Top +100 RPA-Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis

Der RPA-Markt wird im Jahr 2026 auf $35 Milliarden geschätzt und soll bis 2035 $247 Milliarden erreichen.¹ RPA kann wiederkehrende Aufgaben im Front- und Backoffice automatisieren. Ein anwendungsfallorientierter Ansatz ist entscheidend, um den Wert von Technologieinvestitionen zu optimieren.

Wir identifizieren 103 Anwendungsfälle und Praxisbeispiele für Robotic Process Automation und veranschaulichen deren Einsatz zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben in verschiedenen geschäftlichen, branchenspezifischen und persönlichen Kontexten.

Erfolgsgeschichten der RPA-Implementierung

Allgemeine Geschäftsprozesse

1. Kunden-Onboarding

Der Kunden-Onboarding-Prozess ist entscheidend, um die Kundenabwanderung zu reduzieren und neue Kunden zur Nutzung des Produkts zu bewegen.

OCR und RPA können Unternehmen dabei helfen, intelligente Automatisierung im Kunden-Onboarding bereitzustellen. Die meisten Kunden-Onboarding-Prozesse, wie die Vertragserstellung, können sogar in Unternehmen durchgeführt werden, die auf Legacy-Systeme angewiesen sind.

Praxisbeispiel: Finastra, ein Finanzsoftware-Unternehmen, hat Automatisierung genutzt, um seine Contact-Center-Abläufe zu optimieren. Vor der Automatisierung dauerte der Einarbeitungsprozess für neue Mitarbeiter 8–12 Wochen. Mit der Automatisierung wurde diese Zeit erheblich verkürzt, sodass neue Mitarbeiter schneller produktiv werden können.²

2. Extraktion von Daten aus PDFs und gescannten Dokumenten

Screen Scraping, OCR und grundlegende Mustererkennungstechnologien ermöglichen die Datenextraktion aus nahezu jedem Format. Dies reduziert die Notwendigkeit, Daten manuell zu extrahieren und einzugeben. Entdecken Sie unsere datengestützte Liste der besten Dokumentenerfassungsanwendungen.

Dieser RPA-Anwendungsfall gewinnt in Prozessen wie der Kreditorenbuchhaltung an Bedeutung, wo Dokumentenmanagement und Dokumentenerfassung zusammenwirken sollten. Es gibt Beispiele, bei denen der Kreditorenprozess in ERPs durch Technologien entwickelt wird, die auch RPA nutzen.

Praxisbeispiel: Carglass automatisierte seinen manuellen PDF-Datenimportprozess und sparte täglich rund zwei Stunden, die zuvor für die Korrektur von Daten aufgewendet wurden, die von Außendiensttechnikern eingegeben wurden. Durch die Optimierung administrativer Aufgaben ermöglichte Carglass seinen Außendienstteams, sich auf Kundenservice und Vertrieb zu konzentrieren.³

Die Automatisierung verbesserte die Mitarbeiterzufriedenheit erheblich: 99 % der Techniker berichteten von positiven Erfahrungen.

3. Datenaktualisierungen

Die meisten Abteilungen, darunter HR, Kundenservice und Marketing, müssen regelmäßig ihre sich ständig ändernden Kunden- oder Personaldaten aktualisieren.

Durch die Einrichtung von Bots, die relevante Daten aus Formularen und E-Mails automatisch aktualisieren, haben Abteilungen stets Zugriff auf die aktuellsten und korrektesten Informationen.

4. Datenvalidierung

Die meisten Datenvalidierungskontrollen können in Datenbanken eingebettet werden. RPA eignet sich jedoch für andere Validierungsaufgaben, wie den Abgleich von Daten mit öffentlich verfügbaren Daten. Das liegt daran, dass RPA einfach zu programmieren, skalierbar und in verschiedene Systeme integrierbar ist.

Praxisbeispiel: Protelindo nutzte Automatisierung, um Datenvalidierungs- und Abstimmungsaufgaben durch seine mitarbeitergetriebene „ProAction“-Veranstaltung zu verbessern. Mitarbeiter verschiedener Abteilungen entwickelten automatisierte Lösungen, die den Zeitaufwand für die Datenvalidierung erheblich reduzierten, die Betriebsgenauigkeit verbesserten und es dem Unternehmen ermöglichten, große Datenmengen zu bewältigen.⁴

Mitarbeiter entwickelten 29 Automatisierungsprojekte, die es dem Unternehmen ermöglichten, große Datenmengen 75 % schneller zu verarbeiten.

5. Periodische Berichtserstellung und -verteilung

Unternehmen benötigen regelmäßige Berichte, um Manager und Teams über ihren Fortschritt zu informieren. Die manuelle Erstellung und Versendung von Berichten ist jedoch zeitaufwendig.

RPA kann Berichte automatisch erstellen, deren Inhalte analysieren und sie basierend auf den Inhalten an relevante Stakeholder per E-Mail versenden. Dies automatisiert die periodische Berichterstattung.

Beispielsweise müssen Telekommunikationsbetreiber Berichte über Konnektivitätsprobleme an das zuständige Personal senden. So sollte etwa ein CTO bei Berichten mit kritischen Problemen in Kopie gesetzt werden, der Netzleiter bei schwerwiegenden Problemen.

RPA-Bots können Berichte analysieren, um die Empfänger entsprechend den vorgegebenen Kriterien anzupassen. Erfahren Sie mehr über RPA-Anwendungsfälle in der Berichterstattung.

6. Datenmigration und -eingabe

Legacy-Systeme erfüllen in Unternehmen nach wie vor kritische Funktionen. Beispielsweise müssen Legacy-Abrechnungssysteme mit anderen Systemen kommunizieren, die möglicherweise nicht in der Lage sind, relevante Daten über APIs abzurufen. In solchen Fällen migrieren Mitarbeiter Daten manuell in Formaten wie CSV.

Praxisbeispiel: Encova Insurance automatisierte den Policenaufnahmeprozess und reduzierte die manuelle Dateneingabe von etwa 650 Stunden pro Monat auf 12,5 Stunden pro Jahr, mit einer Produktivitätssteigerung von über 99 %.⁵

7. Erstellung von Massen-E-Mails

Die Personalisierung von E-Mails, Newslettern und anderen Formen der Marketingansprache kann zu erfolgreicheren Kampagnen führen. Die Personalisierung hängt jedoch vom Datenzufluss aus verschiedenen Systemen ab (z. B. CRM- oder ERP-Systeme), was bei manueller Durchführung zeitaufwendig sein kann.

RPA kann Unternehmen dabei helfen:

• Kundendaten aus verschiedenen Systemen zu sammeln
• Diese in vorab genehmigte E-Mail-Vorlagen einzufügen
• Sie an Kunden/potenzielle Leads zu versenden

Praxisbeispiel: Die automatisierte E-Mail-Verarbeitung von HUB International ermöglicht die automatische Extraktion und Klassifizierung von Kundendaten direkt in das NetSuite-Policenverwaltungssystem. Durch die Automatisierung dieses zuvor manuellen Workflows senkte HUB International die Kosten für externe Arbeitskräfte und skalierte seine Abläufe, um Tausende verschiedener Dokumente und Mitteilungen zu verwalten.⁶

Die Automatisierung hat das rasante Wachstum von HUB International unterstützt, indem sie unternehmensweit über 60 Prozesse optimierte und so eine schnellere Integration neuer Akquisitionen ermöglichte.

8. Quote-to-Cash

Unternehmen müssen verkaufen, um zu überleben. Quote-to-Cash-Probleme können zu verspäteten Forderungen, verzögerter Rechnungserstellung, Verkäufen zu reduzierten Preisen (aufgrund von Eingabefehlern) usw. führen.

Durch optimierte Datenextraktion und -übertragung aus verschiedenen Bestellformularen und Systemen ermöglicht die Quote-to-Cash-Automatisierung:

• Reduzierung manueller Fehler
• Schnellere B2C/B2B-Dienstleistungen
• Senkung der Buchhaltungskosten

9. Procure-to-Pay (P2P)/Source-to-Pay (S2P)

Der Procure-to-Pay-Prozess umfasst die Erstellung einer Bestellung und die Extraktion von Rechnungs- und Zahlungsdaten aus mehreren Systemen:

• Lieferanten-E-Mails
• Enterprise Resource Planning (ERP)
• Customer Relationship Management (CRM)
• Banken
• Lieferanten
• Logistikunternehmen

Die eingehenden Daten können in unterschiedlicher Form vorliegen, beispielsweise als per E-Mail versendete Lieferantenrechnungen. Rechnungen müssen erfasst, validiert und angereichert werden. Beispielsweise müssen Unternehmen Sachkonten (GL-Konten) Rechnungen ohne Bestellungen (POs) zuweisen.

