Top +100 RPA Use Cases mit Praxisbeispielen

RPA kann repetitive Aufgaben im Front- und Backoffice automatisieren. Ein auf Use Cases fokussierter Ansatz ist entscheidend, um den Wert von Technologieinvestitionen zu optimieren.

Wir identifizieren 103 Use Cases und Praxisbeispiele für Robotic Process Automation und illustrieren deren Anwendung bei der Automatisierung repetitiver Aufgaben in verschiedenen geschäftlichen, branchenspezifischen und persönlichen Kontexten.

Erfolgsgeschichten bei der RPA-Implementierung

Gängige Geschäftsprozesse

1. Customer Onboarding

Der Customer-Onboarding-Prozess ist entscheidend, um die Kundenabwanderung zu reduzieren und neue Kunden dazu zu bringen, das Produkt zu nutzen.

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

Praxisbeispiel: Finastra, ein Finanzsoftwareunternehmen, hat Automatisierung genutzt, um seine Contact-Center-Abläufe zu optimieren. Vor der Automatisierung dauerte der Onboarding-Prozess für neue Mitarbeiter 8-12 Wochen. Mit der Automatisierung wurde diese Zeit erheblich verkürzt, sodass neue Mitarbeiter schneller produktiv werden konnten.¹

2. Datenextraktion aus PDFs & gescannten Dokumenten

Screen Scraping, OCR und grundlegende Mustererkennungstechnologien ermöglichen die Datenextraktion aus fast jedem Format. Dies reduziert die Notwendigkeit, Daten manuell zu extrahieren und einzugeben. Entdecken Sie unsere datengesteuerte Liste der besten Anwendungen zur Dokumentenerfassung.

Diese Nutzung von RPA gewinnt in Prozessen wie der Kreditorenbuchhaltung an Bedeutung, wo Dokumentenmanagement und Dokumentenerfassung zusammengehören. Es gibt Beispiele, bei denen der Kreditorenbuchhaltungsprozess in ERPs durch Technologien entwickelt wurde, die ebenfalls RPA nutzen:

• Blackbaud Accounts Payable (AP) Automation
• 14 Rossum AI Alternativen / Wettbewerber

Praxisbeispiel: Carglass automatisierte seinen manuellen PDF-Datenimportprozess und sparte so täglich etwa zwei Stunden ein, die zuvor für die Korrektur von durch Außendiensttechniker eingegebenen Daten aufgewendet wurden. Durch die Optimierung administrativer Aufgaben ermöglichte Carglass seinen Außendienstteams, sich auf den Kundenservice und den Vertrieb zu konzentrieren.²

Die Automatisierung verbesserte die Mitarbeiterzufriedenheit erheblich, wobei 99 % der Techniker positive Erfahrungen meldeten.

3. Datenaktualisierungen

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

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

4. Datenvalidierung

Die meisten Datenvalidierungskontrollen können in Datenbanken eingebettet werden. RPA ist jedoch für andere Validierungsaufgaben geeignet, wie z. B. den Abgleich von Daten mit öffentlich verfügbaren Daten. Das liegt daran, dass RPA einfach zu programmieren, skalierbar und mit verschiedenen Systemen integrierbar ist.

Praxisbeispiel: Protelindo nutzte Automatisierung, um Datenvalidierungs- und Abstimmungsaufgaben durch sein mitarbeitergesteuertes „ProAction“-Event zu verbessern. Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen entwickelten automatisierte Lösungen, was die für die Datenvalidierung erforderliche Zeit erheblich reduzierte, die betriebliche Genauigkeit verbesserte und es dem Unternehmen ermöglichte, hohe Datenmengen zu verwalten.³

Die Mitarbeiter entwickelten 29 Automatisierungsprojekte, wodurch das Unternehmen große Datenmengen 75 % schneller verarbeiten konnte.

5. Erstellung und Verteilung periodischer Berichte

Unternehmen benötigen regelmäßige Berichte, um Manager und Teams über ihre Fortschritte zu informieren. Die manuelle Erstellung und der Versand von Berichten sind jedoch zeitaufwendig.

RPA kann Berichte auto-generieren, deren Inhalte analysieren und sie basierend auf den Inhalten per E-Mail an die relevanten Stakeholder senden. Dies automatisiert das periodische Reporting.

Zum Beispiel müssen Telekommunikationsbetreiber Berichte über Konnektivitätsprobleme an das richtige Personal senden. Ein CTO sollte beispielsweise in Kopie von Berichten mit kritischen Problemen gesetzt werden und der Leiter des Netzwerks bei größeren Problemen.

RPA-Bots können Berichte analysieren, um die Empfänger gemäß den vorgegebenen Kriterien zu ändern. Erfahren Sie mehr über RPA Use Cases im Reporting.

6. Datenmigration und -eingabe

Legacy-Systeme erfüllen in Unternehmen immer noch kritische Funktionen. Beispielsweise müssen alte Abrechnungssysteme mit anderen Systemen interagieren, die möglicherweise nicht in der Lage sind, relevante Daten über APIs abzurufen. In solchen Fällen migrieren Mitarbeiter Daten manuell unter Verwendung von Formaten wie CSV.

Praxisbeispiel: Encova Insurance automatisierte seinen Policenaufnahme-Prozess und reduzierte die manuelle Dateneingabe von etwa 650 Stunden pro Monat auf nur 12,5 Stunden pro Jahr, bei einer Produktivitätssteigerung von über 99 %.⁴

7. Erstellung von Massen-E-Mails

Die Personalisierung von E-Mails, Newslettern und anderen Formen der Marketing-Kommunikation kann zu erfolgreicheren Kampagnen führen. Aber Personalisierung beruht auf dem Datenzufluss aus verschiedenen Systemen (z. B. CRM- oder ERP-Systemen), 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 senden

Praxisbeispiel: Die automatisierte E-Mail-Verarbeitung von HUB International ermöglicht die automatische Extraktion und Klassifizierung von Kundendaten direkt in ihr NetSuite-Policenmanagementsystem. Durch die Automatisierung dieses zuvor manuellen Workflows reduzierte HUB International die mit Drittanbietern verbundenen Kosten und skalierte seine Abläufe, um Tausende von verschiedenen Dokumenten und Kommunikationen zu verwalten.⁵

Die Automatisierung hat das schnelle Wachstum von HUB International unterstützt, indem über 60 Prozesse unternehmensweit optimiert wurden, was eine schnellere Integration neuer Akquisitionen ermöglichte.

