Entwicklung eines Kriterienkatalogs für geeignete Prozesse im Customer Service zur Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation (RPA)


Masterarbeit, 2018
45 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

I Inhaltsverzeichnis

I Inhaltsverzeichnis

II Abkürzungsverzeichnis

III Abbildungsverzeichnis

0 Abstract

1 Einleitung
1.1 Herleitung der zentralen Problemstellung
1.2 Zielsetzung der Master Thesis
1.3 Aufbau und Vorgehensweise der Master Thesis

2 Darstellung theoretischer Grundlagen zu RPA
2.1 Stand der Forschung
2.2 RPA Software
2.2.1 Allgemeine Funktionsweise von RPA
2.2.2 Charakteristiken und Merkmale von RPA Software
2.2.3 Die RPA Software Blue Prism
2.3 Nutzen von RPA
2.4 Eigenschaften von Prozessen für die Automatisierung mit RPA
2.5 Anwendungsszenarien und Praxisbezug von RPA
2.6 Theoretischer Bezugsrahmen der Kriterienentwicklung von RPA
2.6.1 Theoretische Perspektiven
2.6.2 Themenabgrenzung

3 Schlussteil

4 Quellenverzeichnis

IV Anhang
Anhang 1: Technisches Automatisierungspotenzials nach Sektoren
Anhang 2: Investitionsschwerpunkte in Technologien für Banken
Anhang 3: Einordnung von RPA
Anhang 4: Entscheidungsbaum

II Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

III Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Kräfte, die auf den Customer Service wirken

Abbildung 2: Die Evolution in der Automatisierung

Abbildung 3: RPA im Kundenservice

Abbildung 4: Partnerschaft zwischen Fachbereichen und IT

Abbildung 5: BPMS vs. RPA

Abbildung 6: Beispielhaftes Bewertungsraster für RPA

Abbildung 7: eigene Darstellung des theoretischen Bezugsrahmens in Anlehnung an die dargestellten Inhalte

0 Abstract

Globalization, internationalization and competitive pressure are resulting in high dynamics for a business. Therefore, the companies have to adapt the specific requirement within a very short time. But there is also the need of looking into the distant future in order to gain competitive advantages. The European finance sector is also confronted with major challenges. Especially the continuing low level of interest is increasing the pressure on financial companies. For this reason they have to identify appropriate measures in order to reduce costs and to remain competitive.

Robotics is a technology which can help companies to automate the processes very quickly because of the independence from the IT department. Overall, employee capacities can be released for other value-adding activities. The question is which process can be automated with the robotics process automation technology.

More specifically, criteria should be find which have an impact on the selection of potential processes which could be automated with robotics process automation. In combination with the input from different stakeholders and internal documents, the present thesis will develop a template as an instrument which the company can use for the process evaluation and classification whether a process should be automated with robotics process automation or not.

1 Einleitung

1.1 Herleitung der zentralen Problemstellung

Globalisierung sowie Druck durch die Konkurrenz führen dazu, dass sich ein Unternehmen schnell den Anforderungen aufgrund einer hohen Dynamik anpassen muss.1 Das Niedrigzinsniveau zwingt die Unternehmen zu erheblichen Einsparungen, weil hohe Erträge ausbleiben.2 Zudem ist der Finanzdienstleistungssektor seit mehreren Jahren vielen Veränderungen ausgesetzt, die auch im Einsatz digitaler Instrumentarien münden.3 Es wird versucht, wirksame Strategien zu entwickeln, die zu einer Kostensenkung bei hohem Wettbewerbsdruck führen.4 Insgesamt muss ein Finanzdienstleistungsunternehmen seine Organisationsstrukturen und Prozesse flexibel anpassen und agieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.5 Die Geschäftsprozesse eines Unternehmens werden schon heute sowie zukünftig immer stärker von der IT geprägt werden, wobei die Komplexität stetig zunimmt.6 Hinzu kommt, dass sich die Unternehmen mit dem technologischen Fortschritt auseinandersetzen und Innovationsfähigkeiten entwickeln müssen, um im Wettbewerb Vorteile zu generieren.7 Geschäftsmodelle werden sich aufgrund der digitalen Transformation hinsichtlich ihrer Gestaltung zwangsläufig entwickeln müssen, sodass Geschäftsprozesse Veränderungen ausgesetzt sind, hinzukommen sowie überarbeitet werden.8 Der Branchenkompass 2017 zum Themenfeld Banking greift die Thematik auf und zeigt, dass 70 % der befragten Führungskräfte aus Banken und Kreditinstituten Innovationen in Prozessen und Produkten sowie die Steigerung der Kosteneffizienz sehr wichtig bis äußerst wichtig erachten.9

