Die Telekommunikation erfindet sich neu

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.

Was zeichnet die intelligente Automatisierung aus?

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.

Interessante Automatisierungstechnologien für Telekommunikationsunternehmen

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.

Durch Machine Learning (ML) erschließen sich den Telekommunikationsunternehmen zahlreiche interessante Möglichkeiten wie Netzwerkoptimierung, Fraud Detection und Predicitive Analytics. Letztere ermöglicht es, zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen, indem große Datenmengen analysiert und Muster erkannt werden. Dies versetzt die Unternehmen in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich auf zukünftige Herausforderungen und Chancen optimal vorzubereiten.

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.

Unser ganzheitlicher Ansatz im Bereich intelligente Automatisierung

Wir unterstützen Ihre Automatisierung in jeder Reifephase, in der Sie sich befinden.
 

Beratende Dienstleistungen: Automation Day

Wir analysieren die aktuelle Situation Ihres Unternehmens, ermitteln Ihr Potenzial und helfen Ihnen, die richtigen Schritte festzulegen, für langfristige Erfolge zu erzielen.

Ihre Vorteile:

  • Sie erfahren alles über die Vorteile von Automatisierung.
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In einem dedizierten Workshop identifizieren unsere geschulten Expertinnen und Experten innerhalb von 5 Tagen mit Ihnen die Problemstellungen in Ihren Prozessen und validieren Lösungsansätze für das weitere Vorgehen.

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  • Sie verstehen durch Prototypen, wie der verbesserte Prozess aussehen könnte, und validieren diesen mit den unterschiedlichen Nutzerinnen und Nutzern.
  • Sie haben nach dem Workshop einen konkreten Plan für weitere Schritte und Aufwände zur Verfügung.
Skalierung: Robot as a Service

Wir helfen Ihnen, mit RPA zügig und kostengünstig zu beginnen und dazu eine skalierbare Plattform zu nutzen, ohne dabei eigene Ressourcen binden zu müssen.

Ihre Vorteile:

  • Sie unterstützen und entlasten Ihre IT durch eine flexible Integration und dadurch, dass wir die Konfiguration, Wartung und Pflege der RPA-Infrastruktur für Sie übernehmen.
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  • Sie erzielen eine höhere Geschwindigkeit im Deployment von Automationslösungen.
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Betrieb von Automatisierungslösungen: Intelligent Automation Plattform

Wir liefern Ihnen eine umfassende Automatisierungsplattform, die Prozesse in leistungsfähige digitale Arbeitskräfte umwandelt. Diese verbinden IT-Systeme, Anwendungen und Daten miteinander und sichern die Produktivität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit ab.

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  • Sie erhöhen die Sicherheit durch die Protokollüberwachung und automatische Fehlerbehebung.
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  • Sie erhalten eine Vorhersage der Auftragsdurchlaufzeit.
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Unser Portfolio End-to-End Automatisierung
 

Grafik: Portfolio End-to-End-Automatisierung
Deckblatt: Studie zur intelligenten Automatisierung in der TK-Branche

Studie zur intelligenten Automatisierung in der Telekommunikation

Der Markt in der Telekommunikationsbranche ist hochdynamisch. Wie wichtig intelligente Automatisierung für die Bewältigung dieser Herausforderung ist, welche Kernziele die Unternehmen verfolgen und welche Rolle externe Spezialisten dabei spielen, erfahren Sie in der Zusammenfassung unserer Studie.

 

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