8. Quote-to-Cash

Unternehmen müssen verkaufen, um zu überleben. Probleme im Quote-to-Cash-Prozess können zu verspäteten Forderungen, verzögerter Rechnungserstellung, Verkäufen zu reduzierten Preisen (aufgrund von Schreibfehlern) 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 sowie die Extraktion von Rechnungs- und Zahlungsdaten aus mehreren Systemen:

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

Die eingehenden Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, z. B. als per E-Mail gesendete Lieferantenrechnungen. Rechnungen müssen erfasst, validiert und angereichert werden. Beispielsweise müssen Unternehmen Rechnungen ohne Bestellungen (POs) Hauptbuchkonten (GL) zuordnen.

Erfahren Sie mehr über RPA Use Cases im Beschaffungsprozess.

Kommerzielle Funktionen (Marketing & Vertrieb)

Marketing:

10. Lead Nurturing

Leads kommen über eine Vielzahl von Kanälen wie LinkedIn, Lead-Erfassungsformularen und Anbietern. RPA-Bots können diese extrahieren und an einem einzigen Ort speichern.

Praxisbeispiel: Habib Bank Limited (HBL) automatisierte ihren Sanktionsprüfungs-Prozess für das Customer Onboarding mithilfe von 15 digitalen Mitarbeitern, die nun monatlich über 80.000 Fälle mit einer Genauigkeit von 98 % bearbeiten. Zuvor war dies eine manuelle Aufgabe, die erheblichen Aufwand erforderte; die Automatisierung reduzierte die Bearbeitungszeit von Stunden auf Minuten und ermöglichte es den Compliance-Teams, sich auf komplexe Aufgaben zu konzentrieren.⁶

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

11. Gebotsanpassung

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

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

Praxisbeispiel: Sopra Steria nutzte Automatisierung, indem es RPA mit AI/ML-Technologien integrierte, um seine Gebotsanpassungsprozesse vollständig zu automatisieren. Dies führte dazu, dass Gebote dreimal schneller bearbeitet wurden, der manuelle Aufwand auf Null sank und Fehler eliminiert wurden. Diese Automatisierung ermöglichte es Sopra Steria, innerhalb von nur sechs Monaten einen ROI zu erzielen, die Abläufe erheblich zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit in Gebotsprozessen zu steigern.⁷

12. Preisüberwachung

RPA-Bots können die Preise von Wettbewerbern auf E-Commerce-Einzelhandelswebsites überwachen, um Preisänderungen in Echtzeit zu verfolgen und umzusetzen.

13. Produkt- und Serviceüberwachung

Die F&E-Abteilung kann RPA-Bots einsetzen, um Produkte/Dienstleistungen von Wettbewerbern auf deren Websites und Online-Einzelhandelsplattformen zu verfolgen. Die gewonnenen Erkenntnisse können die Angebote des Unternehmens prägen.

14. Überwachung von Kundenbewertungen

Unternehmen können RPAs nutzen, um die Sentiment-Analyse von Nutzern über ihre Produkte zu verfolgen, zu extrahieren und zu strukturieren.

Vertrieb:

Obwohl sich Vertriebsmitarbeiter auf den Beziehungsaufbau und den Verkauf konzentrieren sollten, verbringen sie in den meisten Organisationen einen Großteil ihrer Zeit mit operativen Tätigkeiten. RPA kann die Interaktionen zwischen den Datensystemen und dem CRM automatisieren.⁸

15. Erstellung und Zustellung von Rechnungen

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

Praxisbeispiel: FlySafair automatisierte seine Fakturierungsprozesse, um die Abrechnung von Airline-Partnern für geteilte Flüge zu optimieren, was die manuellen Arbeitsstunden erheblich reduzierte und Einnahmen sicherte. Diese Automatisierung reduzierte die Abrechnungszeit pro Rechnung von Stunden auf Minuten.⁹

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. Damit sie funktionieren, ist jedoch eine Integration in das CRM Ihres Unternehmens erforderlich. Wenn solche Integrationen nicht verfügbar sind, können Unternehmen Bots bauen, 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, ihre Fortschritte in Echtzeit zu sehen.

Customer Relationship Management

18. Laden eines detaillierten Kundenprofils

RPA-Bots können Kundenprofile (Abbildung 1) bei Bedarf laden.

Abbildung 1: Beispiel einer Vorlage für ein Kundenprofil.

Quelle: HubSpot¹⁰

Praxisbeispiel: Ein Outsourcing-Contact-Center-Anbieter, CXP, automatisierte den Prozess des Ladens detaillierter Kundenprofile während Zeiten mit hohem Support-Aufkommen. Vor der Automatisierung mussten Agenten bis zu 30 Sekunden warten, bis sich Profile aufgrund langsamer Legacy-Systeme öffneten, was zu langen Warteschlangen und Kundenfrustration führte. Nach dem Einsatz von RPA-Bots zum Vorabrufen und Ausfüllen von Kundendaten sank die durchschnittliche Bearbeitungszeit um 18 %, und die Erstkontakt-Lösungsrate verbesserte sich erheblich.¹¹

19. Abrufen detaillierter Abrechnungsdaten

Wenn Sie den Kundenservice wegen Ihrer letzten Zahlung anrufen, müssen Sie in der Leitung bleiben, während der Mitarbeiter Ihren Datensatz abruft und prüft.

Mit RPA-Bots können Mitarbeiter Abrechnungsdaten viel schneller laden.

20. Aktualisierung von Nutzerpräferenzen und anderen Nutzerinformationen

RPA-Chatbots können Nutzerpräferenzen, Adressen, Kontakt-/Personalinformationen und mehr aktualisieren. Dies ersetzt die Notwendigkeit, sich mit einem Live-Agenten zu verbinden.

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 mit geringem Entscheidungsbedarf

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

23. Beantwortung von FAQs

Unternehmen können RPA-gestützte FAQ-Chatbots bauen, 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 generieren, die Einhaltung zu überwachen, Benachrichtigungen bei Verstößen zu senden und die Fehlerbehebung zu orchestrieren. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Service-Level-Agreements.