Standardisierung, Automatisierung und Spezialisierung gehören zu den maßgeblichen Trends der Industrialisierung im Finanzdienstleistungssektor.10 Mit zunehmender Anzahl von Technologien im Bereich der KI sowie der Digitalisierung in ihrer Gesamtheit hat diese Entwicklung Geschwindigkeit aufgenommen und spielt bei der Sicherung des zukünftigen Geschäftserfolgs eine signifikante Rolle. Davon sind über die Organisation hinweg alle Unternehmensbereiche betroffen. Das Back Office bzw. die Abwicklung von Geschäftsprozessen sind davon genauso wie das Produktmanagement und die Vertriebsausgestaltung besonders stark von betroffen.11 Hinzu kommen erhebliche Potenziale aus betriebswirtschaftlicher Sicht, die aus Big Data resultieren. Big Data beinhaltet hier die Verarbeitung und Analyse von Datenmengen, die über klassische Größenordnungen hinausgehen, sodass die Transparenz von Informationen und Frequenz der Informationsverarbeitung zunehmen.12 Davon profitiert das Unter-nehmen laut einer Deutsche Bank Forschung zum Thema Big Data insbesondere auch in Form eines besseren Informationsmanagements sowie einer optimierten Unternehmenssteuerung.13 Der Umgang mit diesen Datenmengen ist für 75 % der Manager des Bankensektors laut einer Studie zur Technologie-Vision von Accenture sehr herausfordernd.14 Diese Herausforderung können Maschinen bereits jetzt in kürzester Zeit bewältigen, um die Ergebnisse zur Verfügung zu stellen, sodass eine spezifische Dienstleistung oder ein individueller Service für den Kunden möglich ist.15 Dadurch ist es zum Beispiel auch möglich, angebotene Dienstleistungen und Produkte neu zu gestalten sowie Prozesse neu zu konzeptionieren oder einem Re-Engineering zu unterziehen.16

Eine Marktanalyse der Lünedonk GmbH, bei der mehr als 100 Manager aus dem Bankensektor befragt worden sind, zeigt, dass die Branche zukünftig von vielen Veränderungen geprägt sein wird, wenn es darum geht, Investitionen in automatisierte Geschäftsprozesse zu tätigen, um Prozesse zu beschleunigen und kostengünstiger zu gestalten.17 Diese Ausrichtung wird dadurch getrieben, dass eine Vielzahl von Standardisierungs- und Digitalisierungsmöglichkeiten existieren. Zudem fordert der Kunde günstigere Services, sodass hier externer Effizienzdruck auf die Banken wirkt. Als weiterer Treiber sind die Anforderungen aus rechtlicher Sicht aufzuführen.18 Im Bereich des Customer Service versuchen sich deswegen auch viele Unternehmen von Wettbewerbern zu unterscheiden bzw. abzuheben und dabei gleichzeitig Preise niedrig zu halten.19 Back Office Einheiten sind dem permanenten Druck ausgesetzt, sowohl die Kosten niedrig zu halten als auch erstklassigen Service zu bieten. Zudem müssen weitere Einflussfaktoren wie Compliance oder Security Vorgaben ausbalanciert werden, um möglichst effizienten Service zu bieten.20 Mithilfe von Technologien, Standardisierung, Zentralisierung sowie Optimierung und Automatisierung ist es möglich, die Performance der Back Offices deutlich zu erhöhen.21 Die nachfolgende Grafik zeigt die bereits beschriebene Wirkung der unterschiedlichen Einflusskräfte auf die Marktsituation.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Kräfte, die auf den Customer Service wirken22

RPA setzt dort innerhalb eines Unternehmens an, wo ein Mensch noch benötigt wird, um Eingaben in ERP-Systemen zu tätigen, Entscheidungen zu treffen und Alternativen auszuwählen.23 Die zentrale Problemstellung ergibt sich im Allgemeinen aus der Notwendigkeit des Umgangs mit RPA zur Optimierung und Automatisierung der Prozesse aus Kosten-, Effizienz- und Wettbewerbsgründen. Außerdem lässt sich die wissenschaftliche Relevanz durch Forschungslücken in Bezug auf die konkrete Themenstellung begründen.24 Es sollen folgende Forschungsfragen im Rahmen der Master Thesis untersucht werden:

Welche Kriterien sind im Rahmen der Prozessauswahl für die Automatisierung mit RPA für ein Finanzdienstleistungsunternehmen relevant?

