Top +100 RPA-Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis

Der RPA-Markt wird 2026 auf $35 Milliarden geschätzt und soll bis 2035 voraussichtlich $247 Milliarden erreichen.¹ RPA kann sich wiederholende 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 bei der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben in verschiedenen geschäftlichen, branchenspezifischen und persönlichen Kontexten.

RPA-Erfolgsgeschichten aus der Implementierung

Gängige Geschäftsprozesse

1. Kunden-Onboarding

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

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

Praxisbeispiel: Finastra, ein Finanzsoftware-Unternehmen, hat die 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.²

2. Datenextraktion aus PDFs & 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 Anwendungen zur Dokumentenerfassung.

Dieser Einsatz von RPA 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 einsetzen.

Praxisbeispiel: Carglass hat seinen manuellen PDF-Datenimportprozess automatisiert und spart dadurch täglich rund zwei Stunden, die zuvor für die Korrektur von Daten der Außendiensttechniker aufgewendet wurden. Durch die Optimierung administrativer Aufgaben konnte Carglass seine Außendienstteams befähigen, 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 immer Zugriff auf die aktuellsten und korrektesten Informationen.

4. Datenvalidierung

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

Praxisbeispiel: Protelindo nutzte die Automatisierung zur Verbesserung der Datenvalidierung und Abstimmungsaufgaben durch seine mitarbeitergetriebene Veranstaltung „ProAction“. Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen entwickelten automatisierte Lösungen, die den Zeitaufwand für die Datenvalidierung erheblich reduzierten, die betriebliche Genauigkeit verbesserten und das Unternehmen in die Lage versetzten, große Datenmengen zu bewältigen.⁴

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

5. Regelmäßige Berichtserstellung und -verteilung

Unternehmen benötigen regelmäßige Berichte, um Manager und Teams über ihren Fortschritt zu informieren. Die manuelle Berichtserstellung und der manuelle Versand sind jedoch zeitaufwendig.

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

Beispielsweise müssen Telekommunikationsbetreiber Berichte über Konnektivitätsprobleme an das richtige Personal senden. So sollte ein CTO bei Berichten mit kritischen Problemen in Kopie gesetzt werden, und der Netzwerkleiter bei größeren Problemen.

RPA-Bots können Berichte analysieren, um die Empfänger gemäß den vorgegebenen Kriterien anzupassen. Erfahren Sie mehr über RPA-Anwendungsfälle im Berichtswesen.

6. Datenmigration und -erfassung

Legacy-Systeme erfüllen bei Unternehmen weiterhin kritische Funktionen. Beispielsweise müssen Legacy-Abrechnungssysteme mit anderen Systemen kommunizieren, die möglicherweise nicht in der Lage sind, relevante Daten aus APIs abzurufen. In solchen Fällen migrieren Mitarbeiter Daten manuell, z. B. im CSV-Format.

Praxisbeispiel: Encova Insurance hat seinen Policenerfassungsprozess automatisiert und die manuelle Dateneingabe von ca. 650 Stunden pro Monat auf 12.5 Stunden pro Jahr reduziert, bei 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 unterstützen bei:

• Erfassung von Kundendaten aus verschiedenen Systemen
• Einfügen in vorab genehmigte E-Mail-Vorlagen
• Versand an Kunden/potenzielle Leads

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

Die Automatisierung hat das schnelle Wachstum von HUB International unterstützt, indem unternehmensweit über 60 Prozesse optimiert wurden, wodurch neue Übernahmen schneller integriert werden können.

8. Quote-to-Cash

Unternehmen müssen verkaufen, um zu überleben. Quote-to-Cash-Probleme können zu verspäteten Forderungen, verzögerter Rechnungserstellung, Verkauf 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-Dienste
• Reduzierung 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
• Anbieter
• Logistikunternehmen.

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

Kommerzielle Funktionen (Marketing & Vertrieb)

Marketing:

10. Lead-Nurturing

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

Praxisbeispiel: Habib Bank Limited (HBL) hat ihr Sanktionsprüfungsverfahren für das Kunden-Onboarding mithilfe von 15 digitalen Workern automatisiert, die nun monatlich über 80.000 Fälle mit einer Genauigkeit von 98 % bearbeiten. Zuvor eine manuelle Aufgabe mit erheblichem Aufwand, reduzierte die Automatisierung die Bearbeitungszeit von Stunden auf Minuten und ermöglichte es den Compliance-Teams, sich auf komplexe Aufgaben zu konzentrieren.⁷

Die Automatisierung sparte HBL jährlich rund 341.000 Arbeitsstunden, trieb die 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 die Automatisierung, indem es RPA mit KI/ML-Technologien integrierte, um seine Gebotsanpassungsprozesse vollständig zu automatisieren. Dadurch wurden Gebote dreimal schneller bearbeitet, der manuelle Aufwand auf null reduziert und Fehler eliminiert. Diese Automatisierung ermöglichte es Sopra Steria, innerhalb von sechs Monaten einen ROI zu erzielen, die Abläufe erheblich zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit bei Ausschreibungsprozessen zu steigern.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-Einzelhandelsplattformen zu verfolgen. Die gewonnenen Erkenntnisse können das Angebot des Unternehmens prägen.