Kaufmännische Funktionen (Marketing & Vertrieb)

Marketing:

10. Lead-Nurturing

Leads kommen über eine Vielzahl von Kanälen wie LinkedIn, Lead-Erfassungsformulare und Anbieter. RPA-Bots können sie extrahieren und an einem einzigen Ort zusammenführen.

Praxisbeispiel: Habib Bank Limited (HBL) automatisierte den Sanktionsprüfungsprozess für das neue Kunden-Onboarding mit 15 digitalen Mitarbeitern, die nun monatlich über 80.000 Fälle mit einer Genauigkeit von 98 % bearbeiten. Die zuvor manuelle und aufwendige Aufgabe wurde durch Automatisierung von Stunden auf Minuten reduziert, sodass sich Compliance-Teams auf komplexe Aufgaben konzentrieren können.⁷

Die Automatisierung sparte HBL jährlich rund 341.000 Arbeitsstunden, trieb die umfassendere digitale Transformation der Bank voran und verbesserte die Servicequalität für ihre 37 Millionen Kunden.

11. Gebotsanpassung

Automatisierte Gebotsanpassungstools nutzen die RPA-API-Integration, um die Leistung Ihrer Anzeigen zu überwachen, zu bewerten und das Gebot automatisch anzupassen.

Obwohl Sie die Leistung des Bots weiterhin überwachen sollten, sinkt die Notwendigkeit, das Gebot manuell anzupassen.

Praxisbeispiel: Sopra Steria nutzte Automatisierung durch die Integration von RPA mit KI/ML-Technologien, um die Gebotsanpassungsprozesse vollständig zu automatisieren. Dies führte zu einer dreimal schnelleren Gebotsbearbeitung, reduzierte den manuellen Aufwand auf null und eliminierte Fehler. Diese Automatisierung ermöglichte Sopra Steria einen ROI innerhalb von sechs Monaten, optimierte die Abläufe erheblich und steigerte die Wettbewerbsfähigkeit bei Ausschreibungsprozessen.⁸

12. Preisüberwachung

RPA-Bots können Wettbewerbspreise auf E-Commerce-Einzelhandelswebsites überwachen, um Preisänderungen in Echtzeit zu verfolgen und umzusetzen.

13. Produkt- und Dienstleistungsüberwachung

Die F&E-Abteilung kann RPA-Bots einsetzen, um die Produkte/Dienstleistungen der Wettbewerber auf deren Websites und Online-Handelsplattformen zu verfolgen. Die gewonnenen Erkenntnisse können das Angebot des Unternehmens prägen.

14. Überwachung von Kundenbewertungen

Unternehmen können RPAs nutzen, um die Stimmungsanalyse der Nutzer zu ihren Produkten zu verfolgen, zu extrahieren und zu strukturieren.

Vertrieb:

Laut dem State of Sales-Bericht 2024 von Salesforce verbringen Vertriebsmitarbeiter 28 % ihrer Woche mit tatsächlichem Verkaufen. Der Rest entfällt auf administrative Aufgaben, Dateneingabe und interne Meetings.⁹ RPA kann die Interaktionen zwischen den Datensystemen und dem CRM automatisieren.

15. Erstellung und Versand von Rechnungen

Dies ist ein Fall von Datenreplikation. Sowohl das CRM als auch die Buchhaltungssysteme sollten identische Verkaufsdaten enthalten. Bots können Buchhaltungsdatensätze aktualisieren, Rechnungen erstellen und von den richtigen E-Mail-Konten versenden, um die Datenkonsistenz zwischen den Systemen sicherzustellen.

Praxisbeispiel: FlySafair automatisierte seine Rechnungsstellungsprozesse, um die Abrechnung mit Airline-Partnern für gemeinsam genutzte Strecken zu optimieren, wodurch die manuellen Arbeitsstunden erheblich reduziert und Einnahmen gesichert wurden. Diese Automatisierung verkürzte die Abrechnungszeit pro Rechnung von Stunden auf Minuten.¹⁰

16. CRM-Aktualisierung

Das Hinzufügen von Interaktionen mit Interessenten zum CRM ist zeitaufwendig, aber entscheidend.

Moderne Lösungen helfen Unternehmen, ihre E-Mail-, Anruf- und anderen Kommunikationsdaten in ein CRM-System zu integrieren. Sie erfordern jedoch eine Integration in das CRM Ihres Unternehmens, um zu funktionieren. Wenn solche Integrationen nicht verfügbar sind, können Unternehmen Bots erstellen, um CRM-Datensätze mit Kundenkontaktinformationen zu aktualisieren.

17. Aktualisierung von Scorecards

RPA-Bots können sicherstellen, dass CRM-Änderungen in Scorecards hochgeladen werden. Dies ermöglicht es Vertriebsmitarbeitern, ihren Fortschritt in Echtzeit zu sehen.

Customer Relationship Management

18. Laden eines detaillierten Kundenprofils

RPA-Bots können Kundenprofile auf Abruf laden.

Abbildung 1: Beispiel einer Kundenprofilvorlage.

Quelle: HubSpot¹¹

Praxisbeispiel: Ein ausgelagerter Contact-Center-Anbieter, CXP, automatisierte das Laden detaillierter Kundenprofile während der Stoßzeiten mit hohem Support-Aufkommen. Vor der Automatisierung mussten Agenten aufgrund langsamer Legacy-Systeme bis zu 30 Sekunden warten, bis Profile geöffnet wurden, was zu langen Warteschlangen und Kundenfrustration führte. Nach der Einführung von RPA-Bots zum Vorabruf und zur Befüllung von Kundendaten sank die durchschnittliche Bearbeitungszeit um 18 %, und die Erstlösungsquote verbesserte sich erheblich.¹²

19. Abruf detaillierter Abrechnungsdaten

Wenn Sie den Kundenservice bezüglich Ihrer letzten Zahlung anrufen, müssen Sie in der Leitung bleiben, während der Mitarbeiter Ihre Daten abruft und überprüft.

Mit RPA-Bots können Mitarbeiter Abrechnungsdaten schneller laden.

20. Aktualisierung von Benutzereinstellungen und anderen Benutzerinformationen

RPA-Chatbots können Benutzereinstellungen, Adressen, Kontakt-/persönliche Informationen und mehr aktualisieren. Dies ersetzt die Notwendigkeit, einen Live-Agenten zu kontaktieren.

21. Lösung einfacher, aber häufiger Kundenprobleme

RPA-Bots können das Breitbandnetz eines Kunden zurücksetzen oder einfache Verbindungsprobleme beheben, ohne dass ein Mitarbeiter mit mehreren Fenstern interagieren muss.

22. Automatisierung mehrstufiger komplexer Aufgaben, die wenig Entscheidungsfindung erfordern

Einige Legacy-Systeme erfordern, dass Kundendienstmitarbeiter für einfache Aufgaben viele Schritte durchlaufen. Wenn diese kein menschliches Urteilsvermögen erfordern, können sie automatisiert werden, was erheblich Zeit spart.

23. Beantwortung von FAQs

Unternehmen können RPA-fähige FAQ-Chatbots erstellen, um die am häufigsten gestellten Fragen der Kunden ohne menschliches Eingreifen zu beantworten.

24. Service Level Agreements (SLAs)

RPA-Bots können verwendet werden, um SLAs automatisch zu erstellen, die Einhaltung zu überwachen, Verstöße zu melden und die Fehlerbehebung zu orchestrieren. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Service-Level-Agreements.

25. Proaktive Kundenansprache

RPA-Bots können Kundenkonten auf Auslöseereignisse überwachen, wie ein abgelaufenes Abonnement, eine überfällige Rechnung oder eine anstehende Verlängerung, und automatisch gezielte Nachrichten über den entsprechenden Kanal senden.

Im Gegensatz zu Massen-E-Mail-Kampagnen werden bei diesem Ansatz Nachrichten gesendet, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, was die Antwortraten verbessert und das Volumen manueller Nachverfolgungen reduziert.