25. Automatisierung mehrstufiger komplexer Aufgaben mit geringem Entscheidungsbedarf

Einige Legacy-Systeme zwingen Kundenservice-Mitarbeiter dazu, zahlreiche Schritte auszuführen, um einige gängige Aufgaben abzuschließen. Wenn diese Schritte kein menschliches Urteilsvermögen erfordern, können sie automatisiert werden, was erheblich Zeit spart.

26. Spam-Erkennung

Ungefähr:

• 90 Mrd. Spam-E-Mails werden täglich versendet.¹²
• Es wird geschätzt, dass 4 % aller Online-Bewertungen Spam sind.¹³

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

Praxisbeispiel: Leaf Home nutzte Automatisierung, um Probleme mit Spam-Filtern zu überwinden, die sie daran hinderten, potenzielle Kunden zu erreichen, was zu täglichen Verlusten von bis zu 3 Millionen $ führte. Durch die Automatisierung der Rotation ihrer Kontakttelefonnummern konnte Leaf Home Spam-Erkennungssysteme erfolgreich umgehen, die Kundenkommunikation erheblich verbessern und wichtige Einnahmen schützen.¹⁴

27. Automatisierte Übersetzung

Besonders für internationale Unternehmen können Kundenbeschwerden, E-Mails und andere Formen der Korrespondenz in verschiedenen Sprachen eingehen, was es für Kundenservice-Mitarbeiter schwieriger macht, sie zu verstehen.

RPA-Bots können die Sprache des Inhalts automatisch übersetzen, damit Kundenservice-Agenten diese schnell lösen können. Erfahren Sie mehr über die RPA- & NLP-Integration.

IT, Sicherheit & Technologiebetrieb

IT-Support & Sicherheit:

28. Regelmäßige Diagnosen

Regelmäßige Diagnosen sind präventive Überprüfungen von Prozessen. Dies verschafft den Tech-Support-Teams einen Vorsprung und ermöglicht es ihnen, auf mögliche Ausfälle zu reagieren, bevor reguläre Nutzer sie bemerken.

Dies verbessert die Nutzerzufriedenheit und bewahrt das Support-Personal davor, Zeit mit Anrufen über Probleme zu verschwenden, die ihnen bereits bekannt sind. Es gibt Workload-Automation (WLA)-Tools, die so geplant werden können, dass sie regelmäßige Diagnosen an den Prozessen durchführen, um Nutzer über mögliche Ausfälle zu benachrichtigen.

29. Fehlerbehebung

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

Ein Nutzer könnte beispielsweise sagen, dass die Anwendung „ständig abstürzt“. Der Chatbot würde die Anfrage verstehen, die Datenbank nach der entsprechenden Antwort durchsuchen und diese dem Nutzer geben.

30. Incident Management

IT-Incident-Management bedeutet das Identifizieren, Lösen und Minimieren disruptiver Vorfälle im IT-Ökosystem.

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

Praxisbeispiel: PostNord automatisierte seine Regressionstests und testete sowie 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.¹⁵

31. Serverüberwachung

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

Verbessern Sie den Tech-Support, indem Sie andere IT-Automatisierungs-Technologien 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, wodurch die Zykluszeit von 15 Minuten auf unter eine Minute reduziert wurde.¹⁶

Technologiebetrieb:

33. Öffnung interner Tools für Kunden oder Mitarbeiter

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

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

Die Nutzungshäufigkeit von Funktionen folgt dem Pareto-Prinzip. Ein paar Funktionen (80 %) werden sehr häufig genutzt; der Rest (20 %) nicht. Nachdem die beliebtesten Funktionen eines internen Tools identifiziert wurden, ist es möglich, einfache Web-Interfaces zu schreiben, die Bots nutzen, um diese abzuschließen.

Dies spart den Nutzern Zeit und reduziert gleichzeitig die Belastung der Support-Teams. Zudem wären die Funktionen, die die internen Tools bereitstellen, gezielter, was eine effizientere Nutzung ermöglicht.

34. Softwareinstallationen

RPA kann Single-Click-Installationen von komplexen Systemen mit interdependenten Komponenten ermöglichen.

35. Automatisierte Softwaretests

RPA-Tools haben sich aus Test-Tools entwickelt, die Nutzerinteraktionen nachahmen. Die Tests können in die Software integriert werden, aber Tests aus der Nutzerperspektive sind ebenso wichtig.

Manuelle Tests sind zeitaufwendig; automatisierte RPA-Tests sind schnell und können:

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

Kreative manuelle Tests sind für spezifische Szenarien erforderlich. Aber No-Code-RPA-Lösungen eignen sich gut für gängige Tests, die wiederholt werden müssen.

36. Produktaktualisierungs-Automatisierung

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

Der Vorteil der Produktaktualisierungs-Automatisierung besteht darin, dass Unternehmen keine Arbeitskraft aufwenden müssen, um Kunden per E-Mail, Nachricht oder Telefonanruf zu benachrichtigen.

Finanzen & Buchhaltung

Planung & Buchhaltung:

37. Finanzplanung & 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 über Datenextraktion und ETL automatisieren.

Praxisbeispiel: Ein großes US-Finanzdienstleistungsunternehmen nutzte RPA, um die Kundeninteraktionen und die interne Effizienz innerhalb seiner Kreditprüfungsprozesse zu verbessern. Durch die Automatisierung von 60 % der Kundenanfragen und 80 % der komplexen Berechnungen mittels generativer KI-gestützter Automatisierung erreichte das Unternehmen eine Reduzierung der Service Level Standard (SLS)-Zeiten um über 99 %. Zudem sanken die gesamten Antwortzeiten um 67 %.¹⁷

38. Bankkontoabstimmung

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

Konkret kann RPA:

• Auf eingehende Kontoauszüge prüfen
• Den Dateiinhalt herunterladen und extrahieren
• Diese mit Einträgen abgleichen
• Ausnahmen markieren und Buchhalter benachrichtigen
• Die Bücher abschließen

39. Treasury Management

RPA im Treasury Management kann Prozesse automatisieren wie:

• Kontenabstimmung
• Prognose von Risikofaktoren
• Forderungsmanagement
• Investitionsentscheidungen (für risikoarme Anlagen)
• Erstellung der Bilanz

40. Tägliche G&V-Erstellung

Große Finanzinstitute, insbesondere im Handel, müssen ihre Gewinn- und Verlustrechnung (G&V) und ihre Risikoexpositionen täglich verfolgen.