Welche Kriterien haben ein besonders starkes Gewicht in Bezug auf die Prozessauswahl?

Mit den dargestellten Forschungsfragen werden die Eingrenzungskriterien Relevanz, welche den Sinn und die Auswirkung der Forschung beschreibt, sowie Innovation beachtet.25 Die wissenschaftliche Relevanz ergibt sich zudem aus den Forschungslücken auf einem neuartigen Themengebiet, die der Verfasser durch das Sichten einschlägiger Literatur und Studien begründet, wodurch die Forschungsfragen größtenteils als unerforscht und unbeantwortet angesehen werden müssen.26 Der Verfasser erwartet von den Forschungsergebnissen, dass diese höchst relevant für die Auswahl von Geschäftsprozessen sein werden, sodass eine Leitlinie geschaffen werden kann, um die richtigen Prozesse für RPA auszuwählen.

1.2 Zielsetzung der Master Thesis

Im Rahmen der Master Thesis wird das Thema „Entwicklung eines Kriterienkatalogs zur Auswahl von geeigneten Prozessen im Customer Service zur Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation“ behandelt. Das primäre Ziel der Master Thesis liegt darin, einen Kriterienkatalog für Unternehmensprozesse zu erarbeiten, um sowohl ein Template zur Ideenfindung neuer RPA Themen als auch eine Entscheidungsgrundlage zur Weiterverfolgung und Bewertung von Themen nutzen zu können. Der Mehrwert liegt darin, dass eine Unternehmung bereits am Anfang der Prozesskette in der Lage sein wird, RPA professionell im Unternehmen anzuwenden. Dabei bildet die RPA Software von Blue Prism, die im weiteren Kontext noch erläutert wird, die Grundlage für eine RPA Automatisierung. Diese Applikation wird als gesetzt angesehen und steht nicht zur Diskussion.

Die Basis für die vorliegende Arbeitet bietet eine umfassende Darstellung des Forschungsgebiets der künstlichen Intelligenz. Dabei wird eine Fokussierung auf das Themengebiet RPA als neue Form der Prozessautomatisierungsmöglichkeit angestrebt. Die zentrale Fragestellung ergibt sich daraus, anhand welcher Kriterien sich die Prozesseignung für das Thema feststellen lässt. Durch qualitative Forschungsmethoden interner Natur lassen sich die relevanten Inhalte erheben, um sinnvolle Kriterien abzuleiten. Dadurch ist es möglich, unternehmensspezifische Leitlinien zur Auswahl von Prozessen mit RPA Automatisierungspotenzial abzuleiten.

Zum Verständnis der Arbeit ist herauszustellen, dass ein Prozess bereits mit dem Kundenanliegen, nämlich dem kanalunabhängigen Posteingang im Back Office, beginnt, mit der Fallbearbeitung in den unterschiedlichen IT-Systemen in Form von durchzuführenden Arbeitsschritten und Aktivitäten fortsetzt sowie der damit einhergehenden finalen Erledigung des Kundenanliegens bzw. einem Ergebnis abschließt.

1.3 Aufbau und Vorgehensweise der Master Thesis

In der vorliegenden Arbeit werden im ersten Schritt die wesentlichen theoretischen Grundlagen von RPA sowie die RPA Software Blue Prism vorgestellt. In diesem Zuge wird auch der aktuelle Forschungsstand im Bereich von RPA aufgezeigt. Aus internen Gründen können folgende Kapitel und Sachverhalte nicht dargestellt werden. Zum einen wird nicht anhand von forschungsmethodischen Grundlagen die Vorgehensweise dargestellt, die sich im Rahmen der Master Thesis für das spezielle Forschungsziel eignet. Dabei liegt der Fokus in der Darstellung von geeigneten Erhebungsinstrumenten, mit denen das Thema RPA in Bezug auf die Forschungsfragen wissenschaftlich beleuchtet werden kann. Dadurch wird zudem die Grundlage für die Durchführung der Erhebung sowie die anschließende Datenaufbereitung gelegt. Dabei werden unternehmens- und RPA-spezifische Rahmenbedingungen sowie Inhalte für die Entwicklung der Robotics-Kriterien abgefragt. Außerdem wird nicht aufgezeigt, wie der Kriterienkatalog im vierten Kapitel schrittweise aufgebaut wird. Darunter fällt auch das RPA Template zur Prozessbewertung der RPA. Der Schlussteil wird als drittes Kapitel in komprimierter Form dargestellt.