Praxisbeispiel: Ein großes Telekommunikationsunternehmen automatisierte die Benachrichtigungen über überfällige Rechnungen und steigerte diese von 200 Briefen pro Monat auf 17.722 E-Mails und 3.811 Postbriefe. Das Ergebnis war eine 108-fache Steigerung der Inkassoeffizienz und monatliche Einsparungen von $635.000.¹³

26. Spam-Erkennung

Ungefähr:

• 90 Milliarden Spam-E-Mails werden täglich versendet.¹⁴
• 4 % aller Online-Bewertungen sind schätzungsweise Spam.¹⁵

Unternehmen können NLP-gesteuerte RPA-Bots einsetzen, um eingehende E-Mails, Dokumente und Online-Bewertungen zu lesen, diejenigen zu erkennen, die wahrscheinlich Spam sind, und sie entsprechend zu kennzeichnen.

Praxisbeispiel: Leaf Home nutzte Automatisierung, um Spam-Filter-Probleme zu überwinden, die sie daran hinderten, potenzielle Kunden zu erreichen, was zu täglichen Verlusten von bis zu 3 Millionen Dollar führte. Durch die Automatisierung der Rotation ihrer Kontakttelefonnummern umging Leaf Home erfolgreich Spam-Erkennungssysteme, verbesserte die Kundenkommunikation erheblich und schützte wichtige Einnahmen.¹⁶

27. Automatisierte Übersetzung

Insbesondere für internationale Unternehmen können Kundenbeschwerden, E-Mails und andere Korrespondenz in verschiedenen Sprachen eingehen, was es für Kundendienstmitarbeiter schwieriger macht, sie zu verstehen.

RPA-Bots können die Sprache des Inhalts automatisch übersetzen, damit Kundenagenten diese schnell bearbeiten können. Erfahren Sie mehr über die RPA- und NLP-Integration.

IT, Sicherheit und Technologiebetrieb

IT-Support und Sicherheit:

28. Regelmäßige Diagnosen

Regelmäßige Diagnosen sind präventive Überprüfungen von Prozessen. Dies bringt die technischen Supportteams einen Schritt voraus und ermöglicht es ihnen, auf mögliche Ausfälle zu reagieren, bevor normale Benutzer sie bemerken.

Dies verbessert die Benutzerzufriedenheit und erspart dem Supportpersonal Zeitverschwendung durch Anrufe zu bereits bekannten Problemen. Es gibt Workload-Automatisierungstools (WLA), die so geplant werden können, dass sie regelmäßige Diagnosen der Prozesse durchführen, um Benutzer über mögliche Ausfälle zu informieren.

29. Fehlerbehebung

Bei der Fehlerbehebung können RPA-Bots mit Conversational KI Antworten aus Befehlskatalogen nutzen, um die Probleme der Benutzer zu beheben.

Beispielsweise könnte ein Benutzer sagen, dass die Anwendung „ständig abstürzt“. Der Chatbot würde die Anfrage verstehen, die Datenbank nach der entsprechenden Antwort durchsuchen und sie dem Benutzer mitteilen.

30. Incident-Management

IT-Incident-Management ist das Identifizieren, Lösen und Minimieren von Störungen im IT-Ökosystem.

RPA-Bots können das IT-Personal automatisch benachrichtigen, wenn ein IT-Ausfall erkannt wird. Oder sie können alle Support-Tickets an einem Ort zusammenführen, sodass das IT-Personal leicht darauf zugreifen kann.

Praxisbeispiel: PostNord automatisierte seine Regressionstests und testete und überwachte kontinuierlich 20 kritische End-to-End-Logistikprozesse über Nacht. Diese Automatisierung ermöglichte die sofortige Erkennung und schnelle Behebung von Softwareproblemen, was zu einer verkürzten Zeit für die Identifizierung und Lösung von Vorfällen führte.¹⁷

31. Serverüberwachung

RPA-Bots können Netzwerk- und Serverauslastungsdaten überwachen und die Berichte an Mitarbeiter senden.

Verbessern Sie den technischen Support, indem Sie andere IT-Automatisierungstechnologien kennenlernen, wie zum Beispiel:

• Top 10+ Data Center Automation Software
• Top 12 IT Automation Software: Vendor Benchmarking
• Top 10 Batch Scheduling Software: Vendor Benchmark
• TOP 5 SAP Job Scheduling Software: Vendor Benchmarking

32. DevOps-Management

Praxisbeispiel: TriNet optimierte seinen DevOps-Change-Management-Prozess und wandelte manuelle Workflows in automatisierte Echtzeitprozesse um. Durch die Automatisierung von Code-Deployment-Aufgaben eliminierten sie manuelle Übergaben und menschliche Fehler und reduzierten die Zykluszeit von 15 Minuten auf unter eine Minute.¹⁸

Technologiebetrieb:

33. Öffnung interner Tools für Kunden oder Mitarbeiter

Fast alle Kundenservice- oder Tech-Support-Abteilungen verfügen über interne Tools mit erweiterten Funktionen. Servicemitarbeiter nutzen sie für interne und externe Bedürfnisse. Beispielsweise können sie verwendet werden, um Zahlungen an Lieferanten zu genehmigen, selbst wenn ein 3-Wege-Abgleich in den Systemen nicht abgebildet ist, oder um Mitarbeitern zusätzliche freie Tage zu ermöglichen.

Wenn sich diese Tools in Legacy-Systemen befinden, ist es schwierig, sie ohne Schulung direkt Kunden oder Mitarbeitern zugänglich zu machen. RPA bietet eine Lösung.

Die Nutzungshäufigkeit von Funktionen folgt dem Pareto-Prinzip. Einige wenige Funktionen (80 %) werden recht häufig genutzt; der Rest (20 %) nicht. Nach der Identifizierung der beliebtesten Funktionen eines internen Tools ist es möglich, einfache Weboberflächen zu schreiben, die Bots nutzen, um diese auszuführen.

Dies spart Benutzern Zeit und reduziert gleichzeitig die Belastung der Supportteams. Darüber hinaus wären die Funktionen der internen Tools zielgerichteter, was eine effizientere Nutzung ermöglicht.

34. Softwareinstallationen

RPA kann Ein-Klick-Installationen komplexer Systeme mit voneinander abhängigen Komponenten ermöglichen.

35. Automatisierte Softwaretests

RPA-Tools haben sich aus Testwerkzeugen entwickelt, die Benutzerinteraktionen nachahmen. Die Tests können in die Software integriert werden, aber das Testen aus Benutzerperspektive ist ebenso wichtig.

Manuelles Testen ist zeitaufwendig; automatisiertes RPA-Testen ist schnell und kann:

• Die digitale Transformation von Unternehmen vorantreiben
• Die Softwareentwicklung beschleunigen
• Zuverlässigere Ergebnisse liefern
• Nach jedem Deployment ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass keine neuen Fehler eingeführt werden

Kreative manuelle Tests sind für bestimmte Szenarien erforderlich. No-Code-RPA-Lösungen eignen sich jedoch gut für allgemeine Tests, die wiederholt werden müssen.

36. Automatisierung von Produktaktualisierungen

Unternehmen können ihre Produktaktualisierungen automatisieren, um ihren Kundenstamm in Echtzeit über neue Funktionen ihrer Produkt-/Dienstleistungspalette zu informieren.

Der Vorteil der Automatisierung von Produktaktualisierungen besteht darin, dass Unternehmen kein Personal für die Benachrichtigung von Kunden per E-Mail, Nachricht oder Telefonanruf bereitstellen müssen.

Finanzen und Buchhaltung

Planung und Buchhaltung:

37. Finanzplanung und Budgetierung

Die Finanzplanung umfasst die Verarbeitung und Zusammenführung von Finanzberichten aus zahlreichen Abteilungen in einem Financial Planning & Analysis (FP&A)-System. Intelligente RPA-Bots mit OCR-Funktionen können dies durch Datenextraktion und ETL automatisieren.

Praxisbeispiel: Ein großes US-Finanzdienstleistungsunternehmen nutzte RPA, um die Kundeninteraktionen und die interne Effizienz in seinen Kreditversicherungsprozessen zu verbessern. Durch die Automatisierung von 60 % der Kundenanfragen und 80 % der komplexen Berechnungen mittels generativer KI-gestützter Automatisierung erzielte das Unternehmen eine Reduzierung der Service Level Standard (SLS)-Zeiten um über 99 %. Darüber hinaus sanken die Gesamtreaktionszeiten um 67 %.¹⁹

38. Kontoauszugsabstimmung

RPA-Bots können die Datenextraktion und den Abgleich mit Hauptbucheinträgen automatisieren.