Praxisbeispiel: Ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen automatisierte die tägliche Erstellung seiner Gewinn- und Verlustberichte (G&V). Zuvor kombinierten Mitarbeiter manuell mehrere Excel- und Legacy-Systemberichte, ein Prozess, der fehleranfällig war und täglich bis zu eine Stunde in Anspruch nahm. Nach der Automatisierung befüllen, validieren und verteilen Roboter diese Berichte nun automatisch, was die Genauigkeit auf 100 % steigerte und die Bearbeitungszeit von 60 auf 20 Minuten reduzierte.¹⁸

Die Automatisierung des täglichen G&V-Reportings reduzierte den manuellen Aufwand um 70 % und sparte jährlich etwa 150 Produktivitätsstunden ein.

Erfahren Sie mehr über RPA in den Finanzen.

Banking & Kredite:

41. Kreditbearbeitung

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

• Antragstellerinformationen extrahieren
• Diese validieren
• Den eingereichten Businessplan bewerten
• Nutzer auffordern, fehlerhafte Angaben zu korrigieren
• Eine vorläufige Bewertung vornehmen
• Bestätigungs-/Ablehnungsschreiben generieren

Praxisbeispiel: The Loan Store (TLS) automatisierte verschiedene Hypothekendarlehensprozesse, einschließlich Kreditsetup, Offenlegungen, Underwriting und Servicing. Diese Automatisierung führte zu einer 100 %igen Steigerung der Produktivität, 60 % Kosteneinsparungen, über 80 % Straight-Through-Processing und einer Reduzierung der Bearbeitungszeiten für Hypothekendarlehen um mehr als 25 %. Die Automatisierung ermöglichte es TLS, die Abläufe zu skalieren und gleichzeitig ein hohes Niveau an Kundenservice beizubehalten, was zu einer schnelleren Kreditbearbeitung und Kosteneinsparungen führte.¹⁹

42. Handelsausführung

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

43. Gleichtägige Geldtransfers

The Cooperative Bank wickelt Zahlungen über das Clearing House Automated Payment System (CHAPS) ab, das gleichtägige Geldtransfers anbietet.

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

• Prüfung der Verfügbarkeit von Mitteln
• Erstellung einer Bestellung
• Manuelle Durchführung von Transfers dorthin, wo die Mittel benötigt werden

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

44. Kontoschließung

Praxisbeispiel: The Co-operative Bank automatisierte ihren Kontoschließungsprozess. Zuvor beinhaltete die Schließung eines Kontos mehrere manuelle Aufgaben, einschließlich der Stornierung von Lastschriften und der Überweisung von Geldern. Jetzt füllen Kundenservice-Agenten während eines Anrufs einfach ein elektronisches Formular aus, und das RPA-System bearbeitet diese Anfragen automatisch, wodurch manuelle Eingriffe entfallen.²¹

45. Validierung und Bearbeitung von Online-Kreditanträgen

Praxisbeispiel: The 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 am selben Tag zu bearbeiten, an dem sie eingereicht wurden, was den Kundenservice durch die Reduzierung von Verzögerungen erheblich verbesserte.²²

46. Audit-Vorbereitung

Banken müssen auf Anfragen von Auditoren nach Unternehmensprüfungsberichten antworten. Bots können verwendet werden, um alle Jahressalden der Kunden abzurufen und das Audit in Form eines Word-Dokuments an den Audit-Sachbearbeiter zurückzusenden.

Dies kann die Zeit, die für ein durchschnittliches Audit benötigt wird, von Tagen auf Minuten reduzieren.

Praxisbeispiel: The Loan Store, Inc. (TLS) implementiert Automatisierung in mehreren Hypothekenprozessen, einschließlich Audits und Kreditdokumentation. Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Klassifizierung von Kreditdokumenten und Offenlegungen steigerte TLS die Produktivität um über 100 % und verkürzte die Bearbeitungszeiten für Hypothekendarlehen um mehr als 25 %.²³

47. Handelsfinanzierungslogistik

Die Handelsfinanzierung umfasst die Koordination mehrerer Parteien und die Sicherstellung der Lieferung von Waren und Zahlungen.

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

Abbildung: Automatisierung des Handelsfinanzierungs-Workflows

Um mehr über die Finanzautomatisierung zu erfahren, lesen Sie RPA in den Finanzen.

Personalwesen (HR)

48. Candidate Sourcing

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

Unternehmen können Web-Crawler nutzen, 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 Use Cases im Recruiting.

Praxisbeispiel: ManpowerGroup verbesserte seinen Kandidatenvalidierungsprozess. Dies führte zu einer 500 %igen Steigerung der Kapazität zur Kandidatenbearbeitung und reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Kandidat von 5-7 Minuten auf nur 1 Minute. Die Automatisierung sparte dem Team etwa 200 Stunden pro Monat ein.²⁴

49. Überprüfung des Beschäftigungsverhältnisses

Praxisbeispiel: Ein Anbieter von Kandidatenüberprüfungsdiensten automatisierte die Überprüfung der Beschäftigungshistorie. Zuvor nahmen manuelle Aufgaben wie die Vereinbarung von Kandidateninterviews, die Kontaktaufnahme mit früheren Arbeitgebern und die Verwaltung von Datensätzen erhebliche Zeit und Ressourcen in Anspruch. Nach der Implementierung der Automatisierung innerhalb von nur 8 Wochen reduzierte das Unternehmen die manuelle Arbeit erfolgreich um 40 %, sodass sich die Mitarbeiter mehr auf die direkte Interaktion mit den Kandidaten konzentrieren konnten.²⁵

50. Employee Onboarding

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

51. Employee Offboarding

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

52. Lohn- und Gehaltsautomatisierung

Die Lohn- und Gehaltsabrechnung erfordert repetitive Verarbeitungsprozesse, wobei eine Vielzahl von Vorschriften und Unternehmensregeln zu berücksichtigen sind.

Während moderne Lohnsoftware eine gute Lösung für diesen Prozess bietet, verlassen sich einige Unternehmen zu sehr auf Legacy-Systeme, um den Wechsel zu moderner Lohnsoftware vollziehen zu können.

