Die wichtigsten Anwendungsfälle für durch Generative KI gestützte Automatisierung

Top 60+ Anwendungsfälle für die durch Generative KI gestützte Automatisierung

Wenige Technologien haben einen solchen Auftritt hingelegt wie die Generative KI, die auf der Weltbühne und in der globalen Wirtschaft regelrecht explodiert ist. In ihrem ersten Jahr hat die Generative KI Wachstums- und Adaptionsrekorde gebrochen und erstaunt weiterhin mit der Größe und dem Umfang ihres aktuellen und zunehmenden Einflusses auf das gesamte Spektrum von Arbeit, Leben und Industrie. Eine Bewertung von McKinsey, die nur 16 Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen berücksichtigt, schätzte einen wirtschaftlichen Einfluss von jährlich 4,4 Billionen Dollar.

Was ist Generative KI?

Generative KI ist eine Technologie von Künstlicher Intelligenz (KI), die auf grundlegenden Modellen trainiert wird, typischerweise großen Sprachmodellen (Large Language Models = LLMs), mit der Fähigkeit, natürliche Spracheingaben – und vor allem deren Intention – zu verstehen und mit nützlichen Inhalten zu antworten, wenn es keine einzige richtige Antwort gibt. Generative KI hat die Fähigkeit, große und unstrukturierte Datensätze zu analysieren und originelle Inhalte in einem Spektrum an Modalitäten zu erstellen, hauptsächlich Text, aber zunehmend auch in anderen Formaten wie Bildern, Computercode und Ton.

Stellen Sie sich zur Veranschaulichung vor, sie ist ein schnell lernender, kreativer und intelligenter (aber nicht immer vertrauenswürdiger) Projektpartner für jedes Arbeitsprojekt. So wird sie heute häufig als eigenständiges Tool verwendet, um Berichte, E-Mail-Kampagnen, Übersetzungen usw. zu erstellen. Durch die Erstellung von originellen, zielgerichteten Inhalten bietet Generative KI einen erheblichen Produktivitätsgewinn.

Inwiefern profitieren Unternehmen von diesen Fähigkeiten?

Der prognostizierte Wert von Generativer KI über verschiedene Branchen und Funktionen hinweg ist enorm, aber einige Branchen werden mehr und früher profitieren als andere. Das macht das Verständnis der Anwendungen von Generativer KI und spezifischen Anwendungsfällen für Ihre Branche noch entscheidender. Aber es kann schwierig sein, zu verstehen, was die Fähigkeiten von Generativer KI in der Praxis bedeuten. Jenseits eines Assistenten zur Erstellung von Inhalten (mit erheblichen Sicherheits-, Datenschutz- und Genauigkeitsmängeln) fragen sich Führungskräfte aus verschiedenen Branchen und Funktionen: Was sind derzeit anwendbare Anwendungsfälle für Generative KI?

Um die Lücke zwischen dem enormen und vagen Potenzial und realen Geschäftsanwendungen zu schließen, stellt dieser Artikel Anwendungsfälle von Generativer KI nach Geschäftsbereich und Branche vor. Das Ziel ist es, eine Brücke zu schlagen, um das Potenzial dieser Technologie zu realisieren, unabhängig davon, ob Sie einen Anwendungsfall direkt umsetzen oder ihn als Ausgangspunkt für das Brainstorming/die Entwicklung von Anwendungen für Ihre eigenen einzigartigen Geschäftsbedürfnisse nutzen. Dieses Kompendium von Generative-KI-Anwendungsfällen soll Ihnen den Einstieg in das Potenzial der Generativen KI erleichtern.

Was Sie wissen sollten, bevor Sie Generative KI einsetzen

Ein wesentlicher Teil der Vorbereitung auf die Anwendung von Generativer KI besteht darin, die potenziellen Risiken und Bedenken, die mit der Technologie einhergehen, zu verstehen und zu wissen, wie man sie mindern kann.

Datensicherheit

Der Schutz sensibler Daten, ob personenbezogene Daten oder geschützte Geschäftsinformationen, vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch ist von größter Bedeutung, wenn eine neue Technologie eingeführt wird. Für Generative KI müssen Sicherheitsfragen die inhärenten Schichten der Technologie ansprechen (Grundmodell, Anbieter von Drittanbieter-Add-ons/Plug-ins).

Fragen Sie sich zunächst, wer auf Trainingsdaten zugreifen kann, die möglicherweise vertrauliche Informationen enthalten. Und wie sichert ein Anbieter Daten vor Sicherheitsverletzungen? Die Notwendigkeit besteht darin, starke Verschlüsselung sicherzustellen, sichere KI-Modelle auszuwählen und strenge Zugriffskontrollen für die Nutzung von Generativer KI einzurichten.

Datenschutz- und Regulierungsbedenken

Generative-KI-Modelle basieren auf enormen Datenmengen und die Verwendung von persönlichen Daten und geistigem Eigentum wirft erhebliche Datenschutz- und Regulierungsbedenken auf. Es ist unerlässlich, die Zustimmung der Kunden zur Datennutzung einzuholen, um die Übereinstimmung mit den Unternehmens- und branchenweiten Compliance-Standards wie GDPR, PII und HIPAA sicherzustellen.

Da immer mehr Regionen Gesetze zu geistigen Eigentumsrechten, Datenschutz und Sicherheit erlassen und ändern, ist es für Unternehmen entscheidend, solide Generative-KI-Richtlinien und Governance zu etablieren.

Genauigkeit und Bias

Realitätsprüfungen sind erforderlich. Generative KI hat eine Geschichte von Halluzinationen, was bedeutet, Dinge zu erfinden, ohne dass es einen Hinweis darauf gibt, dass der bereitgestellte Inhalt falsche oder erfundene Informationen enthält. Darüber hinaus kann die Ausgabe inhärente Vorurteile enthalten, die politische oder sogar rechtliche Auswirkungen auf Unternehmen haben können. Menschliche Expertise und Aufsicht sind erforderlich, um die Genauigkeit von Daten und Systemausgaben sicherzustellen.

Gute Nachrichten! Sicherheits- und Datenschutzkontrollen sind verfügbar

Angesichts des Potenzials von Generativer KI sowie aller Risiken ist es ein entscheidender Schritt, Generative KI im Kontext der Intelligenten Automatisierung zu betrachten, um ihren potenziellen Wert zu realisieren. Die Möglichkeit, Produktivitätsgewinne im Unternehmen schneller zu erreichen und den nächsten Schritt auf der Reise zur Hyperautomatisierung und End-to-End-Prozessautomatisierung zu realisieren, beginnt mit der richtigen Automatisierungsplattform, um diese neue Technologie sicher in Ihre Geschäftsabläufe zu integrieren.

Der primäre Weg für Unternehmen, um Sicherheits-, Datenschutz- und Genauigkeitskontrollen zu erreichen, besteht darin, Generative KI durch eine sichere Intelligente Automatisierungsplattform zu nutzen, die eine End-to-End-Orchestrierung über Systeme und Benutzer hinweg mit integrierter Governance und Schutzvorrichtungen bietet, um die sichere und effektive Nutzung von Generativer KI zu erleichtern.

Der Schlüssel liegt in der Orchestrierung von Generativer KI als Teil von mehrstufigen, systemübergreifenden Prozessautomatisierungen über eine Orchestrierungsplattform für Unternehmen, die über umfassende Tools, Schutzvorrichtungen, Governance, Analysen, Integrationen und vieles mehr verfügt, die notwendig sind, um KI-gestützte Automatisierungen in Unternehmensabläufe zu integrieren.

Funktionsweise dieser Liste von Generative-KI-Anwendungsfällen

Diese Sammlung von Anwendungsfällen soll den realen Wert von Generativer KI veranschaulichen, der derzeit jedem Unternehmen zur Verfügung steht. Zudem soll sie Implementierungen aufzeigen, die erheblichen Nutzen bringen, mit dem Ziel, Unternehmen dazu zu führen, die kombinierte Kraft von Automatisierung und KI vollständig auszuschöpfen.

Entwickelt als ein Schnellsuche-Katalog von Generative-KI-Anwendungen nach Geschäftsbereich und Branche, soll diese Liste dazu beitragen, Ideen zu schenken und Sie dazu zu inspirieren, noch heute zu beginnen. Da die Generative KI stetig voranschreitet und Unternehmen beginnen, ihre Fähigkeiten zu nutzen, werden wertvolle, neuartige und wirkungsvolle Anwendungsfälle noch schneller auftauchen, als sie es bereits tun. Informieren Sie sich laufend über Neuheiten!

Anwendungsfälle von Generativer KI nach Geschäftsbereich

Kundenservice

Lösung für Beschwerden

Die Arbeitslast im Kundenservice über verschiedene Branchen hinweg ist in den letzten Jahren dramatisch gestiegen, wobei die Anrufvolumen um bis zu 600 % zugenommen haben. Generative KI in Kombination mit Intelligenter Automatisierung kann die schnellere und qualitativ hochwertigere Kundenservice-Beschwerdeabwicklung in großem Maßstab unterstützen, indem sie Agenten mit Echtzeit-Abruf von Informationen und der Fähigkeit unterstützt, Fälle schnell innerhalb einer einzigen primären Anwendung (z. B. Salesforce) zu lösen.

In diesem Fall löst eine neue Kundenanfrage den automatisierten Abruf von Kundendaten aus verschiedenen Systemen aus. Generative KI liefert die Fallakten an einen Kundenservice-Agent zur Überprüfung. Generative KI erstellt in Sekunden eine personalisierte E-Mail-Antwort, die mit einem Automatisierungsassistenten aus derselben Arbeitsanwendung gesendet werden kann. Das Ergebnis ist eine erhöhte Effizienz und Antwortqualität.

Sichtung und Beantwortung von E-Mail-Anfragen zu Bestellinformationen

Eine der größten Herausforderungen bei der Priorisierung von Kundenanfragen ist das schiere Volumen an Kundeninteraktionen. Auf Unternehmensebene kann der Kundenservice täglich Hunderttausende von Anfragen erhalten. Anfragen in Branchen wie Gesundheitswesen, Banken und Versicherungen sind oft komplexer Natur, mit hohen finanziellen und persönlichen Einsätzen. Es kann für Agenten herausfordernd sein, mit mehreren Systemen effizient zu arbeiten, die Anfrage an das richtige Team weiterzuleiten und mit dem aktuellsten Fachwissen zeitnah zu antworten.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung die schnellere Sichtung und Beantwortung von Kundenservice-Anfragen unterstützen. Eine neue Kundenanfrage wird von Document Automation verarbeitet, um Kundeninformationen zu extrahieren. Generative KI analysiert die Daten und prognostiziert die Wahrscheinlichkeit, das Problem mit Handlungsempfehlungen basierend auf der Bewertung zu lösen. Die Automatisierung kann die gewählte Empfehlung zur Weiterleitung zur Verarbeitung aufnehmen und das ERP-System aktualisieren. Generative KI kann Folgekommunikationen erstellen, wie etwa eine E-Mail an den Kunden, in der um weitere Informationen gebeten wird.