14. Überwachung von Kundenbewertungen

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

Vertrieb:

Laut dem 2024 State of Sales Report von Salesforce verbringen Vertriebsmitarbeiter 28 % ihrer Woche mit tatsächlichem Verkauf. 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 haben. Bots können Buchhaltungsdatensätze aktualisieren, Rechnungen erstellen und von den richtigen E-Mail-Konten versenden, um die Datenkonsistenz zwischen den Systemen sicherzustellen.

Praxisbeispiel: FlySafair hat seine Rechnungsprozesse automatisiert, um die Abrechnung mit Airline-Partnern für gemeinsame Flüge zu optimieren, die manuellen Arbeitsstunden erheblich zu reduzieren und Einnahmen zu schützen. Diese Automatisierung reduzierte die Rechnungszeit pro Rechnung von Stunden auf Minuten.¹⁰

16. Aktualisierung des CRM

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.

Kundenbeziehungsmanagement

18. Laden eines detaillierten Kundenprofils

RPA-Bots können Kundenprofile auf Abruf laden.

Abbildung 1: Beispiel für eine Kundenprofil-Vorlage.

Quelle: HubSpot¹¹

Praxisbeispiel: Ein ausgelagerter Contact-Center-Anbieter, CXP, hat den Prozess des Ladens detaillierter Kundenprofile während der Stoßzeiten automatisiert. Vor der Automatisierung mussten Agenten aufgrund langsamer Legacy-Systeme bis zu 30 Sekunden auf das Öffnen von Profilen warten, was zu langen Warteschlangen und Kundenfrustration führte. Nach dem Einsatz von RPA-Bots zum Vorab-Abrufen und Befüllen von Kundendaten sank die durchschnittliche Bearbeitungszeit um 18 %, und die Lösungsquote beim Erstkontakt verbesserte sich erheblich.¹²

19. Abruf detaillierter Abrechnungsdaten

Wenn Sie den Kundenservice wegen 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, 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, die wenig Entscheidungsfindung erfordern

Einige Legacy-Systeme zwingen Kundenservice-Mitarbeiter, bei einfachen Aufgaben viele Schritte zu durchlaufen. Wenn diese kein menschliches Urteilsvermögen erfordern, können sie automatisiert werden und erhebliche Zeit einsparen.

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 eingesetzt werden, um SLAs automatisch zu generieren, die Einhaltung zu überwachen, Verstoßbenachrichtigungen zu versenden und die Fehlerbehebung zu orchestrieren. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Service-Level-Agreements.

25. Proaktive Kundenansprache

RPA-Bots können Kundenkonten auf Auslöserereignisse überwachen, z. B. ein abgelaufenes Abonnement, eine überfällige Rechnung oder eine anstehende Verlängerung, und automatisch gezielte Nachrichten über den geeigneten Kanal versenden.

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 Nachfassaktionen reduziert.

Praxisbeispiel: Ein großes Telekommunikationsunternehmen automatisierte die Benachrichtigung über überfällige Rechnungen und steigerte die Menge von 200 Briefen pro Monat auf 17.722 E-Mails und 3.811 postalische Briefe. Das Ergebnis war eine 108x höhere Effizienz im Forderungsmanagement und monatliche Einsparungen von $635.000.¹³

26. Spam-Erkennung

Ungefähr:

• 90B 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, um diejenigen zu erkennen, die wahrscheinlich Spam sind, und sie entsprechend zu kennzeichnen.

Praxisbeispiel: Leaf Home nutzte die Automatisierung, um Spam-Filterprobleme 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

Besonders bei internationalen Unternehmen können Kundenbeschwerden, E-Mails und andere Korrespondenz in verschiedenen Sprachen eingehen, was es den Kundendienstmitarbeitern erschwert, sie zu verstehen.

RPA-Bots können die Sprache des Inhalts automatisch übersetzen, damit Kundendienstmitarbeiter sie schnell bearbeiten können. Erfahren Sie mehr über die RPA- & NLP-Integration.