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

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

53. Abwesenheitsmanagement

Manuelles Abwesenheitsmanagement ist schwierig, weil:

• Mitarbeiter vergessen könnten, ihre freien Tage zu protokollieren
• Abzüge für nicht nachgewiesene Urlaubstage mitarbeiterspezifisch sind
• Der Prozess zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler ist

Ineffizientes Abwesenheitsmanagement kostet Unternehmen ca. 4.000 $/Jahr für jeden Stundenlohn- und 3.000 $/Jahr für jeden Festgehaltsmitarbeiter.

Um dies zu beheben, können RPA-Bots:

• Die Abwesenheitsberichte der Mitarbeiter mit ihrer im Unternehmenssystem protokollierten Zeit abgleichen
• Andere Teammitglieder benachrichtigen, wenn ein Mitarbeiter seine Informationen in den Urlaubskalender einträgt.

54. Schadensmanagement

Praxisbeispiel: Walgreens, eine führende US-Apothekenkette, automatisierte ihre Prozesse für Arbeitnehmerentschädigungen und Beurlaubungen. Vor der Automatisierung erforderte die Verwaltung von etwa 2.000 Mitarbeiterbeurlaubungen pro Tag eine umfangreiche manuelle Datenverarbeitung zwischen internen Datenbanken und Schadensdienstleistern. Mit RPA werden Urlaubsarten (bezahlt oder unbezahlt) automatisch erfasst und Datenaustausche erfolgen nahtlos. Infolgedessen spiegelt die Lohnabrechnung die Mitarbeiterbeurlaubungen ohne manuelle Eingabe korrekt wider.²⁶

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

55. Spesenmanagement

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

Dies macht es für Mitarbeiter überflüssig, Papierbelege aufzubewahren und einzureichen. Zudem werden die Einträge automatisiert, schnell und genau sein. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung des Spesenmanagements.

56. HR-virtuelle Assistenten

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

HR-virtuelle Assistenten können Mitarbeitern zudem helfen:

• Krankenstand/Urlaubszeit zu registrieren
• Fragen zu ihren Arbeitsvertragsbestimmungen zu stellen
• Spesenberichte einzureichen

57. Change Management

RPA-Bots können:

• Daten aus Änderungsanträgen von Mitarbeitern sammeln
• Diese prüfen
• Diese bewerten
• Sie an die Abteilungsleiter senden
• Die Ergebnisse an die Mitarbeiter kommunizieren

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Betrieb & Beschaffung

58. Aktualisierung von Inventardaten

Das Inventarmanagement beinhaltet in der Regel einen Abgleich über mehrere Systeme hinweg, da Unternehmen es schwierig finden, alle Inventarmanagement-Funktionen in einem System zu vereinen.

RPA-Bots können einen solchen intersystemischen Abgleich und die Kommunikation mit Leichtigkeit automatisieren.

Praxisbeispiel: Eletrobras implementierte eine KI-gestützte Lösung, um die Prüfung von 65.000 technischen Dokumenten jährlich zu automatisieren, was 9.360 Stunden pro Jahr einsparte. 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) frei, die sich auf strategische Initiativen konzentrieren konnten, was letztendlich 277.377 $ jährlich einsparte und die Fähigkeit des Unternehmens stärkte, im Bereich der erneuerbaren Energien führend zu sein.²⁷

59. Erstattung von Rückzahlungen

Eine nicht optimierte Erstattung von Rückzahlungen führt zu Verzögerungen und Kundenunzufriedenheit.

Dies ist besorgniserregend, da Kunden, die Rückzahlungen beantragen, bereits unzufriedene Kunden sind. Sie noch unzufriedener zu machen, kann zu extrem negativen Online-Bewertungen führen, die den Ruf eines Unternehmens schädigen können.

60. Compliance

Sich ändernde geschäftliche, regulatorische oder steuerliche Anforderungen zwingen Unternehmen dazu, interne und externe Datensätze zu validieren, z. B. durch das ständige Scraping von Regierungswebsites auf Richtlinienänderungen.

61. Aktualisierung von Lieferantendaten

Aktualisierung von Lieferantenstammdaten, um Lieferantenzahlungen zu optimieren.

Die Aktualisierung solcher Dateien mit Bots kann Beschaffungsexperten von einfachen Aufgaben entlasten, damit sie sich auf das Management der Lieferantenbeziehungen konzentrieren können.

Branchenspezifische Prozesse

Nach unserer Erfahrung und Forschung scheinen Finanzdienstleistungen, einschließlich Versicherungen und BPO (Business Process Outsourcing), die Hauptnutzer von RPA-Technologien zu sein.

Versicherungen:

62. Automatisierung der Schadensbearbeitung

Die Schadensbearbeitung steht im Mittelpunkt jeder Versicherungsgesellschaft. Da Kunden in Zeiten des Unglücks Ansprüche anmelden, ist eine schnelle und effiziente Kundenerfahrung entscheidend.

Einige Faktoren, die die Schadensbearbeitung voreingenommen machen, verzögern oder die Sichtbarkeit reduzieren, sind:

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

RPA-Bots ermöglichen die Transformation der Schadensbearbeitung durch:

• Die Aufnahme unstrukturierter Daten in Formularen, deren Strukturierung, Extraktion und Bewertung
• Die Automatisierung der Schadensprüfung mittels Regeln
• Die Sicherstellung der Compliance durch Anpassung der Regeln an regulatorische Änderungen, ohne dass eine erneute Schulung des Personals erforderlich ist
• Die Erhöhung des Prozentsatzes der Betrugserkennung
• Schadens-Bots können unstrukturierte Daten in verschiedenen Formen aufnehmen, strukturieren, extrahieren und schließlich basierend auf vordefinierten Regeln bewerten.

Praxisbeispiel: Eine große Sachversicherungsgesellschaft automatisierte ihre Bearbeitung von Arbeitnehmerentschädigungen mit RPA, was die Zeit für jeden Schaden erheblich reduzierte. Durch den Einsatz von Bots für Policenprüfungen, Nachträge und Lohnabrechnungsaktualisierungen reduzierte das Unternehmen die Bearbeitungszeit für Schäden um 60 % und erreichte eine fehler-freie Dokumentation.²⁸

63. Bearbeitung von Einsprüchen

Einige Schadensfälle können aufgrund von nicht übereinstimmenden Daten oder anderen Dokumentationsproblemen zu Einsprüchen führen. Eine End-to-End-Bearbeitung von Einsprüchen ermöglicht:

• Das Lesen der Ansprüche per OCR
• Die Extraktion der Beschwerde und die Anwendung der relevanten Regel mit RPA
• Die Verwaltung der Ausnahme mit BPM

64. Beantwortung von Partneranfragen

Branchen wie Telekommunikation oder Versicherungen verlassen sich auf Makler, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen. Es ist entscheidend, diese Partner prompt zu bedienen, um deren Verkäufe zu maximieren.

