Mail RPA in der Praxis: Wie Dominik Bachmair (ACP CUBIDO Digital Solutions GmbH) E-Mails mit UiPath, NLU und BPM automatisiert

Warum E-Mail-RPA jetzt zählt

E-Mail ist immer noch der Dreh- und Angelpunkt vieler Geschäftsprozesse – von der Rechnungsverarbeitung über Stammdatenänderungen bis hin zu internen Workflows. Genau hier setzt „Mail RPA“ an: Robotic Process Automation entlastet Mitarbeiter von wiederkehrenden, regelbasierten Tätigkeiten in der Inbox, damit sie sich auf wertschöpfende, kreative Aufgaben konzentrieren können.

In der Session „Mail RPA“ zeigt Dominik Bachmair (ACP CUBIDO Digital Solutions GmbH) live, wie ein Bot E-Mails aus Outlook verarbeitet, eine Natural Language Understanding (NLU) Engine zur Klassifikation nutzt, relevante Business Cases identifiziert und den passenden Prozess anstößt – inklusive Human-in-the-Loop über das UiPath Action Center und dokumentenbasierter Validierung in der Validation Station. Die Bots laufen unattended im Unternehmensnetzwerk und werden über eine Verwaltungsplattform gesteuert; die Ausführung blockiert nicht den lokalen Rechner. Zusätzlich wird die Kombination mit Business Process Management (BPM) – im Talk exemplarisch mit FireStart – aufgezeigt.

Dieser Beitrag fasst die Architektur, die Demo-Schritte und die zentralen Lessons Learned zusammen – aus Sicht unseres DevJobs.at-Redaktionsteams, das die Session aufmerksam verfolgt hat.

Überblick: Der gezeigte Use Case

Der präsentierte Bot automatisiert die Verarbeitung eingehender E-Mails in Microsoft Outlook und kombiniert dafür die Stärken mehrerer Bausteine:

• Outlook als Eingangskanal für reale Geschäftsvorfälle (z. B. Rechnungen, Stammdatenänderungen)
• Eine NLU-Engine, um Inhalte in Business Cases zu überführen
• UiPath als RPA-Plattform, die sowohl UI-Interaktionen als auch Schnittstellen-Aufrufe unterstützt
• UiPath Action Center für Benutzeraufgaben, wenn Entscheidungen nötig sind
• UiPath Validation Station für dokumentenbasierte Extraktion und Bestätigung
• Eine Verwaltungsplattform für Robots und Prozesse im Firmennetzwerk (unattended Ausführung)
• Optional: Integration in ein BPM-System, im Talk beispielhaft mit FireStart

Der Ablauf in Kürze:

1. Der Bot liest E-Mails aus Outlook ein.
2. Inhalte werden an eine NLU-Engine geschickt, um potenzielle Business Cases zu erkennen.
3. Bei einem eindeutigen Treffer läuft der Prozess automatisch durch.
4. Bei mehreren Kandidaten wird eine Aufgabe im Action Center erzeugt; der Benutzer wählt den korrekten Business Case und ggf. das Zielsystem.
5. Bei dokumentenlastigen Fällen (z. B. Rechnung als PDF) öffnet sich die Validation Station: Extrahierte Felder inklusive Konfidenzwerten werden angezeigt, der Benutzer kann bestätigen, korrigieren und speichern.
6. Der Bot „lernt“ aus validierten Durchläufen, sodass nachfolgende, ähnliche Dokumente automatisiert verarbeitet werden können.
7. Alternativ oder ergänzend kann ein BPM-System einen Workflow mit Formularen, Zuweisungen und Dokumentation übernehmen.

Das Resultat: Wiederkehrende Aufgaben verschwinden aus der Inbox der Mitarbeiter und werden planbar, dokumentiert und skalierbar im Hintergrund abgearbeitet.

Werkzeuge und Architektur: Bausteine, die zusammenspielen

UiPath als RPA-Plattform

Dominik Bachmair setzt UiPath ein, um die Bot-Logik zu orchestrieren. Hervorgehoben werden zwei Ansätze, die UiPath kombiniert:

• UI-basierte Automatisierung: Klickstrecken über Benutzeroberflächen.
• Schnittstellen-Integration: Anbindung externer Systeme über APIs und dedizierte Konnektoren.

Diese Mischung ist entscheidend, weil E-Mail-getriebene Prozesse oft heterogen sind: mal strukturiert über Schnittstellen, mal unstrukturiert über PDFs und Freitext.