IT, Sicherheit & Technologiebetrieb

IT-Support & Sicherheit:

28. Regelmäßige Diagnostik

Regelmäßige Diagnostik bedeutet das präventive Überprüfen von Prozessen. Dies verschafft den Tech-Support-Teams einen Vorsprung und ermöglicht es ihnen, auf mögliche Ausfälle zu reagieren, bevor normale Benutzer sie bemerken.

Dies verbessert die Benutzerzufriedenheit und erspart dem Supportpersonal Zeit bei Anrufen zu Problemen, die sie bereits kennen. Es gibt Workload-Automatisierungstools (WLA), die so geplant werden können, dass sie regelmäßige Diagnosen an den Prozessen durchführen und Benutzer über mögliche Ausfälle benachrichtigen.

29. Fehlerbehebung

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

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

30. Incident-Management

IT-Incident-Management ist das Identifizieren, Lösen und Minimieren von störenden Vorfällen 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 bündeln, sodass das IT-Personal leicht darauf zugreifen kann.

Praxisbeispiel: PostNord hat seine Regressionstests automatisiert und testet und überwacht 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 Behebung von Vorfällen führte.¹⁷

31. Serverüberwachung

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

Verbessern Sie den Tech-Support, indem Sie andere IT-Automatisierungstechnologien kennenlernen, wie z. B.

• Top 10+ Software zur Rechenzentrumsautomatisierung
• Top 12 IT-Automatisierungssoftware: Anbieter-Benchmarking
• Top 10 Batch-Scheduling-Software: Anbieter-Benchmark
• TOP 5 SAP-Job-Scheduling-Software: Anbieter-Benchmarking

32. DevOps-Management

Praxisbeispiel: TriNet hat seinen DevOps-Änderungsmanagementprozess optimiert und manuelle Workflows in automatisierte Echtzeitprozesse umgewandelt. Durch die Automatisierung von Code-Bereitstellungsaufgaben wurden manuelle Übergaben und menschliche Fehler eliminiert und die Zykluszeit von 15 Minuten auf unter eine Minute reduziert.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 Zwecke. Beispielsweise können sie verwendet werden, um Zahlungen an Lieferanten zu genehmigen, auch wenn ein 3-Wege-Abgleich nicht in den Systemen abgebildet ist, oder um Mitarbeitern zusätzliche freie Tage zu ermöglichen.

Wenn diese Tools in Legacy-Systemen liegen, ist es schwierig, sie ohne Schulung direkt für Kunden oder Mitarbeiter 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 Web-Oberflächen zu schreiben, die Bots zur Ausführung nutzen.

Dies spart den Benutzern Zeit und reduziert die Belastung der Support-Teams. 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 Testtools entwickelt, die Benutzerinteraktionen nachahmen. Die Tests können in die Software eingebaut 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 gängige Tests, die wiederholt werden müssen.

36. Automatisierung von Produktaktualisierungen

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

Der Vorteil der Automatisierung von Produktaktualisierungen besteht darin, dass Unternehmen keine Arbeitskräfte einsetzen 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 durch Datenextraktion und ETL automatisieren.

Praxisbeispiel: Ein großes US-Finanzdienstleistungsunternehmen setzte RPA ein, um Kundeninteraktionen und interne Effizienz in seinen Kreditprüfungsprozessen zu verbessern. Durch die Automatisierung von 60 % der Kundenanfragen und 80 % der komplexen Berechnungen durch generative KI-gestützte Automatisierung erreichte das Unternehmen eine Reduzierung der Service Level Standard (SLS)-Zeiten um über 99 %. Zusätzlich sanken die Gesamtantwortzeiten um 67 %.¹⁹

38. Kontoauszugsabstimmung

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

Konkret kann RPA:

• Eingehende Kontoauszüge prüfen
• Dateiinhalte herunterladen und extrahieren
• Sie mit den 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)
• Bilanzvorbereitung

40. Tägliche G&V-Erstellung

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

Praxisbeispiel: Ein globales Finanzdienstleistungsunternehmen hat die Erstellung seiner täglichen Gewinn- und Verlustrechnung (G&V) automatisiert. Zuvor kombinierten Mitarbeiter manuell mehrere Excel- und Legacy-Systemberichte, ein Prozess, der fehleranfällig war und täglich bis zu einer Stunde dauerte. Nach der Automatisierung füllen, validieren und verteilen Roboter diese Berichte nun automatisch, was die Genauigkeit auf 100 % verbessert und die Bearbeitungszeit von 60 auf 20 Minuten reduziert.²⁰

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

Bankwesen & Kredit:

41. Kreditbearbeitung

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

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

Praxisbeispiel: The Loan Store (TLS) hat verschiedene Hypothekenkreditprozesse automatisiert, darunter Krediteinrichtung, Offenlegungen, Underwriting und Servicing. Diese Automatisierung führte zu einer 100%igen Produktivitätssteigerung, 60 % Kosteneinsparungen, über 80 % Straight-Through-Processing und einer Reduzierung der Hypothekenkredit-Bearbeitungszeiten um mehr als 25 %. Die Automatisierung ermöglichte es TLS, die Abläufe zu skalieren und gleichzeitig ein hohes Maß an Kundenservice aufrechtzuerhalten, was zu schnellerer Kreditbearbeitung und Kosteneinsparungen führte.²¹

42. Handelsausführung

In Fällen, in denen Legacy-Systeme keine komplexen Limit-Orders speichern können, können RPA-Bots die Verarbeitung komplexer Orders automatisieren.

43. Überweisungen am selben Tag

Die Cooperative Bank führt Zahlungen über das Clearing House Automated Payment System (CHAPS) durch, das Überweisungen am selben Tag ermöglicht.

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 Überweisungen dorthin, wo die Mittel benötigt werden

Praxisbeispiel: Die Co-operative Bank hat ihren CHAPS-Zahlungsübertragungsprozess automatisiert. Zuvor erforderte jede Überweisung etwa 10 Minuten manuellen Aufwand, aber die Automatisierung reduzierte diese Zeit auf etwa 20 Sekunden. Der automatisierte Workflow umfasst die Prüfung der Mittelverfügbarkeit, 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 hat ihren Kontoschließungsprozess automatisiert. Zuvor umfasste die Schließung eines Kontos mehrere manuelle Aufgaben, darunter die Stornierung von Lastschriften und die Übertragung von Guthaben. Jetzt füllen Kundenservice-Mitarbeiter während eines Anrufs ein elektronisches Formular aus, und das RPA-System verarbeitet diese Anfragen automatisch, ohne manuelles Eingreifen.²²

45. Validierung und Bearbeitung von Online-Kreditanträgen

Praxisbeispiel: Die Co-operative Bank hat ihren Online-Kreditantragsprozess automatisiert. Zuvor erforderten Kreditanträge erhebliche manuelle Eingriffe für die Datenvalidierung und vorläufige Entscheidungsfindung. Die Automatisierung ermöglichte es der Bank, 99 % der Kreditanträge am selben Tag zu bearbeiten, an dem sie eingereicht wurden, was den Kundenservice durch reduzierte Verzögerungen erheblich verbesserte.²²

46. Prüfungsvorbereitung

Banken müssen auf Anfragen der Wirtschaftsprüfer nach Unternehmensprüfungsberichten antworten. Bots können eingesetzt werden, um die Jahresendguthaben aller Kunden abzurufen und die Prüfung dem Prüfungsmitarbeiter in Form eines Word-Dokuments zurückzugeben.

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

Praxisbeispiel: The Loan Store, Inc. (TLS) setzt Automatisierung in mehreren Hypothekenprozessen ein, darunter Prüfungen und Kreditunterlagen. Durch die Automatisierung von Prozessen wie der Klassifizierung von Kreditdokumenten und Offenlegungen steigerte TLS die Produktivität um über 100 % und verkürzte die Bearbeitungszeiten von Hypothekenkrediten um mehr als 25 %.²¹

47. Handelsfinanzierungslogistik

Die 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 einsetzen, um die Aggregation von Lebensläufen, Bewertungsergebnissen und Gesprächsnotizen 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-Anwendungsfälle im Recruiting.

Praxisbeispiel: ManpowerGroup hat seinen Kandidatenvalidierungsprozess verbessert. Dies führte zu einer 500%igen Steigerung der Kandidatenverarbeitungskapazität und reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Kandidat von 5–7 Minuten auf 1 Minute. Die Automatisierung sparte dem Team etwa 200 Stunden pro Monat.²³

49. Überprüfung des Beschäftigungsverlaufs

Praxisbeispiel: Ein Dienstleister für die Kandidatenüberprüfung hat seine Überprüfung des Beschäftigungsverlaufs automatisiert. Zuvor verbrauchten manuelle Aufgaben wie die Organisation von Kandidateninterviews, die Kontaktaufnahme mit früheren Arbeitgebern und die Verwaltung von Unterlagen erhebliche Zeit und Ressourcen. Nach der Implementierung der Automatisierung innerhalb von 8 Wochen konnte das Unternehmen die manuelle Arbeit um 40 % reduzieren, sodass sich die Mitarbeiter stärker auf die direkte Interaktion mit Kandidaten konzentrieren konnten.²⁰

50. Mitarbeiter-Onboarding

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

51. Mitarbeiter-Offboarding

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

52. Lohnabrechnungsautomatisierung

Die Lohnabrechnung erfordert eine repetitive Lohnabrechnung unter Berücksichtigung unzähliger Vorschriften und Unternehmensregeln.