Stimmungsanalyse bei Kundenanfragen

Die Zeit, die benötigt wird, um eine komplexe Kundenanfrage zu recherchieren und zu beantworten, ist oft hoch und behindert weitgehend die Fähigkeit der Agenten, das Problem schnell zu lösen. Einige Fälle wie etwa Kundenbeschwerden bei Fluggesellschaften und abgelehnte Gesundheitsansprüche, können komplex sein und erfordern mehr Zeit und Ressourcen für die Untersuchung und Lösung. Eskalationsabläufe werden häufig aufgrund unzureichender Informationen verzögert.

In diesem Fall kann Generative KI den Kontext und die Absicht einer eingehenden Kundenservice-Anfrage überprüfen und verstehen. Automatisierung kann die Suche nach entsprechenden relevanten Lösungen in einer Wissensdatenbank ausführen. Daraufhin kann Generative KI Antworten entwerfen, die zur Lösung und den spezifischen Kontextdetails der Anfrage passen. Für einfache Anfragen kann die Antwort automatisch ohne Beteiligung eines Agenten gesendet werden. Bei komplexen Problemen kann der Agent die Entwurfsantwort überprüfen und von dort aus mit dem Workflow fortfahren.

Qualität der Reaktion auf Kundenanliegen

Die Qualität des Kundenservice ist ein wichtiger Faktor für die Kundenzufriedenheit. Im Unternehmenskontext von hochvolumigen Kundenanfragen und Hochgeschwindigkeits-Zielvorgaben ist die Reaktionsqualität ein schwieriger Faktor, den man im Auge behalten muss.

In diesem Fall kann die durch Generative KI gestützte Automatisierung den Inhalt der Antwort auf die Kundenservice-Anfrage auf Qualität überprüfen, bevor die Agenten antworten. Die Automatisierung könnte eine Antwortqualitätsbewertung oder -einschätzung zurückgeben. Antworten unterhalb eines bestimmten Schwellenwerts könnten Generative KI dazu veranlassen, vorgeschlagene verbesserte Inhalte zu schreiben, die der Agent verwenden kann.

Finanz- und Rechnungswesen

Anomalien und Abweichungen in der Finanzberichterstattung und Dokumentation erkennen

Finanzprüfungen sind ein kritischer Aspekt der Geschäftstätigkeit und stellen sicher, dass Finanzdaten genau und konform mit den gesetzlichen Anforderungen sind. Manuelle Finanzprüfungen sind jedoch zeitaufwändig, fehleranfällig und können möglicherweise komplexe Muster oder Anomalien nicht identifizieren. Das kann zu ungenauen Finanzberichten, Compliance-Problemen und erhöhten Risiken von Betrug und Fehlern führen.

In diesem Fall kann Generative KI riesige Mengen an Finanzdaten schnell verarbeiten und maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um Unregelmäßigkeiten zu identifizieren, die bei manuellen Überprüfungen leicht übersehen werden könnten. Generative KI kann jede finanzielle oder buchhalterische Transaktion überprüfen und Muster identifizieren, die auf Betrug oder Fehler hinweisen. Seine Fähigkeit, im Laufe der Zeit zu lernen und sich anzupassen, bedeutet, dass die Ergebnisse kontinuierlich besser werden, während sich seine Erkennungsfähigkeiten verbessern.

Lieferantenrabattverhandlung

Unternehmen legen Budgets und Anforderungen fest, wie z. B. Rabatte und Zahlungsbedingungen. Aber das Vergleichen der Anforderungen eines Lieferanten mit Trends, Rohstoffwerten und den Kosten der Wettbewerber ist zeitaufwändig, mühsam und benötigt viel Ressourcenzeit. Das Ergebnis sind sowohl Verzögerungen als auch das Verpassen von Einsparungen und Rabatten.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung daran arbeiten, unstrukturierte Vereinbarungen und Trenddaten in Finanzvorgängen zu überprüfen, Bedingungen zu vergleichen und Maßnahmen zu empfehlen sowie die nächsten Schritte zu verhandeln, wodurch die Zeit bis zum Erreichen der endgültigen Bedingungen auf wenige Tage verkürzt wird.

Genaue und zeitnahe Finanzdaten

Finanzdatenanalyse und -prognose sind entscheidende Aspekte der Unternehmensplanung, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer Bewertungen und Prognosen über die finanzielle Gesundheit des Unternehmens zu treffen. Allerdings sind manuelle Datenanalysen und Prognosen anfällig für Fehler und können zu viel Zeit in Anspruch nehmen, um komplexe Muster oder Anomalien zu erkennen, wodurch das Unternehmen einem erhöhten Risiko ausgesetzt wird.

Für diesen Anwendungsfall kann die Kombination aus Generativer KI und Intelligenter Automatisierung dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, das Risikomanagement zu verbessern und den Finanzberichterstattungsprozess zu beschleunigen. Automatisierung kann aktualisierte finanzielle und buchhalterische Daten zusammen mit historischen und kontextuellen Dokumenten sammeln. Generative KI kann die Daten überprüfen, analysieren und synthetisieren, um Berichte zu erstellen und Muster sowie Ausreißer zu identifizieren, wodurch der Prozess für Analysten beschleunigt wird, um Unternehmen zu befähigen, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zeitnaher Finanzdaten zu treffen, was zu besseren Geschäftsergebnissen führt.

Rechnungsverarbeitung

Die AP (Accounts Payable = Kreditorenbuchhaltung) ist eine arbeitsintensive Funktion, die oft das manuelle Extrahieren von Lieferantenrechnungsdaten in das AP-System, wie SAP, umfasst und bis zu 90 Tage für den Abschluss des Rechnungsprozesses dauern kann. Die manuelle Eingabe von Rechnungsdaten ist eine Hauptquelle für Fehler, die zu Zahlungsverspätungen und anderen Problemen führen kann. Vorschriften für Datensicherheit und Betrugsprävention erhöhen auch die Überprüfung bei der Rechnungsbearbeitung, was zu einem höheren Zeit- und Ressourcenaufwand für den Rechnungsprozess selbst sowie für die Überwachung und Prüfung des Prozesses führt.

Für die Rechnungsverarbeitung kann Generative KI die Effizienz steigern und Zeit für AP-Teams sparen, indem sie eine End-to-End-Rechnungsverarbeitungsautomatisierung ermöglicht. Generative KI kann schnell Diskrepanzen zwischen Rechnungen und ERP-Formularen kennzeichnen. Generative KI ist in der Lage, jedes Rechnungsformat zu verstehen, einschließlich unstrukturierter und komplexer, um die erforderlichen Details wie Lieferantennamen, Rechnungsnummern und Beträge zu identifizieren und zu erfassen. Sobald eine Rechnung bearbeitet ist, kann Generative KI personalisierte E-Mails erstellen, um sie an den Lieferanten zu senden.

Risikobasierte Audit-Überprüfungen

Mit dem Aufstieg der Embedded Finance und der Digitalisierung stehen Wirtschaftsprüfer vor einer immer größer werdenden Herausforderung: dem schieren Datenvolumen. Jedes Jahr vervielfachen sich die finanziellen Transaktionen, was die manuelle Überprüfung und Risikobewertung zunehmend schwierig und zeitaufwändig macht. Die Einführung von Generativer KI im Audit-Prozess spart Zeit, senkt Kosten und mindert Risiken.

Für Audit-Überprüfungen kann Generative KI mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und aussagekräftige Insights zu generieren, schnell Muster und Trends identifizieren, die menschlichen Prüfern möglicherweise entgehen. Generative KI kann Audit-Tests durch fortschrittliche Mustererkennung und prädiktive Modellierung durchführen und dabei betrügerische Aktivitäten, Fehler und Inkonsistenzen identifizieren. Sie kann die Audit-Frequenz basierend auf der Schwere der Risiken bestimmen, hochriskante Prozesse priorisieren und Ressourcen effektiv zuweisen. Zudem erstellt sie klare, prägnante Zusammenfassungen der Audit-Ergebnisse, was es den Stakeholdern im Bereich Finanz- und Rechnungswesen erleichtert, die Ergebnisse zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Berichterstattung: MD&A

Die Vorbereitung des ersten Entwurfs der Managementdiskussion und -analyse (MD&A) ist ein zeitaufwändiger Prozess, der oft Wochen oder sogar Monate in Anspruch nimmt, um finanzielle Daten in einem umfassenden und verständlichen Format zusammenzustellen, zu analysieren und zu präsentieren. Im Laufe dieses kritischen Prozesses birgt das Potenzial für menschliche Fehler gewisse Risiken. Die Anwendung von Intelligenter Automatisierung und Generativer KI auf die Erstellung von MD&A-Berichten sowie anderen internen und externen Finanzberichten kann die benötigte Zeit erheblich reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz der Daten erhöhen.

Für die Erstellung von Finanzberichten können Generative KI und Intelligente Automatisierung schnell große Mengen an Finanzdaten durchsuchen, um wichtige Trends, Anomalien und Highlights zu identifizieren. Mit diesen Erkenntnissen kann Generative KI einen ersten Entwurf des Berichts in klarer und prägnanter Sprache erstellen. Nach erfolgter Prüfung und Genehmigung kann Generative KI bei der Übersetzung des Berichts in zusätzliche Sprachen helfen und Entwürfe für die Kommunikation erstellen, die die Lieferung des Berichts begleiten.

Automatische Antwort des Lieferanten

Die Interaktion mit Lieferanten umfasst zahlreiche E-Mail-Austausche, um Details wie Produktspezifikationen, Lieferpläne und Zahlungsbedingungen zu besprechen. Manuelles Beantworten jedes Falls kann zeitaufwändig und fehleranfällig sein oder zu Verzögerungen führen, was sich negativ auf die Lieferantenbeziehung auswirken kann.

Mit Intelligenter Automatisierung und Generativer KI können Unternehmen Lieferanteninteraktionen automatisieren. Generative KI kann eingehende E-Mails scannen, den Kontext verstehen und passende Antworten generieren. Kombiniert mit Intelligenter Automatisierung kann es direkt auf häufige Anfragen wie Bestellstatus, Zahlungsbestätigungen und Lieferzeiten reagieren, wodurch das Personal entlastet wird, um komplexere Probleme zu bearbeiten. Generative KI kann auch die Antworten basierend auf dem Profil des Lieferanten und vergangenen Interaktionen personalisieren, wodurch die Lieferantenbeziehung verbessert wird. Dieser Prozess kann die Reaktionszeit von Tagen auf Minuten verkürzen.

Lieferantenrisiko und Forschung

Die Bewertung potenzieller Lieferanten umfasst eine umfassende Überprüfung ihrer finanziellen Stabilität, operativen Kapazität und Reputation. Manuelle Recherche und Analyse können Wochen in Anspruch nehmen und dennoch wesentliche Informationen übersehen.

Für Lieferantenrisikobewertungen können Intelligente Automatisierung und Generative KI diesen Prozess optimieren, indem sie automatisch Daten aus verschiedenen Quellen wie Finanzberichten, Nachrichtenartikeln und Social-Media-Beiträgen sammeln. Sie können diese Daten dann analysieren, um das Risiko des Lieferanten zu bewerten und etwaige Warnsignale wie finanzielle Instabilität, rechtliche Probleme oder negative Bewertungen hervorzuheben. Diese Informationen können Unternehmen helfen, schnell und sicher fundierte Entscheidungen zu treffen.

