Content Intelligence ist eine Generation von Schlüsseltechnologien, die RPA-Bots dabei unterstützen, die Bedeutung aus typischen unternehmensrelevanten Inhalten zu verstehen und zu verarbeiten.

Veröffentlicht: Stuttgart, 09.12.2020

Im Folgenden geben wir Ihnen einen Überblick und zeigen anhand drei konkreter Use Cases das Potenzial von RPA in Kombination mit Content Intelligence auf.

Robotic Process Automation (RPA) ist eine der Hype-Technologien der letzten Jahre und bereits bei vielen Unternehmen im Einsatz – häufig für klar strukturierte Prozesse mit strukturierten Daten. Allerdings liegen 80 % der Daten in Unternehmen und Verwaltungen in semi- oder unstrukturierter Form vor. Dieses Potenzial gilt es für weitere RPA-Initiativen zu nutzen, um Prozesse professioneller und noch besser automatisieren zu können.

Intelligente Dokumentenverarbeitung mit RPA – der nächste Schritt in Ihrer RPA-Strategie

Was unter Content Intelligence zu verstehen ist

Content Intelligence ist eine Generation von Schlüsseltechnologien, die RPA-Bots dabei unterstützen, die Bedeutung aus typischen unternehmensrelevanten Inhalten zu verstehen und zu verarbeiten.  Die Technologien nutzen KI-Methoden, um Ihre unstrukturierten Inhalte in strukturierte, weiterverwendbare Informationen umzuwandeln. So werden Ihre RPA-Bots intelligenter und Ihre Prozessabläufe effizienter. Hierbei kommen Optical Character Recognition- (OCR), Machine-Learning- und andere KI-Technologien in einem leicht einsetzbaren und benutzerfreundlichen Konzept zum Einsatz, um die notwendigen Daten für die automatisierte Verarbeitung im Rahmen Ihrer Prozessabläufe zu extrahieren.

Dieses Technologiezusammenspiel ist extrem skalierbar und für unterschiedlichste Bereiche und Branchen in Unternehmen und Verwaltungen einsetzbar. Dies bedeutet, die Technologien sind nicht nur auf einen bestimmten Use Case – z. B. Rechnungseingangsverarbeitung – festgelegt, was einen entscheidenden Vorteil bei der Investitionsentscheidung gegenüber sehr spezialisierten Anwendungen für genau einen Prozessablauf darstellt.

Zum Ablauf der intelligenten Dokumentenverarbeitung mit RPA

Dokumente, Daten, Inhalte kommen über verschiedenste Wege in einem Bereich an. Dokumente, die in Papierform vorliegen, müssen zunächst über Scan-Technologien digitalisiert zur Verfügung gestellt werden. Die anschließende Weiterverarbeitung ist entscheidend und wird mit Content-Intelligence-Technologien realisiert. Für viele typische Use Cases in Unternehmen sind die Technologien bereits vortrainiert, sodass ein schneller Einstieg in den Prozessablauf gewährleistet wird.

Nehmen wir das Beispiel der Rechnungsverarbeitung. Hierbei handelt es sich um semi-strukturierte Daten – Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Artikel und Menge, Rechnungssumme, etc. Diese Informationen finden sich auf jeder Rechnung wieder. Allerdings haben unterschiedliche Lieferanten unterschiedliche Rechnungs-Layouts, weswegen von semi-strukturierten Daten gesprochen wird. Mittels Content Intelligence werden diese Daten durch das schon bestehende Training bereits zu 80 % erkannt. Die KI bildet hierbei Cluster, welche durch eine Klassifizierung der Dokumente erstellt werden. In unserem Beispiel werden bspw. Cluster nach Lieferanten mit sehr ähnlichem Rechnungs-Layout erstellt. Insbesondere bei schlechterer Dokumentenqualität (z. B. bei einem Fax) muss das System weiter trainiert werden. Hier kann der Mitarbeiter über eine sehr user-freundliche Oberfläche der KI zeigen, welche Felder auf dem Dokument vorhanden sind. Somit steigert sich die Automatisierungsquote zunehmend, mit dem Ziel, eine weitestgehend autarke Prozessautomatisierung zu schaffen. Die extrahierten Daten werden dann vom Bot in den Finanzsystemen des Unternehmens weiterverarbeitet.

Der Einsatz von Content-Intelligence-Technologien gilt als Schlüsselfaktor für jede erfolgreiche RPA-Strategie und schafft einen stetig wachsenden Grad an automatisierten Prozessabläufen im Unternehmen. Die Skalierbarkeit in den Anwendungsszenarien bietet dabei einen sehr hohen Mehrwert.

Wenn Sie noch mehr zu den Grundlagen, zur Definition und Funktionsweise von RPA erfahren möchten, können Sie das gerne » hier auf unserem Blog nachlesen.

Gegenüberstellung: Klassisches RPA vs. RPA mit Content Intelligence

Konkrete Einsatzbereiche von Content Intelligence

Die intelligente Verarbeitung von Dokumenten und Daten ist in zahlreichen Einsatzszenarien denkbar, unabhängig jeglicher Branche. Anbei sind einige wichtige und häufig auftretende Einsatzbereiche festgehalten:

• Rechnungseingangsverarbeitung, unabhängig jeglicher Branche
• Bestellverarbeitung
• Im-/Export: Verarbeitung von Zolldokumenten
• Interne Prozesse: Prüfung von Formularen und Anträgen
• Auswertung und Verarbeitung eingehender Dokumente in Verwaltungssystemen
• Manuelle Prozesse in der Personalabrechnung automatisieren
• E-Akte-Initiativen in der öffentlichen Verwaltung
• Digitale Assistenten können bei Informations- und Auskunftsdiensten für Bürger und Unternehmen unterstützen

3 Use Cases von Content Intelligence in Finanzindustrie, Bauwirtschaft und Transport/Logistik

Use Case 1 – Finanzindustrie

Den ausführlichen Use Case der Sparda-Bank Baden-Württemberg zum Thema Baufinanzierung können Sie auf unserer Website » hier nachlesen. Hierbei galt es mittels RPA aus der Cloud Medienbrüche aufzulösen und die Kopplung von Front- und Backend zu ermöglichen.

