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Roboter Hand

Der Einsatz von Software-Robotern war bis dato hauptsächlich auf einfache Prozesse mit klar strukturierten Informationen und eindeutigen Regeln beschränkt. UiPath zeigt auf, wie sich Software-Roboter mit Künstlicher Intelligenz (KI) neue Fähigkeiten aneignen.

Die zunehmende Integration von KI-Technologien in Robotic Process Automation ändert das grundlegend. Machine Learning und Co. statten Software-Roboter mit kognitiven Fähigkeiten aus und eröffnen damit ganz neue Möglichkeiten zur Automatisierung. UiPath erläutert, auf welchen Gebieten Software-Roboter mit Hilfe von KI ein tiefergehendes Verständnis entwickeln:

1. Visuelles Verständnis

Mit Computer-Vision-Technologien auf Basis von Deep Learning können Software-Roboter sämtliche Bildschirminhalte ähnlich wie ein Mensch interpretieren. Das zahlt sich unter anderem in virtuellen Desktop-Umgebungen wie Citrix, VMware, VNC oder Windows Remote Desktop aus. Sie lassen sich mit dieser Technologie deutlich einfacher und effizienter automatisieren als dies in der Vergangenheit mit Hilfe von Optical Character Recognition (OCR) und Bildabgleichen möglich war. Darüber hinaus ermöglicht Computer Vision den Software-Robotern, weitere bislang für sie unzugängliche visuelle Inhalte wie Flash, Silverlight oder Bilder zu verarbeiten.

2. Dokumentenverständnis

Mit Hilfe spezieller Machine-Learning-Technologien sind Software-Roboter in der Lage, unstrukturierte Dokumente auszuwerten. Sie können Daten aus Jahresabschlüssen, Verträgen und anderen Dokumenten extrahieren und logisch so organisieren, dass sie sich von ihnen weiterverwenden lassen. Dasselbe gilt für Abbilder von Dokumenten wie Scans. Weisen die gescannten Dokumente kein konsistentes Format auf, reichen Funktionen für Optical Character Recognition allein nicht aus, um sie zu automatisieren. Der OCR-Prozess liefert dann als Ergebnis unstrukturierte Textdaten, die von den Software-Robotern mit Machine-Learning-Verfahren weiterverarbeitet werden können.

3. Konversationsverständnis

KI-Technologien für Natural Language Processing (NLP) ermöglichen es Software-Robotern, auch E-Mails, SMS- und Chat-Nachrichten sowie gesprochene Sprache zu verstehen und zu automatisieren. Damit können sie beispielsweise eingehende E-Mails thematisch klassifizieren und direkt weiterverarbeiten. Durch Sentiment-Analysen erlauben es NLP-Technologien den Software-Robotern sogar, Absichten und Stimmungen zu registrieren. Damit haben sie etwa die Möglichkeit, bei Kundenanrufen im Call Center den Zufriedenheitsgrad der Anrufer zu erkennen und die entsprechenden Aktionen anzustoßen.

4. Prozessverständnis

Unternehmen, die bereits viele Prozesse mit RPA automatisiert haben, stehen oft vor der Herausforderung, die nächsten Automatisierungschancen zu identifizieren. Vor allem bei unternehmensweiten und plattformübergreifenden Prozessen, die unterschiedliche Mitarbeiter einbeziehen, sind die Potenziale nicht immer ohne Weiteres ersichtlich. Durch die Integration von Process-Discovery-Technologien in eine RPA-Plattform werden Software-Roboter in die Lage versetzt, das aufgezeichnete Verhalten der User zu analysieren und Muster darin zu offenbaren, die neue Automatisierungsmöglichkeiten eröffnen.

„Software-Roboter erlernen dank Künstlicher Intelligenz neue Fähigkeiten und können dadurch jeden Mitarbeiter noch besser unterstützen“, sagt Walter Obermeier, Managing Director bei UiPath in München. „Die genannten Einsatzgebiete sind dafür nur einige Beispiele. Mit neuen Use Cases werden weitere kognitive Fähigkeiten hinzukommen. Darüber hinaus entstehen derzeit auch branchen- und fachspezifische Algorithmen, die künftig mit RPA eingesetzt werden können. RPA-Anbieter wie UiPath ermöglichen es Unternehmen dabei, KI per Drag and Drop in ihre Workflows zu integrieren.“

www.uipath.com/de
 


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