Die Digitalisierung verändert die Erwartungen: Telekommunikationsunternehmen müssen ihre Kundinnen und Kunden mit resilienten, hochmodernen und gleichzeitig kostengünstigen Services überzeugen. Gleichzeitig möchten sie den Support und die Customer Experience weiter verbessern, um so die Kundenbindung zu stärken und neue Wertschöpfungsketten aufzubauen. Um diese Ziele zuverlässig zu erreichen, sind die Techniken der intelligenten Automatisierung, ein agiles Mindset und durchgängiges Change Management die Mittel der Wahl.
Intelligente Automatisierung arbeitet mit Technologien wie Robotic Process Automation (RPA), künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Business Process Automation. Ist BPA im Spiel, wird dies auch als Hyperautomatisierung bezeichnet.
Durch die Verbindung verschiedener Automatisierungstechnologien gelingt es den Unternehmen, auch umfassende Geschäftsprozesse vollständig zu automatisieren und zu optimieren – einschließlich der Prozesse, die bislang noch manuell durchgeführt werden mussten. Durch die Verbindung von RPA und KI können sie komplexe Entscheidungen automatisch treffen und unstrukturierte Daten verarbeiten, die bisher schwer zu handhaben waren.
Dadurch lassen sich Geschäftsprozesse schneller, effizienter und genauer gestalten. Dies kann entscheidend dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Kosten zu senken. Darüber hinaus gewinnen die Unternehmen durch die Automatisierung von Prozessen mehr Zeit für ihre strategischen Aufgaben und Innovationen.
Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet eine Technologie, mit der wiederkehrende und regelbasierte Geschäftsprozesse mit Hilfe von Software-Robotern automatisiert werden. RPA-Roboter übernehmen dabei Aufgaben, die normalerweise von Menschen durchgeführt werden. Sie nutzen Softwareanwendungen, um auf Daten zuzugreifen und Aufgaben auszuführen. Dabei imitieren sie die Interaktion menschlicher User mit Anwendungen und Systemen.
RPA unterscheidet sich von anderen Geschäftsprozessautomatisierungstechnologien wie Business Process Automation (BPA). Durch BPA kann eine breitere Palette von Tätigkeiten automatisiert werden; RPA konzentriert sich dagegen auf spezifische und eng definierte Aufgaben, die in der Regel wiederholt ausgeführt werden. Eine Optimierung des Gesamtprozesses findet durch RPA nicht direkt statt, sollte allerdings immer parallel betrachtet werden, damit die RPA- Lösung sich in die Abläufe und den Durchsatz des Gesamtprozesses integriert.
RPA kann in unterschiedlichsten Bereichen wie im Kundenservice, im Rechnungswesen, im Vertrieb und in der Netzwerküberwachung eingesetzt werden. Durch den Einsatz von RPA in diesen Bereichen gelingt es Telekommunikationsunternehmen, ihre Betriebskosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Mitarbeitenden von zeitaufwändigen, manuellen Aufgaben zu entlasten.
Business Process Automation (BPA) ist eine Technologie, mit der Geschäftsprozesse automatisiert werden, um so Zeit und Kosten zu sparen, die Produktivität zu steigern und die Effizienz zu verbessern. Darüber hinaus werden manuelle und wiederkehrende Aufgaben ersetzt, um eine höhere Genauigkeit und Konsistenz zu erreichen.
Ein weiter wichtiger Aspekt von BPA ist eine Automatisierung von Geschäftsprozessen unter Berücksichtigung der Compliance- und Sicherheitsrichtlinien. So kann die Technologie dazu beitragen, dass Prozesse rechtskonform und optimal geschützt sind. Für BPA sind daher ganz verschiedene Use Cases interessant wie die Automatisierung von Bestell-, Auftrags-, Zahlungs- und Kundendienstprozessen.
Aufgrund der immer komplexer werdenden Netzwerktopologien in der Telekommunikationsbranche ist der Netzbetrieb in vielen Fällen nur noch mit Hilfe einer Netzwerk-Management-Automatisierung möglich. Findet diese durchgängig statt, können Netzwerkprobleme schneller und effektiver identifiziert und behoben werden. Dies führt zu geringeren Ausfallzeiten und einer schnelleren Fehlerbehebung in den Unternehmen. Die Netzwerk-Management-Automatisierung wird an Bedeutung sogar noch zunehmen, da die Anforderungen an den Betrieb der Netze immer komplexer werden.
Intelligent Document Processing (IDP) ist ein Ansatz zur Verwaltung von Dokumenten und Informationen, bei der künstliche Intelligenz (KI) und andere Technologien eingesetzt werden, um die Verarbeitung und Analyse von Dokumenten zu automatisieren und optimieren.
IDP umfasst unter anderem die Erfassung, Indexierung, Speicherung, Suche und Analyse von Dokumenten. KI-Technologien wie die optische Zeichenerkennung (OCR), die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und das maschinelle Lernen (ML) werden genutzt, um Dokumente automatisch zu klassifizieren, Metadaten zu extrahieren, den Inhalt zu analysieren und den Zugriff auf Dokumente zu verwalten.
Der ROI, der durch die Einführung von IDP erreicht werden kann, ist erheblich und hängt von der Art der zu verarbeitenden Dokumente, den manuellen Arbeitskosten, der Fehlerquote und der Skalierbarkeit ab. Die Investitionskosten sind dabei als eher niedrig zu betrachten.
Ein täglich wiederkehrendes Thema in der Telekommunikationsbranche ist es, Informationen in unterschiedlichen Quellen zu finden. Intelligent Search bezieht sich auf die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine-Learning-Techniken, um die Suchfunktionen von Systemen zu verbessern. Im Wesentlichen geht es darum, die Suche intelligenter und intuitiver zu gestalten, indem sie die Absicht der Benutzerin oder des Benutzers besser versteht und personalisierte Resultate liefert.
Intelligent Search verwendet häufig Natural Language Processing (NLP) und semantische Technologien, um den Textinhalt und die Bedeutung von Suchanfragen zu verstehen. Es können aber auch Datenanalysen und Machine-Learning-Modelle eingesetzt werden, um kontextabhängige Ergebnisse zu produzieren und Muster in den Daten zu erkennen.
Die Einführung von Intelligent Search hat mehrere Vorteile. Zum einen sind die Investitionen gering, zum anderen wird der ROI über die Nutzung sehr schnell erreicht. Die genaue Größe des ROI ist dabei von der Art der intelligenten Suche (NLP, semantische Suche, Deep Learning) und vom Anwendungsfall abhängig.
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