Die südafrikanische Versicherungsgesellschaft Hollard automatisierte die Antworten auf Partneranfragen, indem sie Bots baute, die eingehende E-Mails interpretierten und diese entweder lösten oder die komplexen an Menschen weiterleiteten.

Automobilindustrie:

65. Automotive Telematik

Autos, die Android Automotive OS nutzen, nehmen zu. RPA kann Folgendes automatisieren:

• Over-the-Air-Softwareupdates
• Austausch von Standortdaten
• Aktualisierungen von Diebstahlschutzprotokollen
• Aktualisierungen von Navigationsfunktionen

Erfahren Sie mehr über RPA Use Cases im Automobilsektor.

Luftfahrt:

66. Flugverkehrskontrollprozesse

RPA-Bots können die Flugverkehrskontrolle (ATC) durch einen ständigen Datenaustausch zwischen Flugplänen von Flugzeugen und Echtzeitstandorten, Wetterberichten und Betankungszeiten verbessern.

67. Information von Reisenden

Flughäfen, Fluggesellschaften oder Reisebüros können RPA nutzen, um Reisenden Echtzeit-Benachrichtigungen über Apps oder E-Mails zu senden. Use Cases umfassen:

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

68. Automatisierte Check-ins für Reisende

Die Check-in-Kioske an Flughäfen nutzen OCR-gestützte RPA-Bots, um:

• Den Pass-Barcode der Reisenden zu scannen
• Ihre Informationen mit den Ticketinformationen abzugleichen
• Ihre spezifischen Unterbringungswünsche zu laden
• Ihre Gepäck- und Boarding-Tickets zu drucken

Praxisbeispiel: FlySafair hat Automatisierung in mehrere Kernbereiche des Betriebs integriert. Einer dieser 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 repetitiver Aufgaben wie großer Buchungseinträge, Fakturierung und der Verarbeitung von Flash-Sales verbesserte die Fluggesellschaft die Kundenzufriedenheit und reduzierte die Zeit pro Transaktion.²⁹

Landwirtschaft:

69. Bodenbearbeitung

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

• Bodentyp
• Nährstoffgehalt
• Feuchtigkeitsgehalt

RPA-Bots können die Daten strukturieren und die Informationen für eine datengesteuerte Bodenbearbeitung bereitstellen.

70. Bewässerung

RPA kann eine der Technologien sein, um intelligente Bewässerungsanlagen zu starten, wann immer IoT-Sensoren einen Abfall des Bodenfeuchtigkeitsgehalts anzeigen. Darüber hinaus können RPAs durch den Zugriff auf Wetterdaten über landwirtschaftliche APIs Bewässerungspläne basierend auf vorhergesagten Niederschlagsmengen erstellen.

71. Ertragsvorhersage

RPA-Bots können Boden- und Erntedaten von den IoT-Sensoren und den Wetterbericht aus Datenbanken zusammen mit anderen Variablen extrahieren, um sie in ML-Algorithmen einzuspeisen, um die Erntemenge vorherzusagen.

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

Bildung:

72. Kursregistrierung

RPA-Bots können personalisierte Registrierungssemesterpläne für jeden Studenten basierend auf folgenden Punkten erstellen:

• Haupt- und Nebenfächer
• Verbleibende benötigte Credits für den Abschluss
• Verfügbare Plätze in jedem Kurs
• Geäußertes Interesse an Wahlfächern

73. Prüfungsbewertung

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

Bei Fragen mit langen Antworten können RPA-Bots NLP und OCR nutzen, um herauszufinden, was der Student gesagt hat, und dies mit den möglichen Antworten des Professors vergleichen.

74. Buchung von Beratungsgesprächen

Studenten benötigen ständige Beratungsgespräche. Dies könnten Treffen sein mit:

• College-Beratern, um mögliche College-Kandidaten des Studenten zu sehen
• Akademischen Beratern im College, um die Fortschritte der Studenten zu sehen
• Immigrationsberatern im College/High School, um den legalen Status internationaler Studenten sicherzustellen
• Karriereberatern im College, die Studenten helfen, Jobmöglichkeiten nach dem Abschluss zu finden

RPA-Bots können auf Schulportalen automatisch Zeitfenster für Treffen zwischen dem Studenten und dem relevanten Berater basierend auf dem aktuellen Status des Studenten erstellen.

75. Vorauswahl von Zulassungskandidaten

Schulen und Universitäten können RPA für das erste Screening von Bewerbungen nutzen, um solche auszusortieren, die die grundlegenden Anforderungskriterien nicht erfüllen, wie z. B. fehlende Dokumente 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 Lehrern genutzt werden, um die Anwesenheit jedes Studenten zu verfolgen. Wenn beispielsweise das Beantworten von Live-Quizfragen im Unterricht ein Zeichen für Anwesenheit ist, können RPA-Bots die Antwort jedes Studenten am Tag mit seinem Namen abgleichen. Alternativ können sie in virtuellen Klassenzimmern den Namen jedes Studenten manuell in die Anwesenheitsliste für diesen Tag eintragen. Dann können sie ermitteln, wie viele Punkte jeder Student hat.

Gastgewerbe:

77. Zimmerreservierung

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

78. Automatisierte Check-ins & Check-outs

RPA-Bots können periodische 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 scrapen, die sie für ähnliche Zimmer verlangen. Die Daten können in Tabellen eingetragen und zur Analyse an den Hotelmanager gesendet werden.

Der Bot kann auch die Zimmerpreise des Hotels basierend auf vordefinierten Regeln automatisch anpassen, um denen der Wettbewerber mit minimalem menschlichem Eingreifen zu entsprechen.

Gesundheitswesen:

80. Terminplanung für Patienten

RPA kann Termine für Patienten basierend auf der Diagnose, der Verfügbarkeit des Arztes, dem Standort und anderen Variablen, einschließlich Finanzberichten und Versicherungsinformationen, planen.