Beschaffungsanfragen

Die Bearbeitung von Beschaffungsanfragen ist eine entscheidende, aber zeitaufwändige Aufgabe. Unternehmen erhalten zahlreiche Fragen zur Produktverfügbarkeit, Preisgestaltung, Lieferplänen und mehr. Auf jede Anfrage schnell und genau zu reagieren, ist grundlegend für den Aufbau von Kundenbeziehungen und die Aufrechterhaltung der Kundenzufriedenheit.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung die Bearbeitung von Beschaffungsanfragen automatisieren. Generative KI kann die Art der Anfrage verstehen, wodurch eine Automatisierung ausgelöst wird, um notwendige Informationen aus Unternehmenssystemen abzurufen und dann eine detaillierte Antwort zu generieren. Sie kann komplexe Anfragen zur menschlichen Intervention kennzeichnen. Dieser Ansatz kann die Reaktionszeit erheblich reduzieren und die Genauigkeit der Antworten verbessern.

Vertragsprüfung

Verträge zu überprüfen ist eine wichtige Aufgabe, die sorgfältige Aufmerksamkeit für Details erfordert. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Allgemeinen Geschäftsbedingungen vorteilhaft sind, alle geschäftlichen Anforderungen abdecken und alle relevanten Vorschriften einhalten. Eine manuelle Vertragsprüfung kann jedoch Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen und ist fehleranfällig.

Für Vertragsüberprüfungen kann Generative KI den Vertragstext scannen, wichtige Klauseln identifizieren und sie mit den Standardbedingungen des Unternehmens vergleichen. Sie kann dann ungünstige Bedingungen oder potenzielle Compliance-Probleme zur weiteren Überprüfung durch das Vertragsmanagement-Team kennzeichnen. Dieser Prozess kann die Überprüfung von Verträgen erheblich beschleunigen, Fehler reduzieren und sicherstellen, dass alle Verträge mit den betrieblichen Anforderungen übereinstimmen.

Überfällige Zahlungen

Unternehmen haben oft mit Kunden zu tun, die Zahlungen über das Fälligkeitsdatum hinaus verzögern. Das kann den Cashflow stören und Geschäftsbeziehungen belasten. Das manuelle Verfolgen und Nachverfolgen überfälliger Zahlungen kann zeitaufwändig sein und möglicherweise weitere Verzögerungen bei der Einziehung von Zahlungen verursachen, wodurch die Arbeitsbelastung des Finanzteams erhöht wird.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung den Prozess beschleunigen, indem sie Fälligkeitsdaten von Rechnungen verfolgen, überfällige Rechnungen identifizieren, Verzugsgebühren berechnen und personalisierte Erinnerungsemails generieren. Der automatisierte Inkassoprozess kann auch hartnäckige Fälle zur weiteren Bearbeitung auslagern.

Rechnungsabstimmung

Die Rechnungsabstimmung umfasst das Abgleichen von Rechnungen mit Bestellungen und Lieferscheinen, um die Genauigkeit der Transaktionen zu überprüfen. Abweichungen können zu finanziellen Verlusten oder Compliance-Problemen führen, aber der Prozess der manuellen Abstimmung kann langsam und fehleranfällig sein.

Mit Generativer KI in Kombination mit Intelligenter Automatisierung ist es möglich, den Rechnungsabgleichsprozess zu automatisieren. Generative KI kann Rechnungsdokumente in jedem Format scannen, relevante Details extrahieren und sie miteinander abgleichen, wobei Unstimmigkeiten für weitere Untersuchungen markiert werden. Dadurch können fehlerfreie, abgestimmte Rechnungen den automatisierten Prozess weiter durchlaufen. Die Automatisierung dieses Prozesses kann die Abstimmung erheblich beschleunigen, Fehler reduzieren und eine genaue Finanzberichterstattung sicherstellen.

SOX-Kontrollen

Das Sarbanes-Oxley-Gesetz (SOX) verlangt von Unternehmen, interne Kontrollen und Verfahren für die Finanzberichterstattung einzurichten, um das Betrugsrisiko zu verringern. Die Implementierung und Überwachung dieser Kontrollen kann komplex und daher zeit- und ressourcenintensiv sein. Die Anwendung von Intelligenter Automatisierung mit Generativer KI kann helfen, kontinuierliche Compliance sicherzustellen, das Risiko von Strafen zu verringern und wertvolle Prüfungszeit zu sparen.

In diesem Fall kann Generative KI den Prozess unterstützen, indem sie automatisch Unternehmenstransaktionen mit SOX-Kontrollen abgleicht. Sie kann alle Verstöße identifizieren und detaillierte Berichte für das Prüfungsteam erstellen, indem sie mit Automatisierung arbeitet, um Stakeholder zu benachrichtigen und Berichte zu liefern.

Betrugserkennung

Betrügerische Aktivitäten können zu erheblichen finanziellen Verlusten und Rufschädigung führen. Die Erkennung von Betrug erfordert eine ständige Überwachung von Transaktionen und Mustern, die auf verdächtige Aktivitäten hinweisen könnten. Die Überwachung von Transaktionen auf Anzeichen potenziellen Betrugs hat bereits von der Einführung von KI-Tools profitiert, die darauf ausgelegt sind, ausgeklügelte Betrugsmaschen zu erkennen, die möglicherweise der manuellen Überwachung entgehen.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung die Erkennung von Betrug weiter verbessern, indem sie große Datenmengen analysieren, um ungewöhnliche Muster oder Anomalien zu identifizieren, die auf Betrug hindeuten könnten. Das Kennzeichnen von verdächtigen Transaktionen oder Nutzungsmustern kann eine Automatisierung auslösen, die die Sicherheitsteams in Echtzeit alarmiert und schnelles Handeln ermöglicht. Dieser Prozess kann die Erkennungsraten erheblich verbessern und die Auswirkungen von Betrug verringern, indem eine schnellere Eindämmung ermöglicht wird.

Buchhaltung: Rückstellungen

Eine genaue Rückstellungserfassung und Schätzung zukünftiger Zahlungen und Quittungen beinhaltet die Identifizierung von Transaktionen, die Rückstellungen erfordern, die Schätzung von Beträgen und die Zuordnung von Einnahmen und Ausgaben zu ihren korrekten Perioden. Der Prozess ist durch Nuancen und Komplexitäten gekennzeichnet, insbesondere auf der Aufwandsseite, die die manuelle Rückstellungsbuchhaltung zeitaufwändig und fehleranfällig machen.

In diesem Fall kann Generative KI mit Intelligenter Automatisierung den Rückstellungsprozess automatisieren, indem sie Transaktionen identifiziert, die Rückstellungen erfordern, Beträge schätzt und diese im Buchhaltungssystem erfasst. Generative KI kann auch Berichte erstellen, die alle Rückstellungen für die Überprüfung durch das Finanzteam detailliert darstellen. Nach Genehmigung können diese Berichte mithilfe von Intelligenter Automatisierung automatisch versendet werden. Dieser Ansatz kann eine genaue Finanzberichterstattung gewährleisten, die Arbeitsbelastung des Finanzteams reduzieren und das Risiko von Fehlern minimieren.

Budgetierung und Prognosen

Budgetierung und Prognosen stehen im Mittelpunkt von Geschäftsentscheidungen und beinhalten komplexe Vorhersagen über zukünftige Einnahmen und Ausgaben. Die Überprüfung der vergangenen Leistung, die Identifizierung von Markttrends und die Bewertung von Geschäftsplänen erfordern eine nuancierte Analyse umfangreicher Daten, was es schwierig macht, alle relevanten Faktoren zu berücksichtigen.

In diesem Fall können Intelligente Automatisierung und Generative KI unterstützen, indem sie relevante Daten automatisch analysieren und detaillierte Budgets und Prognosen erstellen. Sie können darüber hinaus potenzielle Risiken oder Chancen basierend auf den Vorhersagen hervorheben. Dieser Ansatz kann die Genauigkeit von Budgetierung und Prognosen verbessern, proaktives Entscheiden ermöglichen und wertvolle Planungszeit sparen.

Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Rentabilität

Die Identifizierung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Rentabilität erfordert eine umfassende Bewertung der Geschäftsabläufe, einschließlich der Verträge, um Bereiche zu finden, in denen die Bedingungen verbessert, Kosten gesenkt oder Einnahmen erhöht werden können. Wertvoll, aber langsam in der Ausführung, erfordert diese Arbeit ein tiefes Verständnis des Geschäfts und die Fähigkeit, große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung, insbesondere Process Discovery, den Prozess optimieren, indem sie Geschäftsprozesse und unstrukturierte Informationen über Abläufe, Verträge und Finanzdaten analysieren, um Bereiche mit hohen Kosten, niedrigen Einnahmen oder Ineffizienzen hervorzuheben.

Identifizierung von Wachstumschancen im Umsatz

Die Identifizierung von Möglichkeiten für Umsatzwachstum erfordert strategische Analysen und kreatives Denken, um sich auf neue Märkte, Produkte oder Strategien zu konzentrieren, die den Umsatz steigern können. Es ist eine komplexe Arbeit, die ein tiefes Verständnis der Branche, relevanter Märkte und Marktsegmente, Kundenpräferenzen und der Wettbewerbslandschaft erfordert. Zeitaufwändige manuelle Informationssammlung und -analyse erfasst möglicherweise nicht alle potenziellen Chancen oder dauert zu lange, was zu verpassten Umsatzmöglichkeiten führt.

In diesem Fall kann Generative KI den Prozess beschleunigen, indem sie automatisch unstrukturierte Informationen analysiert, einschließlich Marktdaten, Kundenverhalten und Wettbewerberaktivitäten, um potenzielle Wege für Umsatzwachstum zu identifizieren. Basierend auf der Analyse kann sie neue Märkte vorschlagen, die betreten, Produkte, die entwickelt, oder Strategien, die übernommen werden sollen. Dieser Ansatz kann das Umsatzwachstum beschleunigen, die Wettbewerbsfähigkeit verbessern und die strategische Planung unterstützen.

Liquiditäts- und Kapitaloptimierung

Die Verwaltung von Liquidität und die Optimierung von Kapital ist eine vielschichtige Aufgabe, die ein komplexes Verständnis von Geschäftsabläufen, finanziellen Trends und wirtschaftlichen Indikatoren erfordert. Traditionelle Methoden können arbeitsintensiv sein und möglicherweise nicht alle Nuancen erfassen, die den Cashflow beeinflussen.

In diesem Fall kann Generative KI riesige Mengen an Finanzdaten analysieren, Muster erkennen und zukünftige Cashflows basierend auf historischen Daten und Markttrends vorhersagen. Intelligente Automatisierung kann dann diese Vorhersagen nutzen, um die Kapitalallokation zu optimieren und sicherzustellen, dass Mittel dort und dann verfügbar sind, wo und wann sie benötigt werden. Das Ergebnis ist ein besseres Liquiditätsmanagement, das wiederum das Risiko von Liquiditätsengpässen verringert und die Kapitaleffizienz maximiert.

Investmentmanagement

In der komplexen Arena des Investmentmanagements sind die Vielfalt und das Volumen sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, von Diagrammen und Finanzberichten bis hin zu Branchenberichten, überwältigend und stellen eine Herausforderung für bestehende Analysemethoden dar, die oft nicht in der Lage sind, das gesamte Spektrum der Marktdynamik und der individuellen Anlegerpräferenzen zu erfassen.

