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RPAsset – Forschungsprojekt RPA

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Das Finance Optimization Team der FAS AG nimmt am Forschungsprojekt RPAsset teil, das vom FIR an der RWTH Aachen und dem IPRI – International Performance Research Institute – durchgeführt wird. Als Teil des projektbegleitenden Ausschusses werden wir im Projekt „RPAsset“ in den nächsten 24 Monaten unsere Expertise im Bereich Robotic Process Automation (RPA) einbringen und eine optimale Implementierungsstrategie für kleine und mittelständische Unternehmen entwickeln. Das Zielbild der Strategie umfasst dabei drei Eckpfeiler, die unserer Erfahrung nach spezifisch auf KMU abgestimmt sein müssen: Prozess-Identifikation, Modellierung und RPA-Pilotierung. Da RPA besonders attraktiv wird, sobald Skaleneffekte realisiert werden können, ist die Prozessidentifikation die Grundlage für erfolgreiche und nachhaltige RPA-Projekte. 

Mit RPAsset ist es außerdem Ziel, die Grundlage für kognitive Automatisierung zu legen. Dazu sollen geeignete Algorithmen identifiziert werden, welche die Automatisierung von Prozessschritten erlauben, die bereits einfache Entscheidungskomponenten beinhalten. Richtig eingesetzt ist RPA aus unserer Sicht eine der Grundlagen für die digitale Transformation im Finanzbereich. Mit der Möglichkeit, Prozesse zukünftig auch intelligent automatisieren zu können, ist RPA Transformationsbeschleuniger. Die Software zur einfachen Prozessautomatisierung hat in den letzten Jahren einen hohen technologischen Reifegrad erreicht, der einen zuverlässigen und rentablen Einsatz bei einer Vielzahl von Administrations- und Finanzprozessen ermöglicht. Dieser Reifegrad ist Voraussetzung für die kognitive Automatisierung, welche in der Implementierungsstrategie von RPAsset zukunftsorientiert beinhaltet sein soll.

Themenfelder, die außerdem mit RPAsset einhergehen, sind die Fragen nach sinnvollen Onshoring-Modellen und damit einhergehend die qualitative und quantitative Bewertung von RPA-Implementierungen. RPA eröffnet insbesondere für KMU die Möglichkeit, auf Onshoring statt auf near- oder offshore Outsourcing zu setzen und selbst eine tragfähige Kostenstruktur aufzubauen, die bisher nur bei sehr großen Transaktionsmengen möglich war. 

Prozesse die einen positiven Business-Case versprechen und gleichzeitig Pain-Points, also prozessuale Schwachstellen hinsichtlich Zeitaufwand, Qualität und Zufriedenheit von Mitarbeitern und Kunden, aufgreifen, können beispielsweise Stammdatenanlagen, Reisekostenabrechnungen oder Zahlungsverkehrsprozesse sein. RPA eignet sich jedoch auch für einmalige Einsätze beispielsweise dann, wenn größere Datenmigrationen manuell vorgenommen werden müssten. 

Neben der sorgfältigen Analyse des Business-Case, ist meist ein vorgelagertes Prozessredesign notwendig. Im Regelfall eignet sich der gelebte Prozess nicht 1:1 zur Automatisierung. Das Redesign reduziert die vorhandene Prozesskomplexität häufig und soll sicherstellen, dass bereits der Prozessinput qualitativ hochwertig und fehlerfrei ist. So lassen sich neben der Automatisierung selbst, weitere Optimierungspotentiale heben: Der Prozess wird zunehmend transparent, verständlich und durch den Einsatz der Automatisierung so etabliert, wie er dann dokumentiert vorliegt. Das Redesign und die Dokumentation beinhalten auch mögliche Prozessausnahmen und Störungen, das sogenannte Exception-Handling. Durchläuft der Geschäftsfall den automatisierten Prozess, technisch oder fachlich bedingt, nicht vollständig und fehlerfrei, sind bereits durch das Redesign Mechanismen vorgesehen, um auch mit diesen Ausnahmen umgehen zu können.

Wenn Sie nun gerne mehr über Robotics im Finanzbereich und RPAsset erfahren möchten, nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf. Die FAS AG steht zusammen mit ihrem Partner Roboyo nicht nur mit fachlichen, sondern auch technischen Prozessexperten für Fragen bereit und begleitet Sie auf dem Weg der digitalen Transformation.

Bis bald

Patrick Weber

#digitalfuture #finance
 

Das IGF-Vorhaben 20661N der Forschungsvereinigung FIRe.V. an der RWTH Aachen Forschungsinstitut für Rationalisierung, Campus-Boulevard 55, 52074 Aachen wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.