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Selektion von Geschäftsprozessen zur Anwendung von Robotic Process Automation am Beispiel einer Versicherung

  • Häufig bremsen geringe IT-Ressourcen, fehlende Softwareschnittstellen oder eine veraltete und komplex gewachsene Systemlandschaft die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Robotic Process Automation (RPA) ist eine vielversprechende Methode, um Geschäftsprozesse oberflächenbasiert und ohne größere Systemeingriffe zu automatisieren und Medienbrüche abzubauen. Die Auswahl der passenden Prozesse ist dabei für den Erfolg von RPA-Projekten entscheidend. Der vorliegende Beitrag liefert dafür Selektionskriterien, die aus einer qualitativen Inhaltanalyse von elf Interviews mit RPA-Experten aus dem Versicherungsumfeld resultieren. Das Ergebnis umfasst eine gewichtetet Liste von sieben Dimensionen und 51 Prozesskriterien, welche die Automatisierung mit Softwarerobotern begünstigen bzw. deren Nichterfüllung eine Umsetzung erschweren oder sogar verhindern. Die drei wichtigsten Kriterien zur Auswahl von Geschäftsprozessen für die Automatisierung mittels RPA umfassen die Entlastung der an dem Prozess mitwirkenden Mitarbeiter (Arbeitnehmerüberlastung), die Ausführbarkeit des Prozesses mittels Regeln (Regelbasierte Prozessteuerung) sowie ein positiver Kosten-Nutzen-Vergleich. Praktiker können diese Kriterien verwenden, um eine systematische Auswahl von RPA-relevanten Prozessen vorzunehmen. Aus wissenschaftlicher Perspektive stellen die Ergebnisse eine Grundlage zur Erklärung des Erfolgs und Misserfolgs von RPA-Projekten dar.

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Metadaten
Author:Mathias EggertORCiD, Tobias MoulenORCiD
DOI:https://doi.org/10.1365/s40702-020-00665-0
ISSN:1436-3011
Parent Title (German):HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Publisher:Springer
Place of publication:Weinheim
Document Type:Article
Language:German
Year of Completion:2020
Date of the Publication (Server):2021/04/09
Tag:Prozessautomatisierung; Prozessverbesserung; RPA; Robotic Process Automation; Selektionskriterien
Volume:57
Issue:6
First Page:1150
Last Page:1162
Note:
Corresponding author: Mathias Eggert
Link:https://doi.org/10.1365/s40702-020-00665-0
Zugriffsart:weltweit
Institutes:FH Aachen / Fachbereich Wirtschaftswissenschaften
collections:Verlag / Springer
Open Access / Hybrid
Licence (German):License LogoCreative Commons - Namensnennung