Zusammenfassung
Das Kapitel definiert zunächst das hier verwendete Verständnis von RPA. Dafür erfolgt eine Abgrenzung zu anderen Automatisierungslösungen und weiteren Technologien, die im Zusammenhang mit RPA regelmäßig referenziert werden. Im Anschluss wird eine Einführung in die eigentliche RPA-Technologie vorgenommen. Im Fokus steht hier weniger ein detaillierter IT-technologischer Hintergrund, sondern vielmehr ein grundsätzliches Technologie-Verständnis für alle relevanten Zielgruppen. Hierauf folgend werden die Nutzenpotenziale und Vorteile, aber auch die Nachteile von RPA ausführlich diskutiert, bevor abschließend eine Einordnung von RPA in den Kontext des Prozessmanagements erfolgt.
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Notes
- 1.
NLP beschreibt hier das Erkennen, Verstehen und Verarbeiten von Sprache durch Software. Mit OCR ist das Erkennen und Umsetzen bildbasierter in maschinelle Zeichen gemeint (vgl. jeweils Appliedai.com 2018).
- 2.
Eine alternative Unterteilung anhand des Einsatzgrads künstlicher Intelligenz nehmen Willcocks und Lacity (2016, S. 47) vor, dort der Everest Group folgend. Sie teilen Automatisierungstools ein in a) regelbasierte Automatisierung (also RPA im hier verwendeten Verständnis), b) wissensbasierte Automatisierung und c) künstliche Intelligenz.
- 3.
Kap. 3 beschäftigt sich ausführlich mit den Einsatzbereichen von RPA in der Finanzwirtschaft.
- 4.
Ein solcher Entwicklungstrend wäre jedoch nicht zielführend. Wie bis hierhin gezeigt und auch im weiteren Verlauf immer wieder zu sehen, ist RPA kein Ersatz klassischer Softwareentwicklungsarbeit, sondern vielmehr eine Ergänzung.
- 5.
Eine andere, hier nicht weiter betrachtete Aufteilung, unterscheidet fünf Option, um einen RPA-Bot zu „programmieren“ (vgl. appliedai.com 2019):
-
1.
Programmierung mittels Code
-
2.
Nutzung der grafischen Benutzeroberfläche
-
3.
Aufzeichnung der erfassten Befehle („Recording“)
-
4.
„No-Code-Lösungen“, bei denen überhaupt keine manuellen Befehle mehr erteilt werden müssen
-
5.
Selbstlernende Bots
-
1.
- 6.
Je nach Software kann eine solche auch während der Entwicklung erforderlich sein.
- 7.
Dennoch rechnen die Teilnehmer der von Ostrowicz (2018, S. 24) durchgeführten Studie mit einem langfristigen Abbau von 18 % der FTE durch RPA (Zeithorizont zehn Jahre).
- 8.
Dies gilt natürlich nur dann, wenn die jeweilige Organisation in alle beteiligten Anwendungen beziehungsweise deren Programmcodes eingreifen kann. Bei zentralisiert für mehrere Institute bereitgestellten Anwendungen ist das oftmals schwierig. Hier kann auch die Prozessautomatisierung mit RPA innerhalb einer Anwendung zielführend sein. Gute Beispiele sind Listenbearbeitungen, zum Beispiel Überziehungslisten, die nach „hart“ vorgegebenen Kriterien bearbeitet werden.
- 9.
Vgl. zur RPA-Governance auch Kap. 6.
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Smeets, M., Erhard, R., Kaußler, T. (2019). Robotic Process Automation – Hintergründe und Einführung. In: Robotic Process Automation (RPA) in der Finanzwirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-26564-9_2
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