DETECON Consulting

Artikel

Robotics Process Automation verdrängt Off- bzw. Nearshoring?

Mit der zunehmenden Digitalisierung werden Outsourcing-Modelle verschwinden.

Robotics Process Automation (RPA) bietet sich bereits als eine echte Alternative an. Noch grösseres Potential steckt jedoch in Intelligent Process Automation (IPA).

Einleitung

Als Folge des wachsenden Kosten- und Effizienzdruck haben Unternehmen in der Vergangenheit repetitive arbeitsintensive Aufgaben ins Ausland verlagert. Dabei ging es primär darum, effizienter und schlanker zu werden, Mitarbeiter von repetitiven Aufgaben zu befreien und dabei Kosten zu sparen. Die Idee war, teure Arbeitskräfte mit günstigeren Angestellten in Schwellenländern zu ersetzen, um so auf den stark zunehmenden Kostendruck zu reagieren.

Mit steigenden Löhnen in traditionellen Offshore-Ländern und dem Aufkommen von echten digitalen Alternativen, z.B. Robotics Process Automation (RPA), werden solche Szenarien jedoch immer unattraktiver. Neben den steigenden Kosten, ist Outsourcing schliesslich immer auch mit einem Abgang von Wissen hinsichtlich Unternehmenszusammenhängen und Prozessen sowie Kommunikations- und Kulturproblemen verbunden. Ferner ist die Loyalität der Mitarbeiter durch eine fehlende Bindung zum Unternehmen relativ klein, so dass diese bei einem finanziell attraktiveren Angebot schnell für einen Wechsel bereit sind.

RPA ist also zu einer echten Alternative zur Auslagerung von strukturierten Geschäftsprozessen geworden. Die Roboter-Softwaresysteme bauen auf den bestehenden Systemlandschaften auf, arbeiten pausenlos und sind beinahe beliebig skalierbar. Ferner können Prozessschritte lückenlos dokumentiert und jederzeit nachverfolgt werden.

Was ist RPA und wo kann RPA eingesetzt werden?

RPA ist eine Software, um strukturierte Geschäftsprozesse mit Hilfe eines Software-Roboters zu automatisieren. Es handelt sich bei RPA demnach um einen automatisierten Task bzw. Prozess. Im Gegensatz zu herkömmlicher Prozessautomatisierung greift der Roboter über ein eigenes User Interface auf die verschiedenen Anwendungen zu. Dadurch ist RPA mit den meisten Systemen kompatibel und lässt sich in einem relativ breiten Anwendungsfeld umsetzen. RPA verhält sich dabei ähnlich wie ein menschlicher Mitarbeiter und verbindet Anwendungen und Systeme, die keine integrierte Schnittstelle haben, ohne dass diese angepasst werden müssen. Hinzu kommt, dass aufgrund des eigenen User Interface, die Aufgaben und Prozesse auf den Roboter zurückgeführt werden können.

Die Vorteile von RPA können wie folgt zusammengefasst werden:

  • Kostenersparnis: Die Automatisierung repetitiver Tätigkeiten bietet grosses Potenzial, Kosten zu reduzieren. Neuere Studien unterstellen ein Einsparpotential von bis zu 80%.
  • Erhöhte Effizienz: Ein Softwareroboter ist ein äusserst zuverlässiger virtueller Mitarbeiter, der unliebsame Arbeiten von 3-5 FTEs übernehmen kann. Pausen, Urlaub und Krankheit kennt er nicht.   
  • Erhöhung Mitarbeiterzufriedenheit: Während der Softwareroboter die unbeliebten Routineaufgaben übernimmt, kann sich der Mitarbeiter auf interessante Einsatzfelder fokussieren.
  • Qualitätssteigerung: Die Arbeit wird strikt regelbasiert ausgeführt.
  • Compliance: Jeder Schritt ist vollständig dokumentiert und kann nachvollzogen werden.
  • Kompatibilität und Time-to-Market: Die Implementierung von RPA ist in den meisten Fällen innert weniger Monaten möglich. Der Roboter wird quasi über die Anwendungen gebaut und ist so relativ System unabhängig.

Sein volles Potential kann RPA da entfalten, wo Aufgaben repetitiv, regelbasiert und skalierbar sind. Regelbasierte Aufgaben können durch RPA erfüllt werden, ohne dass dabei Fehler gemacht werden.

Die Voraussetzungen und Vorteile machen den Einsatz von RPA insbesondere in Finanzorganisationen sehr spannend, da diese hohen Audit- und Qualitätsanforderungen unterworfen und stark regelbasiert sind. Regulatorische Anforderungen und sog. Audit-Trails können so nebenher erfüllt und entsprechend gepflegt werden. RPA unterstützt Unternehmen, regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und ermöglicht gleichzeitig signifikante Effizienzvorteile im operativen Geschäft.

