Durch bewährte Methoden aus dem Geschäftsprozessmanagement lässt sich die Prozessqualität mit herkömmlichen Mitteln nur bis zu einem gewissen Grad verbessern. Grund sind organisatorische oder systemische Barrieren in historisch gewachsenen, heterogenen IT-Landschaften, die nur manuell umgangen werden können. Eine technische Integration der unterschiedlichen Systeme ist entweder nicht möglich oder nicht kosteneffizient. 
In diesen Fällen lassen sich Effizienzgewinne mit Hilfe von Robotic Process Automation (RPA) realisieren. Zudem reduziert RPA die Prozessdurchlaufzeit sowie die Prozessfehler. Der gezielte Abbau monotoner, manueller Tätigkeiten sorgt für eine spürbare Mitarbeiterentlastung. Dies führt nicht nur zu einer Fokussierung auf wertschöpfende Tätigkeiten, sondern auch zu einer gesteigerten Mitarbeiterzufriedenheit.

Die Optimierung von Prozessschritten durch softwarebasierte Methoden bedingt, dass Prozessschritte bereits digitalisiert sind. Hier kann die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) eingesetzt werden, um Texte aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren. Hierfür bieten sich repetitive, manuelle und papier-lastige Geschäftsprozesse an, in denen Informationen aus Dokumenten extrahiert werden. Ein typischer Fall ist das Erkennen und Auslesen von Informationen aus manuell befüllten Formularen. Somit lassen sich analoge Formate als digitale Informationen bereitstellen und im Anschluss mit Hilfe von weiteren KI-Methoden die Effizienz nachfolgender Prozessschritte gehoben werden.

Im Rahmen von papierlastigen Geschäftsprozessen sind Dokumente nicht nur von analogen in digitale Formate zu übertragen, sondern sind die bereitgestellten Informationen auch kontextbasiert weiterzuverarbeiten. Dafür sind Dokumente zusätzlich zu kategorisieren. Kategorisierung ist eine weitere Technik des maschinellen Sehens, bei der Bilder oder Daten anhand bestimmter Merkmale oder Eigenschaften in Kategorien eingeordnet werden. Dabei sind Anwendungsfälle sowohl klassisch bei der Dokumenteneinreichung für die Prüfung auf Vollständigkeit der eingereichten Unterlagen als auch im Bereich der Betrugserkennung zu finden. Die Kategorisierung von Transaktionsdaten ermöglicht es beispielsweise Muster zu analysieren und betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

Das maschinelle Verarbeiten und Generieren von natürlichen Texten ist ein KI-Klassiker. Entsprechende Ansätze finden sich an der Schnittstelle zum Kunden, im Mid- sowie im Backoffice. Während an der Kundenschnittstelle der direkte Dialog im Vordergrund steht, liegt der Fokus im Mid- und Backoffice in der Verarbeitung von angesammelten Texten, deren Informationen extrahiert werden. Dazu gehören Pressemitteilungen, Finanzdokumente, Geschäftsdokumente, E-Mails, Verträge, Präsentationen und viele andere Dokumenttypen.
Eine besondere Art der Klassifizierung ist die Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis). Diese ermöglicht es Finanzdienstleistern, die Einstellung zu ihrem Produkt, ihrem Unternehmen oder einem Dritten zu analysieren. Eng damit verbunden ist das Erstellen von Texten in natürlicher Sprache aus strukturierten Daten. Die Herausforderung dabei ist, den Text nicht nur informativ, sondern auch emotional zu gestalten. Idealerweise kommt automatische Textgenerierung derzeit dort zum Einsatz, wo es mehr auf Masse statt auf Klasse ankommt und die Effizienz im Fokus steht.

Laufen Prozesse ab, entstehen Daten. Diese Spuren machen es möglich, die Schritte der Mitarbeiter oder Kunden im Anwendungssystem zu verfolgen. Im Rahmen von Process Mining kann man auf Basis dieser real generierten Daten Erkenntnisse darüber gewinnen, wie Prozesse tatsächlich gelebt werden – was oft nicht dem ursprünglichen Plan entspricht. Staus und Engstellen werden dadurch offensichtlich. Idealerweise werden Prozessdaten über Systemgrenzen hinweg betrachtet, zusammengeführt und ausgewertet, um eine ganzheitliche Optimierung zu erreichen. Voraussetzung ist, dass die Prozesse innerhalb des Unternehmens bekannt, gut strukturiert sowie modelliert und an jedem Prozessschritt vom IT-System auslesbar sind. Entscheidender Erfolgsfaktor sind die Datenqualität, die Varianz und das Datenvolumen. Hier gilt: Viel hilft viel.