Use Case: Intelligente Dokumentenverarbeitung bei Sparda-Bank BW
Darüber hinaus hat Almato für die Sparda-Bank Baden-Württemberg eine Kampagne zur intelligenten Dokumentenverarbeitung umgesetzt. In Zusammenarbeit mit Sparda-Bank BW hat Almato mittels RPA sowie einer KI-Komponente eine Kampagne unter Einsatz von Intelligent Character Recognition (in diesem Fall mit ABBYY FlexiCapture) durchgeführt und dabei eine 90 %-ige Trefferquote erzielt. Im Rahmen der Kampagne wurden aus mehreren tausend Briefen handschriftlich eingetragene Daten extrahiert, validiert und in die notwendigen Systeme für weitere Bearbeitungsschritte bereitgestellt. Die vollständige Digitalisierung dieses Prozesses bedeutet für die Sparda-Bank BW eine schnellere, direkte Verarbeitung von großen Briefmengen sowie eine nahtlose Transaktion und Weiterverarbeitung der Daten.

Key Facts:

• KI-Komponente zur Texterkennung und -analyse
• 90%ige Trefferquote
• Signifikante Reduzierung der Bearbeitungszeit

Use Case 2 – Bauwirtschaft

Use Case: Automatisierte Rechnungsbearbeitung
Aufwendige, manuelle Prozesse zur Rechnungsverbuchung sind häufig anfallende Prozesse. Diese Herausforderung galt es von Almato für einen Kunden der Bauwirtschaft zu lösen. Durch den Einsatz von Content Intelligence konnte eine vollständige Automatisierung bis hin zur Verbuchung in SAP ermöglicht werden. Damit einhergehend war außerdem ein Anstieg in der Bearbeitungsqualität zu verzeichnen.

Key Facts:

• KI-Komponente zur Texterkennung und -analyse
• 50 % FTE-Einsparung, signifikanter Anstieg der Bearbeitungsqualität
• Reduzierung der Bearbeitungszeit von durchschnittlich 8 auf 2 Minuten

Lösung: Digitalisierte Rechnungen werden mithilfe von Texterkennung durch einen „Intelligent Bot“ analysiert und die notwendigen Daten mittels der KI extrahiert. Im weiteren Schritt navigiert der Bot in SAP (FI-AP/AR) und ruft die zu den Eingangsrechnungen gehörenden Bestellungen auf. Der Bot gleicht die analysierten Daten mit den vorhandenen Bestellvorgängen ab und erfasst diese als Eingangsrechnungen in SAP. Je nach Ergebnis der vom Bot durchgeführten Plausibilitätsprüfungen werden die Rechnungen entweder durch den Bot automatisch verbucht oder für eine Korrektur an einen Sachbearbeiter zur Wiedervorlage weitergeleitet.

Use Case 3 – Transport und Logistik

Use Case: Automatische Verarbeitung von Zolldokumenten
Zolldokumente für Ex- und Importe in/von Nicht-EU-Länder/n müssen schnell und fehlerfrei bearbeitet werden, damit die Waren pünktlich ihr Ziel erreichen. Dafür werden in der Lösung von Almato, die vom Kunden ausgefüllten Formulare von der KI ausgelesen und an die Bots zur automatisierten Weiterverarbeitung gegeben. Die intelligente und automatisierte Lösung ermöglicht ein schnelles und sofortiges Abarbeiten von Aufträgen 24/7 und stellt gleichzeitig die notwendige Qualität sowie Anforderungen an Compliance-Regeln sicher. Gleichzeitig werden die Bearbeitungszeiten signifikant reduziert und durch die Entlastung der Mitarbeiter geht eine gesteigerte Mitarbeiterzufriedenheit einher.

Key Facts:

• > 100.000 Zolldokumente jährlich
• 24/7 – Schnelles und sofortiges Abarbeiten von Aufträgen
• KI-Komponente zur Texterkennung und -analyse

Lösung: Das Zolldokument bzw. das sogenannte Ausfuhrbegleitdokument (ABD) geht zum Beispiel via E-Mail ein. Diese Daten werden dann mit einer KI-Komponente ausgelesen. Anschließend werden die strukturierten Daten an den Bot (die RPA-Komponente) übergeben, welcher die Vollständigkeit der Daten prüft. Sofern die Daten unvollständig sind wird das ABD wieder an den menschlichen Mitarbeiter zurückgesendet. Dieser kann dann in Interaktion treten und den Spezialfall prüfen. Sofern die Daten vollständig sind und die Plausibilitätsprüfung erfolgreich war, erfolgt die Weiterverarbeitung in den Zollabwicklungssystemen. Im Folgenden haben wir Ihnen diese Lösung mit einer prozessualen Darstellung veranschaulicht:

Wir sind interessiert an Ihrer Meinung zum Thema Content Intelligence. In welchen Einsatzbereichen wenden Sie diese Technologie bereits an und welche Automationssoftware nutzen Sie dafür? Haben Sie bereits Erfahrung mit dem Einsatz von Content Intelligence? Treten Sie mit uns in den Austausch.

Gerne klären wir alle Ihre Fragen zu RPA und Content Intelligence. Schreiben Sie uns an.