Insbesondere kann RPA:

• Eingehende Kontoauszüge prüfen
• Den Dateiinhalt herunterladen und extrahieren
• Sie mit Einträgen abgleichen
• Ausnahmen kennzeichnen und Buchhalter benachrichtigen
• Die Bücher abschließen

39. Treasury-Management

RPA im Treasury-Management kann Prozesse automatisieren wie:

• Kontenabstimmung
• Prognose von Risikofaktoren
• Inkasso
• Investitionsentscheidungen (für risikoarme Investitionen)
• Bilanzerstellung

40. Tägliche GuV-Erstellung

Große Finanzinstitute, insbesondere im Handel, müssen ihre Gewinn- und Verlustrechnung (GuV) und ihre Risikopositionen täglich verfolgen.

Praxisbeispiel: Ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen automatisierte die Erstellung seiner täglichen Gewinn- und Verlustberichte (GuV). Zuvor kombinierten Mitarbeiter manuell mehrere Excel- und Legacy-Systemberichte, ein fehleranfälliger Prozess, der täglich bis zu einer Stunde dauerte. Nach der Automatisierung füllen Roboter diese Berichte nun automatisch aus, validieren und verteilen sie, wodurch die Genauigkeit auf 100 % verbessert und die Bearbeitungszeit von 60 auf 20 Minuten reduziert wurde.²⁰

Die Automatisierung der täglichen GuV-Berichterstattung reduzierte den manuellen Aufwand um 70 % und sparte jährlich rund 150 Produktivitätsstunden.

Bankwesen und Kredite:

41. Kreditbearbeitung

Wie bei den meisten regelbasierten Dokumentenverarbeitungsaufgaben ist die Automatisierung der Kreditbearbeitung mit RPA machbar. In Bots eingebettete Geschäftsregeln können:

• Antragstellerdaten extrahieren
• Diese validieren
• Den eingereichten Geschäftsplan bewerten
• Benutzer auffordern, fehlerhafte Angaben zu korrigieren
• Eine vorläufige Bewertung vornehmen
• Bestätigungs-/Ablehnungsschreiben erstellen

Praxisbeispiel: The Loan Store (TLS) automatisierte verschiedene Hypothekenkreditprozesse, darunter Kreditanlage, Offenlegungen, Underwriting und Servicing. Diese Automatisierung führte zu einer 100 %igen Produktivitätssteigerung, 60 % Kosteneinsparung, über 80 % Straight-Through-Processing und einer Verkürzung der Hypothekenkredit-Durchlaufzeiten um mehr als 25 %. Die Automatisierung ermöglichte es TLS, den Betrieb zu skalieren und gleichzeitig ein hohes Maß an Kundenservice aufrechtzuerhalten, was zu einer schnelleren Kreditbearbeitung und Kosteneinsparungen führte.²¹

42. Handelsausführung

In Fällen, in denen Legacy-Systeme nicht in der Lage sind, komplexe Limit-Orders zu speichern, können RPA-Bots die Verarbeitung komplexer Aufträge automatisieren.

43. Gleichzeitige Geldüberweisungen

Die Cooperative Bank führt Zahlungen mit dem Clearing House Automated Payment System (CHAPS) durch, das gleichzeitige Geldüberweisungen ermöglicht.

Der manuelle Prozess, der 10 Minuten pro Anfrage dauerte, wurde automatisiert. Die Schritte umfassten:

• Prüfung der Verfügbarkeit von Geldern
• Erstellung einer Bestellung
• Manuelle Durchführung von Überweisungen dorthin, wo die Gelder benötigt werden

Praxisbeispiel: Die Co-operative Bank automatisierte ihren CHAPS-Zahlungsüberweisungsprozess. Zuvor erforderte jede Überweisung etwa 10 Minuten manuellen Aufwand, aber die Automatisierung reduzierte diese Zeit auf etwa 20 Sekunden. Der automatisierte Workflow umfasst die Überprüfung der Geldverfügbarkeit, die genaue Durchführung der Transaktion bis zur manuellen Autorisierung, die Belastung des Kunden und die Aktualisierung der Kontonotizen.²²

44. Kontoschließung

Praxisbeispiel: Die Co-operative Bank automatisierte ihren Kontoschließungsprozess. Zuvor umfasste die Schließung eines Kontos mehrere manuelle Aufgaben, darunter die Kündigung von Lastschriften und die Überweisung von Geldern. Jetzt füllen Kundendienstmitarbeiter während eines Anrufs ein elektronisches Formular aus, und das RPA-System verarbeitet diese Anfragen automatisch, wodurch manuelle Eingriffe entfallen.²²

45. Validierung und Bearbeitung von Online-Kreditanträgen

Praxisbeispiel: Die Co-operative Bank automatisierte ihren Online-Kreditantragsprozess. Zuvor erforderten Kreditanträge erhebliche manuelle Eingriffe zur Datenvalidierung und vorläufigen Entscheidungsfindung. Die Automatisierung ermöglichte es der Bank, 99 % der Kreditanträge noch am Tag der Einreichung zu bearbeiten, was den Kundenservice durch die Reduzierung von Verzögerungen erheblich verbesserte.²²

46. Prüfungsvorbereitung

Banken müssen auf Anfragen der Wirtschaftsprüfer nach Unternehmensprüfungsberichten antworten. Bots können verwendet werden, um alle Jahresendsalden der Kunden abzurufen und die Prüfung in Form eines Word-Dokuments an den Prüfsachbearbeiter zurückzugeben.

Dies kann die Zeit für eine durchschnittliche Prüfung von Tagen auf Minuten reduzieren.

Praxisbeispiel: The Loan Store, Inc. (TLS) implementiert Automatisierung in mehreren Hypothekenprozessen, einschließlich Prüfungen und Kreditdokumentation. Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Klassifizierung von Kreditdokumenten und Offenlegungen steigerte TLS die Produktivität um über 100 % und verkürzte die Durchlaufzeiten für Hypothekenkredite um mehr als 25 %.²¹

47. Handelsfinanzierungslogistik

Handelsfinanzierung umfasst mehrere Parteien, die Lieferung von Waren und Zahlungen koordinieren und sicherstellen.

Beispielsweise kommunizieren die Banken und das Handelsunternehmen über Akkreditive und andere Dokumente, die verarbeitet werden müssen (siehe Diagramm unten von IBM).

Abbildung 2: Automatisierung des Handelsfinanzierungs-Workflows

Personalwesen (HR)

48. Kandidatensuche

Unternehmen, die auf Legacy-HR-Systeme angewiesen sind, können Bots verwenden, um die Aggregation von Lebensläufen, Bewertungsergebnissen und Interviewnotizen zu automatisieren.

Unternehmen können Webcrawler einsetzen, die Daten von Plattformen wie Glassdoor/LinkedIn abrufen können, um Talentpools zu erstellen, Kandidatendaten zu vergleichen und den Arbeitsmarkt zu verstehen. Erfahren Sie mehr über Web-Scraping-Anwendungsfälle im Recruiting.

Praxisbeispiel: ManpowerGroup verbesserte den Validierungsprozess für Kandidaten. Dies führte zu einer 500 %igen Steigerung der Kandidatenbearbeitungskapazität und reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Kandidat von 5–7 Minuten auf 1 Minute. Die Automatisierung sparte dem Team rund 200 Stunden pro Monat.²³

49. Überprüfung des Beschäftigungsverlaufs

Praxisbeispiel: Ein Anbieter von Kandidatenverifizierungsdiensten automatisierte die Überprüfung des Beschäftigungsverlaufs. Zuvor verbrauchten manuelle Aufgaben wie die Organisation von Vorstellungsgesprächen, die Kontaktaufnahme mit früheren Arbeitgebern und die Verwaltung von Aufzeichnungen erhebliche Zeit und Ressourcen. Nach der Implementierung der Automatisierung innerhalb von 8 Wochen reduzierte das Unternehmen die manuelle Arbeit erfolgreich um 40 %, sodass sich die Mitarbeiter stärker auf die direkte Interaktion mit Kandidaten konzentrieren konnten.²⁰

50. Mitarbeiter-Onboarding

Effizientes Onboarding und Offboarding kann die Belastung des HR-Personals reduzieren und Kontinuität gewährleisten, insbesondere in schnell wachsenden oder schrumpfenden Unternehmen. Beim Mitarbeiter-Onboarding kann der Bot Einführungsgespräche planen, um die Orientierung zu beschleunigen.

51. Mitarbeiter-Offboarding

Beim Mitarbeiter-Offboarding kann der RPA-Bot den Zugriff des ausscheidenden Mitarbeiters auf vertrauliche Unternehmensdaten automatisch einschränken, Vergütungspakete berechnen und vieles mehr.