Abbildung 1 zeigt eine Auflistung möglicher Anwendungsfelder für RPA. Die Beispiele sind keinesfalls als abschließende Auflistung zu sehen, sollen aber ein Verständnis für geeignete Einsatzgebiete geben.

Abbildung 1: Anwendungsfelder im Finanzbereich (2017).

Wie unsere empirischen Untersuchungen ergeben haben, stehen bei internationalen Unternehmen Aufgaben – wie konzerninterne (Konten-) Abstimmungen, automatisierte Monats- bzw. Jahresabschlüsse oder Bestellabwicklungen – im Fokus. Der Mehrwert dieser Anwendungsfälle liegt in der automatisierten Verbindung mehrerer unterschiedlicher Systeme, die bis dahin von Menschen überbrückt werden mussten.

Dies mag auf den ersten Blick auf der Hand liegen, dennoch haben Gespräche mit Entscheidungsträgern in Finanzorganisationen gezeigt, dass sich die Identifikation von potentiellen Anwendungsbereichen in Unternehmen oftmals gar nicht so leicht gestaltet. Das liegt hauptsächlich daran, dass die kritische Menge an Aufgaben für RPA nicht erreicht wird oder bestehende Prozesse viele Ausnahmen aufweisen.

Unsere Interviews haben gezeigt, dass Automatisierungsprojekte nicht in einzelnen Organisationseinheiten isoliert, sondern bereichsübergreifend den grössten Vorteil bringen. So kann eine Finanzorganisation beispielsweise in Zusammenarbeit mit dem Einkauf eine automatisierte Bestellabwicklung, vom Wareneingang bis zur Bezahlung aufbauen und so bereichsübergreifend die Effizienz verbessern.

Grenzen von RPA und die hohen Erwartungen an Intelligent Process Automation

Unsere empirische Untersuchung hat gezeigt, dass sich viele Unternehmen mit Investitionen in RPA zurückhalten, da die kritische Menge an entsprechenden Aufgaben (Volumen) fehlt oder Prozesse nur ungenügend standardisiert sind. Oftmals sind ressourcenintensive Aufgaben kleinteilig, wodurch die Skalierbarkeit und das Einsparpotential durch RPA klein ist oder ganz entfällt. In einem solchen Fall kann es sinnvoll sein, eigenes Personal für die Entwicklung von RPA-Bots auszubilden, z.B. in einer sog. «Digitalen Workforce». Solche digitalen Center of Excellence ermöglichen dem Unternehmen einen unabhängigeren und flexibleren Einsatz von RPA. Eine Digital Workforce kann RPA ohne grossen Mehraufwand auf die individuellen Anforderungen anpassen und wird so bereits bei kleineren Aufgaben rentabel.

Diese Entwicklung konnten wir auch in unseren Befragungen in verschiedenen Industrien beobachten. Das Spektrum an RPA-Wissensaufbau reicht dabei vom kleinen Spezial-Team mit IT affinen Kollegen bis hin zu einem «Digital Center of Excellence».

Spricht man von RPA geht es um automatisierte Prozesse und Aufgaben ohne eigene «Intelligenz». Aufgaben werden, wie vom Roboter «erlernt», abgearbeitet und es findet weder eine kritische Prüfung, noch eine Weiterentwicklung der Abläufe statt. Somit sind automatisierte Prozesse relativ anfällig auf Veränderungen innerhalb eines vordefinierten Prozesses. Regelbasierte Anwendungen können so zwar problemlos und äusserst genau abgearbeitet werden, bei der kleinsten Änderung im Prozess kommt der Roboter aber schnell an seine Grenzen.

Trotz der vielen Vorteile, die RPA mit sich bringt erhoffen sich die von uns befragten Unternehmen von Intelligent Process Automation (IPA) eine weitaus grössere Effizienzsteigerung. RPA wird dabei eher als temporären Workaround gesehen, um alte und neue Systeme vorübergehend zu verbinden. Primär geht es für Unternehmen nämlich nicht nur darum, bestehende Prozesse zu automatisieren, sondern Prozesse intelligenter zu machen.

So richtig spannend wird es für Unternehmen daher erst, wenn RPA mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert werden kann. Diese Kombination wird als sogenanntes IPA bezeichnet: IPA ergänzt RPA um Technologien wie Advanced Analytics und verleiht der RPA-Software kognitive Fähigkeiten.1  Mit Hilfe von Advanced Analytics, ist der Roboter in der Lage, seine Fähigkeiten durch statistische Methoden zu erweitern und Aufgaben zu erfüllen, die über das «erlernte» hinausgehen. Die kognitive Komponente erlaubt es dem Roboter, neue Erkenntnisse mittels Empfehlungen an den menschlichen Anwender weiterzugeben. Durch die Erweiterung von RPA um solche Technologien wird Prozessautomatisierung nicht nur effizienter, sondern auch intelligenter.

