Das Unternehmen, für das wir die Implementierung durchgeführt haben, ist ein Vertreter der Fintech-Branche und im Bereich des eCommerce tätig. Es handelt sich um eine globale Marke, die jedes Jahr um 30 % wächst. Das Unternehmen wird am häufigsten mit Online-Zahlungen in Verbindung gebracht, wodurch es eine große Bekanntheit erlangt hat. Sie ist führend auf dem Markt für die Abwicklung von B2B- und B2C-Transaktionen.
Seit 2018 arbeiten wir mit dem Kunden zusammen und unterstützen ihn vor allem bei der Entwicklung der Salesforce Service Cloud – einem Tool von Salesforce für Kundendienstabteilungen.
Diesmal bestand unsere Aufgabe darin, einen Roboter zu entwerfen und zu implementieren, der die Arbeit eines Teams unterstützt, das sich mit dem Onboarding von Neukunden (Händlern) aus dem SMB-Bereich (kleine und mittlere Unternehmen) in Polen befasst – Unternehmen, die mit unserem Kunden zusammenarbeiten. Der Prozess, den wir automatisiert haben, ist, vereinfacht ausgedrückt, die Registrierung neuer Kunden im System. Dies bedeutet unter anderem die Überprüfung (Autorisierung) ihrer Glaubwürdigkeit. Von diesem Standpunkt aus betrachtet handelt es sich um einen der wichtigsten Prozesse in der Onboarding-Phase.
“Unser” Roboter arbeitet in der Salesforce Service Cloud -Umgebung und anderen Anwendungen, die im Onboarding-Prozess verwendet werden.
Herausforderung
In den letzten Monaten vor der Einführung bestand die größte Herausforderung für das Onboarding-Team in der Zunahme der Zahl der Transaktionen. Dies stand im Zusammenhang mit der Pandemie und dem wachsenden Interesse am Online-Shopping. Das Unternehmen sieht sich regelmäßig mit einer Welle von Neukunden konfrontiert. Das passiert ein paar Mal im Jahr, vor allem vor Weihnachten.
Beim Onboarding müssen unter anderem eine Reihe von Dokumenten in das System eingegeben werden, die der Kunde benötigt, um überprüft zu werden. Diese sich wiederholenden und zeitaufwändigen Tätigkeiten können an den Roboter delegiert werden, ohne dass die Qualität des Prozesses darunter leidet.
Das Wichtigste war – wie immer bei der Robotisierung – die korrekte und vollständige Beschreibung des Prozesses. Das heißt, der Weg, dem ein Mitarbeiter folgt, um einen neuen Kunden im System zu registrieren. Es war notwendig, sowohl das typische Verhalten eines Mitarbeiters als auch von der Regel abweichende Randfälle zu beschreiben. Die Abfolge der vom Mitarbeiter nacheinander ausgeführten Tätigkeiten musste sorgfältig nachgezeichnet werden, um sie im Arbeitsmuster des Roboters genau abbilden zu können.
Nach der Analyse des Verhaltens (Arbeitsweise) ausgewählter Mitarbeiter haben wir ein Roboterarbeitsdiagramm entwickelt. Der Roboter analysiert die bereitgestellten Daten und arbeitet im System anstelle eines Menschen. Er kann auch selbständig die Warteschlange der anfallenden Fälle überwachen und sie nach dem festgelegten Muster in solche, die bearbeitet werden können, und solche, die außerhalb seines Arbeitsbereichs liegen, einteilen. Der Roboter erkennt die verschiedenen Fälle und wählt den entsprechenden Umsetzungspfad aus, wodurch sich sein Einsatzspektrum erweitert. Außerdem ist er mit einem Fehlermeldesystem ausgestattet. Im Falle einer unerwarteten Situation meldet der Roboter, wo und aus welchem Grund er aufhört zu arbeiten. Der diagnostizierte Fall wird zur Analyse an den Mitarbeiter des Teams geschickt, in dem der Roboter arbeitet. Zweimal im Monat überprüfen wir die Arbeit des Roboters und analysieren mögliche Fehler.
