Hyperautomation für Versicherungen
Hyperautomation geht über klassische Prozessautomatisierung (z.B. RPA) hinaus und kombiniert KI und fortschrittliche Automationsplattformen.
Wo ist der Unterschied zur normalen Automation?
Bisherige Automatisierung deckt v.a. repetitive, regelbasierte Schritte ab. Hyperautomation bindet KI und Datenintelligenz ein, um komplexere und teils unstrukturierte Prozesse zu automatisieren.

Warum lohnt es sich gerade jetzt auf Hyperautomation statt auf die klassische Prozessautomatisierung zu setzen?
- Fachkräftemangel
- Effizienzdruck
- Technologische Reife

Hyperautomation-Ansatz:
- Verknüpfung bestehender Plattformen
- KI-Methoden (Fraud Detection) als Motor für neue Automationspotenziale
- Process Mining & Monitoring in Echtzeit-Transparenz
- Skalierbar, lernfähig und prozessübergreifend
Vorteile:
- Erweiterung auf unstrukturierte Daten (z.B. Dokumente, Bilder)
- Dynamische Workflows & Decision Engines
- Höhere Dunkelverarbeitungsquoten und bessere Assistenzfunktion
- Durchgehender Effienzanstieg (bessere Asistenz bei Hellverarbeitung und weniger Brüche in der Automatisierung
Technologische Bausteine der Hyperautomation:
- Automatisierungsplattformen: als fertige Produkte in der Cloud (z.B. ServiceNow, Camunda) für End-to-End-Orchestrierung. Plattformen sind auch als On-Prem Variante verfügbar.
- KI/ ML (z.B. Bilderkennung, NLP, GenAI) zur Auswertung unstrukturierter Daten
- Robotic Process Automation (RPA) für Legacy-System-Integration (z.B. UiPath)
- Process Mining egal ob Standardprodukte oder domänenspezifische Lösungen für Transparenz und Optimierung
- Process Intelligence, die holistische Form des Process Mining, bei welcher das Augenmerk eher auf die ganzheitliche Erfassung der Prozesse, deren Verständnis und Echtzeitmonitoring liegt.
- Conversational AI & Agents z.B. Bot-Lösungen für den Kundenkontakt oder als Unterstützung für Fachkräfte
- Automatisierungs-APIs die systemübergreifende Automatisierung und eine Zentralisierung und nahtlose Integration der Prozessautomation ermöglichen
- Context-Aware Computing nutzt Echtzeit-Daten aus IoT-Geräten, Sensoren, Benutzerinteraktionen und anderen Quellen um Automatisierungen individuell auf Nutzer oder spezifische Szenarien zuzuschneiden