52. Lohn- und Gehaltsabrechnungsautomatisierung

Die Lohn- und Gehaltsabrechnung erfordert eine sich wiederholende Verarbeitung unter Berücksichtigung unzähliger Vorschriften und Unternehmensregeln.

Während moderne Lohnabrechnungssoftware eine gute Lösung für diesen Prozess bietet, sind einige Unternehmen auf Legacy-Systeme angewiesen und können nicht auf moderne Lohnabrechnungssoftware umsteigen.

RPA-Bots können den Lohnabrechnungsprozess zumindest teilweise automatisieren, wie zum Beispiel:

• Automatisierung von Lohnabrechnungsberichten,
• Automatisierung der Lohnsteuern,
• Berechnung von Provisionen,
• Erfassung von Stundenzetteln und mehr.

53. Abwesenheitsmanagement

Manuelles Abwesenheitsmanagement ist schwierig, weil:

• Mitarbeiter möglicherweise vergessen, ihre freien Tage zu erfassen
• Abzüge für nicht verbuchte Urlaubstage mitarbeiterspezifisch sind
• Der Prozess zeitaufwendig und fehleranfällig ist

Ineffizientes Abwesenheitsmanagement kostet Unternehmen ca. $4.000/Jahr bzw. $3.000/Jahr für jeden Stunden- bzw. Gehaltsmitarbeiter.

Um dies zu beheben, können RPA-Bots:

• Die Abwesenheitsmeldungen der Mitarbeiter mit ihrer angemeldeten Zeit im Unternehmenssystem abgleichen
• Andere Teammitglieder benachrichtigen, wenn ein Mitarbeiter seine Daten zum Urlaubskalender hinzufügt.

54. Schadensmanagement

Praxisbeispiel: Walgreens, eine führende US-Apothekenkette, automatisierte die Prozesse für Arbeitsunfall- und Abwesenheitsmanagement. Vor der Automatisierung erforderte die Verwaltung von rund 2.000 Mitarbeiterabwesenheiten pro Tag eine umfangreiche manuelle Datenverarbeitung zwischen internen Datenbanken und Schadensdienstleistern. Mit RPA werden Abwesenheitsarten (bezahlt oder unbezahlt) automatisch erfasst, und der Datenaustausch erfolgt nahtlos. Infolgedessen spiegelt die Lohnabrechnung die Abwesenheiten der Mitarbeiter ohne manuelle Eingabe korrekt wider.²⁴

Die Automatisierung verbesserte die Effizienz der HR-Shared-Services von Walgreens um 73 %.

55. Spesenmanagement

Unternehmen können RPA-Tools verwenden, um ihr Spesenmanagement zu automatisieren. Der Bot würde den Betrag, das Datum, den Ort und andere Informationen aus den Belegen extrahieren und in das System einpflegen.

Dies beseitigt die Notwendigkeit für Mitarbeiter, Papierbelege aufzubewahren und einzureichen. Darüber hinaus erfolgen die Einträge automatisiert, schnell und genau. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung des Spesenmanagements.

56. Virtuelle HR-Assistenten

Ein virtueller HR-Assistent kann die meisten HR-Prozesse abwickeln. Beispielsweise können Recruiting-Chatbots Teile des Einstellungsprozesses automatisieren.

Virtuelle HR-Assistenten können Mitarbeitern auch dabei helfen:

• Krankmeldungen/Urlaub zu erfassen
• Fragen zu ihren Arbeitsvertragsbedingungen zu stellen
• Spesenabrechnungen einzureichen

57. Change-Management

RPA-Bots können:

• Daten zu Änderungsanträgen der Mitarbeiter sammeln
• Diese prüfen
• Sie bewerten
• Sie an die Abteilungsleiter senden
• Die Ergebnisse an die Mitarbeiter kommunizieren

Betrieb und Beschaffung

58. Aktualisierung von Bestandsaufzeichnungen

Die Bestandsverwaltung umfasst in der Regel den Abgleich über mehrere Systeme hinweg, da es für Unternehmen schwierig ist, alle Bestandsverwaltungsfunktionen in einem System zu vereinen.

RPA-Bots können einen solchen systemübergreifenden Abgleich und die Kommunikation problemlos automatisieren.

Praxisbeispiel: Eletrobras implementierte eine KI-gestützte Lösung, um die Überprüfung von 65.000 technischen Dokumenten jährlich zu automatisieren und sparte so 9.360 Stunden pro Jahr. Die Automatisierung, kombiniert mit generativer KI, verbesserte die Genauigkeit der Dokumentenprüfung von 50 % auf 92 % und reduzierte den manuellen Aufwand erheblich um 90 %. Die Lösung setzte zudem fünf Vollzeitmitarbeiter (FTEs) für strategische Initiativen frei und sparte letztlich jährlich $277.377 ein, wodurch die Fähigkeit des Unternehmens gestärkt wurde, im Sektor der erneuerbaren Energien führend zu sein.²⁵

59. Rückerstattungen

Eine nicht optimierte Rückerstattungsabwicklung führt zu Verzögerungen und Kundenunzufriedenheit.

Dies ist besorgniserregend, da Kunden, die Rückerstattungen beantragen, unzufriedene Kunden sind. Sie noch unzufriedener zu machen, kann zu stark negativen Online-Bewertungen führen, die dem Ruf eines Unternehmens schaden können.

60. Compliance

Sich ändernde geschäftliche, regulatorische oder steuerliche Anforderungen zwingen Unternehmen dazu, interne und externe Aufzeichnungen zu validieren, beispielsweise durch das ständige Scraping von Regierungswebsites nach Richtlinienänderungen.

61. Aktualisierung von Lieferantendaten

Die Pflege aktueller Lieferantenstammdaten zur Optimierung von Lieferantenzahlungen.

Die Aktualisierung solcher Dateien mit Bots kann Beschaffungsfachleute von einfachen Aufgaben entlasten, damit sie sich auf die Pflege von Lieferantenbeziehungen konzentrieren können.

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Branchenspezifische Prozesse

Unserer Erfahrung und Recherche zufolge scheinen Finanzdienstleistungen, einschließlich Versicherungen und BPO (Business Process Outsourcing), die Hauptnutzer von RPA-Technologien zu sein.

Versicherung:

62. Automatisierung der Schadensbearbeitung

Die Schadensbearbeitung steht im Mittelpunkt jedes Versicherungsunternehmens. Da Kunden in Unglücksfällen Ansprüche geltend machen, ist eine schnelle und effiziente Kundenerfahrung entscheidend.

Einige Faktoren, die Schadensbearbeitung verzerren, verzögern und die Transparenz verringern, sind:

• Manuelle/inkonsistente Bearbeitung: Die Schadensbearbeitung umfasst oft manuelle Analysen, die von ausgelagertem Personal/Schadensregulierern durchgeführt werden.
• Eingabedaten in unterschiedlichen Formaten: Kunden senden Daten in verschiedenen Formaten
• Sich ändernde Vorschriften: Versicherungsunternehmen müssen durch ständige Mitarbeiterschulungen und Prozessaktualisierungen mit regulatorischen Änderungen Schritt halten

RPA-Bots ermöglichen die Transformation der Schadensbearbeitung durch:

• Erfassung unstrukturierter Daten aus Formularen, deren Strukturierung, Extraktion und Bewertung
• Automatisierung der Schadensvalidierung mit Regeln
• Sicherstellung der Compliance durch Anpassung der Regeln an regulatorische Änderungen, ohne dass Mitarbeiter neu geschult werden müssen
• Erhöhung der Betrugserkennungsrate
• Schadens-Bots können unstrukturierte Daten in verschiedenen Formen aufnehmen, strukturieren, extrahieren und schließlich anhand vordefinierter Regeln bewerten.

Praxisbeispiel: Ein großes gewerbliches Sach- und Unfallversicherungsunternehmen automatisierte die Bearbeitung von Arbeitsunfallansprüchen mit RPA und verkürzte die Bearbeitungszeit pro Anspruch erheblich. Durch den Einsatz von Bots zur Abwicklung von Policenprüfungen, Nachträgen und Lohnabrechnungsaktualisierungen reduzierte das Unternehmen die Schadensbearbeitungszeit um 60 % und erreichte eine fehlerfreie Dokumentation.²⁶

63. Widerspruchsbearbeitung

Einige Ansprüche können aufgrund von nicht übereinstimmenden Daten oder anderen Dokumentationsproblemen zu Widersprüchen führen. Die End-to-End-Widerspruchsbearbeitung ermöglicht:

• Lesen der Ansprüche durch OCR
• Extraktion der Beschwerde und Anwendung der relevanten Regel mit RPA
• Verwaltung der Ausnahme mit BPM

64. Beantwortung von Partneranfragen

Branchen wie Telekommunikation oder Versicherungen sind auf Makler angewiesen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen. Es ist entscheidend, diese Partner zeitnah zu bedienen, um ihren Umsatz zu maximieren.