Praxisbeispiel: AccentCare, mit einem kleinen Verwaltungspersonal, benötigte eine Lösung, um die wachsende Menge an Patienteninformationen und Back-Office-Aufgaben effizient zu verwalten. Intelligente Automatisierung half AccentCare, mehrere Prozesse zu automatisieren, einschließlich der Verwaltung medizinischer Unterlagen, Patientenübergängen und der Überprüfung der Patientenberechtigung. Durch die Automatisierung der Migration von Patientenakten für 10.000 Patienten sparte AccentCare 100.000 $ ein.³⁰

81. Verbesserung der Patientenversorgung durch Unterstützung von Analysen

RPA-Bots können verschiedene medizinische Daten sammeln. Beispielsweise können RPA-Bots Patientendaten an Drittanbieter für Gesundheitsanalysen übertragen, um genaue Diagnosen und eine verbesserte Patientenversorgung zu ermöglichen, ohne Vertraulichkeitsvorschriften einzuschränken.

Fertigung:

82. Stücklisten-Bearbeitung (BOM)

Eine Stückliste ist ein Dokument, das jeden Rohstoff, 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 Stücklistenbearbeitung mit OCR und Datenextraktionstechnologien auf Basis von Deep Learning automatisieren.

Praxisbeispiel: British American Tobacco (BAT) setzte einen Roboter ein, um Daten in die Stückliste (BOM) zu übertragen, wodurch die Genauigkeit der Übertragung des Rezepts und der Materialkosten im SAP-System verbessert wurde. Diese Automatisierung stellte sicher, dass Änderungen an Rezepten und Materialien in der Produktion genau reflektiert wurden.³¹

83. Inventarkontrolle

Praxisbeispiel: Ein globaler Automobilhersteller automatisierte seinen Inventarkontrollprozess mithilfe von RPA. Zuvor aktualisierten Bedarfsplaner die Sicherheitsbestände manuell, was zu Fehlern und Lieferengpässen führte. Jetzt extrahiert ein RPA-Bot automatisch Daten aus strukturierten E-Mails, aktualisiert die Sicherheitsbestände im ERP-System und benachrichtigt die relevanten Stakeholder, wodurch der manuelle Aufwand eliminiert und ein genaues Inventarmanagement gewährleistet wird.³²

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

84. Abliefernachweis (POD)

PODs sind wichtig für den 3-Wege-Abgleich und die Fertigungsplanung.

Das Dokument ist sehr arbeitsintensiv und birgt ein hohes Risiko für menschliche Fehler. RPA-Bots können Logistiksysteme verfolgen und, sobald die Lieferung erfolgt ist, die Versanddaten in das Lagerverwaltungssystem verknüpfen.

Dies schafft Zeit für Kundenservice-Mitarbeiter und verbessert gleichzeitig die Antwortzeit.

85. Identifizierung von Produktionsstörungen

Die RPA-IoT-Integration kann benachrichtigen, ob die Produktionsausrüstung korrekt funktioniert, indem sie deren Echtzeitstatusdaten überträgt, wie z. B. die Drehzahl der Kolben, Hitzedaten, Vibrationspegel usw.

Restaurants:

86. Floor Management

RPA-Bots in Restaurant-POS-Systemen können automatisch:

• Die Rechnung eines Tisches unter den Gästen aufteilen
• Die gleichzeitige Überwachung von Bestellungen und Rechnungen mehrerer Tische ermöglichen
• Kellnern Benachrichtigungen senden, wann immer das Essen eines Tisches servierbereit ist
• Aufzeichnungen über die Anzahl der Gäste im Laufe des Tages, an jedem Tisch sowie die am häufigsten/am wenigsten bestellten Speisen führen

87. Aktualisierung der Speisenpreise

RPA-Bots können so konfiguriert werden, dass sie kleine Änderungen bei den Zutatenpreisen verfolgen und die Speisenkosten entsprechend automatisch anpassen.

Der Vorteil ist, dass Restaurants, insbesondere in Zeiten der Inflation, ihre Speisenpreise anpassen können, um die Zutatenkosten widerzuspiegeln.

Einzelhandel:

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

Obwohl RPA-Unternehmen für solche Operationen 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 Erkenntnisse gewinnen zu können, wie z. B.: „Wie hoch ist unser Zahnpasta-Marktanteil in Osteuropa?“.

Traditionell erforderten diese Aufgaben von den Mitarbeitern, SKUs manuell in komplexen Tabellen Kategorien zuzuordnen. Da dies eine Aufgabe ist, die sich nicht direkt auf die Kunden auswirkt, ist die Fehlertoleranz nicht sehr hoch, und RPA-Bots können eingesetzt werden, um den Prozess zu automatisieren, was Tausende von Arbeitsstunden spart und manuelle Fehler reduziert.

89. Automatisierte Retouren

Die Automatisierung von Retouren kann die Kundenzufriedenheit verbessern und die manuelle Arbeit reduzieren.

RPA-Bots können eingesetzt werden, um die Schritte des Retourenprozesses zu automatisieren, die Folgendes umfassen:

• Prüfung der Kundenkaufbelege im System
• Prüfung des Grundes für die Retoure
• Stellen weiterer Fragen, wie z. B. „Wurde der Artikel getragen?“
• Bewertung der Berechtigung zur Retoure

90. Handelswerbeaktionen

Handelswerbeaktionen auf der Verkaufsfläche erfordern administrative Arbeit im Backend. RPA-Bots können relevante Aufgaben automatisieren, wie zum Beispiel:

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

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

91. Inventar- und Lieferkettenmanagement

Einige Einzelhändler verlassen sich bei der Lagerhaltung auf Legacy-Systeme. RPA-Bots können ständige Prüfungen in diesen Systemen durchführen und Daten zu wichtigen Kennzahlen liefern, wie z. B. Artikel mit niedrigem Lagerbestand oder schnell wechselnden Lagerbeständen.

Telekommunikation:

92. Bonitätsprüfungen

KYC-Automatisierung kann für Postpaid-Konten durchgeführt werden.

