Intelligente Dienste steigern mit Machine Learning die Produktivität

Wie Intelligente Dienste für mehr Effizienz sorgen

In Zeiten, die große Veränderungen mit sich bringen, müssen Unternehmen flexibler und agiler handeln denn je. Intelligente Dienste helfen dabei, indem sie Prozesse optimieren und verschlanken. Ihre Nutzung ist der erste Schritt auf dem Weg zum Intelligenten Unternehmen.

Intelligente Services können fast sämtliche Entscheidungsprozesse in Unternehmen durch gezielte, transparente Handlungsempfehlungen unterstützen. Technologien wie Analytics, Machine Learning, Robotic Process Automation oder Chatbots spielen dabei eine tragende Rolle. Je besser ein solcher Dienst in die Geschäftsprozesse integriert und je offener die gesamte Architektur für Erweiterungen ist, desto größer sind Mehrwert und Kostenersparnis für das Unternehmen.

Machine Learning unterstützt Entscheidungsprozesse

Bei der Umsetzung kommt es zunächst darauf an, an der richtgen Stelle mit der Optimierung zu beginnen. In aller Regel besitzen die Beteiligten zumindest eine ungefähre Vorstellung davon, wo in ihrem Unternehmen sich Abläufe durch ineffiziente Prozesse verzögern. Gewissheit darüber lässt sich durch den Einsatz von Process Mining-Werkzeugen erlangen. Sie zeigen auf, wie bestimmte Vorgänge abgearbeitet werden – inklusive aller Varianten, Umwege, Zeitaufwände und Verzögerungen.
Aus diesen Erkenntnissen leiten sich konkrete Maßnahmen ab, die Brüche und Umwege in Prozessen oder Verstöße gegen Governance-Regeln korrigieren. Ein Beispiel dafür ist die verbesserte Stammdatenpflege inklusive der Kontrolle von Zahlungszielen und Kreditlimits eines Kunden.

Wirklich intelligente Unternehmen verbinden optimierte, möglichst automatisierte Workflows mit der konsequenten Einhaltung von Regeln. Ergänzt wird diese Landschaft im besten Fall durch eine Machine Learning-Komponente, die Entscheidungsprozesse auf der Grundlage erlernter Handlungsvarianten unterstützt.

Prozesse außerhalb des definierten Rahmens kennzeichnen

Eine solche Optimierung verfolgt am Ende drei Ziele: Profitabilität, Compliance und Effizienz. Profitabilität braucht die Definition kritischer Erfolgsfaktoren – sogenannter Key Performance Indicators (KPIs) – inklusive festgelegter Schwellenwerte für diese Kennzahlen, die natürlich von Geschäftsbereich zu Geschäftsbereich variieren. Bei sämtlichen inner- und außerbetrieblichen Abläufen ist darauf zu achten, sowohl die gesetzlichen als auch die internen Regularien einzuhalten – was sich mithilfe einer zu Beginn jedes Prozesses definierte Ablaufreihenfolge sicherstellen lässt.

Wichtig ist darüber hinaus, alle Prozesse, die außerhalb des definierten Rahmens ablaufen, konsequent als nicht normkonform beziehungsweise als Verstoß zu kennzeichnen.

Einzelne Geschäftsbereiche nehmen nur geringen Einfluss auf die Effizienz jener Prozesse, die sie direkt betreffen. Wichtig ist aber, den jeweiligen Automatisierungsgrad zu messen, nach Möglichkeit zu erhöhen und damit den manuellen Aufwand weiter zu verringern.

Wandel wird als Druckmittel wahrgenommen

Um jene „Operational Excellence“, die als Ziel über allen Maßnahmen steht, zu erreichen, braucht es in den meisten Unternehmen deutliche Veränderungen. Das Problem dabei ist, dass der Wandel von den Mitarbeitern häufig als Druckmittel oder Störfaktor wahrgenommen wird. Umso wichtiger ist es, im Unternehmen eine offene, innovative Kultur zu etablieren, die auf Vertrauen setzt. Und zwar das Vertrauen darauf, dass durch Optimierungsmaßnahmen keine Arbeitsplätze wegrationalisiert werden – und dass sich die Mitarbeiter bei der Neugestaltung von Abläufen einbringen können.
Nur so wird der gewünschte Wandel jene Unterstützung, jenen Schub bekommen, ohne den er nicht umsetzbar ist. Mindestens ebenso essentiell ist eine transparente Zusammenarbeit aller Geschäftsbereiche mit dem Ziel, die Gesamtstrategie des Unternehmens gemeinsam umzusetzen.

Dieser Beitrag ist Teil der Themenserie

Serie: Intelligente Geschäftsprozesse

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