Das südafrikanische Versicherungsunternehmen Hollard automatisierte die Beantwortung von Partneranfragen, indem es Bots entwickelte, die eingehende E-Mails interpretierten und sie entweder lösten oder die komplexen an Menschen weiterleiteten.

Automobil:

65. Fahrzeugtelematik

Fahrzeuge mit Android Automotive OS sind auf dem Vormarsch. RPA kann automatisiert ermöglichen:

• Over-the-Air-Software-Updates
• Austausch von Standortdaten
• Updates von Diebstahlschutzprotokollen
• Updates von Navigationsfunktionen

Luftfahrt:

66. Flugsicherungsprozesse

RPA-Bots können die Flugsicherung (ATC) durch einen ständigen Datenaustausch zwischen den Flugplänen der Flugzeuge und Echtzeit-Standorten, Wetterberichten und Betankungszeiten verbessern.

67. Information von Reisenden

Flughäfen, Fluggesellschaften oder Reisebüros können RPA nutzen, um Reisenden Echtzeit-Benachrichtigungen per App oder E-Mail zu senden. Anwendungsfälle umfassen:

• Information über Flugplanänderungen und Gate-Änderungen
• Die geschätzte Gehzeit von ihrem spezifischen Standort zu einem Boarding-Gate
• Boarding-Zeit usw.

68. Automatisierter Check-in für Reisende

Die Check-in-Automaten an Flughäfen nutzen OCR-fähige RPA-Bots, um:

• Den Pass-Barcode der Reisenden zu scannen
• Ihre Daten mit den Ticketinformationen abzugleichen
• Ihre spezifischen Unterkunftswünsche zu laden
• Ihre Gepäck- und Bordkarten auszudrucken

Praxisbeispiel: FlySafair hat Automatisierung in mehrere Kernbetriebsbereiche integriert. Einer der Bereiche war der Check-in-Prozess für Reisende. Die Fluggesellschaft optimierte die Check-in-Aufgaben, beschleunigte den Prozess und verbesserte das Kundenerlebnis. Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie großer Buchungseinträge, Rechnungsstellung und Flash-Sales-Verarbeitung verbesserte die Fluggesellschaft die Kundenzufriedenheit und reduzierte die Zeit pro Transaktion.¹⁰

Landwirtschaft:

69. Bodenvorbereitung

Die RPA-IoT-Integration ermöglicht es landwirtschaftlichen IoT-Sensoren, Bodendaten zu extrahieren, wie zum Beispiel:

• Bodentyp
• Nährstoffgehalt
• Feuchtigkeitsgehalt

RPA-Bots können die Daten strukturieren und die Informationen für eine datengestützte Bodenvorbereitung aufbereiten.

70. Bewässerung

RPA kann eine der Technologien sein, um die intelligenten Bewässerungsanlagen zu starten, wann immer IoT-Sensoren einen Abfall der Bodenfeuchtigkeit anzeigen. Darüber hinaus können RPAs durch den Zugriff auf Wetterdaten über landwirtschaftliche APIs Bewässerungspläne auf der Grundlage vorhergesagter Niederschlagsmengen planen.

71. Ertragsvorhersage

RPA-Bots können Boden- und Pflanzendaten von den IoT-Sensoren sowie den Wetterbericht aus Datenbanken zusammen mit anderen Variablen extrahieren, um sie in ML-Algorithmen zur Vorhersage der Ertragsmenge einzuspeisen.

Hinweis: Dies ist eine vereinfachte Erklärung, wie Erträge vorhergesagt werden können.

Bildung:

72. Kursanmeldung

RPA-Bots können personalisierte Semesteranmeldepläne für jeden Studierenden erstellen, basierend auf:

• Haupt- und Nebenfächern
• Verbleibenden erforderlichen Credits für den Abschluss
• Verfügbaren Plätzen in jedem Kurs
• Bekundetem Interesse an Wahlfächern

73. Prüfungsbewertung

Bei Multiple-Choice-Prüfungen können RPA-Bots jeden Eintrag automatisch bewerten, indem sie ihn mit dem Lösungsschlüssel vergleichen.

Bei offenen Fragen können RPA-Bots NLP und OCR nutzen, um herauszufinden, was der Studierende gesagt hat, und es mit den möglichen Antworten des Professors zu vergleichen.

74. Buchung von Beratungsterminen

Studierende benötigen ständige Beratungstermine. Dies können Treffen sein mit:

• Studienberatern, um die möglichen Hochschulkandidaten des Studierenden zu sehen
• Akademischen Beratern an der Hochschule, die den Fortschritt der Studierenden verfolgen
• Einwanderungsberatern an der Hochschule/Schule, um den rechtlichen Status internationaler Studierender sicherzustellen
• Karriereberatern an der Hochschule, die Studierenden helfen, nach dem Abschluss Stellenangebote zu finden

RPA-Bots können auf Schulportalen automatisch Besprechungszeiten zwischen dem Studierenden und dem zuständigen Berater basierend auf dem aktuellen Status des Studierenden erstellen.

75. Vorauswahl von Zulassungskandidaten

Schulen und Universitäten können RPA für die erste Prüfung von Bewerbungen nutzen, um diejenigen auszusortieren, die grundlegenden Anforderungskriterien nicht erfüllen, wie fehlende Unterlagen und Spam-Bewerbungen.

Der Vorteil ist, dass das Zulassungspersonal dann mehr Zeit für Bewerbungen aufwenden kann, die es in die nächste Runde geschafft haben.

76. Anwesenheitsmanagement

RPA-Bots können von Lehrkräften verwendet werden, um die Anwesenheit jedes Studierenden zu verfolgen. Wenn beispielsweise die Beantwortung von Live-Quizfragen im Unterricht ein Zeichen der Anwesenheit ist, können RPA-Bots die Antwort jedes Studierenden an diesem Tag mit seinem Namen abgleichen. Alternativ können sie in virtuellen Klassenzimmern den Namen jedes Studierenden manuell in die Anwesenheitsliste für diesen Tag eintragen. Anschließend können sie ermitteln, wie viele Punkte jeder Studierende hat.

Gastgewerbe:

77. Zimmerreservierung

RPA-Bots können Online-Zahlungen von Gästen abgleichen, ihre Informationen aus der Website-Datenbank extrahieren und ihre Zimmer automatisch reservieren.

78. Automatisierter Check-in und Check-out

RPA-Bots können regelmäßige Benachrichtigungen oder E-Mails an Gäste senden, um sie an ihre Check-in- und Check-out-Zeiten zu erinnern, sodass Missverständnisse in dieser Angelegenheit minimiert werden.

79. Automatisierte Zimmerpreisgestaltung

RPA-Bots können die Websites von Wettbewerbern nach den Preisen durchsuchen, die sie für ähnliche Zimmer verlangen. Die Daten können in Tabellenkalkulationen eingefügt und zur Analyse an den Hotelmanager gesendet werden.

Der Bot kann auch die Zimmerpreise des Hotels automatisch anpassen, basierend auf vorab festgelegten Regeln, um sie mit minimalem menschlichem Eingriff an die der Wettbewerber anzupassen.

Gesundheitswesen:

80. Terminplanung für Patienten

RPA kann die Termine eines Patienten basierend auf Diagnose, Arztverfügbarkeit, Standort und anderen Variablen planen, einschließlich Finanzinformationen und Versicherungsdaten.

Praxisbeispiel: AccentCare benötigte mit einem kleinen Verwaltungspersonal eine Lösung, um die wachsende Menge an Patienteninformationen und Backoffice-Aufgaben effizient zu verwalten. Intelligente Automatisierung half AccentCare, mehrere Prozesse zu automatisieren, darunter die Verwaltung von Patientendaten, Patientenübergänge und die Überprüfung der Patientenberechtigung. Durch die Automatisierung der Migration von Patientenakten für 10.000 Patienten sparte AccentCare $100.000.²⁷

81. Verbesserung der Patientenversorgung durch Unterstützung von Analysen

RPA-Bots können verschiedene medizinische Daten sammeln. Beispielsweise können RPA-Bots Patientendaten an externe Gesundheitsanalysedienste übertragen, um genaue Diagnosen und eine verbesserte Patientenversorgung zu liefern, ohne Vertraulichkeitsvorschriften zu verletzen.