Natural Language Understanding (NLU)

Die NLU-Engine dient als intelligentes Klassifikationsmodul. Sie identifiziert anhand des E-Mail-Inhalts relevante Business Cases. Im Demo-Beispiel unterscheidet sie u. a. zwischen einer „Kontoänderung“ und einer „Rechnung“.

Wichtig ist die Logik der Entscheidungsfindung:

• Ein einziger relevanter Treffer? Der Prozess wird automatisch angestoßen.
• Mehrere Kandidaten? Der Benutzer bekommt eine Aufgabe und entscheidet im Action Center.

Attended vs. Unattended – und die Verwaltungsplattform

Der Start des Prozesses erfolgt am Client über den UiPath Assistant. Nach dem Trigger übernimmt ein Unattended Robot im Firmennetzwerk die Ausführung. Der Vorteil: Der lokale PC wird nicht blockiert. Über eine Weboberfläche der Verwaltungsplattform ist einsehbar, dass Prozesse laufen.

Action Center: Human-in-the-Loop

Wenn die NLU mehrere Business Cases meldet oder eine Entscheidung nötig ist (z. B. Auswahl des Zielsystems), landen Aufgaben im UiPath Action Center. Nutzer greifen dort ein, weisen zu, bestätigen oder wählen Optionen aus – genau dort, wo Automatisierung bewusst verbunden wird mit menschlichem Kontextwissen.

Validation Station: Dokumente validieren und trainieren

Für Rechnungen und andere Scans kommt die UiPath Validation Station ins Spiel. Sie zeigt:

• Dokumentklassifikation (z. B. „Rechnung“)
• Sprach-Erkennung (im Demo: 100 % „Englisch“)
• Extrahierte Felder (z. B. Rechnungsnummer) mit Konfidenzwerten
• Hervorhebung der Fundstellen im Dokument

Konfigurierbare Grenzwerte steuern, ab welcher Sicherheit automatisch gebucht wird oder eine Rückfrage nötig ist. Korrekturen fließen als Training ein, sodass ähnliche Dokumente künftig ohne manuellen Schritt laufen können – inklusive extrahierter Positionsdaten.

FireStart als BPM-Beispiel

Im Talk zeigt Bachmair FireStart exemplarisch als BPM-System, das Prozesse über Workflows, Formulare, Zuweisungen und Dokumentation orchestriert. Ein Formular-Aufruf könnte direkt aus dem RPA-Prozess erfolgen, um Aufgaben an andere weiterzugeben – sauber dokumentiert und nachvollziehbar.

Die Demo im Detail: Von der Inbox bis zur Buchung

Die Live-Demonstration ist bewusst nah an realen Fällen gehalten. Zwei E-Mails treffen ein:

• Eine E-Mail mit einem Scan-PDF als Anhang – eine Rechnung mit kurzem Begleittext.
• Eine E-Mail mit einer einfachen Bitte: eine Kontoänderung vorzunehmen.

Der Ablauf gliedert sich in mehrere Abschnitte.

1) Start im UiPath Assistant

Der fertige Prozess ist im UiPath Assistant verfügbar. Ein Klick auf „Play“ reicht; der Bot liest im Hintergrund die E-Mails und übergibt die Inhalte zur Weiterverarbeitung.

Wichtig: Nach dem Start ist der Client-Schritt abgeschlossen. Im Webinterface der Verwaltungsplattform sehen wir, dass die Prozesse nun zentral (unattended) laufen. Die lokale Maschine bleibt frei.

2) Klassifikation per NLU – und Benutzerentscheidung

Für die Kontoänderung meldet die NLU-Engine zwei potenzielle Business Cases. Der Bot erzeugt daher eine Aufgabe im Action Center. Als Nutzer wählen wir den korrekten Case – in der Demo die zweite Option – und entscheiden zusätzlich, in welchem System wir den Prozess weiterführen wollen. Dieses Muster verdeutlicht, wie Automatisierung und Entscheidung zusammenwirken: Der Bot bereitet vor, der Mensch entscheidet, der Bot setzt fort.

