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Machine Learning

4 Schritte zur Prozess-Automatisierung

Christiane Pütter ist Journalistin aus München. Sie schreibt über IT, Business und Wissenschaft. Zu ihren Auftraggebern zählen neben CIO und Computerwoche mehrere Corporate-Publishing-Magazine, vor allem im Bereich Banken/Versicherungen.
Durch Intelligent Process Automation (IPA) halbierte eine Versicherung die Manpower für ihre IT-Infrastruktur. McKinsey rät, in vier Schritten zum IPA-Vorreiter zu werden.
  • Wer den Wertbeitrag von IPA beziffern will, muss den zeitlichen und finanziellen Aufwand der bisherigen Posten kennen
  • Die Meldung "Ich kriege keine E-Mails!" muss nicht zwangsläufig aus einem Fehler im Mail-Programm resultieren – vielleicht hat der Nutzer sein Passwort vergessen
  • IPA ist ein Weg, das Unternehmen auf den Einsatz von KI und Cognitive Learning vorzubereiten

Als intelligente Prozess-Automatisierung (IPA) bezeichnet McKinsey das Zusammenwirken vom Neu-Design der Prozesse, Prozess-Automatisierung und Machine LearningMachine Learning. Die positiven Effekte sollen über Kostensenkungen hinausgehen und mehr Geschwindigkeit, Genauigkeit und besseren Kunden-Service bewirken. Wie IT-Chefs dabei vorgehen sollten, skizziert McKinsey in dem Papier "A CIO plan for becoming a leader in intelligent process automation". Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Wer durch Automatisierung Kosten sparen will, braucht zunächst einen systematischen Überblick aller Ausgaben.
Wer durch Automatisierung Kosten sparen will, braucht zunächst einen systematischen Überblick aller Ausgaben.
Foto: McKinsey

Der Plan der Consultants umfasst vier Schritte.

1. Den Wert von IPA hoch genug ansetzen

Die Einschätzung des Wertbeitrags von IPA setzt voraus, dass der CIO den zeitlichen und finanziellen Aufwand der bisherigen Posten beziffern kann. Das umfasst Entwicklung und Wartung der Anwendungen, RechenzentrumRechenzentrum, Endnutzer-Services, Telekommunikation sowie das Management des Ganzen. Auf dieser Basis ist in Vorfälle (Incidents), geplante Aktivitäten und Application Delivery zu unterscheiden. Es geht jeweils um Hardware- und Software-Kosten. Alles zu Rechenzentrum auf CIO.de

2. Die richtigen Use Cases erstellen

Das Identifizieren von Use Cases beginnt mit der Unterscheidung in leicht automatisierbare Incidents und solche, die komplexer sind. Das ist nicht immer einfach. So mag ein Anwender melden: "Ich kriege keine Emails!" Das muss nicht zwangsläufig aus einem Fehler im Mail-Programm resultieren - vielleicht hat der Nutzer sein Passwort vergessen. Hier helfen Text Mining-Tools. Ziel ist, drei Kategorien von Tickets zu unterscheiden: automatisierbar, erfordert Machine Learning, hochkognitiv (erfordert also manuellen Aufwand). Laut McKinsey lassen sich 80 Prozent der "Reset Password"-Incidents automatisieren.

Laut McKinsey können Unternehmen 80 Prozent ihrer "Reset Password"-Anfragen automatisieren.
Laut McKinsey können Unternehmen 80 Prozent ihrer "Reset Password"-Anfragen automatisieren.
Foto: McKinsey

CIOs sollten nicht den Fehler machen, sich auf das Reduzieren manueller Tätigkeiten zu beschränken, mahnen die Consultants. McKinsey nennt hier das Beispiel einer großen US-amerikanischen VersicherungVersicherung, die ihre IT Infrastruktur in mehreren Phasen automatisierte. Zunächst entwickelte das Unternehmen ein DevOps-Modell, um die Zusammenarbeit von Infrastruktur- und Betriebs-Team zu verbessern. Gemeinsam sahen sich die beiden Teams Schnittstellen und Datenquellen an, um schließlich ein IPA-Programm aufzusetzen. Stück für Stück migrierte die Versicherung Teile ihrer Infrastruktur in die Cloud. Hatten zunächst noch 1.400 Arbeitskräfte Vollzeit an der Infrastruktur gearbeitet, sind es jetzt nur noch rund 800. Top-Firmen der Branche Versicherungen

3. Einen Proof of Concept (PoC) erstellen

McKinsey zerlegt den Proof of Concept (PoC) in folgende Einzelteile: Erstens werden in einem Workshop alle notwendigen Schritte dargelegt. Der CIO erklärt, um welche Systeme es geht. Zweitens wird die richtige IPA-Plattform ausgesucht. Welche das ist, hängt beispielsweise davon ab, ob für das Unternehmen die Fähigkeit zur Integration wichtiger ist als Prepackaged Bots oder die Vorbereitung auf einen künftigen Einsatz von Artificial Intelligence (AI).

Drittens schreibt das Unternehmen fest, welche IT-seitigen Vorgaben (etwa in Bezug auf Sicherheit) und welche Business-seitigen Anforderungen (Zugangsbeschränkungen, Regularien und anderes) eingehalten werden. Viertens muss sich mindestens ein Engineer ausschließlich um das Testing kümmern. Bots folgen einem iterativen Design, um Lernfähigkeit, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu ermöglichen. Punkt Fünf besteht in der fortwährenden Dokumentation der Ergebnisse.

4. IPA-Ressourcen entwickeln, um Skaleneffekte zu nutzen

McKinsey versteht dies nicht nur als Frage von Technologie und Skills, sondern als Kulturfrage. Besonders erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich durch drei Maßnahmen aus: Erstens dehnt das Team, nachdem es Erfahrung mit der Automatisation von Tickets gemacht hat, seine Arbeit auf Monitoring und Dashboarding aus. Es konzentriert sich nicht mehr auf den Help Desk, sondern nimmt sich beispielsweise das Rechenzentrum und das Netzwerk vor.

Zweitens feilen CIOs in solchen Unternehmen an ihrer Rolle als Business-Enabler. Sie schildern den Erfolg bisheriger IPA-Projekte und bieten Führungskräften an, mit ihnen in ihrem jeweiligen Bereich nach Use Cases zu sehen. Dabei gibt McKinsey zu Bedenken, dass "IPA von Natur aus disruptiv" sei. Das müssen CIOs kommunizieren und sie müssen darauf hinweisen, dass IPA an manchen Stellen im Unternehmen menschliche Arbeitskräfte ersetzen kann.

Drittens verstehen besonders erfolgreiche Unternehmen intelligente Prozess-Automatisierung als Sprungbrett zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI oder englisch AI für Artificial Intelligence). Zwar erscheine KI derzeit noch "irgendwie futuristisch", wie McKinsey schreibt. Doch in den kommenden Jahren werden diese Technologien reifen. IPA ist ein guter Weg, das Unternehmen auf den Einsatz von KI und Cognitive Learning vorzubereiten.

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