Für das Portfoliomanagement kann Generative KI komplexe Datensätze analysieren und Investitionen basierend auf Geografie, Branche, Sektor und ESG-Kriterien kategorisieren. Mithilfe von Erkenntnissen aus der Investmentforschung kann Generative KI auch personalisierte Empfehlungen für Portfoliobestände über Finanzinstrumente wie ETFs, Aktien, Kryptowährungen, Anleihen und Investmentfonds bereitstellen.

Der Wert von Generativer KI für das Investmentmanagement erstreckt sich auf das Risikomanagement, wo sie eine umfassende Risikoanalyse unterstützen kann, die Liquiditäts-, Kredit- und Marktrisiken abdeckt und entsprechende Vertrauensniveaus bereitstellt, zusammen mit Tail-Risikoanalysen, indem sie Daten generiert, um das Portfolio unter hypothetischen Marktzustandszenarien einem Stresstest zu unterziehen. Nicht zuletzt kann Generative KI Berichte erstellen, um diese Analysen effektiv zu kommunizieren.

Steueroptimierung

Die Vorhersage und Planung von Steuerverpflichtungen erfordert Zeit und Ressourcen, die in den Steuer- und Finanzteams weiterhin knapp sind, da fast drei Viertel ihrer Zeit mit Routinearbeiten verbringen, wie z. B. Datenaufbereitung, Einhaltung von Steuererklärungen und Abstimmung. Eine genaue Steuerplanung erfordert das Verständnis von Steuergesetzen, die Vorhersage von Steuerverpflichtungen und die Planung von Strategien zur Minimierung von Steuerpflichten.

In diesem Fall kann Generative KI Steuergesetze, historische Steuerdaten und Unternehmensfinanzen analysieren, um zukünftige Steuerschulden genau vorherzusagen und die Einhaltung der Steuergesetze sicherzustellen. Die Vorteile sind oft sofort sichtbar, wobei ein Unternehmen innerhalb von drei Wochen 120 Millionen $ an Steuereinsparungen realisiert.

Inkasso-Support

Die Eintreibung von Schulden ist ein kritischer Aspekt zur Aufrechterhaltung eines gesunden Cashflows. Mit den sich entwickelnden globalen Vorschriften ist die Einhaltung der Vorschriften eine ständige Herausforderung für die Inkassoteams, was die Leistung beeinträchtigt und das Onboarding neuer Agenten erschwert.

In diesem Fall kann die Kombination aus Generativer KI und Intelligenter Automatisierung Effizienz, Qualität und fundierte Entscheidungsfindung vorantreiben. Mit automatisierter Echtzeit-Anrufüberwachung kann Generative KI neuen Agenten helfen, sie konform zu halten und Warnungen auszulösen, wenn Inkassogespräche nicht den besten Compliance-Praktiken folgen. Für eine verbesserte Schuldeneintreibung durch maßgeschneiderte Strategien für den Forderungseinzug kann Generative KI historische Daten zu Forderungseinzügen, das Zahlungsverhalten und Marktfaktoren auswerten, um Ansätze zur Eintreibung zu empfehlen und den Erfolg vorherzusagen. Mithilfe von Anrufdaten kann Generative KI Compliance-Analysen liefern und Trends wie die vermehrte Nutzung spezifischer Nichtzahlungsgründe identifizieren.

IT

Stimmungsanalyse bei Kundenanfragen am IT-Helpdesk

Die Beantwortung komplexer Kundenanfragen, wie etwa Beschwerden von Fluggesellschaften oder abgelehnten Gesundheitsansprüchen, erfordert Zeit und stellt das Ziel einer schnellen Lösung in Frage. Ob bei der Recherche des Kundenfalls, dem Ausfüllen von Lücken in Kundeninformationen oder dem Entwurf geeigneter Kommunikation, das Potenzial von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung, um die Beantwortung und Lösung von Kundenanfragen zu beschleunigen, ist groß. Mit Generativer KI können Agenten mehr Interaktionen in kürzerer Zeit bearbeiten und schneller zu einer Lösung kommen, wodurch Wartezeiten verkürzt und Kundenerfahrungen verbessert werden.

In diesem Fall kann Generative KI bei der Stimmungsanalyse von Kundenservice-Anfragen helfen, indem sie den Kontext und die Absicht eingehender Kundenmeldungen versteht. Mit kategorisierter Absicht und identifizierter Stimmung kann die Intelligente Automatisierung die relevante Lösung in der Wissensdatenbank nachschlagen und entsprechende Folgeaktionen einleiten, insbesondere indem sie die Generative KI auslöst, um eine Antwortkommunikation zu verfassen, die an den Kunden zurückgesendet wird, oder bei komplexeren Fällen einen Entwurf einer Antwort an einen Kundenservice-Agent zur Überprüfung und für die nächsten Schritte weiterleitet.

Automatisierte IT-Ticket-Antwort

Ein Anstieg der IT-Hilfe-Tickets kann die Reaktionszeiten verlangsamen und die Produktivität beeinträchtigen. Mit Generativer KI und Intelligenter Automatisierung können Sie den IT-Ticketing-Prozess optimieren und sowohl die Geschwindigkeit als auch die Qualität der Antworten verbessern.

In diesem Fall kann Generative KI eingehende IT-Tickets sofort überprüfen und den Typ sowie die Dringlichkeit des Problems verstehen. Sie kann dann eine angemessene Antwort generieren oder eine Lösung basierend auf früheren Tickets und Lösungen vorschlagen. Integrierte Intelligente Automatisierung liefert diese Antworten an die Benutzer, spart dem Helpdesk-Team wertvolle Zeit und verkürzt die Lösungszeit für Endbenutzer.

Klassifizierung und Priorisierung von IT-Helpdesk-Tickets

Die Klassifizierung und Priorisierung von IT-Helpdesk-Tickets ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass Probleme rechtzeitig und vom richtigen Team bearbeitet werden. Manuelle Sichtung ist zeitaufwändig und fehleranfällig, während automatische Kategorisierungsregeln unempfindlich gegenüber der Ticketpriorität sind. Durch die Automatisierung von Klassifizierung und Triage mithilfe von Generativer KI kann sich das IT-Team darauf konzentrieren, Probleme zu lösen, anstatt Tickets zu sortieren, was die Gesamteffizienz und Kundenzufriedenheit verbessert.

In diesem Fall kann Generative KI eingehende Support-Tickets analysieren und sie basierend auf dem Problemtyp, der Schwere, der Dringlichkeit und anderen relevanten Parametern klassifizieren. Sie kann dann die Tickets priorisieren und mit Intelligenter Automatisierung in Ihre Ticketing-Anwendung integriert arbeiten, um sie an das entsprechende Team oder die entsprechende Person weiterzuleiten.

Analyse der Bedrohungserkennung in der Cybersicherheit

Cybersecurity-Bedrohungen nehmen zu und entwickeln sich ständig weiter, was es den IT-Sicherheitsteams erschwert, alle Bedrohungen rechtzeitig zu identifizieren und darauf zu reagieren, um das Risiko effektiv einzudämmen oder zu mindern. Die Anwendung von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung bietet einen proaktiven Ansatz für die Cybersicherheit, um die Anfälligkeit zu verringern und die Widerstandsfähigkeit der IT-Infrastruktur zu verbessern.

In diesem Fall kann Generative KI helfen, indem sie den Netzwerkverkehr, das Benutzerverhalten und die Systemprotokolle analysiert, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen zu identifizieren. Sie kann die Wahrscheinlichkeit einer echten Bedrohung vorhersagen und Maßnahmen basierend auf dieser Einschätzung empfehlen. Intelligente Automatisierung kann sofortige Schutzmaßnahmen auslösen, wenn eine Bedrohung erkannt wird, wie etwa das Isolieren betroffener Systeme oder das Starten von Backups. Generative KI kann außerdem detaillierte Berichte über den Vorfall bereitstellen, was bei der Nachanalyse des Vorfalls und der zukünftigen Bedrohungsprävention hilft.

Automatisierter IT-Support

Auf der Suche nach nahtlosem, schnellem und effizientem IT-Support setzen viele Unternehmen auf mitarbeiterorientierte Chatbots, um ein automatisiertes Gesprächserlebnis zu bieten. Während Chatbots eine nahtlose Integration mit Unternehmenssystemen und Zugriff auf die bestehende Unternehmenswissensdatenbank bieten können, können sie keine Intentionen interpretieren, was das Potenzial des Tools als schnelleren Weg zu Informationen und Problemlösungen einschränkt. Das Hinzufügen von Generativer KI macht effektive Chatbot-Unterstützung jedoch nicht nur möglich, sondern zur Realität.

In diesem Fall kann Generative KI zu einer bestehenden Chatbot-Erfahrung hinzugefügt werden, um die Intention zu verstehen. Intelligente Automatisierung arbeitet dann daran, tatsächliche Aktionen auf Systemen und Daten basierend auf dem Inhalt des Chat-Gesprächs zu initiieren.

Automatisierungswartung und -wiederherstellung

Die Wartung der Automatisierung von Geschäftsprozessen ist Teil des größeren Kontexts der digitalen Unternehmensabläufe. Automatisierungen in der Produktion müssen aufgrund von Änderungen in den zugrundeliegenden Anwendungen, Prozessen oder Datenstrukturen angepasst werden. Die Automatisierungswartung ist entscheidend für die Automatisierungs-Governance und die Sicherstellung der Gesundheit automatisierter Geschäftsprozesse. Jedoch erfordert das manuelle Identifizieren, Diagnostizieren und Beheben von Automatisierungsfehlern erheblichen Zeitaufwand von IT-Entwicklern. Das bedeutet, dass, wenn Automatisierungen ausfallen, die Betriebsabläufe zum Stillstand kommen können, was sich auf Produktivität, Effizienz und Kosten auswirkt.

Für die Wartung der Automatisierung kann Generative KI kontinuierlich Automatisierungen überwachen, um Änderungen in zugrundeliegenden Anwendungen oder Prozessen automatisch zu erkennen, die dazu führen könnten, dass eine Automatisierung fehlschlägt. Generative KI kann daraufhin einen „Selbstheilungsprozess“ initiieren, die Automatisierung an UI-Änderungen anpassen und den Prozess wiederherstellen. Sie kann außerdem Empfehlungen zur Aktualisierung von UI-Elementpfaden innerhalb der Automatisierung geben und helfen, die Kontinuität durch den Einsatz eines Fallback-Mechanismus sicherzustellen. Der Überwachungs-, Erkennungs- und Reparaturprozess ist von Anfang bis Ende nachverfolgbar. Die Anwendung von Generativer KI zur Wartung und Reparatur automatisierter Prozesse erhöht die Automatisierungsresilienz, reduziert Ausfallzeiten, Wartungskosten und die Belastung der IT-Teams.

Sicherheitsereignisprotokollierung und Benachrichtigungen

Um eine proaktive Haltung gegenüber Sicherheitsbedrohungen zu wahren, müssen IT-Unternehmen effektiv Sicherheitsereignisse protokollieren und Systemadministratoren schnell benachrichtigen. Manuelle Verfolgungs- und Benachrichtigungsprozesse erfordern dedizierte Zeit von begrenzten IT-Ressourcen und bergen das Potenzial für menschliche Fehler, was zu Verzögerungen bei der Reaktion auf kritische Probleme führen und die Systemintegrität und Datensicherheit gefährden kann. Mit KI-gestützter Automatisierung können Unternehmen die Prozesse zur Benachrichtigung über Vorfälle automatisieren, die allgemeine IT-Sicherheitslage verbessern und die operative Belastung für IT-Teams reduzieren.