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

RPA-Bots können den Lohnabrechnungsprozess zumindest teilweise automatisieren, wie z. B.:

• Automatisierung von Gehaltsberichten,
• Automatisierung der Lohnsteuer,
• 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 erfasste Urlaubstage mitarbeiterspezifisch sind
• Der Prozess zeitaufwendig und fehleranfällig ist

Ineffizientes Abwesenheitsmanagement kostet Unternehmen ca. $4K/Jahr bzw. $3K/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. Antragsmanagement

Praxisbeispiel: Walgreens, eine führende US-Apothekenkette, hat seine Prozesse für Arbeitsunfall- und Abwesenheitsanträge automatisiert. Vor der Automatisierung erforderte die Verwaltung von etwa 2.000 Mitarbeiterabwesenheiten pro Tag eine umfangreiche manuelle Datenverarbeitung zwischen internen Datenbanken und Antragsdienstleistern. Mit RPA werden Abwesenheitsarten (bezahlt oder unbezahlt) automatisch erfasst, und der Datenaustausch erfolgt nahtlos. Dadurch spiegelt die Lohnabrechnung die Mitarbeiterabwesenheiten ohne manuelle Eingabe genau wider.²⁴

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

55. Ausgabenmanagement

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

Dies eliminiert die Notwendigkeit für Mitarbeiter, Papierbelege aufzubewahren und einzureichen. Darüber hinaus werden Einträge automatisiert, schnell und genau. Erfahren Sie mehr über die Automatisierung des Ausgabenmanagements.

56. HR-virtuelle Assistenten

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

Virtuelle HR-Assistenten können Mitarbeiter auch unterstützen bei:

• Registrierung von Krankheitstagen/Urlaubszeiten
• Fragen zu ihren Arbeitsvertragsbedingungen
• Einreichung von Spesenabrechnungen

57. Änderungsmanagement

RPA-Bots können:

• Daten zu Änderungsanträgen der Mitarbeiter sammeln
• Sie prüfen
• Sie bewerten
• Sie an die Abteilungsleiter senden
• Die Ergebnisse den Mitarbeitern mitteilen

Betrieb & Beschaffung

58. Aktualisierung von Bestandsaufzeichnungen

Die Bestandsverwaltung umfasst in der Regel den Abgleich zwischen mehreren Systemen, da es für Unternehmen schwierig ist, alle Bestandsverwaltungsfunktionen in einem System zu vereinen.

RPA-Bots können solche systemübergreifenden Abstimmungen und die Kommunikation mühelos automatisieren.

Praxisbeispiel: Eletrobras implementierte eine KI-gestützte Lösung zur automatisierten Überprüfung von 65.000 technischen Dokumenten pro Jahr und sparte 9.360 Stunden pro Jahr. Die Automatisierung in Kombination mit generativer KI verbesserte die Genauigkeit der Dokumentenprüfung von 50 % auf 92 % und reduzierte den manuellen Aufwand erheblich um 90 %. Die Lösung setzte außerdem fünf Vollzeitmitarbeiter (FTEs) frei, damit diese sich auf strategische Initiativen konzentrieren können, und sparte letztlich $277,377 pro Jahr und stärkte die Fähigkeit des Unternehmens, im Bereich der erneuerbaren Energien führend zu sein.²⁵

59. Erstattungen ausstellen

Eine nicht optimierte Erstattungsabwicklung führt zu Verzögerungen und Kundenunzufriedenheit.

Dies ist besorgniserregend, da Kunden, die Erstattungen beantragen, unzufriedene Kunden sind. Wenn man sie noch unzufriedener macht, kann dies zu stark negativen Online-Bewertungen führen, die dem Ruf eines Unternehmens schaden können.

60. Compliance

Änderungen der geschäftlichen, regulatorischen oder steuerlichen Anforderungen zwingen Unternehmen, interne und externe Aufzeichnungen zu validieren, z. B. durch ständiges Scraping von Regierungswebsites nach politischen Änderungen.

61. Aktualisierung von Lieferantendatensätzen

Lieferantenstammdaten aktuell halten, um Lieferantenzahlungen zu optimieren.

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

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Branchenspezifische Prozesse

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

Versicherung:

62. Automatisierung der Schadenbearbeitung

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

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

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

RPA-Bots ermöglichen die Transformation der Schadenbearbeitung durch:

• Entgegennahme unstrukturierter Daten in Formularen, Strukturierung, Extraktion und Bewertung
• Automatisierung der Schadenüberprüfung mit Regeln
• Sicherstellung der Compliance durch Änderung von Regeln im Einklang mit regulatorischen Änderungen, ohne dass Mitarbeiter neu geschult werden müssen
• Erhöhung der Betrugserkennungsquote
• Schaden-Bots können unstrukturierte Daten in verschiedenen Formen aufnehmen, strukturieren, extrahieren und schließlich auf der Grundlage vordefinierter Regeln bewerten.