Fertigung:

82. Stücklistenverarbeitung (BOM)

Eine Stückliste ist ein Dokument, das jedes Rohmaterial, jede Komponente und die Anweisungen enthält, die zur Herstellung oder Reparatur eines Produkts erforderlich sind. Fehler in der Stückliste können den Produktionszyklus beeinträchtigen.

RPA kann die Stücklistenverarbeitung mit OCR und auf Deep Learning basierenden Datenextraktionstechnologien automatisieren.

Praxisbeispiel: British American Tobacco (BAT) setzte einen Roboter ein, um Daten in die Stückliste (BOM) zu übertragen und so die Genauigkeit der Übertragung der Rezeptur und der Materialkosten im SAP-System zu verbessern. Diese Automatisierung stellte sicher, dass Änderungen in Rezepturen und Materialien korrekt in der Produktion abgebildet wurden.²⁸

83. Bestandskontrolle

Praxisbeispiel: Ein globaler Automobilhersteller automatisierte seinen Bestandskontrollprozess mit RPA. Zuvor aktualisierten Bedarfsplaner die Sicherheitsbestände manuell, was zu Fehlern und Fehlbeständen führte. Jetzt extrahiert ein RPA-Bot automatisch Daten aus strukturierten E-Mails, aktualisiert die Sicherheitsbestände im ERP-System und benachrichtigt die relevanten Stakeholder, wodurch manueller Aufwand entfällt und eine genaue Bestandsverwaltung gewährleistet wird.²⁹

RPA eliminierte 100 % der manuellen Arbeit bei der Aktualisierung der Sicherheitsbestände, sparte wöchentlich 40 Stunden und reduzierte Fehlbestände erheblich.

84. Liefernachweis (POD)

Liefernachweise sind wichtig für den Drei-Wege-Abgleich und die Fertigungsplanung.

Das Dokument ist sehr arbeitsintensiv und birgt ein hohes Risiko menschlicher Fehler. RPA-Bots können Logistiksysteme verfolgen und, sobald die Lieferung erfolgt ist, die Versanddaten mit dem Lagerverwaltungssystem verknüpfen.

Dies gibt Kundendienstmitarbeitern mehr Zeit und verbessert gleichzeitig die Reaktionszeit.

85. Erkennung von Produktionsstörungen

Die RPA-IoT-Integration kann melden, ob die Produktionsanlagen ordnungsgemäß funktionieren, indem sie deren Echtzeit-Statusdaten überträgt, wie z. B. die Drehzahl der Kolben, Wärmedaten, Vibrationspegel usw.

Gastronomie:

86. Tischmanagement

RPA-Bots in Restaurant-Kassensystemen können automatisch:

• Die Rechnung eines Tisches unter den Gästen aufteilen
• Die gleichzeitige Überwachung der Bestellungen und Rechnungen mehrerer Tische ermöglichen
• Kellner benachrichtigen, wenn das Essen eines Tisches servierfertig ist
• Die Anzahl der Gäste im Tagesverlauf, an jedem Tisch und die am häufigsten/wenigsten bestellten Gerichte aufzeichnen

87. Aktualisierung der Essenspreise

RPA-Bots können so konfiguriert werden, dass sie kleine Änderungen der Zutatenpreise verfolgen und die Kosten der Gerichte automatisch entsprechend anpassen.

Der Vorteil ist, dass Restaurants insbesondere in Inflationszeiten ihre Essenspreise an die Zutatenkosten anpassen können.

Einzelhandel:

Der Einzelhandel umfasst ständige operative und analytische Aktivitäten, wie die Einführung neuer Produkte oder Werbeaktionen.

Obwohl RPA-Unternehmen für solche Vorgänge auf API-Verbindungen setzen, gibt es immer noch viele Legacy-Systeme ohne API-Schnittstellen, bei denen RPA zur Integration genutzt werden kann, um die folgenden Prozesse abzuschließen:

88. Produktkategorisierung

Globale Einzelhandelsunternehmen müssen SKU-Daten (Stock Keeping Unit) aus mehreren Märkten harmonisieren, um über Zahlen hinaus auf Erkenntnisse blicken zu können wie: „Wie hoch ist unser Marktanteil bei Zahnpasta in Osteuropa?“.

Traditionell erforderten diese Aufgaben, dass Mitarbeiter SKUs manuell Kategorien in komplexen Tabellenkalkulationen zuordneten. Da dies eine Aufgabe ist, die sich nicht direkt auf Kunden auswirkt, ist die Fehlertoleranz nicht hoch, und RPA-Bots können verwendet werden, um den Prozess zu automatisieren, Tausende von Arbeitsstunden einzusparen und manuelle Fehler zu reduzieren.

89. Automatisierte Retouren

Die Automatisierung von Retouren kann die Kundenzufriedenheit verbessern und den manuellen Aufwand reduzieren.

RPA-Bots können verwendet werden, um die Schritte des Retourenprozesses zu automatisieren, darunter:

• Überprüfung der Kaufhistorie des Kunden aus dem System
• Überprüfung des Rückgabegrundes
• Weitere Fragen stellen, wie „Wurde der Artikel getragen?“
• Bewertung der Rückgabeberechtigung

90. Verkaufsförderungsmaßnahmen

Verkaufsförderungsmaßnahmen am Point of Sale erfordern Backend-Verwaltungsarbeit. RPA-Bots können relevante Aufgaben automatisieren wie:

• Erstellung und Zuweisung von Mitteln für Werbeaktionen
• Erstellung von Berichten, die Einblick in die Leistung der Werbeaktionen geben

Automatisierung macht es für Einzelhändler einfacher und schneller, Verkaufsförderungsmaßnahmen zu starten.

91. Bestands- und Lieferkettenmanagement

Einige Einzelhändler sind für die Lagerhaltung auf Legacy-Systeme angewiesen. RPA-Bots können ständige Überprüfungen dieser Systeme durchführen und Daten zu wichtigen Kennzahlen liefern, wie Artikel mit niedrigen Lagerbeständen oder sich schnell ändernden Lagerbeständen.

Telekommunikation:

92. Bonitätsprüfungen

Die KYC-Automatisierung kann für Postpaid-Konten durchgeführt werden.

Praxisbeispiel: Ein großes Telekommunikationsunternehmen implementierte 102 Automatisierungen über zwei Jahre, was zu einer 108-fachen Steigerung der Inkassoeffizienz und monatlichen Einsparungen von $635.000 führte. Insbesondere die Automatisierung der Benachrichtigungen über überfällige Rechnungen steigerte den Versand von 200 Briefen pro Monat auf 17.722 E-Mails und 3.811 Postbriefe. Darüber hinaus automatisierte das Unternehmen Bonitätsprüfungen und Dienstsperrungsprozesse, was den manuellen Aufwand erheblich reduzierte und die Betriebseffizienz steigerte.³⁰

93. SIM-Tausch

Zuweisung einer neuen SIM-Karte an einen Nutzer. RPA kann den SIM-Tausch unterstützen, indem es den Prozess der Kundenauthentifizierung, Entschädigung und Autorisierung automatisiert.

94. Lösung von Kundenstreitigkeiten

Die automatische Klassifizierung von Streitigkeiten, die Lösung einfacher Fälle und die Zuweisung komplexer Fälle an die zuständigen Parteien ist ein relativ einfaches, aber effektives Beispiel für Backoffice-Automatisierung durch RPA.

95. Portierung von Kundennummern

Versorgungsunternehmen können die Rufnummernportierung automatisieren, wenn Kunden den Anbieter wechseln.

96. Automatisierung der Telekommunikationsabrechnung

RPA-Bots können die Abrechnungsinformationen auf jeder Benutzerrechnung automatisch ausfüllen und an diese versenden.

Versorgungsunternehmen:

97. Zählerablesung

RPA kann den Verbrauch jedes Zählers aus der Cloud-Datenbank des Zählers extrahieren, auf die Rechnung setzen und automatisch die Kosten/Watt berechnen.

98. Vorausschauende Wartung

Probleme in Mobilfunkmasten und -kabeln können Brände verursachen. RPA-Bots können die Wartung automatisch planen, indem sie die letzte Wartung, das Alter, die Serverlast und den geografischen Standort jedes Masts berücksichtigen.