Praxisbeispiel: Ein großes Telekommunikationsunternehmen implementierte über zwei Jahre hinweg 102 Automatisierungen, was zu einer 108-fachen Steigerung der Inkasso-Effizienz und monatlichen Einsparungen von 635.000 $ führte. Bemerkenswert ist, dass die Automatisierung von Benachrichtigungen über überfällige Rechnungen von 200 Briefen pro Monat auf 17.722 E-Mails und 3.811 Postbriefe anstieg. Zusätzlich automatisierte das Unternehmen Bonitätsprüfungen und Prozesse zur Dienstleistungseinschränkung, was den manuellen Aufwand erheblich reduzierte und die betriebliche Effizienz steigerte.³³

93. SIM-Swapping

Zuweisung einer neuen SIM an einen Nutzer. RPA kann beim SIM-Swapping helfen, indem es den Prozess der Kundenauthentifizierung, Entschädigung und Autorisierung automatisiert.

94. Lösung von Kundenstreitigkeiten

Das automatische Klassifizieren von Streitigkeiten, das Lösen einfacher Fälle und das Zuweisen komplexer Fälle an die zuständigen Parteien ist ein relativ einfaches, aber effektives Beispiel für Back-Office-Automatisierung durch RPA.

95. Portierung von Kundennummern

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

96. Telekommunikations-Abrechnungsautomatisierung

RPA-Bots können die Abrechnungsinformationen auf der Rechnung jedes Nutzers automatisch ausfüllen und an diesen senden.

Versorgungsunternehmen:

97. Zählerstände

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

98. Predictive Maintenance

Probleme an Funkmasten und Mobilfunkleitungen können Brände verursachen. RPA-Bots können Wartungen automatisch planen, indem sie die letzte Wartung, das Alter, die Serverlast und den geografischen Standort jedes Mastes beobachten.

RPA-Anwendungen für den persönlichen Gebrauch

99. Persönliche Aufgaben

Hobbyisten nutzen free Editionen von RPA-Lösungen, um Bots für den persönlichen Gebrauch zu bauen, z. B. für Anwendungen wie das Übertragen von Visitenkarten zu Salesforce oder das Abrufen von Daten von mehreren Websites, um die besten Angebote auf Auktionswebsites zu identifizieren.

100. Gästebegrüßer

Eine weitere App von einem Hackathon wurde für P&G gebaut: Ein automatisierter Rezeptionist zur Begrüßung von Besuchern auf Unternehmenscampussen.

Agentische Automatisierung

101. Agentisches ERP-Testing

ERP-Testing ist oft eine der zeitaufwendigsten Phasen der Transformation. Geschäftsnutzer müssen Transaktionen nach jeder Änderung oder jedem Release wiederholt testen.

Agentisches 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 Geschäftsnutzern. Er senkt zudem das Risiko, dass Fehler in die Produktion gelangen.

Praxisbeispiel: Im UiPath–Deloitte SAP-Programm wurden fast 60 % der ERP-Testfälle automatisiert. Agentengesteuertes Testing reduzierte die Testzeit und befreite die Geschäftsteams, damit sie sich auf die Kernaufgaben im Finanzwesen konzentrieren konnten. Releases wurden schneller und mit weniger Störungen ausgeliefert.³⁴

102. Agentische Service-Koordination

Viele Serviceprozesse hängen von einer Echtzeit-Koordination ab. E-Mails, Bestätigungen und Systemaktualisierungen müssen synchron bleiben. Manuelle Handhabung führt oft zu Verzögerungen und ausgelassenen Schritten.

Agentisches RPA überwacht eingehende Nachrichten, aktualisiert Systeme und verfolgt den Abschluss. Agenten folgen Geschäftsregeln und eskalieren nur, wenn Aktionen außerhalb definierter Grenzen liegen.

Praxisbeispiel: SunExpress automatisierte Hotelreservierungen für die Kabinenbesatzung mithilfe agentischer Orchestrierung. KI-Agenten lesen Buchungs-E-Mails, bestätigen Reservierungen, aktualisieren Tracking-Systeme und eskalieren Probleme nur bei Bedarf. Dies verbesserte die betriebliche Zuverlässigkeit und reduzierte manuelle Nachfassaktionen.³⁵

103. Agentisches Störungsmanagement im Betrieb

Betriebliche Störungen beinhalten oft unstrukturierte Daten. Beispiele sind E-Mails, free-Text-Berichte oder kurzfristige Aktualisierungen. Traditionelles RPA hat mit diesen Eingaben Schwierigkeiten.

Agentisches RPA kombiniert Automatisierung mit KI-Agenten, die unstrukturierte Informationen lesen, interpretieren und darauf reagieren können. Das System entscheidet über die nächsten Schritte und eskaliert nur, wenn ein menschliches Urteil erforderlich ist. Dies reduziert Rückstaus und beschleunigt die Antwortzeiten.

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FAQs

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Top +100 RPA Use Cases mit Praxisbeispielen}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/robotic-process-automation-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 5. Juni 2026}
}

Referenzlinks

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https://www.globenewswire.com/news-release/2025/12/16/3206126/0/en/robotic-process-automation-rpa-market-size-expands-from-usd-35-27-bn-in-2026-to-usd-247-34-bn-by-2035-fueled-by-ai-powered-automation-and-digitalization.html

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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 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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SolidPro ES

Nov 03, 2022 at 16:14

Great post. Thank you for sharing.

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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!

Antworten

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.

Antworten

AIMultiple

May 31, 2020 at 10:17

Thanks for the heads up!

Antworten

nithin

Mar 23, 2020 at 14:12

Valuable information

Antworten

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

Dear AI Multiple Author, Thank you for providing us readers with an educative article on the uses and application of RPA. Your versatility and subjective command is extraordinary even since your earlier article on Robotic Process Automation. It is a must read for every company looking to convert to RPA as this article provides a complete and elaborate guide on both Industry and Department wise.

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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

Infrrd AI(https://infrrd.ai/) takes out the pain of capturing data and extracting intelligence from a plethora of documents, delivering you the information you need without having to manually go over documents one by one. The software basically saves you precious time and effort and you never have to worry about accuracy as Infrrd AI uses the latest OCR technologies and their own AI algorithms to ensure the precision of every extracted data.

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Roadster 59

Mar 22, 2019 at 11:00

Infredibly well written blog! I've learned many ideas, many thanks for blogging. Have you got a subscriber list I'm able to register for?

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Jessica Munday

Mar 20, 2019 at 00:34

Hello, We love this piece. My company is wondering if we could connect to share some of our use cases as well. Thanks so much, Jessica

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AIMultiple

Mar 27, 2019 at 13:13

Hi Jessica, Sure, would love to collaborate. Reaching out to you from my aimultiple.com email.

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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

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{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.

Antworten

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

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