Die 10 wichtigsten RPA-Anwendungsfälle nach Branchen & Beispielen aus der Praxis

RPA-Bots helfen bei der Rationalisierung vieler Finanz- und Buchhaltungsaufgaben, brauchen keine Pausen und arbeiten rund um die Uhr. Darüber hinaus führen sie großvolumige, standardisierte Funktionen wie Dateneingabe und -verarbeitung schneller und genauer aus als Menschen, und das mit einer Fehlerquote von nahezu null.

Erweitert um KI-Funktionen können RPA-Bots Finanzdaten aus gescannten Dokumenten, Bildern und anderen unstrukturierten Daten identifizieren, extrahieren und interpretieren. Laut McKinsey haben etwa 60 % der an der Umfrage teilnehmenden Finanzdienstleister bereits KI-gestützte RPA-Lösungen in ihren Betrieben implementiert.

Versicherungsunternehmen sind oft mit der riesigen Menge an zeitaufwändigem und sich wiederholendem Papierkram überfordert, der normalerweise manuell erledigt wird. Die Implementierung der RPA-Technologie ermöglicht es ihnen, viele dieser Aufgaben an Software-Bots zu delegieren, sodass sich die Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben wie Datenanalyse oder Kundenerlebnismanagement konzentrieren können. Nach Angaben von Accenture kann die Automatisierung alltäglicher Aufgaben die Kosten für das Underwriting und die Schadensbearbeitung im Versicherungssektor um 30-40 % senken.

KI-fähige RPA-Bots können unterschiedliche Datenquellen scannen, um heterogene Informationen für die Schadensbearbeitung zu sammeln. Anschließend kann eine intelligente Automatisierungslösung Unstimmigkeiten zwischen den eingereichten Ansprüchen und den Belegdokumenten erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können.

Für medizinisches Fachpersonal nimmt die Verwaltung der klinischen Dokumentation, einschließlich der Dateneingabe, im Durchschnitt bis zu 16,5 Stunden pro Woche in Anspruch. In Anbetracht des Personalmangels im Gesundheitswesen wird die Automatisierung solcher sich wiederholenden Aufgaben den medizinischen Fachkräften helfen, mehr Patienten zu behandeln und die allgemeine Arbeitszufriedenheit zu verbessern. Wechselt ein Patient beispielsweise den Gesundheitsdienstleister, kann eine Arzthelferin einen RPA-Bot starten, um die bisherigen Gesundheitsakten (die als PDF-Dateien oder Papierdokumente vorliegen) zu verarbeiten und wichtige Informationen in das EHR-System einzugeben. RPA-Bots können auch bei der Erledigung von Verwaltungsaufgaben helfen, wie etwa beim Abgleich von Terminanfragen der Patienten mit den Terminkalendern der Ärzte oder bei der Aktualisierung von Patientendaten im CRM-System für das Gesundheitswesen.

Apothekenketten können ebenfalls die Vorteile von RPA nutzen, wenn es um die Optimierung von Routineaufgaben geht. Zum Beispiel nutzen Apotheken RPA, um den Medikamentenbestand genau zu überwachen, die Lagerbestände zu aktualisieren und das Personal über geringe Bestände zu informieren.

80 % der Einzelhändler erwarten laut UiPath, dass intelligente Automatisierung, einschließlich KI-gestützter RPA-Lösungen, zum Mainstream wird. Die Quelle behauptet auch, dass 60 % der kritischen Verbraucher- und Einzelhandelsaktivitäten automatisierbar sind.

Verbessert mit ML-Modellen helfen RPA-Bots bei der Überwachung des Ladeninventars. Sie können Daten über neu eintreffende Lieferungen aus Rechnungen in das Bestandsverwaltungssystem eingeben, Benachrichtigungen an Beschaffungsmanager über niedrige Bestände senden und die potenzielle SKU-Nachfrage mithilfe von ML-Algorithmen und historischen Verkaufsdaten vorhersagen.

KI-gestützte RPA-Software hilft auch bei der Überwachung der Effizienz von Werbeaktionen, indem sie Verkaufsdaten im Laufe der Zeit sammelt, klassifiziert, mit historischen Daten und festgelegten KPIs vergleicht und Berichte über die Werbeleistung erstellt.

Als Teil des Einzelhandels-Software-Ökosystems können RPA-Bots zu Geschäftswachstum und Kundenzufriedenheit beitragen.

