Robotic Process Automation (RPA): Wo steht die Versicherungswirtschaft?

Robotic Process Automation (RPA) zielt darauf ab, repetitive und zeitintensive Unternehmensprozesse durch Softwareroboter, auch Bots genannt, zu automatisieren. Expert*innen schätzen, dass in den nächsten 10 – 20 Jahren ca. 47 Prozent aller Jobs von digitalen oder physischen Robotern ausgeführt werden. RPA ist in den letzten Jahren mehr und mehr zu einer etablierten Technologie geworden und gerade in der Versicherungswirtschaft scheint das Potenzial immens. Immer mehr Unternehmen setzen RPA ein und erreichen damit hohe Effizienzgewinne – hört man zumindest …

Was kann RPA wirklich leisten?

In der Theorie ist klar, was RPA zu leisten im Stande ist. Der Bot ist ein Stück Software, die Aktionen auf der grafischen Benutzeroberfläche eines Computers ausführt. So könnte man darunter das Öffnen einer Excel-Datei, das anschließende Verarbeiten der enthaltenen Informationen mit anschließendem Export in eine csv-Datei, sowie das Eintippen der Ergebnisdaten in die Unternehmenssoftware verstehen. Es ist offensichtlich, dass gerade Branchen, in denen Datenverarbeitung einen wesentlichen Teil der Geschäftstätigkeit ausmacht, von einer erfolgreichen und systematischen RPA-Einführung sehr profitieren würden – so auch die Versicherungswirtschaft. Die mangelnde Transparenz und systematische Bewertbarkeit der bereits eingeführten Systeme dürften einen wesentlichen Grund hierfür darstellen.

Quelle: http://www.spreadsheet-router.com/datenerfassung-fuer-erp-systeme.html, modifiziert
Quelle: http://www.spreadsheet-router.com/datenerfassung-fuer-erp-systeme.html, modifiziert

 

Potenziale und Risiken von RPA bleiben undurchsichtig

Die Beschreibungen der derzeit bekannten Anwendungsfälle bleiben meist vage. Oft ist nicht klar, ob bzw. in welchem Umfang sich die Erfahrungen anderer Unternehmen auf eigene Szenarien übertragen lassen. Außerdem tauchen im Zusammenhang mit RPA Begriffe wie Cognitive Automation oder Hyperautomation auf, deren Bedeutung sich nicht unmittelbar erschließt. Auch die Frage, welche Rolle KI beim Einsatz von RPA spielt (oder: spielen sollte), ist nach wie vor spannend. Wie RPA mit KI zusammen in den Einsatz gebracht werden kann, habe ich in einem früheren Blogartikel beleuchtet.

Für (potenzielle) RPA-Anwender*innen stellen sich daher viele Fragen:

Dieser Beitrag ist Teil einer Blog-Reihe, in der wir (Claudia Dukino und Damian Kutzias aus dem Bereich Digital Business) uns in den kommenden Monaten mit den Herausforderungen datenbasierter Projekte beschäftigen und dazu Mensch, Technik und Organisation im Einklang betrachten werden.

  • Welche unternehmerischen Schmerzpunkte kann RPA lösen?
  • Wie sieht der Use Case für mein Unternehmen konkret aus?
  • Was bedeuten alle diese Begriffe, die im Zusammenhang mit RPA genannt werden?
  • Was davon ist für mein Unternehmen relevant?
  • Worauf muss ich achten, um RPA dauerhaft erfolgreich einzusetzen?

Fraunhofer IAO plant RPA-Studie für die deutsche Versicherungswirtschaft – Expert*innen gesucht

Das Fraunhofer IAO möchte diesen Fragen gezielt für die deutsche Versicherungswirtschaft auf den Grund gehen und plant deshalb eine Studie, die Anfang 2022 veröffentlicht werden soll. Im Zusammenhang mit dieser Studie suchen wir Expert*innen, die für den Einsatz von RPA-Lösungen in der Versicherungswirtschaft verantwortlich sind oder bereits RPA-Projekte in der Versicherungswirtschaft begleitet haben. Im Rahmen unserer Studie werden die bisherigen praktischen Erfahrungen in der Versicherungswirtschaft systematisch aufbereitet, analysiert und allen Teilnehmenden anschließend zur Verfügung gestellt. Durch Reflektion der in der Studie geführten Interviews werden die RPA-bezogenen Potenziale und Hemmschuhe im eigenen Unternehmen klarer, sodass der zukünftige RPA-Einsatz effizienter und nutzbringender werden kann. Expert*innen, die Interesse haben an der Studie mitzuwirken, können sich gerne an mich wenden.

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Marc Hanussek

Marc Hanussek

Marc, von Haus aus Mathematiker, beschäftigt sich vor allem mit Fragen rund ums maschinelle Lernen.

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