Praxisbeispiel: Ein großes gewerbliches Sach- und Unfallversicherungsunternehmen hat seine Bearbeitung von Arbeitsunfallansprüchen mit RPA automatisiert und die pro Schadenfall benötigte Zeit erheblich reduziert. Durch den Einsatz von Bots für die Bearbeitung von Policenprüfungen, Nachträgen und Gehaltsaktualisierungen konnte das Unternehmen die Bearbeitungszeit für Schadenfälle um 60 % senken und eine fehlerfreie Dokumentation erreichen.²⁶

63. Widerspruchsbearbeitung

Einige Schadenfälle können zu Widersprüchen führen, weil Daten nicht übereinstimmen oder andere Dokumentationsprobleme vorliegen. Die End-to-End-Widerspruchsbearbeitung ermöglicht:

• Lesen der Schadenfälle per 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 verlassen sich auf Makler, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen. Es ist entscheidend, diese Partner zeitnah zu bedienen, um ihre Verkäufe zu maximieren.

Das südafrikanische Versicherungsunternehmen Hollard hat die Beantwortung von Partneranfragen automatisiert, indem es Bots erstellte, die eingehende E-Mails interpretierten und sie entweder beantworteten oder komplexe Fälle an Menschen weiterleiteten.

Automobil:

65. Automobil-Telematik

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

• Over-the-Air-Softwareaktualisierungen
• Austausch von Standortdaten
• Aktualisierungen von Diebstahlschutzprotokollen
• Aktualisierungen 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 über Apps oder E-Mails 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. Automatisierte Check-ins für Reisende

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

• Den Passbarcode der Reisenden zu scannen
• Ihre Daten mit den Ticketdaten abzugleichen
• Ihre spezifischen Unterkunftswünsche zu laden
• Ihre Gepäck- und Bordtickets zu drucken

Praxisbeispiel: FlySafair hat die Automatisierung in mehrere Kernbetriebsbereiche integriert. Einer der Bereiche war der Check-in-Prozess für Reisende. Die Airline optimierte Check-in-Aufgaben, beschleunigte den Prozess und verbesserte das Kundenerlebnis. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie großer Buchungseingaben, Rechnungsstellung und Blitzverkaufsabwicklung verbesserte die Airline 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:

• Bodentyp
• Nährstoffgehalte
• Feuchtigkeitsgehalte

RPA-Bots können die Daten strukturieren und die Informationen für eine datengesteuerte Bodenvorbereitung präsentieren.

70. Bewässerung

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

71. Ertragsprognose

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

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

Bildung:

72. Kursregistrierung

RPA-Bots können personalisierte Semesterpläne für die Registrierung für jeden Studierenden erstellen, basierend auf:

• Haupt- und Nebenfächern
• Noch benötigten Credits für den Abschluss
• Verfügbaren Plätzen in jedem Kurs
• Geäußertem Interesse an Wahlfächern

73. Prüfungsbewertung

Bei Multiple-Choice-Prüfungen können RPA-Bots jede Antwort automatisch bewerten, indem sie mit dem Lösungsschlüssel vergleichen.

Bei offenen Fragen können RPA-Bots NLP und OCR einsetzen, um herauszufinden, was der Studierende geschrieben hat, und es mit den möglichen Antworten vergleichen, die der Professor gegeben hat.

74. Buchung von Beratungsgesprächen

Studierende benötigen ständige Beratungsgespräche. Dies können Treffen sein mit:

• Hochschulberatern, um die möglichen Hochschulkandidaten des Studierenden zu sehen
• Akademischen Beratern an der Hochschule, um den Fortschritt der Studierenden zu sehen
• Einwanderungsberatern an der Hochschule/Oberschule, um den legalen Status internationaler Studierender sicherzustellen
• Karriereberatern an der Hochschule, um Studierenden nach dem Abschluss bei der Suche nach Stellenangeboten zu helfen

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

75. Vorauswahl von Zulassungskandidaten

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

Der Vorteil besteht darin, 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 das Anwesenheitsblatt für diesen Tag eintragen. Dann können sie herausfinden, wie viele Punkte jeder Studierende hat.

