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About this book

Das vorliegende Buch gibt einen praxisorientierten Überblick über die notwendigen Voraussetzungen, die Funktionsweise sowie die einzelnen Schritte für die erfolgreiche Einführung von Robotic Process Automation (RPA). Neben theoretischen Grundlagen verdeutlichen Umsetzungsbeispiele aus der Praxis aus Controlling und Rechnungswesen das enorme Potenzial dieser Technologie. Die 2. Auflage ist unter anderem um den Einsatz von Intelligent Process Automation (IPA) erweitert, z.B. in Form von Spracherkennung mittels Natural Language Processing (NLP) oder Machine Learning.

Table of Contents

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Zusammenfassung
Die Automatisierung von Tätigkeiten im Controlling & Rechnungswesen wird seit Jahren in Wissenschaft und Praxis intensiv diskutiert. Mittlerweile hat der Effizienzdruck auf die Finanzorganisation so stark zugenommen, dass die Automatisierung laut Umfragen mittlerweile den Platz 1 auf der CFO-Agenda einnimmt. Eine weitreichende Automatisierung von Prozessen im Controlling & Rechnungswesen scheiterte bislang daran, dass traditionelle Automatisierungstechnologien (z. B. BPMS) aufgrund der dafür notwendigen IT-Kosten meist nur für wenige, zentrale Geschäftsprozesse eingesetzt werden. Prozesse wie das Reporting gehören in der Regel nicht dazu. So überrascht es wenig, dass für die Mehrheit der Unternehmen die manuelle Aufbereitung von Finanzdaten, beispielsweise für die regelmäßige Erstellung von Reports, heute immer noch eine große Rolle spielt.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 2. Grundlagen zu Robotic Process Automation (RPA)

Zusammenfassung
RPA ist ein Software-Programm, mit der (Software-)Roboter programmiert werden können. Roboter sind in der Lage, ganze Geschäftsprozesse oder einzelne Prozessschritte daraus selbstständig automatisiert durchzuführen. Hierbei interagiert der Roboter mit den am Prozess beteiligten Systemen bzw. Applikationen und ahmt dabei die menschliche Benutzerinteraktion im Prozess nach. Effizienzgewinne entstehen unter anderem dadurch, dass der Roboter schneller, fehlerfrei und durchgehend arbeiten kann.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 3. Einführung von RPA im Controlling & Rechnungswesen

Zusammenfassung
Die Einführung von RPA im Controlling & Rechnungswesen umfasst zahlreiche technische und insbesondere nicht-technische Dimensionen, wie z. B. Governance, Operating Model oder Plattform-Auswahl. Das vorliegende Kapitel zeigt, welche Phasen eine RPA-Einführung durchläuft und welche Aspekte dabei je Phase eine Rolle spielen.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 4. Von RPA zu IPA – Wie Software-Roboter intelligenter werden

Zusammenfassung
Durch die Verknüpfung von RPA mit weiteren Digitalisierungstechnologien werden Roboter zunehmend intelligent(er). Diese Art von Prozessautomatisierung wird auch als Intelligent Process Automation, kurz IPA, bezeichnet. Das vorliegende Kapitel führt in die Grundlagen zu IPA ein, geht anschließend auf die verschiedenen, dabei eingesetzten Technologien ein (z. B. NLP, Machine Learning oder OCR) und zeigt Anwendungsbeispiele aus dem Finanzbereich dazu auf.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 5. RPA in der Praxis – Ergebnisse einer empirischen Studie

Zusammenfassung
Zahlreiche Unternehmen setzen bereits RPA zur Automatisierung verschiedener Prozesse ein. Seit wann sie RPA im Einsatz haben, in welchem Umfang oder für welche Prozesse ist neben zahlreichen anderen Fragen Bestandteil einer (internationalen) empirischen Studie, die an der Hochschule München durchgeführt wurde. Hierzu wurden Ende des Jahres 2020 RPA-Experten aus mehr als 100 Unternehmen befragt, die RPA bereits eingeführt haben. Das vorliegende Kapitel stellt zentrale Ergebnisse daraus vor.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 6. Anwendungsbeispiele für RPA im Controlling & Rechnungswesen

Zusammenfassung
In Kap. 3 wurde vorgestellt, welche Prozesse sich generell und welche sich speziell im Controlling & Rechnungswesen für RPA eignen. Viele Unternehmen starten die Einführung von RPA im Controlling & Rechnungswesen, da Finanzprozesse in der Regel weitgehend standardisiert, gut dokumentiert (oft aus regulatorischen Gründen) und Verantwortlichkeiten sowie Rollen klar geregelt sind. Daher verwundert es auch wenig, dass laut einer aktueller Studie bereits mehr als 30 % der befragten Unternehmen RPA im Rechnungswesen eingeführt haben oder das planen (Vgl. KPMG 2020, S. 14).Im Folgenden werden daher Anwendungsbeispiele für RPA im Controlling & Rechnungswesen aus der Praxis vorgestellt.
Christian Langmann, Daniel Turi

Kapitel 7. Fazit und Ausblick

Zusammenfassung
Mit RPA etabliert sich derzeit am Markt eine neue Digitalisierungstechnologie zur Automatisierung von Prozessen im Controlling & Rechnungswesen. Anders als bisherige Automatisierungslösungen lässt sich RPA relativ schnell und kostengünstig implementieren, zum Teil ohne tief greifende Programmierkenntnisse. Vor diesem Hintergrund überrascht der zunehmende Einsatz von RPA in Unternehmen im Kontext des Controllings & Rechnungswesens wenig. RPA scheint für viele Unternehmen eine glaubhafte Antwort auf den steigenden Effizienzdruck zu sein, dem Finanzorganisationen gegenüber ausgesetzt sind.
Christian Langmann, Daniel Turi
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