache Einrichtung des Bots. Es sollte eine Reihe von Möglichkeiten geben, einen Bot für verschiedene Personen einzurichten. Geschäftsanwender sollten in der Lage sein, auf die Anwendungen zu zeigen und anzuklicken, die sie normalerweise verwenden, während ein Rekorder die Aktionen aufzeichnet. Bürgerentwickler sollen in der Lage sein, eine Low-Code-Umgebung zu verwenden, um Bots und Geschäftsregeln zu definieren. Und schließlich sollten professionelle Programmierer in der Lage sein, echten Automatisierungscode zu schreiben, der die APIs des RPA-Tools aufruft.

Low-Code-Funktionen. Typischerweise ist die Low-Code-Entwicklung eine Kombination aus Drag-and-Drop-Zeitleistenkonstruktion aus einer Toolbox von Aktionen, dem Ausfüllen von Eigenschaftsformularen und dem Schreiben eines gelegentlichen Code-Snippets. Das Schreiben kleiner Codemengen, zum Beispiel “loan_amount < 0.20 * annual_income", kann viel schneller sein als grafische Methoden zum Festlegen einer Geschäftsregel.

Beaufsichtigt vs. unbeaufsichtigt. Einige Bots machen nur dann Sinn, wenn sie bei Bedarf (beaufsichtigt) ausgeführt werden, wenn ein Geschäftsanwender sie benötigt, um eine genau definierte Aufgabe auszuführen, z. B. „Diese Grafik in Text umwandeln und in die Zwischenablage legen“. Andere Bots sind sinnvoller, wenn sie als Reaktion auf ein Ereignis (unbeaufsichtigt) ausgeführt werden, z. B. „Due-Diligence-Prüfung bei jedem von der Website eingereichten Kreditantrag durchführen“. Sie benötigen beide Arten von Bots.

Machine-Learning-Funktionen. Die RPA-Tools von vor wenigen Jahren hatten Schwierigkeiten, Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren – und typischerweise befinden sich 80 % der Informationen eines Unternehmens in unstrukturierten Dokumenten und nicht in Datenbanken. Heutzutage ist es üblich, RPA-Funktionen für maschinelles Lernen zu verwenden, um Dokumente zu analysieren, die erforderlichen Nummern zu finden und sie an den Benutzer zurückzugeben. Einige Anbieter und Analysten nennen dies Hyperautomatisierung, aber die ausgefallene Sprache ändert nichts an der Funktionalität.

Ausnahmebehandlung und menschliche Überprüfung. Kategoriale Modelle für maschinelles Lernen schätzen typischerweise die Wahrscheinlichkeiten der möglichen Ergebnisse. Beispielsweise könnte ein Modell zur Vorhersage von Kreditausfällen, das eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 90 % ergibt, die Ablehnung des Kredits empfehlen, und eines, das eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 5 % berechnet, die Gewährung des Kredits empfehlen. Irgendwo zwischen diesen Wahrscheinlichkeiten gibt es Raum für menschliches Urteilsvermögen, und das RPA-Tool sollte in der Lage sein, den Fall zur Überprüfung einzureichen.

Integration mit Unternehmensanwendungen. Ein Bot nützt Ihrem Unternehmen nicht viel, wenn er keine Informationen aus Ihren Unternehmensanwendungen abrufen kann. Das ist normalerweise einfacher als das Parsen von PDFs, aber Sie benötigen Treiber, Plug-Ins und Anmeldeinformationen für alle Ihre Datenbanken, Buchhaltungssysteme, HR-Systeme und andere Unternehmensanwendungen.

Orchestrierung und Verwaltung. Bevor Sie Bots ausführen können, müssen Sie diese konfigurieren und die zum Ausführen erforderlichen Anmeldeinformationen bereitstellen, normalerweise in einem sicheren Anmeldeinformationsspeicher. Sie müssen auch Benutzer autorisieren, Ihre Bots zu erstellen und auszuführen – und Ihre unbeaufsichtigten Bots so bereitstellen, dass sie auf bestimmten Ressourcen als Reaktion auf bestimmte Ereignisse ausgeführt werden. Schließlich müssen Sie die Bots überwachen und Ausnahmen an Menschen richten.

Cloud-Bots. Zu Beginn von RPA liefen RPA-Bots ausschließlich auf Benutzer-Desktops und Unternehmensservern. Aber als IT-Bestände in die Cloud hineingewachsen sind, haben Unternehmen virtuelle Cloud-Maschinen für die Nutzung durch Bots eingerichtet. In letzter Zeit haben einige RPA-Unternehmen „Cloud-native“ Bots implementiert, die als Cloud-Apps mit Cloud-APIs ausgeführt werden, anstatt auf Windows-, macOS- oder Linux-VMs zu laufen. Auch wenn Ihr Unternehmen heute wenig in Cloud-Anwendungen investiert hat, wird es dies irgendwann tun, daher ist diese Fähigkeit sehr wünschenswert.

Prozess- und Aufgabenerkennung und Mining. Die Ermittlung Ihrer Prozesse und deren Priorisierung für die Automatisierung ist oft der zeitaufwendigste Teil der Implementierung von RPA. Je mehr die App des RPA-Anbieters Ihnen dabei helfen kann, Prozesse aus Systemprotokollen zu ermitteln und Aufgabenabläufe durch Beobachtung zu erstellen, desto einfacher und schneller wird es sein, mit der Automatisierung zu beginnen.

Skalierbarkeit. Wenn Ihre RPA-Implementierung im Unternehmen eingeführt wird und mehr Automatisierungen verarbeitet, können Sie leicht auf Skalierbarkeitsprobleme stoßen, insbesondere bei unbeaufsichtigten Bots. Eine Cloud-Implementierung, ob nativ, in VMs oder in Containern, kann oft Skalierbarkeitsprobleme mildern, insbesondere wenn die Orchestrierungskomponente in der Lage ist, bei Bedarf zusätzliche Bots bereitzustellen.

Letztendlich hängt der Erfolg oder Misserfolg Ihrer RPA-Implementierung davon ab, die Prozesse und Aufgaben mit der höchsten Belohnung für die Automatisierung zu identifizieren. Wenn beispielsweise der Prozess mit der höchsten Belohnung für eine Bank die Durchführung einer Due Diligence bei Kreditanträgen ist, machen Sie dies (oder eine wichtige Aufgabe dieses Prozesses) zu Ihrem RPA-Proof of Concept.

Machen Sie keine Abstriche bei Ihrem Testzyklus. Wenn sich herausstellt, dass die von Ihnen eingeführte RPA-Lösung einige fehlende oder unzureichende Funktionen aufweist und Sie wechseln müssen, werden Sie eine Welt voller Schmerzen erleben. Um das Risiko zu verringern, alle Ihre Bots von Grund auf neu erstellen zu müssen, sollten Sie alle Schritte in jeder Aufgabe und jedem Prozess dokumentieren. Wenn Sie das Pferd wechseln, müssen Sie möglicherweise immer noch eine Woche damit verbringen, jeden Bot neu zu implementieren, aber Sie können den Monat vermeiden, den Sie damit verbracht haben, jeden Prozess herauszufinden.

Wichtige RPA-Anbieter

Obwohl es Dutzende von RPA-Anbietern gibt, tauchen immer wieder die gleichen Handvoll in die Diskussion ein. Die folgenden sieben Anbieter wurden aus den aktuellsten Analystenberichten von Forrester Wave und Gartner Magic Quadrant ausgewählt und alphabetisch geordnet. Die Aufnahme in diese Liste ist keine Empfehlung und der Ausschluss ist keine Verurteilung:

June 19, 2021