2 Darstellung theoretischer Grundlagen zu RPA

2.1 Stand der Forschung

Dass das Thema KI immer mehr an Bedeutung gewinnt, lässt sich an den Publikationen in der Industrie- und Servicerobotik sowie den angemeldeten Patenten erkennen.27 In der Servicerobotik, die bei der Erbringung von Dienst-leistungen unterstützen, ist im gewerblichen Gebrauch damit zu rechnen, dass Robotik zu einem Kernelement bei datengetriebenen Geschäftsmodellen werden kann.28 Ein Software-Roboter verursacht in etwa ein Zehntel an Kosten im Vergleich zum Personalkörper, was sich auch im Wachstum der Stückzahlen von bestellten Software-Robotern bzw. der Kalkulation an möglichen Bestellungen widerspiegelt.29

Dirk Rose, Experte für Prozessautomatisierung, sieht die „Roboter, die im Back Office Seite an Seite mit den Menschen arbeiten“30 als Erfolgshebel. Er betont zudem, dass ein Softwareroboter, der die Aufgaben eines Menschen vollautomatisiert nachbildet, in standardisierten Prozessen die Prozessgeschwindigkeit deutlich verbessern sowie die Qualität aufrecht erhalten und Kosten senken kann.31 Das Potenzial wird daran deutlich, dass im Finanz- und Versicherungssektor laut McKinsey ein Prozessautomatisierungspotenzial von ca. 44 % in Relation zur Prozessgesamtheit besteht.32 KI Software wird dabei zu eine der Kerntechnologien in der Digitalisierungswelle im Bankensektor werden. Die Trendforscher Ambacher, Jánszky und Knapp fordern eine Investition in die IT-Landschaft für Versicherungen, weil Effizienz und Kundennähe bedeutet, dass ein Großteil der Prozesse in nahezu Echtzeit erledigt werden kann.33

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Die Evolution in der Automatisierung34

Die Abbildung zeigt die Entwicklung der Automatisierungspotenziale. Die Tendenz wird hierbei in Richtung Arbeitskraftablösung gehen, sodass sogar nicht standardisierte und dynamische Prozesse automatisch durchgeführt werden können.35 So stellt McKinsey auch bereits heraus, dass sowohl kategorische als auch unstrukturierte Daten den Treibstoff für Wertschöpfung und Prozessoptimierung darstellen werden.36 Diese datengesteuerte Welt wird der Beratungsfirma zufolge dazu führen, dass Systeme, die Machine Learning Mechanismen nutzen, den Kundendienst zukünftig selbst erbringen können.37

Als besonders geeignete Einsatzgebiete für RPA werden von der IBM die Bereiche des Customer Service, Finance, Accounting und Human Resources hervorgehoben.38 Dadurch bieten RPA Technologien gleichzeitig auch eine echte Alternative zu Outsourcing, um operative Kosten zu minimieren und Produktivitäten zu erhöhen.39 Automatisierung und konsistent gestaltete digitale Prozesse sind laut einer Studie der Sopra Steria Consulting zur Bankenbranche die wichtigsten Effizienzhebel für die Führungskräfte im Bankenbereich. Weiterhin ist der Back Office-Automatisierung das höchste Potenzial bezüglich einer robotergesteuerten Prozessautomatisierung im Zuge dieser Studie zugesprochen worden.40 Accenture, eine der weltweit größten Dienstleister im Bereich der Management- und Technologieberatung, hat in ihrem Visionsreport für den Bankenbereich herausgestellt, dass in Zukunft Mensch und Technik als Team zusammenarbeiten werden, sodass sich ein Wandel hin zu intelligenten Organisationen vollzieht.41