In diesem Fall kann Generative KI in Verbindung mit Automatisierung kontinuierliches Ereignismonitoring und die Erfassung von Bedrohungsdaten aus mehreren Quellen, einschließlich Systemprotokollen, Netzwerkverkehr und Sicherheitswarnungen, vorantreiben. Generative KI kann alle Daten vorverarbeiten, um Muster oder ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren und es der KI ermöglichen, Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Basierend auf vordefinierten Kriterien können erkannte Bedrohungen automatisierte Workflows auslösen, um Systemadministratoren sofort zu benachrichtigen, damit sie Reaktionsprotokolle einleiten.

Unbefugten Zugriff beenden

Unbefugter Zugriff stellt ein fortlaufendes Risiko für die Daten und die Systemsicherheit eines Unternehmens dar. Die Erkennung unbefugten Zugriffs beruht auf einer wachsamen Systemüberwachung, damit die IT den Zugriff sofort sperren kann, sobald es nötig ist. Jeder manuelle Schritt im Prozess schafft ein Fenster für Fehler und Verzögerungen, wodurch Systeme, sensible Daten und letztendlich die betriebliche Kontinuität auf dem Spiel stehen. Durch den Einsatz von Generativer KI in Kombination mit Automatisierung können Unternehmen die Effektivität des Privileged Access Management durch kontinuierliche Zugriffsüberwachung und automatisierte Änderungen der Zugriffskontrolle erhöhen, um eine sofortige Reaktion sicherzustellen, die Sicherheitslage zu verbessern und die Belastung der IT-Teams zu verringern.

Um unbefugten Zugriff zu unterbinden, können IT-Unternehmen Generative KI nutzen, um kontinuierlich Zugriffsprotokolle sowie Netzwerkaktivitäten und Sicherheitswarnungen zu überwachen. In Echtzeit kann Generative KI alle Datenquellen analysieren, um Muster/Anomalien zu erkennen, die auf unbefugte Zugriffsversuche hinweisen könnten. Wenn eine Sicherheitsverletzung erkannt wird, kann Generative KI automatisierte Workflows auslösen, um relevante Administratoren zu benachrichtigen und den Zugriff zu sperren oder vordefinierte Reaktionsprozesse auszuführen, wie das Blockieren verdächtiger Konten, das Widerrufen von Zugriffsrechten und die Durchführung forensischer Analysen, um die Bedrohung einzudämmen.

Rechtswesen

Vertragsprüfungen

Rechtsteams investieren erhebliche Ressourcen, um umfangreiche und komplexe Verträge sorgfältig auf problematische Bedingungen oder Klauseln zu überprüfen, um potenzielle rechtliche und Compliance-Fallen zu vermeiden. Die Rechtssprache und die Komplexität von Verträgen machen diese auch für Stakeholder oft unverständlich, was ein klares Verständnis der Bedingungen und Konditionen erschwert.

In diesem Fall kann Generative KI mit Intelligenter Automatisierung sensible Vertragsdaten sicher verarbeiten. Sie können rechtliche Richtlinien und Branchenvorschriften lernen, um Verträge automatisch auf die Einhaltung zu überprüfen. Außerdem können sie Problembereiche hervorheben, Änderungen vorschlagen und verständliche Zusammenfassungen für die Beteiligten erstellen.

Lokalisierung

Übersetzung

In der heutigen globalisierten Geschäftswelt ist die Übersetzung von Unternehmensinhalten in verschiedene Sprachen entscheidend für eine effektive Kommunikation und Engagement. Manuelle Übersetzungsdienste sind kostspielig und die Bearbeitungszeit kann länger sein als das Tempo, das die Geschäftswelt verlangt.

In diesem Fall kann Generative KI den Übersetzungsprozess automatisieren. Sie kann den Kontext und die Nuancen von Unternehmensinhalten aus Website-Texten und Marketingmaterialien verstehen und genau in die gewünschte Sprache übersetzen. Darüber hinaus kann die Anwendung von Intelligenter Automatisierung automatische Übersetzungen neuer Inhalte planen, um sicherzustellen, dass Unternehmenskommunikationen rechtzeitig und für alle Stakeholder zugänglich sind, unabhängig von der Sprache.

Vertrieb

Vertriebsreichweite

Eine effektive Vertriebsreichweite ist der Schlüssel zum Wachstum des Unternehmens. Das Erstellen von personalisierten Outreach-Nachrichten kann jedoch eine herausfordernde und zeitaufwändige Aufgabe sein.

In diesem Fall kann Generative KI für Vertriebsschreiben Kundendaten analysieren, deren Vorlieben und Bedürfnisse verstehen und überzeugende, personalisierte Ansprache-Nachrichten generieren. Die Integration von Generativer KI mit Intelligenter Automatisierung treibt den Vertriebsansatz voran, gewährleistet eine rechtzeitige und konsistente Kommunikation mit potenziellen Kunden und erhöht die Chancen auf Konversion.

CRM-Datenbereinigung

Eine der häufigsten Beschwerden von Vertriebsteams betrifft die schlechte Datenqualität in CRM-Systemen, die die Genauigkeit der Analysen beeinträchtigt und die Entscheidungsfindung behindert. Manuelle Datenbereinigung ist jedoch mühsam, immer noch fehleranfällig und neigt dazu, auf der Prioritätenliste von zeitlich eingespannten Vertriebsadministratoren nach unten zu rutschen.

In diesem Fall kann Generative KI den Datenbereinigungsprozess automatisieren. Sie kann Fehler in CRM-Daten identifizieren und korrigieren, Duplikate entfernen und fehlende Informationen ausfüllen. Mit Intelligenter Automatisierung können Datenfehler oder Datensätze, die möglicherweise menschlichen Input erfordern, zur Überprüfung gesendet werden. Die Kombination aus Intelligenter Automatisierung und Generativer KI ermöglicht die regelmäßige Planung der Datenbereinigung, um CRM-Daten genau und aktuell zu halten.

Serviceabläufe

Agent-Onboarding

Angesichts der zunehmenden Komplexität der Kundenprobleme und des Volumens an Serviceanfragen ist es heute mehr denn je entscheidend, das Onboarding und die Schulung richtig zu gestalten, um nicht nur die täglichen Servicemetriken zu verbessern, sondern auch den langfristigen Wert gut ausgestatteter, engagierter Service-Agenten zu erhalten. Tatsächlich können Kundenserviceteams eine verborgene Talentquelle für Unternehmen sein. Aber Onboarding-Prozesse nach traditionellen Methoden können Wochen dauern, um neue Kundenservice-Agenten auf den neuesten Stand zu bringen – und noch viel länger, um das Wissens- und Ausführungsniveau eines erfahrenen Angestellten zu erreichen.

In diesem Fall kann die Kombination von Generativer KI mit einem KI-gestützten Automation Co-Pilot das Onboarding beschleunigen, indem Kundensupport-Agenten in Echtzeit mit Expertenwissen und Workflow-Unterstützung verbunden werden – und zwar integriert in die Anwendung, in der sie arbeiten. Generative KI kann sofort auf die Wissensdatenbank der Serviceoperationen zugreifen (sowie Updates bereitstellen), indem sie auf mehrere Wissensquellen wie Verfahren, Anleitungen, Handbücher, Whitepapers usw. zugreift, um Informationen bereitzustellen, Fachwissen zu liefern und Agent-Aktionen zu leiten. Das bedeutet, dass neue Agenten schnell auf relevante Informationen zugreifen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen erhalten können, wie sie komplexe Probleme handhaben und wann sie automatisierte Workflows initiieren sollten, wodurch die Zeit verkürzt wird, die sie benötigen, um in ihrer Rolle vollständig kompetent zu werden.

PII-Entfernung

Das Sammeln und Verarbeiten von PII (Personally Identifiable Information = personenbezogene Daten) stellt eine fortlaufende Herausforderung für den Servicebetrieb dar. Die korrekte Identifizierung und Handhabung (d. h. Anonymisierung und/oder Löschung) von PII ist entscheidend für die Aufrechterhaltung sowohl des Verbrauchervertrauens als auch der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Hohe Datenmengen aus mehreren Quellen verschärfen die Herausforderung derart, dass selbst bei strikten Prozessen und trotz bester Bemühungen menschliche Fehler zu versehentlichen Offenlegungen führen können, was zu Reputationsschäden und regulatorischen Geldstrafen führen kann. Die Anwendung von Generativer KI und KI-gestützter Automatisierung kann helfen, das Risiko von Datenschutzverletzungen zu minimieren, die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern und Serviceabläufe zu optimieren.

Für die Entfernung von PII kann Generative KI ein automatisiertes, stets aktives Überwachungssystem betreiben, um die durch Serviceoperationen fließenden und erzeugten Daten zu analysieren, einschließlich Daten aus Tickets, Vorfallberichten, Kundeninteraktionen und verwandten Dokumenten und Aufzeichnungen. Das durch Generative KI gestützte System kann darauf trainiert werden, PII in diesen Datensätzen basierend auf historischen Daten und Mustern sowie Compliance-Regeln zu identifizieren und zu kennzeichnen.

Wenn PII erkannt werden, kann dies Automatisierungen auslösen, um die Daten entsprechend ihrem Typ und Sensitivitätsgrad zu verarbeiten. Beispielsweise könnte die Automatisierung Daten sofort anonymisieren oder schwärzen oder eine Sperre für bestimmte Aufzeichnungen setzen, um sie zur Überprüfung durch ein Mitglied des Servicebetriebsteams zu kennzeichnen. In allen Fällen kann das System jede Aktion für Berichts- und Prüfungszwecke protokollieren.

Ticketklassifizierung

Im Servicebetrieb kann die Bearbeitung und Sortierung eines Zustroms eingehender Tickets in mehrere Kategorien dazu führen, dass die Teams ständig im Einsatz sind. Fehlerhafte Zuordnungen bei der Ticketsichtung sind eine Quelle operativer Ineffizienz und erhöhen die Lösungszeit, was die Gesamtservicequalität beeinträchtigt, da die Agenten überfordert sind, während sie versuchen, Geschwindigkeit und Genauigkeit in Einklang zu bringen. Für die Ticketklassifizierung kann die Kombination aus Automatisierung und Generativer KI den Prozess beschleunigen, die Genauigkeit verbessern und die Belastung der Serviceoperationsteams verringern.

In diesem Fall kann Generative KI genutzt werden, um einen KI-Agenten für Serviceoperationen zu erstellen. Der Generative-KI-Agent ist in den Automatisierungs-Workflow eingebettet, um eingehende Tickets kontinuierlich zu überwachen und sie basierend auf Merkmalen wie Problemtyp, Prioritätsstufe und erforderlicher Fachkenntnis zur Lösung des Problems zu kategorisieren. Diese Klassifizierung löst automatisierte nächste Schritte aus, um Tickets basierend auf vordefinierter Logik automatisch an den richtigen Service-Agent oder das richtige Team oder den richtigen Prozess weiterzuleiten. Generative KI kann weitere Einblicke in Ticketklassifizierungsmuster und -trends bieten, um allgemeine Verbesserungen der Serviceabläufe zu informieren.