RPA-Anwendungen für den persönlichen Gebrauch

99. Persönliche Aufgaben

Hobbyisten nutzen kostenlose Editionen von RPA-Lösungen, um Bots für den persönlichen Gebrauch zu erstellen, beispielsweise für die Übertragung von Visitenkarten zu Salesforce oder das Abrufen von Daten von mehreren Websites, um die besten Angebote auf Auktionswebsites zu finden.

100. Gästebegrüßung

Eine weitere App aus einem Hackathon wurde für P&G entwickelt: Ein automatisierter Empfangsdienst zur Begrüßung von Besuchern auf Unternehmensgeländen.

Agentische Automatisierung

101. Agentische ERP-Tests

ERP-Tests sind oft eine der zeitaufwendigsten Phasen der Transformation. Fachanwender müssen Transaktionen nach jeder Änderung oder jedem Release wiederholt testen.

Agentische RPA automatisiert die Testausführung und -validierung. Agenten führen vordefinierte Testfälle aus, vergleichen Ergebnisse und melden Fehler. Sie können Testabläufe auch anpassen, wenn sich Schnittstellen oder Daten ändern.

Dieser Ansatz reduziert die Abhängigkeit von Fachanwendern. Er senkt auch das Risiko, dass Fehler in die Produktion gelangen.

Praxisbeispiel: Im UiPath–Deloitte SAP-Programm wurden fast 60 % der ERP-Testfälle automatisiert. Agentengesteuerte Tests verkürzten die Testzeit und gaben den Geschäftsteams die Freiheit, sich auf die Kernfinanzarbeit zu konzentrieren. Releases wurden schneller und mit weniger Unterbrechungen bereitgestellt.³¹

102. Agentische Servicekoordination

Viele Serviceprozesse hängen von der Koordination in Echtzeit ab. E-Mails, Bestätigungen und Systemaktualisierungen müssen synchron bleiben. Die manuelle Bearbeitung verursacht oft Verzögerungen und versäumte Schritte.

Agentische RPA überwacht eingehende Nachrichten, aktualisiert Systeme und verfolgt die Fertigstellung. Agenten folgen Geschäftsregeln und eskalieren, wenn Aktionen außerhalb definierter Grenzen liegen.

Praxisbeispiel: SunExpress automatisierte die Hotelreservierung für das Kabinenpersonal mithilfe agentischer Orchestrierung. KI-Agenten lesen Buchungs-E-Mails, bestätigen Reservierungen, aktualisieren Verfolgungssysteme und eskalieren Probleme bei Bedarf. Dies verbesserte die Betriebszuverlässigkeit und reduzierte manuelle Nachverfolgungen.³²

103. Agentisches Störungsmanagement im Betrieb

Betriebliche Störungen umfassen oft unstrukturierte Daten. Beispiele sind E-Mails, freie Textberichte oder Last-Minute-Aktualisierungen. Traditionelle RPA hat mit diesen Eingaben Schwierigkeiten.

Agentische RPA kombiniert Automatisierung mit KI-Agenten, die unstrukturierte Informationen lesen, interpretieren und darauf reagieren können. Das System entscheidet über die nächsten Schritte und eskaliert, wenn Urteilsvermögen erforderlich ist. Dies reduziert Rückstände und beschleunigt die Reaktionszeiten.

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FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top +100 RPA-Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/robotic-process-automation-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 29. Juli 2026}
}

Referenzlinks

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FlySafair Introduced Automation as one of its Innovations | UiPath

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

Folgen auf

Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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Kommentar posten

SolidPro ES

Nov 03, 2022 at 16:14

Great post. Thank you for sharing.

Antworten

SOMA BHATTACHARYA

May 10, 2022 at 06:19

Very useful blog to understand the RPA use cases clearly. Can you please share any use cases in engineering. Can RPA +AI help in using engineering tools from pdf inputs. like drawing from PDF to Autocad. Thanks

Antworten

Bardia Eshghi

Sep 15, 2022 at 15:36

Hello, Soma. We don't have an article on RPA-engineering use cases. But we have written on RPA-manufacturing: https://aimultiple.com/rpa-manufacturing/. About your specific question: Not that we know of. If this is a common use case, you can contact data extraction vendors for a custom solution.

Antworten

Eshika Khanna

Apr 01, 2022 at 12:51

Incredibly well-written blog! I’ve learned many ideas, many thanks for blogging

Antworten

Bardia Eshghi

Aug 23, 2022 at 07:53

Hello, Eshika. We are glad you enjoyed our article!

Antworten

Chandana Banerjee

Jan 08, 2022 at 18:09

Please explain on recurring payment automation . What are the benefits and results. What are the problem faced before automation to this process

Antworten

Bardia Eshghi

Aug 23, 2022 at 09:44

Hello, Chandana! Thank you for your suggestion. We will be writing an article on recurring payments soon.

Antworten

rakesh

Mar 17, 2021 at 14:25

Great to read about multiple blogs on robotic process automation, we should try to marry AI and ML to create robust robots that would enhance productivity .

Antworten

Peter R. Hess

Sep 11, 2020 at 08:58

This Blog Is Fully Informative. Thank For sharing this Information.

Antworten

Ollie Felix

Sep 11, 2020 at 06:49

Thank you for sharing about these robotic process automation use cases with us, these will be really helpful to many.. I love reading this blog; it talks so much about planning a great idea about it. Keep sharing such informative articles in future, will be appreciated.

Antworten

Rajitha

Sep 09, 2020 at 16:45

good content to understand

Antworten

Brad

Sep 08, 2020 at 06:39

Great read! Automation can find applications in many industries.

Antworten

Mark Lee

Jul 27, 2020 at 12:35

Great post. so much information. I tried zetexcel and i found it easy

Antworten

Cem Dilmegani

Jul 28, 2020 at 17:33

Thanks!

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Sam B

Jul 22, 2020 at 07:13

Thanks for sharing. As in a part of RPA Development services, it gives me more encouragement to work further with more enthusiasm.

Antworten

Cem Dilmegani

Jul 25, 2020 at 06:26

Thank you!

Antworten

Nanonets

Apr 28, 2020 at 14:17

Full disclaimer: I work at Nanonets. Hey, This is a great blog, thanks for the info! Nanonets OCR is a No Code Data entry automation platform that integrates with leading RPA vendors. You can build a custom deep learning model for any sort of document type with varying diversity in templates. The advantage of a Deep Learning based solution vs a Traditional template based approach is that it's able to generalize across a variety of formats, image sizes.

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AIMultiple

May 31, 2020 at 10:17

Thanks for the heads up!

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nithin

Mar 23, 2020 at 14:12

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surya

Feb 26, 2020 at 10:38

a clear and depth view what exactly do RPA

Antworten

Santosh Sundar

Feb 11, 2020 at 15:42

Hello AIMultiple, This list is fantastic. This is probably the 3rd time I am reading it. I feel we can make it a comprehensive list and share to a wider audience across. Each business use case should have a challenge/challenges listed and how RPA can tackle and be a solution to it. I can add some cases as well from Pharma and Finance domain. most recently I am working on Energy sector and could add those as well.

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Mark

Jul 06, 2019 at 05:26

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Rutu Goklani

May 08, 2019 at 09:21

Hello, Well written article and elaborately explained. We'd love to share our experiences and case studies to collaborate further.. Would that be possible?

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Infrrd

Apr 17, 2019 at 09:07

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Roadster 59

Mar 22, 2019 at 11:00

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Jessica Munday

Mar 20, 2019 at 00:34

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AIMultiple

Mar 27, 2019 at 13:13

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Trinath SIngh

Feb 05, 2019 at 08:22

Hi, Thanks for the valuable information in detailed manner. Can you please let me know if we would be able to use RPA for SQL server jobs automation process. We are using SSIS and in order to load the data in daily basis there are few jobs running now as part of another automation tool. Thanks in advance

Antworten

AIMultiple

Feb 05, 2019 at 20:13

Hi Trinath, Most RPA tools should be able to automate SQL jobs. For example, visualcron provided a short tutorial on this

Antworten

{h?p tu?i g

Feb 03, 2019 at 01:08

Your style is really unique compared to other folks I have read stuff from. Thank you for posting when you have the opportunity, Guess I will just bookmark this page.

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Ummul kadri

Jan 29, 2019 at 10:05

Very well explained but how so some onde do data validation usgin rpa?

Antworten

AIMultiple

Jan 30, 2019 at 22:51

While relatively simple checks like data type checks would be automatically performed in databases, more complex validation that includes business rules can be programmed using RPA. For example a customer's usage may be restricted in complex ways by user's subscription. This restriction can be programmed in a simple RPA bot that regularly validates data and highlights anomalies

Antworten