Die Bedeutung von Technologie wird auch daran deutlich, dass 84 % der Manager von Banken der Meinung sind, dass Roboter bzw. Maschinen genauso stark trainiert werden müssen wie Menschen.42 KPMG zählt die Automatisierungsmöglichkeiten mit Robotics sogar zu den bedeutendsten zukünftigen Chancen für globale Kapitalmärkte und die Finanzdienstleistungsbranche.43 Das wirft die Frage auf, warum RPA trotz der Vorteile erst jetzt immer mehr Beachtung erhält. Das liegt an verschiedenen Herausforderungen, welche die Aite Group LCC44 heraushebt. Hierzu gehören unter anderem die fehlende Standardisierung in den Prozessen, regulatorische Hürden oder Silodenken bzw. kulturelle Barrieren.45 KPMG hebt hervor, dass sich Unternehmen nicht mit der Frage beschäftigen sollten, ob sich eine Investition in RPA lohnt, sondern welcher Weg der Beste sei, um RPA im Unternehmen anzuwenden.46

2.2 RPA Software

2.2.1 Allgemeine Funktionsweise von RPA

„Ein System heißt intelligent, wenn es selbstständig und effizient Probleme lösen kann. Der Grad der Intelligenz hängt vom Grad der Selbstständigkeit, dem Grad der Komplexität des Problems und dem Grad der Effizienz des Problemlösungsverfahrens ab.“47 Ein Softwareroboter ist im Rahmen der Arbeit als smarte Anwendung zu verstehen, der die Aufgaben des Menschen am Computer übernimmt bzw. nachahmt.48 Wichtig ist hierbei, dass der virtuelle Mitarbeiter sehr gezielt entwickelt werden muss, damit dieser exakt nach Vorgaben bzw. Regeln, insbesondere bei einfachen Prozessen, arbeiten kann.49 Ein Roboter, der RPA zur Prozessabwicklung nutzt, ist eine Software, der den Menschen vollständig in der Abwicklung von Aufgaben ersetzt oder einen Sachbearbeiter prozessbegleitend unterstützt.50 In diesem Kontext spricht man von einer sogenannten Echtzeit-Unterstützung oder Teilautomatisierung, wohingegen die Vollautomatisierung ganze Prozesse eigenständig übernimmt.51

Die Robotics Software wird nicht über Systemschnittstellen an die Vielzahl von Anwendungen angebunden. Stattdessen werden die bereits vorhandenen Benutzeroberflächen bedient, indem sich der Roboter analog eines Menschen in den Anwendungen mit seiner eigenen Benutzerkennung anmeldet und anschließend in den Applikationen bewegt.52 Die RPA Anwendungen werden zentral innerhalb einer IT-Landschaft installiert, um eine hohe Anzahl von Robotern einheitlich steuern zu können. Dadurch werden die Funktionen der Kontrolle, der Konfiguration bzw. Anpassung und des Monitorings für E2E-Prozesse ermöglicht.53 RPA kann dabei alle Anwendungen, die ein Mitarbeiter für seine Service-Prozesse benötigt, bedienen. Die Bandbreite geht von CRM-Systemen über EDV-Produkte wie SAP bis hin zu Eigenentwicklungen und Mainframe Software.54

Robotics Mechanismen sorgen für eine schnelle Abwicklung von Prozessen, indem die menschliche Komponente von einem Roboter übernommen wird.55 Dabei nimmt RPA als Software Aufgaben mithilfe von hinterlegten Regeln wahr und interagiert mit einer Vielzahl von Anwendungen, indem Transaktionen wie Dateneingaben auf verschiedenen Benutzeroberflächen ausgeführt werden.56

Peter Gißmann, Gründer der ALMATO GmbH, dessen Unternehmen bereits seit 2012 digitale Roboter im Kundenservice und Back Office einsetzt, ist der Meinung, dass auch komplexere Aufgaben automatisiert in einem Workflow durch spezielle Regeln stattfinden können. Dabei ist laut Gißmann wichtig, dass der Roboter Entscheidungen darüber treffen kann, ob ein Sonderfall an einen Menschen zur manuellen Bearbeitung ausgesteuert werden muss oder nicht.57 Dadurch ist es möglich, den Roboter prozessbasiert im Rahmen des Monitorings einzustellen, um auf Muster, Ungereimtheiten oder Fehler zu reagieren, sodass im weiteren Sinne ebenfalls Informationen über das Verhalten von Unternehmensapplikationen vorliegen.58

[...]