Anwendungsfälle für Generative KI nach Branchen

Bankwesen und Finanzdienstleistungen

Transaktionsstreitigkeiten (Kreditkarte, Girokonto/Sparkonto)

Essentiell für die Gewährleistung der Integrität und des Vertrauens in Kundenkonten sowie zum Schutz vor Betrug bleibt die Bearbeitung von Transaktionsstreitigkeiten ein weitgehend manueller Prozess. Unterschiedliche Systeme und das zunehmende Volumen an Streitigkeiten belasten bereits fehleranfällige und zeitaufwändige Bemühungen.

In diesem Fall können Generative KI und Intelligente Automatisierung zusammenarbeiten, um Transaktionsverluste zu reduzieren, die Betriebseffizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Die Automatisierung beginnt mit dem Eingang von Kundenanfragen, die automatisch in die Warteschlange in Fiserv oder einem anderen Kernbankensystem protokolliert werden. Als Nächstes scannen und fassen Generative KI und Automatisierung die Kundenanfrage zusammen und senden sie zur Überprüfung an einen Vertreter.

Der Bankvertreter kann einen automatisierten Workflow starten, um verwandte und historische Daten über Systeme wie ERP, Zahlungen und CRM abzurufen, die dann von Generativer KI zusammengefasst werden. Mit den vorliegenden Informationen kann der Bankvertreter die strittige Transaktion beurteilen und Maßnahmen im Zusammenhang mit der festgelegten Lösung über Automatisierung einleiten, mit Unterstützung von Generativer KI, um geeignete Mitteilungen an den Kunden zu entwerfen.

Betrugserkennung und SAR-Untersuchung

Wachsame Analyse von Transaktionsdaten zur Erkennung potenziell betrügerischen Verhaltens ist entscheidend für die Integrität von Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen. Die Analyse zur Betrugserkennung umfasst mehrere Datenquellen, von Transaktionsaufzeichnungen und Kundeninformationen bis hin zu externen Daten, einschließlich Sperrlisten und Überwachungslisten. Die zunehmende Komplexität von Betrug und hohe Raten falsch positiver Ergebnisse können unterbesetzte Ermittlungsteams überwältigen, die bereits Schwierigkeiten haben, über verschiedene Banksysteme hinweg zu arbeiten.

Kosten- und Zeitbarrieren bei Systemintegrationen behindern weiterhin die Echtzeit-Betrugserkennung. Zur Betrugserkennung und SAR-Untersuchung können Generative KI und Intelligente Automatisierung dazu beitragen, operative Verluste zu reduzieren, die Effizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften zu stärken.

In diesem Fall kann ein ständig aktives System, das von Generativer KI und Automatisierung angetrieben wird, rund um die Uhr Daten sammeln und überwachen, während es kontinuierlich Verhaltensmuster, Geräteinformationen und Aktivitäten in sozialen Medien analysiert. Generative KI kann Daten vorverarbeiten und dann analysieren, um Muster potenziellen Betrugs basierend auf historischen Informationen zu identifizieren (z. B. Identitätsdiebstahl, unautorisierte Zahlungen/Überweisungen, unautorisierte Kontoeröffnung/-schließung, gefälschte Kreditanträge usw.).

Wenn verdächtige Aktivitäten oder Transaktionen identifiziert werden, kann Generative KI automatisierte Workflows mit sofortigen Aufgaben für Ermittler auslösen, um darauf zu reagieren. Daten sind für eine eingehende Überprüfung verfügbar und Ermittler können zusätzliche Informationen mithilfe eines Automatisierungsassistenten anfordern oder automatisierte nächste Schritte auslösen (z. B. Transaktionssperren, Kontosperrungen, Kreditverweigerungen usw.).

AML-Transaktionsüberwachung

Die AML-Compliance beruht stark auf dem Fachwissen von Personen, die Urteilsentscheidungen treffen und Prozesse befolgen müssen, was manchmal zu Fehlern und Inkonsistenzen bei der Identifizierung und Meldung von verdächtigen Aktivitäten führen kann. Das ständig wachsende Volumen an Transaktionsdaten stellt eine erhebliche Herausforderung für Banken und Finanzinstitute dar. Das Mining dieser riesigen Datenmenge und das Navigieren durch die hohe Rate an falsch positiven Ergebnissen können Ermittler überwältigen, was zu Verzögerungen bei legitimen Transaktionen und erhöhten Kosten führt.

Für die Überwachung von AML-Transaktionen kann die Einführung von Generativer KI und Intelligente Automatisierung Ermittler mit umfassenden Daten ausstatten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und automatisierte nächste Schritte wie Transaktionssperren, Kontofrierungen usw. einzuleiten. Dies reduziert die Belastung der Ermittler, erhöht die betriebliche Effizienz und gewährleistet ein höheres Maß an AML-Compliance.

In diesem Fall kann ein ständig aktives System, das von Generativer KI und Automatisierung betrieben wird, kontinuierlich große Datenmengen rund um die Uhr aus verschiedenen Quellen aufnehmen und analysieren, einschließlich Transaktionsaufzeichnungen, CRM, öffentlichen Informationen im Internet und Beobachtungslisten. Generative KI kann die Daten nach Transaktionsbeträgen, Typen, Kundendemografie und geografischer Lage vorverarbeiten und organisieren, um eine einfache Analyse und Identifizierung von Ausreißern und Unstimmigkeiten zu ermöglichen.

Generative KI kann maschinelle Lernmodelle anwenden, um Muster basierend auf historischen Daten potenzieller Betrugsfälle zu identifizieren, wie z. B. Hochrisikotransaktionen, potenzielle Geldwäsche, Terrorismusfinanzierung, durch Wirtschaftssanktionen verbotene Transaktionen und andere kriminelle Aktivitäten. Wenn das System eine verdächtige Transaktion oder Aktivität erkennt, benachrichtigt es die Automatisierung und löst sofortige Aufgaben für Ermittler aus, um Maßnahmen zu ergreifen. Die Ermittler können alle Daten überprüfen und zusätzliche Daten über einen Automatisierungsassistenten direkt im Banksystem anfordern.

Entscheidung über Kreditvergabe

Die Kreditvergabe umfasst die Bewertung des Risikos potenzieller Kreditnehmer und die Feststellung, ob sie die Kreditkriterien erfüllen. Das ist ein zeitaufwändiger Prozess, der anfällig für menschliche Fehler ist, insbesondere bei der Bearbeitung komplexer Kreditarten wie Hypotheken, Autokredite, Kreditkarten und Geschäftskredite. Die Herausforderung wird zusätzlich durch die Notwendigkeit verstärkt, die Fair Lending-Gesetze einzuhalten und Vorurteile oder Diskriminierung bei der Entscheidungsfindung zu vermeiden.

Für die Entscheidungsfindung bei der Kreditbewilligung bringt Generative KI Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz in den Prozess. Mit Intelligenter Automatisierung kann Generative KI tief in die Details eines Bewerbers eintauchen, notwendige Daten extrahieren und interpretieren und sie mit vordefinierten Kreditvergabekriterien und historischen Daten vergleichen. Die Bewertung fließt in die endgültige Entscheidung ein, bei der der Underwriter Intelligente Automatisierungsworkflows mit Genehmigung, Anpassung oder Ablehnung des Darlehens auslösen kann. In Hochrisikoszenarien können Anwendungen zur menschlichen Überprüfung markiert werden, bevor sie durch die Automatisierung des Entscheidungsworkflows weitergeleitet werden.

Entscheidung über Kreditlimits

Die Entscheidung über das Kreditlimit muss ein Gleichgewicht zwischen Risikomanagement und Kundenzufriedenheit herstellen. Mit der Integration von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung kann der Prozess erheblich optimiert werden, wodurch Genauigkeit, Effizienz und Geschwindigkeit verbessert werden.

In diesem Fall kann Generative KI in die komplexen unstrukturierten Details der Kredithistorie von Bewerbern eintauchen, vergangene finanzielle Verhaltensweisen, die aktuelle finanzielle Situation und potenzielle Risiken analysieren. Durch die Interpretation dieser Daten anhand vordefinierter Kreditvergabekriterien und historischer Daten kann Generative KI ein zusammenfassendes Risikoprofil jedes Antragstellers erstellen, einschließlich Zahlungs- und Transaktionshistorie, um dem Underwriter bei der Entscheidung über Kreditlimits für komplexe Konten zu helfen oder in automatisierte nächste Schritte einzufließen. Generative KI und Automatisierung können Kommunikationsentwürfe erstellen und mit Kunden basierend auf der Kreditlimitentscheidung nachfassen, was die Betriebseffizienz verbessert und die Kundenzufriedenheit durch transparente Kommunikation unterstützt.

Bearbeitung von Kreditausfällen und Zwangsvollstreckung

Die Bearbeitung von ausgefallenen Krediten und Zwangsvollstreckungsfällen ist komplex, wobei Finanzdienstleistungsunternehmen viel gewinnen können, indem sie Wege finden, den Inhalt und die Frequenz der Kommunikation zu optimieren, Rückzahlungspläne zu erstellen und rechtliche Schritte zu unternehmen. Die Integration von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung kann die Entscheidungsfindung rationalisieren und beschleunigen, während die Kosten gesenkt werden.

In diesem Fall kann Generative KI Informationen aus verschiedenen unstrukturierten Daten synthetisieren, wie etwa dem Profil des Kreditnehmers, den Sicherheitendetails und der Zahlungstransaktionshistorie. Generative KI kann umfassende Risikoprofile für jedes säumige Darlehen erstellen und unterstützt Underwriter bei der Bestimmung optimaler Prozesspläne, wie z. B. überarbeitete Zahlungspläne oder teilweisen Darlehenserlass. Basierend auf ihrer Entscheidung kann die Intelligente Automatisierung die entsprechenden Workflows ausführen und Geschwindigkeit sowie Effizienz steigern.

Lösung für Beschwerden

Die Beschwerdebehebung ist ein wichtiger Aspekt des Kundenservice in der Finanzdienstleistungsbranche. Sie umfasst typischerweise die Prüfung mehrerer Quellen von Kundeninformationen, wie z. B. das Konto, das Produkt und die Transaktionshistorie, um geeignete Lösungswege zu bestimmen.

Für die Beschwerdebehebung kann Generative KI schnell Kontodaten zusammenstellen und die Produkt- und Transaktionshistorie analysieren, um den Kontext der Beschwerde zu verstehen, wodurch die Zeit für die Recherche von Informationen aus mehreren Quellen verkürzt wird. Zusätzlich kann Generative KI nach Mustern und Trends im Kundenverhalten suchen, die Aufschluss über die Beschwerde geben könnten, was eine genauere und schnellere Lösung ermöglicht. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann die Intelligente Automatisierung geeignete Lösungsschritte beschleunigen, sei es Rückerstattung, Entschuldigung oder Dienstleistungsänderung. Außerdem können komplexe Fälle zur menschlichen Überprüfung ausgelagert werden.

CSR-Befähigung und Next Best Action für Serviceanfragen

Die CSR-Befähigung (Customer Service Representative = Kundenservice-Mitarbeitende) und NBA-Bestimmung (Next Best Action = nächste beste Handlung) für Serviceanfragen sind entscheidende Aspekte des Kundenservice in der Finanzdienstleistungsbranche. Die Sicherstellung der Kundenservicequalität erfordert ein umfassendes Verständnis der Kundeninformationen, der Transaktionshistorie und eine genaue Vorhersage der Kundenbedürfnisse. Der Prozess kann komplex und zeitaufwändig sein, insbesondere wenn es um mehrere Systeme und ein großes Volumen an Anfragen geht.