Nach einer Umfrage von UiPath halten 60 % der Telekommunikationsunternehmen die Automatisierung für einen entscheidenden Treiber der digitalen Transformation in den nächsten fünf Jahren. Die Implementierung von RPA-Technologie kann die Zeit für menschliche Eingriffe bis 2027 um 40 % reduzieren. Kein Wunder, dass 87 % der Telekom- und Tech-Führungskräfte die Automatisierung als ihre oberste Geschäftspriorität definieren. RPA-Technologien ermöglichen es Telekommunikationsunternehmen, arbeitsintensive und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren und dadurch Kosten zu senken und das Geschäftswachstum zu fördern.

Personalabteilungen führen zahlreiche zeitaufwändige Aufgaben aus, die automatisiert werden können, wie zum Beispiel die Suche nach Talenten, die Aufnahme neuer Mitarbeiter, die Planung von Schulungen, die Gehaltsabrechnung und das Austrittsmanagement.

Nach Angaben der Hackett Group haben 75 % der Unternehmen im Jahr 2024 bereits RPA-Lösungen für ihr Personalwesen implementiert. Die Kofax-Studie legt nahe, dass 78 % der Unternehmen planen, ihren Onboarding-Prozess mit intelligenten RPA-Lösungen zu automatisieren.

Während physische Roboter die Werkshalle umgestalten, kümmert sich RPA um andere Arbeitsabläufe und Prozesse im Fertigungssektor. RPA in der Fertigung kann dazu beitragen, das Lieferkettenmanagement zu optimieren, die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern und die Betriebskosten zu senken.

In der Fertigung helfen Automatisierungslösungen, die mit ML-Modellen angereichert sind, den Mitarbeitern, die Nachfrage vorherzusagen und die Rohstoffbeschaffung zu planen. RPA-Bots mit integrierten ML-Algorithmen können historische Daten analysieren und genaue Bedarfsprognosen erstellen. Basierend auf den ML-generierten Erkenntnissen können RPA-Bots den Bestand scannen, um zu prüfen, ob genügend Fertigprodukte oder Rohstoffe für die Produktion vorhanden sind. Im Falle eines Bestandsdefizits kann der Bot den Einkaufsleiter benachrichtigen oder eine neue Bestellung aufgeben.

Nach Angaben des Global Lighthouse Network kann die Automatisierung in der Fertigung, einschließlich RPA-, KI- und IoT-Technologien, zu einer um 30 % bis 90 % schnelleren Markteinführung, einem um bis zu 200 % höheren Produktionsvolumen und zu 10 % bis 40 % niedrigeren Betriebskosten führen.

Der Markt für RPA in der Automobilbranche wird von 2024 bis 2030 voraussichtlich ein Wachstum von 32,6 % verzeichnen. Mit KI angereichert, beschleunigen Automatisierungslösungen mühsame Aufgaben wie die Auftrags- und Rechnungsbearbeitung, die manuelle Eingabe und Überprüfung von Fahrzeug- oder Kundendaten, die Erstellung von Berichten (wie zur Prüfung der Finanzierungsfähigkeit von Fahrzeugen) und andere.

RPA hilft Unternehmen der Automobilbranche, die betriebliche Kosteneffizienz zu gewährleisten, Lieferverzögerungen zu reduzieren und eine zusammenhängende und fehlerfreie Dokumentation zu produzieren, damit sich die Mitarbeiter auf einen qualitativ hochwertigen Kundendienst konzentrieren können.

Die robotergestützte Prozessautomatisierung in der Immobilienbranche zielt darauf ab, Mitarbeiter von zahlreichen zeitraubenden und sich wiederholenden Aufgaben zu entlasten. ML-gestützte RPA kann eine Fülle von Immobiliendaten aus unterschiedlichen Quellen verarbeiten, zum Beispiel Immobilienangebote, Verkaufsunterlagen, Mieterdaten oder Berichte über die Mietpreisentwicklung. Anschließend können Bots relevante Immobiliendaten extrahieren und klassifizieren und in standardisierte Formulare eingeben, um digitale Aufzeichnungen und umfassende Immobilienberichte zu erstellen.

Als Teil des Kundensupports verarbeiten KI-gestützte RPA-Chatbots, die in Immobilienportale integriert sind, Mieteranfragen in gesprochener Sprache, analysieren den Kontext und die Emotionen der Nutzerkommunikation, geben präzise Antworten, helfen bei der Planung von Immobilienbesichtigungen und benachrichtigen Mitarbeiter, wenn deren Beteiligung erforderlich ist.