1 Vgl. PwC (2010), S.3-10.

2 Vgl. Accenture (2016b), S. 2.

3 Vgl. Verdi (2015), S. 36.

4 Vgl. Zanker/Drick (2011), S. 131-141.

5 Vgl. Christ (2015), S. 1 und S. 18.

6 Vgl. Niebisch (2013), S. 27.

7 Vgl. Frießem (2014), S. 193-194.

8 Vgl. Hölzle et. Al (2017), S. 359.

9 Vgl. Sopra Steria GmbH (2017), S. 15.

10 Vgl. Burgmaier/Hüthig (2015), S. 9.

11 Vgl. Verdi (2015), S. 42.

12 Vgl. Fasel/Meier (2016), S.5-6.

13 Vgl. Dapp/Heine (2014), S.6.

14 Vgl. Accenture (2015), S. 8.

15 Vgl. Accenture (2016a), S. 11.

16 Vgl. BITKOM (2012), S. 9 und S. 14 und S. 34.

17 Vgl. Lünedonk GmbH (2012), S. 22-27 sowie Anhang 2, S. A2.

18 Vgl. Verdi (2015), S. 43-44.

19 Vgl. Deloitte (2013), S. 6.

20 Vgl. Lacity/Willcocks/Craig (2015), S. 3.

21 Vgl. Lacity/Willcocks/Craig (2015), S. 3-4.

22 Deloitte (2013), S. 6.

23 Vgl. Scheer (2017), S. 1.

24 Hug/Poscheschnik (2015), S. 63.

25 Vgl. Hug/Poscheschnik (2015), S. 58.

26 Vgl. Hug/Poscheschnik (2015), S. 63.

27 Vgl. Expertenkommission Forschung und Innovation (2016), S. 48.

28 Vgl. Expertenkommission Forschung und Innovation (2016), S. 50.

29 Vgl. KPMG (2016), S. 8.

30 Rose (2017), o.S.

31 Vgl. Rose (2017), o.S.

32 Vgl. Anhang 1, S. A1.

33 Vgl. Ambacher/Knapp/Jánszky (2014), S. 20 und S. 33-36.

34 Institute For Robotic Process Automation (2015), S.6.

35 Vgl. Institute For Robotic Process Automation (2015), S. 6.

36 Vgl. McKinsey & Company (2017), S. 41.

37 Vgl. McKinsey & Company (2016a), S. 81.

38 Vgl. IBM Corporation (2016), S. 1.

39 Vgl. Institute For Robotic Process Automation (2015), S. 28.

40 Vgl. Sopra Steria GmbH (2017), S. 24.

41 Vgl. Accenture (2015), S. 2.

42 Vgl. Accenture (2015), S. 10.

43 Vgl. KPMG (2016), S. 2ff.

44 Aite Group LLC ist ein unabhängiges Forschungs- und Beratungsunternehmen, das sich auf

Geschäfts-, Technologie- und Regulierungsfragen und deren Auswirkungen auf die Finanz-

Dienstleistungsbranche konzentriert.

45 Aite Group LCC (2015), o.S. sowie KPMG (2016), S. 9.

46 Vgl. KPMG (2016), S. 10.

47 Mainzer (2016), S.3.

48 Vgl. Institute For Robotic Process Automation (2016), S. 5 sowie PPI AG (o.J.), S. 1.

49 Vgl. PPI AG (o.J.), S. 1.

50 Vgl. Allweyer (2016), S 1.

51 Vgl. Marketing Resultant GmbH (2016), S. 71.

52 Vgl. Allweyer (2016), S 1.

53 Vgl. Allweyer (2016), S. 2

54 Vgl. Marketing Resultant GmbH (2016), S. 72.

55 Vgl. IBM Corporation (2016), S. 1.

56 Vgl. IBM Corporation (2016), S. 1-2.

57 Vgl. Marketing Resultant GmbH (2016), S. 70.

58 Vgl. Institute For Robotic Process Automation (2016), S. 10.

Ende der Leseprobe aus 45 Seiten

Details

Titel
Entwicklung eines Kriterienkatalogs für geeignete Prozesse im Customer Service zur Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation (RPA)
Hochschule
Hochschule Weserbergland
Note
1,3
Autor
Jahr
2018
Seiten
45
Katalognummer
V427704
ISBN (eBook)
9783668716827
ISBN (Buch)
9783668716834
Dateigröße
1259 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
RPA, Robotics Process Automation, Robotics, Künstliche Intelligenz, KI, Prozessautomatisierung, Prozessauswahl, Prozesskriterien, RPA Software, Blue Prism, RPA Eigenschaften, Robotic Process Automation, Automation
Arbeit zitieren
Florian Selchow (Autor), 2018, Entwicklung eines Kriterienkatalogs für geeignete Prozesse im Customer Service zur Prozessautomatisierung mit Robotic Process Automation (RPA), München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/427704

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