Gastgewerbe:

77. Zimmerreservierung

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

78. Automatisierte Check-ins & Check-outs

RPA-Bots können Gästen regelmäßige Benachrichtigungen oder E-Mails senden, um sie an ihre Check-in- und Check-out-Zeiten zu erinnern, damit 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 auf der Grundlage vorgegebener Regeln anpassen, um sie mit denen der Wettbewerber abzugleichen, mit minimalem menschlichem Eingreifen.

Gesundheitswesen:

80. Terminplanung für Patienten

RPA kann die Termine eines Patienten auf der Grundlage von Diagnose, Arztverfügbarkeit, Standort und anderen Variablen planen, einschließlich Finanzberichten und Versicherungsinformationen.

Praxisbeispiel: AccentCare benötigte mit einem kleinen Verwaltungsteam 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 Krankenakten, Patientenübergänge und die Überprüfung der Patienteneignung. 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 ermöglichen, ohne Vertraulichkeitsvorschriften einzuschränken.

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 Datenextraktionstechnologien auf der Grundlage 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 von Rezeptur und Materialkosten im SAP-System verbessert wurde. Diese Automatisierung stellte sicher, dass Änderungen in Rezepturen und Materialien in der Produktion genau abgebildet wurden.²⁸

83. Bestandskontrolle

Praxisbeispiel: Ein globaler Automobilhersteller hat seinen Bestandskontrollprozess mit RPA automatisiert. 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 relevante 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 Produktionsplanung.

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 schafft Zeit für Kundenservicemitarbeiter und verbessert gleichzeitig die Reaktionszeit.

85. Erkennung von Produktionsstörungen

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

Restaurants:

86. Flächenmanagement

RPA-Bots in Restaurant-POS-Systemen 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
• Aufzeichnungen über die Anzahl der Gäste im Tagesverlauf, an jedem Tisch und die am häufigsten/am wenigsten bestellten Speisen führen

87. Aktualisierung von Essenspreisen

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

Der Vorteil besteht darin, 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 angewiesen sind, gibt es immer noch viele Legacy-Systeme ohne API-Schnittstellen, bei denen RPA zur Integration eingesetzt 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 zu gewinnen wie: „Wie hoch ist unser Marktanteil bei Zahnpasta in Osteuropa?“.

Traditionell erforderten diese Aufgaben, dass Mitarbeiter SKUs manuell mit Kategorien in komplexen Tabellenkalkulationen abgleichen. Da dies eine Aufgabe ist, die Kunden nicht direkt betrifft, ist die Fehlertoleranz nicht hoch, und RPA-Bots können eingesetzt werden, um den Prozess zu automatisieren, Tausende von Arbeitsstunden zu sparen und manuelle Fehler zu reduzieren.

89. Automatisierte Retouren

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

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

• Prüfung der Kundenkaufhistorie aus dem System
• Prüfung des Grundes für die Retoure
• Stellen weiterer Fragen, wie „Wurde der Artikel getragen?“
• Bewertung der Berechtigung der Retoure

90. Verkaufsförderungsaktionen

Verkaufsförderungsaktionen im Geschäft erfordern Backend-Verwaltungsarbeit. RPA-Bots können relevante Aufgaben automatisieren wie:

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

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

91. Bestands- und Lieferkettenmanagement

Einige Einzelhändler verlassen sich bei der Lagerhaltung auf Legacy-Systeme. RPA-Bots können ständige Kontrollen dieser Systeme durchführen und Daten zu Schlüsselkennzahlen liefern, wie z. B. Artikel mit niedrigen Beständen oder sich schnell ändernden Beständen.

Telekommunikation:

92. Bonitätsprüfungen

KYC-Automatisierung kann für Postpaid-Konten durchgeführt werden.

Praxisbeispiel: Ein großes Telekommunikationsunternehmen implementierte über zwei Jahre 102 Automatisierungen, was zu einer 108x höheren Effizienz im Forderungsmanagement und monatlichen Einsparungen von $635,000 führte. Bemerkenswert ist, dass die Automatisierung der Benachrichtigung über überfällige Rechnungen von 200 Briefen pro Monat auf 17.722 E-Mails und 3.811 postalische Briefe anstieg. Darüber hinaus automatisierte das Unternehmen Bonitätsprüfungen und Dienstsperrungsprozesse, wodurch der manuelle Aufwand erheblich reduziert und die betriebliche Effizienz gesteigert wurde.³⁰

93. SIM-Swapping

Zuweisung einer neuen SIM-Karte an einen Benutzer. RPA kann beim SIM-Swapping helfen, indem der Prozess der Kundenauthentifizierung, Entschädigung und Autorisierung automatisiert wird.

94. Lösung von Kundenstreitigkeiten

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

95. Rufnummernportierung

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

96. Telekommunikationsabrechnungsautomatisierung

RPA-Bots können die Abrechnungsinformationen auf jeder Benutzerrechnung automatisch ausfüllen und an den Benutzer senden.