Foto 1: Wie funktioniert der Roboter?
Innovation
Unsere Implementierung ist die erste auf RPA basierende Automatisierung in unserem Kundenunternehmen. Wir wussten von Anfang an, dass die Analyse und Beschreibung des Prozesses entscheidend sind. Wenn wir eine Automatisierung in Betracht ziehen, ist es wichtig, zuerst den Prozess selbst zu rationalisieren und ihn erst dann zu automatisieren. Unser innovativer Ansatz bei der Prozessanalyse, insbesondere die Einbeziehung von Randfällen, hat es uns ermöglicht, die Anzahl der Fälle zu erhöhen, die der Roboter bewältigen kann. Wir haben gründlich und Schritt für Schritt geprüft, welche Tätigkeiten in welcher Reihenfolge von einem Menschen ausgeführt werden und wo Hindernisse auftreten können. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse haben wir eine Reihe von Regeln und Prinzipien für die Bearbeitung von Fällen festgelegt. Ohne eine solche Analyse wäre der Roboter in seinem Einsatz sehr viel eingeschränkter und damit weniger nützlich und finanziell weniger rentabel.
Wir haben die UiPath-Plattform, unseren Partner im Bereich der RPA, für die Durchführung des Prozesses gewählt. Der Prozess der Fallbearbeitung findet in der Salesforce Service Cloud statt.
Wir haben das Projekt in einem für unsere Arbeit typischen agilen Ansatz umgesetzt, den wir unseren Kunden empfehlen. Wir begannen mit der Definition des Prozesses für die Automatisierung. Während der Arbeit, sowohl in der Analyse- als auch in der Entwicklungsphase, haben wir die Richtung der Toolentwicklung oft angepasst, um letztendlich den besten Geschäftseffekt zu erzielen und den größtmöglichen Bereich von Fällen zu automatisieren. Die für die künftigen Roboteraufgaben am besten qualifizierten Mitarbeiter wurden in jeder Implementierungsphase in substanzielle Diskussionen über die bestmöglichen Wege zur Lösung der aufgetretenen Herausforderungen einbezogen.
Der Roboter bearbeitet 150 Fälle pro Monat. Für die Bearbeitung eines Falles benötigt der Roboter etwa 95 Sekunden, während der Mensch 3-5 Minuten dafür benötigt (je nach Komplexität des Falles). Der Roboter führt eine Aufgabe aus, die dem menschlichen Engagement auf dem Niveau von etwa 0,5 Vollzeitäquivalenten (FTE) entspricht. Die tatsächliche Einsparung durch den Roboter beträgt 80 Stunden pro Monat. Der Vorteil der Einführung des Roboters lässt sich auch an der Anzahl der Prozesse ablesen. Früher waren acht Personen für den automatisierten Prozess zuständig. Jetzt unterstützen diese Mitarbeiter sogar 19 Prozesse.
Während der saisonalen Schwankungen des Arbeitsaufkommens fühlt sich das Team durch den Roboter noch mehr unterstützt, da er eine viel größere Anzahl von Fällen bearbeiten kann. Der Maschineneinsatz kann die Arbeit des gesamten Teams beschleunigen und die Anzahl der monatlich bearbeiteten Fälle deutlich erhöhen. Diese Beschleunigung dürfte auch für einige Endkunden spürbar sein.
In den ersten drei Monaten bearbeitete der Roboter über 600 Fälle. Nur zwei davon wurden nicht richtig bearbeitet, was bedeutet, dass solche Situationen in der Entwicklungsphase nicht berücksichtigt wurden. Wir haben bereits die notwendigen Änderungen und Verbesserungen vorgenommen, um diese Fehler in Zukunft auszuschließen.
Sales Manager
pczamara@craftware.com.de