In diesem Fall kann die Generative KI, eingebettet in einen Intelligenten Automatisierungsassistenten, die CSR-Effektivität erhöhen. Generative KI kann eine prägnante Zusammenfassung von Kundeninformationen, vorgeschlagene Einleitungsskripte und Dokumentation von Kundeninteraktionen nach dem Anruf bereitstellen, zusammen mit Einblicken in Muster und Trends im Kundenverhalten, was genauere Vorhersagen der Kundenbedürfnisse ermöglicht und zu einem besseren Kundenservice führt. Im Einklang kann die Intelligente Automatisierung CSR-Aktionen beschleunigen, sei es bei der Lösung einer Anfrage, der Empfehlung eines Produkts oder der Eskalation des Anrufs.

Cross-Selling

Cross-Selling ist eine Schlüsselstrategie in der Finanzdienstleistungsbranche, die darauf abzielt, sowohl die Kundenzufriedenheit zu erhöhen als auch das Umsatzwachstum voranzutreiben. Sie erfordert ein umfassendes Verständnis der Kundeninformationen und der Produktgeschichte sowie die Vorhersage der Kundenbedürfnisse. Die Ermittlung von Cross-Selling-Möglichkeiten und deren Umsetzung ist eine komplexe Aufgabe, insbesondere bei einer großen Kundenbasis.

Auch hier können Intelligente Automatisierung und Generative KI die Effizienz steigern und den Umsatz ankurbeln, indem sie eine tiefgehende Analyse von Kundenprofilen und Produktgeschichte bereitstellen, um potenzielle Produkte und Dienstleistungen vorzuschlagen, die den Kundenbedürfnissen entsprechen oder die Kundenbindung erhöhen. Generative KI kann Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen, was eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Kundenbedürfnissen ermöglicht und gezielte Produktempfehlungen unterstützt. Intelligente Automatisierung treibt den Prozess weiter voran, indem sie Machine-Learning-Modelle einsetzt, um Empfehlungen zu verfeinern und maßgeschneiderte Produktangebote für verschiedene Szenarien zu erstellen, wie zum Beispiel Kreditkarten für Kunden mit Girokonten, Brokerage-Konten für Kunden mit Spar-/CD-Konten oder Auto-/Hauskredite für bestehende Kunden.

Gesundheitsbranche

Medizinische Zusammenfassung für Ärzte

Ärzte verbringen im Durchschnitt 16 Minuten mit der Überprüfung elektronischer Patientenakten (ePA), unabhängig von der Dauer der Behandlung. Diese Zeit umfasst den Versuch, die wichtigen Teile der Krankengeschichte eines Patienten zusammenzuführen, um das gesamte medizinische Bild zu synthetisieren, Prioritäten zu setzen und eine angemessene Behandlung oder die nächsten Schritte zu verschreiben. Selbst bei unkomplizierten Fällen erfordert die Aufgabe die Überprüfung vieler Informationsquellen, einschließlich Krankenhausaufzeichnungen, unstrukturierter Notizen von Ärzten und Pflegekräften, Labor- und Bildgebungsuntersuchungen, Medikationshistorie, Familien- und Sozialgeschichte, Aufzeichnungen von vorherigen Anbietern und Facharztüberweisungen und mehr. Diese Aufgabe wird noch schwieriger, wenn der Patient eine komplexe Krankengeschichte und mehrere Erkrankungen hat, die sich gegenseitig beeinflussen können.

In diesem Fall sammelt die RPA (Robotic Process Automation = Robotergesteuerte Prozessautomatisierung) Patientendaten und die Generative KI erstellt eine klare, prägnante Zusammenfassung, die auf wichtige Probleme hinweist, die angegangen werden müssen, oder auf Versorgungslücken, die geschlossen werden sollten. Das Ergebnis ist eine geschätzte Zeitersparnis von 70-80 % beim Finden und Synthesizieren von Informationen sowie eine Produktivitätssteigerung von 40 %.

Selektierung von Patientennachrichten

33 % der Ärzte verbringen zwei Stunden oder mehr außerhalb der Bürozeiten mit der Beantwortung von Patienten-E-Mails und -Nachrichten, was persönliche und Familienzeit in Anspruch nimmt. Es ist eine der Hauptursachen für Burnout bei alarmierenden 63 % der Ärzte, was erhebliche Risiken für die medizinische Praxis mit sich bringt, einschließlich störenden Verhaltens, erhöhter medizinischer Fehler und des Risikos von Kunstfehlern, Substanzmissbrauch, niedrigeren Patientenzufriedenheitswerten und längerer Genesung der Patienten.

In diesem Fall können Intelligente Automatisierung und Generative KI die Triage von Patientenmitteilungen durchführen, indem sie RPA und Generative KI nutzen, um den unstrukturierten Inhalt von Nachrichten zu analysieren, um Bedenken und Probleme zu identifizieren, und die Nachricht schnell zusammenfassen, nachdem das ePA-System auf Kontext überprüft wurde. Diese Unterstützung ermöglicht es Ärzten, etwa 75 % weniger Zeit mit der Entschlüsselung des Problems zu verbringen.

Generative KI kann darüber hinaus erste Empfehlungen auflisten. Der Arzt kann die vorgeschlagenen Empfehlungen in Betracht ziehen und Änderungen vornehmen, dann den Automation Co-Pilot verwenden, um die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen, sei es, den Patienten in die Notaufnahme zu schicken, einen Termin für den nächsten Tag zu vereinbaren, Labore oder Medikamente zu bestellen usw.

Zusammenfassung von Arztbesuchen für Patienten

Studien zufolge missversteht ein erheblicher Prozentsatz der Patienten die Medikamentenanleitungen und kann die Anweisungen von Ärzten nach Arztterminen nicht genau wiedergeben. Allerdings heben Studien auch den Wert hervor, den Patienten einem schriftlichen medizinischen Bericht oder einer AVS (After-Visit Summary = Zusammenfassung von Arztbesuchen für Patienten) beimessen. Ein AVS hilft Patienten, sich an die Details ihres Besuchs zu erinnern, wodurch sie ihre Angehörigen genauer informieren können. Außerdem wird so eine bessere Kommunikation zwischen Patienten und Ärzten gewährleistet. Patienten fühlen sich ermächtigt, mehr Fragen zu stellen, während Ärzte glauben, dass es ihre Behandlungspläne festigt und die Compliance der Patienten bei der Behandlung fördert. Trotz dieser Vorteile empfinden Ärzte den Prozess als zeitaufwändig und sind sich uneinig, ob es eine lohnenswerte Investition von Zeit ist.

In diesem Fall können Intelligente Automatisierung und Generative KI gemeinsam die Erfassung und Zusammenstellung von Patientendaten beschleunigen, um in einem Bruchteil der Zeit eine personalisierten AVS für den Arzt zur Überprüfung zu erstellen. Die Automatisierung kann RPA nutzen, um Patientendaten schnell und sicher aus verschiedenen Systemen wie ePA, Versicherungsdeckung und Demografie abzurufen, zu validieren, zu kuratieren, zu formatieren und zusammenzustellen, damit die Generative KI den vollständigen medizinischen Kontext verstehen kann, bevor sie eine Zusammenfassung erstellt.

Generative KI kann dann synthetisieren und zusammenfassen, indem sie ihre Stärke im Verstehen unstrukturierter Informationen und Kontexte nutzt und ihre Fähigkeit, Ausgaben an Personalisierungsparameter wie Sprache, Alter, Kultur, Bildungsniveau, Gesundheitskompetenz usw. anzupassen. Der Entwurf der AVS ist daraufhin bereit, vom Arzt überprüft, validiert und bei Bedarf bearbeitet/aktualisiert zu werden, einschließlich der Informationen zum aktuellen Besuch, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und Nachsorge, bevor die Zusammenfassung dem Patienten und seiner Familie oder Pflegekraft übergeben wird.

Bevölkerungsgesundheitsanalysen

Entscheidend für die Identifizierung von Trends, die Vorbereitung von Forschungen, das Verständnis von Gesundheitsunterschieden und die Planung von Interventionen zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse in verschiedenen Bevölkerungsgruppen, beinhalten Analysen der Bevölkerungsgesundheit das Durchsuchen umfangreicher und vielfältiger Datensätze, einschließlich elektronischer Patientenakten (ePA), Volkszählungsdaten, Versicherungsdatenbanken und sozialer Determinanten der Gesundheit, die jeweils ihr einzigartiges Format und ihre Struktur haben und erhebliche Zeit und Ressourcen erfordern.

Hier können Intelligente Automatisierung und Generative KI effizient die für Bevölkerungsanalysen erforderlichen Daten sammeln, kuratieren und analysieren. Intelligente Automatisierung kann RPA nutzen, um sicher und schnell Daten aus mehreren unterschiedlichen Systemen abzurufen, zu validieren und zusammenzustellen, um einen umfassenden Überblick über den Gesundheitszustand einer Bevölkerung zu erstellen.

Mit diesem vorbereiteten Datensatz kann Generative KI Muster, Trends und Korrelationen identifizieren. Sie kann Erkenntnisse über die Prävalenz von Krankheiten, Risikofaktoren, Gesundheitsunterschiede und die Auswirkungen sozialer Determinanten auf Gesundheitsergebnisse generieren. Diese Erkenntnisse können dann in einem Format zusammengefasst werden, das auf jede Zielgruppe zugeschnitten ist, sei es für politische Entscheidungsträger, Gesundheitsdienstleister oder die Öffentlichkeit. Generative KI kann zudem prädiktive Modelle basierend auf den analysierten Daten erstellen, um Gesundheitsentwicklungen und -ergebnisse zu modellieren und vorherzusagen, was proaktive Planung und Intervention ermöglicht.

Forschungsdokumentation

Forschende verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit mit dem Sammeln, Zusammenstellen und Analysieren von Forschungsdaten. Die Verbesserung des Forschungsdokumentationsprozesses gewährleistet einen schnelleren Übergang von der Forschung zu praktischen Anwendungen, was die Patientenergebnisse und die breitere medizinische Gemeinschaft erheblich begünstigt.

In diesem Fall kann die Implementierung von Intelligenter Automatisierung und Generativer KI die Forschungsdokumentation und Datenverarbeitung sofort beschleunigen. Durch die Nutzung der RPA-Fähigkeiten zur systematischen Sammlung und Organisation von Forschungsdaten aus verschiedenen Quellen – einschließlich klinischer Studien, Patientenakten und Laborergebnissen – können Forscher den manuellen Aufwand für das Datenmanagement minimieren. Generative KI kann diesen Prozess weiter verbessern, indem sie die Daten intelligent analysiert, um Muster, Anomalien und Korrelationen zu identifizieren.

Entlassungsplanung

Die Entlassungsplanung stellt als entscheidender Übergang vom Krankenhaus nach Hause oder in eine andere Pflegeeinrichtung eine komplexe Herausforderung im Gesundheitswesen dar. Der Prozess, an dem mehrere Gesundheitsfachkräfte beteiligt sind, erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung verschiedener Faktoren, einschließlich des medizinischen Zustands des Patienten, der verfügbaren Ressourcen und der Bedürfnisse nach der Entlassung. Bessere Entlassungsplanung kann Risiken im Zusammenhang mit Pflegeübergängen wie einer Wiedereinweisung oder unerwünschten Arzneimittelwirkungen entgegenwirken. Durch die Nutzung von Intelligenter Automatisierung und Generativer KI kann der Entlassungsplanungsprozess schneller, genauer und ressourceneffizienter gestaltet werden, wodurch das Fehlerrisiko minimiert und die Compliance verbessert wird.