Versorgungsunternehmen:

97. Zählerablesungen

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

98. Vorausschauende Wartung

Probleme in Mobilfunkmasten und Mobilfunkkabeln können Brände verursachen. RPA-Bots können automatisch Wartungsarbeiten planen, indem sie die letzte Wartung jedes Mastes, das Alter, die Serverlast und den geografischen Standort beobachten.

RPA-Anwendungen für den persönlichen Gebrauch

99. Persönliche Aufgaben

Hobbyisten verwenden kostenlose Editionen von RPA-Lösungen, um Bots für den persönlichen Gebrauch zu erstellen, z. B. für die Übertragung von Visitenkarten an 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: Eine automatisierte Rezeption zur Begrüßung von Besuchern auf Unternehmensgeländen.

Agentische Automatisierung

101. Agentisches ERP-Testen

ERP-Tests sind oft eine der zeitaufwendigsten Phasen der Transformation. Geschäftsanwender 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 auch Testabläufe anpassen, wenn sich Schnittstellen oder Daten ändern.

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

Praxisbeispiel: Im UiPath–Deloitte SAP-Programm wurden fast 60 % der ERP-Testfälle automatisiert. Agentengesteuertes Testen reduzierte die Testzeit und setzte Geschäftsteams frei, damit sie sich auf die Kernthemen des Finanzwesens konzentrieren konnten. Releases wurden schneller und mit weniger Störungen bereitgestellt.³¹

102. Agentische Servicekoordination

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

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

Praxisbeispiel: SunExpress hat die Hotelreservierungen für die Kabinenbesatzung mithilfe agentischer Orchestrierung automatisiert. KI-Agenten lesen Buchungs-E-Mails, bestätigen Reservierungen, aktualisieren Trackingsysteme und eskalieren Probleme bei Bedarf. Dies verbesserte die Betriebszuverlässigkeit und reduzierte manuelle Nachfassaktionen.³²

103. Agentisches Störungsmanagement im Betrieb

Betriebliche Störungen umfassen oft unstrukturierte Daten. Beispiele hierfür sind E-Mails, freitextliche Berichte 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  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/robotic-process-automation-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 20. August 2026}
}

Referenzlinks

1.

Robotic Process Automation (RPA) Market Size Expands from

Precedence Research

2.

Finastra used UiPath Apps to Create a UX-friendly Interface for their Automations | UiPath

3.

Carglass Grows Sales and Employee Satisfaction with UiPath Apps | UiPath

4.

Automation at Protelindo: Faster Billing & Seamless SAP Migration | UiPath

5.

Encova Insurance Scales Automation | UiPath

6.

HUB International Transforms Insurance with AI and Automation | UiPath

7.

HBL Creates an Inclusive Banking Experience Through Automation | UiPath

8.

Sopra Steria - Use Cases of RPA in Technology | UiPath

9.

Sales Time Management: How Top Reps Spend Their Day | Salesmotion

Salesmotion

10.

FlySafair Introduced Automation as one of its Innovations | UiPath

11.

HubSpot

12.

CXP Revolutionizing Customer Experience with Software Robots | UiPath

13.

Telecom giant boosts efficiency by 108x using automation and AI | Automation Anywhere

Automation Anywhere

14.

How Many Emails Are Sent per Day? | MacKeeper

15.

Fake online reviews cost $152 billion a year. Here's how e-commerce sites can stop them | World Economic Forum

16.

Task Mining and AI-powered Automation Drive Growth at Leaf Home | UiPath

17.

400-Year-Old PostNord is Automating Testing | UiPath

18.

trinet

19.

How a firm enhanced efficiency using Automation Co-Pilot.

Automation Anywhere

20.

Attended Automation in Action: Three Real World Scenarios

UiPath Inc.

21.

The Loan Store/MOZAIQ | Automation Anywhere

Automation Anywhere

22.

Bank

23.

ManpowerGroup: A dramatic leap in candidate validation capacity​ | UiPath

24.

Walgreens

25.

eletrobras

26.

Insurance Claims - Improved Service | Automation Anywhere

Automation Anywhere

27.

AccentCare | Automation Anywhere

Automation Anywhere

28.

BAT Uses UiPath’s Software Robots to Speed Up Production | UiPath

29.

RPA case for automation of inventory management | Birlasoft

30.

telecom company

31.

Case Study: UiPath and Deloitte Revolutionize ERP Modernization | UiPath

32.

SunExpress Airlines Transforms Operations with Agentic Orchestration | UiPath

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 Stimmungsanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinen-Optimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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Kommentare 23

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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

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

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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

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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

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.

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

Antworten