Die Anwendungsfelder von IPA sind zwar weitestgehend Visionen, dürften aber in Zukunft immer wahrscheinlicher werden:

  • Automatisierung und «Machine Learning»: Lernende Roboter, welche ähnlich wie Menschen, bei ihrer Tätigkeit immer intelligenter werden und konstant Abläufe und Prozesse optimieren.
  • Proaktive Unternehmenssteuerung: Unternehmensdaten und Informationen werden ständig aufbereitet und verarbeitet. Die Unternehmensleitung verfügt so über Echtzeitinformationen und kann bei Bedarf sofort und jederzeit eingreifen.

1 Unter kognitiven Fähigkeiten verstehen wir die Möglichkeit, aus Datensets (z.B. Advanced Analytics) zu lernen, daraus Entscheidungen abzuleiten und am Ende die Ergebnisse zu kommunizieren.

Inwiefern ist RPA bzw. IPA ein Thema auf der CFO-Agenda?

Im Zuge der Digitalisierung von Finanzorganisationen wird sicher auch RPA ein wichtiges Thema auf der Agenda von CFOs sein. Der Effizienzdruck auf Organisationen wird auch in Zukunft nicht abnehmen, was dazu führt, dass immer weniger FTEs immer breitere Aufgabenbereiche zugesprochen bekommen. Diese Entwicklung ist für Mitarbeiter nur zu bewältigen, wenn bestehende Aufgaben durch Auslagerung oder Automatisierung  reduziert werden.

Wie bereits erwähnt, erwarten die von uns befragten Entscheidungsträger in Finanzorganisationen wirklich grosse Effizienzsprünge erst durch den Einsatz von IPA. Ein mögliches Szenario wäre dann, dass Software-Roboter selbstständig Monatsabschlüsse durchführen und bei Unstimmigkeiten die Controller über Abweichungen informieren und weitere Abklärungen vornehmen. Der Einsatz von IPA wird als grosse Veränderung mit weitreichenden Auswirkungen auf die Rollen innerhalb von Finanzorganisationen wahrgenommen. Durch solche Automatisierungsbestrebungen ist davon auszugehen, dass sich die typischen Berufsbilder des Finanzbereichs in naher Zukunft verändern werden. Prozessuale Aufgaben dürften langfristig verschwinden, so dass sich die Finanzorganisationen im Idealfall auf die Analyse der Zahlen konzentrieren kann.

Die grösste Herausforderung für Führungskräfte wird ein erfolgreiches Change Management sein. Erfolg und Misserfolg hängen nämlich massgeblich davon ab, ob es den Führungskräften gelingt, ihre Mitarbeiter von den Vorteilen von RPA zu überzeugen. Das Problem liegt darin, dass die Unternehmen für die Entwicklung von Software-Robotern das Fachwissen der Mitarbeiter benötigen. Diesen Mitarbeitern muss die berechtigte Angst genommen werden, dass sie durch die Mitentwicklung von RPA ihre eigene Stelle wegrationalisieren.

Was nun?

Wir sind der Meinung, dass sich RPA mittel- bis langfristig gegen Offshoring durchsetzen wird. Zu gross sind die Schwächen dieser Modelle im Vergleich zu RPA-Lösungen (u.a. hoher administrativer Aufwand um Offshoring-Standorte aufzubauen und zu managen, der Abgang von Wissen, fehlende Flexibilität). Es ist davon auszugehen, dass RPA kurzfristig in Offshore-Zentren Einzug hält, um so bestehende Outsourcing-Modelle weiter zu verbessern. Das Ziel der allermeisten Unternehmen muss es allerdings sein, die ausgelagerten Tätigkeiten mittel- bis langfristig zurückzuholen

RPA ist ein konkreter und praxisnaher Schritt in Richtung Digitalisierung, der spürbare Effizienzsteigerungen mit sich bringt. Es gilt jetzt, die Kompetenz im Umgang mit Software-Robotern aufzubauen, um später den Zug für End-to-End Lösungen, bspw. IPA, nicht zu verpassen.

Der Grundstein für eine erfolgreiche Implementierung ist das Ausarbeiten einer Digitalisierungsstrategie und die Prüfung möglicher Use Cases.

Nun sind Sie gefragt, verpassen Sie den Zug für eine effizientere Finanzabteilung nicht – wir unterstützen gerne!