In diesem Fall beginnt die Anwendung von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung mit der Implementierung von Automatisierung, um wesentliche Patientendaten aus relevanten Quellen wie elektronischen Patientenakten (ePA), Versicherungsdetails und demografischen Informationen zu extrahieren. Intelligente Automatisierung ruft die Daten sicher ab, validiert sie und fügt sie zusammen, um ein ganzheitliches Bild des medizinischen Kontexts des Patienten zu erstellen.

Unter der Aufsicht des Pflegeanbieters kann Generative KI dann all diese unstrukturierten Informationen im Kontext analysieren, um personalisierte Entlassungspläne zu erstellen, die auf die einzigartige Situation des Patienten zugeschnitten sind, wobei Faktoren wie Krankengeschichte, aktueller Zustand, verfügbare Ressourcen und Alternativen zur Nachsorge berücksichtigt werden. Wichtig ist, dass Generative KI Personalisierungsparameter wie Sprache, Alter, Kultur, Bildungsniveau und Gesundheitskompetenz einbeziehen kann, um detaillierte und hochgradig personalisierte Entlassungspläne in einem klaren, prägnanten Format sowohl für Gesundheitsfachkräfte als auch für Patienten zu erstellen.

Medizinische Abrechnung und Kodierung

Medizinische Abrechnung und Kodierung, ein entscheidender Teil der Gesundheitsbranche, ist oft ein komplizierter und langwieriger Prozess. Er erfordert die Umwandlung von medizinischen Verfahren, Diagnosen und Behandlungen in standardisierte Codes für Versicherungen und Abrechnungen. Manuelle Kodierung ist fehleranfällig und häufige Aktualisierungen der Kodierungsrichtlinien tragen zu dieser Komplexität bei, was oft zu Anspruchsablehnungen und finanziellen Verlusten führt. Generative KI bietet einen Weg, die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Kodierung zu verbessern, während die Einhaltung der Vorschriften sichergestellt und die Kosten gesenkt werden.

In diesem Fall können Gesundheitsdienstleister durch Generative KI gestützte intelligente Automatisierungstools in ihre bestehenden Kodierungssysteme integrieren, um den medizinischen Kodierungsprozess zu unterstützen und letztendlich zu automatisieren. Generative KI kann medizinische Dokumentationen analysieren, wichtige Informationen extrahieren und basierend auf den neuesten Kodierungsrichtlinien genaue Codes empfehlen, wobei sich die Kodierungsgenauigkeit im Laufe der Zeit verbessert.

Versicherungen

Schadensverwaltung

Die Schadensverwaltung bildet den Kern der Versicherungsoperationen, wobei die zentrale Herausforderung darin besteht, Schadensfälle effizient in hoher Anzahl zu bearbeiten, wobei jeder eine gründliche Validierung und Bewertung erfordert. Diese mühsame, weitgehend manuelle Arbeit trägt zu langsamen Bearbeitungszeiten, inkonsistenten Schadensbewertungen und folglich zu einer geringeren Kundenzufriedenheit und höheren Betriebskosten bei. Generative KI und Intelligente Automatisierung können im Falle der Schadensverwaltung die Bearbeitungszeiten erheblich verkürzen, menschliche Fehler minimieren und letztendlich die Ergebnisse und die Kundenzufriedenheit steigern.

Mit Generativer KI können Versicherungsunternehmen Informationen in Schadensdokumenten wie Policendetails, medizinischen Berichten und Schadensbewertungen zu analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Diese Analyse fließt in den End-to-End-Workflow mit Intelligenter Automatisierung ein, um Ansprüche automatisch zu validieren und zu verifizieren, wobei Inkonsistenzen hervorgehoben werden, die eine weitere Untersuchung für die menschliche Beurteilung erfordern.

Betrugserkennung

Die Versicherungsbranche sieht sich weiterhin einem harten Kampf bei dem erheblichen Thema der Betrugserkennung gegenüber. Zeit ist von entscheidender Bedeutung, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und notwendige präventive Maßnahmen zu ergreifen, um die Servicegeschwindigkeit aufrechtzuerhalten und gleichzeitig vor Risiken zu schützen. Die Anwendung von Generativer KI und Intelligenter Automatisierung kann den Erkennungsprozess und die Reaktionsgeschwindigkeit erheblich beschleunigen, um betrügerische Aktivitäten einzudämmen.

Im Bereich der Betrugserkennung besteht der unmittelbare Anwendungsfall für Generative KI darin, riesige Datenmengen zu analysieren, die aus Versicherungsansprüchen, Policendaten und historischen Betrugsmustern stammen. Ausgestattet mit der Fähigkeit, unstrukturierte Daten und Kontexte zu verstehen, kann sie Anomalien und Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Eingebettet in Intelligenten Automatisierungsworkflows können durch Generative KI aufgedeckte Erkenntnisse den automatisierten Prozess der Kennzeichnung verdächtiger Ansprüche zur weiteren Überprüfung auslösen.

Darüber hinaus kann die Intelligente Automatisierung den Untersuchungsprozess optimieren, indem sie relevante Informationen aus verschiedenen Quellen sammelt, wie z. B. sozialen Medien, öffentlichen Aufzeichnungen und früheren Schadensdaten. Dies ermöglicht es Versicherungsunternehmen, die Echtheit von Schadensansprüchen schnell zu bewerten, notwendige Maßnahmen gegen betrügerische Praktiken einzuleiten und die allgemeine Betriebseffizienz zu steigern.

Bonitätsprüfung

In einem Umfeld von steigender Unsicherheit und Volatilität stehen Versicherungsunternehmen vor der Herausforderung, Risiken schnell einzuschätzen, Prämienraten festzulegen und die Annahme oder Ablehnung von Versicherungsanträgen zu bestimmen. Die herkömmliche manuelle Bearbeitung von Schadensfällen ist bekanntermaßen zeitaufwändig, subjektiv und anfällig für menschliche Fehler, was zu ungleichmäßigen Entscheidungen und potenziellen finanziellen Verlusten für Versicherungsunternehmen führt. Generative KI und Intelligente Automatisierung gedeihen in der Landschaft unstrukturierter Informationen und komplexer Workflows, die Signaturen unterstützen. Sie bieten zudem eine sofortige Gelegenheit für einen grundlegenden Wandel in der Entscheidungsfindungskapazität, der Genauigkeit der Risikobewertung und der operativen Effizienz.

Hier kann Generative KI immense Datenmengen untersuchen, einschließlich der Qualifikationen der Antragsteller, Schadenshistorien und externer Risikofaktoren, um Muster zu erkennen, Vorhersagen über potenzielle Risiken zu treffen und Ergebnisse abzuschätzen. Intelligente Automatisierung kann dann den Versicherungsprozess operationalisieren, indem sie die Policenausstellung und Preisentscheidungen auf KI-generierte Insights stützt.

Fertigung

Wissensabruf

Hersteller verfügen über umfangreiche Wissensdatenbanken, die SOPs (Standard Operating Procedures = Standardvorgehensweisen), Bedienungsanleitungen, Protokolle, Vorfallberichte und mehr umfassen. Betreiber können wertvolle Zeit damit verbringen, eine vielfältige und oft verstreute Wissensdatenbank zu durchsuchen, um spezifische benötigte Informationen zu finden. Die Nutzung der Stärke von Generativer KI bei der Inhaltszusammenfassung bietet einen zeitsparenden, unterstützenden Ansatz zur Beschleunigung von Fertigungsabläufen.

In diesem Fall können Betreiber durch Generative KI gestützte Intelligente Automatisierungsassistenten nutzen, um schwer zu findende Betriebsinformationen zu beschaffen und zusammenzufassen. Diese Art von Automation Co-Pilot nutzt eingebettete Generative KI, um Routineabläufe zu beschleunigen, indem sie sofort große Datenmengen aus verschiedenen Systemen abruft und interpretiert sowie auf Anweisungen ihres menschlichen Gegenübers reagiert und handelt.

Produktionsplanung

Zwischen Nachfrageschwankungen, Ressourcenengpässen und Produktionskomplexität balancieren Hersteller auf einem kontinuierlichen Drahtseil der Optimierung. Selbst wenn Variablen, die unter der Kontrolle der Hersteller stehen, wie Timing und Kapazität, effektiv verwaltet werden, sind externe Faktoren und Marktschwankungen ständige Begleiter, die Unbekanntes und Überraschungen im Produktionsplanungszyklus einführen. Hersteller können Generative KI nutzen, um die Analyse komplexer historischer Daten zu erweitern und bei der Simulation von Produktionsplänen zu unterstützen, indem sie den Vergleich, die Feinabstimmung und Optimierung über verschiedene Einschränkungen und Parameter hinweg ermöglichen. Eine effektivere Produktionsplanung führt zu einer termingerechten Fertigung, die wiederum genaue Verkaufsprognosen und Projektzeitpläne unterstützt.

In diesem Fall kann Generative KI die Produktplanung verbessern, indem sie reale Szenarien erstellt, die aus Daten zu verfügbaren Materialien, Ausrüstungen und Ressourcen sowie Marktbedingungen und Erwartungen generiert werden. Intelligente Automatisierung kann ERP- und Gerätesysteme überwachen und Echtzeitdaten an Generative KI übermitteln, um Simulationen zu aktualisieren und Anpassungen zu empfehlen. Durch die Nutzung von Intelligenter Automatisierung und Generativer KI können Hersteller empfohlene Änderungen im Produktionsplan umsetzen, und zwar mit Schwellenwerten, die Automatisierungen auslösen, um Teams zu informieren und Anpassungen an der Produktionslinie durchzuführen.

Optimierung der Lieferkette

In der Fertigung hängen die operative Effizienz und die Effektivität des Produktlieferungssystems von der Lieferkettenverwaltung ab. Die Optimierung der Lieferkette – von der Planung bis zur Distribution – birgt enormes Potenzial zur Steigerung der Rentabilität und zur Ermöglichung von Wachstum. Die Anwendung von Generativer KI im gesamten Lebenszyklus der Lieferkette kann blitzschnelle Verbesserungen für die Optimierung an jedem Punkt und in jedem Prozess, der das Lieferkettenmanagement unterstützt, liefern.

Für die Lieferkette gibt es enorme Möglichkeiten, die Stärken der Generativen KI in der Überwachung und Analyse von großen Datenmengen anzuwenden, kombiniert mit leistungsstarken und nahezu sofortigen Erkenntnissen und detaillierten Empfehlungen. Verbinden Sie Generative KI über eine sichere Intelligente Automatisierungsplattform mit Datenquellen der Lieferkette, um KI-Modelle mit Ihren Unternehmensdaten zu trainieren und Risikoanalysen, Prognosen und Empfehlungen für Ihre Lieferkettenprozesse zu generieren. Verwandeln Sie Empfehlungen in Prozessoptimierungen mit Intelligenter Automatisierung, um schnell Automatisierungen zu erstellen und Aufgaben auszuführen.