3) Rechnungsverarbeitung in der Validation Station

Für die Rechnungs-E-Mail öffnet der Prozess die Validation Station. Sie zeigt:

• Dokumenttyp: erkannt als „Rechnung“
• Sprache: zu 100 % Englisch erkannt
• Extrahierte Schlüsselwerte mit Konfidenzen; im Beispiel die Rechnungsnummer
• Visuelle Hervorhebung der Fundstellen

Grenzwerte sind konfigurierbar. Ab einer Sicherheitsschwelle kann die Rechnung vollautomatisch durchgebucht werden; darunter fragt der Bot nach. Und: Nicht nur Stammdaten der Rechnung, auch Positionsdaten können extrahiert werden. Der Nutzer bestätigt, korrigiert und speichert die Angaben – und trainiert damit das Modell für zukünftige, ähnliche Dokumente.

4) Abschluss und Lerneffekt

Nach der Validierung speichert der Bot die Entscheidungen. Beim nächsten Mal kann derselbe Rechnungs-Typ – je nach Konfidenz und Schwellenwerten – automatisch verarbeitet werden.

Die Konsequenz ist deutlich: Regelmäßige, zeitraubende Schritte verschwinden aus dem Tagesgeschäft. Mitarbeiter gewinnen Zeit für kreativen Austausch, Kundenkontakt und Zusammenarbeit – Tätigkeiten, „die noch keine Maschine abnehmen kann“ und die gepflegt werden sollen.

Muster und Prinzipien: Was diese Lösung stark macht

Die Demo von Dominik Bachmair verdeutlicht mehrere Prinzipien moderner E-Mail-Automatisierung:

• Ereignis-basiert: E-Mails triggern Prozesse, nicht umgekehrt.
• Klassifikation vor Entscheidung: Die NLU reduziert Komplexität, indem sie Business Cases vorschlägt.
• Human-in-the-Loop: Ambiguität wird bewusst dem Menschen überlassen – über das Action Center.
• Dokumentenverständnis: Scans werden strukturiert – inklusive Feldern, Sprache und Positionen.
• Sicherheitsgesteuert: Konfidenzschwellen regeln Auto-Durchlauf vs. Rückfrage.
• Kontinuierliches Lernen: Korrekturen fließen in zukünftige Durchläufe ein.
• Entkoppelte Ausführung: Unattended Robots übernehmen im Netzwerk; der Client bleibt frei.
• BPM-Integration: Workflows, Formulare, Zuweisungen und Dokumentation sind anschlussfähig.

Diese Prinzipien lassen sich breit anwenden – überall dort, wo E-Mails der Startpunkt eines Geschäftsprozesses sind und Inhalte erst in strukturierte Entscheidungen überführt werden müssen.

Rollen und Zuständigkeiten im Ablauf

Aus der Session lässt sich ein klares Zusammenspiel von Rollen ableiten:

• Mitarbeiter als Startpunkt: Triggern den Prozess, etwa über den UiPath Assistant.
• Unattended Robots: Führen die Arbeitsschritte im Netzwerk aus – ohne den PC zu blockieren.
• Fachanwender im Action Center: Treffen Entscheidungen bei Mehrdeutigkeit (Case-Auswahl, Zielsystem).
• Sachbearbeitung in der Validation Station: Bestätigt Extraktionen, setzt Grenzwerte, korrigiert und trainiert.
• BPM-Owner: Nimmt Aufgaben entgegen, weist weiter und dokumentiert Workflows in FireStart (wo eingebunden).

Das Ergebnis ist ein sauberer Human-in-the-Loop-Flow: Menschen entscheiden dort, wo sie Mehrwert stiften; alles andere erledigt der Bot im Hintergrund.

Technische Takeaways für Entwicklerinnen und Entwickler

Auch ohne Code-Schnipsel ist der Talk aus Entwicklersicht konkret. Die folgenden Punkte sind direkt aus der Demo ableitbar:

• Aufbau eines Mail-Intake-Flows: Outlook als Source, E-Mails markieren, einlesen, Anhangsverarbeitung berücksichtigen.
• NLU-Integration für Case-Erkennung: Textinhalte gegen eine NLU-Engine schicken, Kandidatenliste auswerten.
• Entscheidungslogik: Single-Match führt zu Auto-Durchlauf; Multi-Match erzeugt eine Aufgabe im Action Center.
• Benutzereingaben strukturieren: Im Action Center die Auswahl „Business Case“ und „Zielsystem“ bereitstellen.
• Dokumentenextraktion: Scan-PDF in die Validation Station; Felder mit Konfidenzen anzeigen, Transaktionen bestätigen.
• Konfidenzschwellen konfigurieren: Definieren, ab welcher Sicherheit automatisch gebucht wird.
• Lernen aktivieren: Korrekturen speichern, um zukünftige Dokumente derselben Art automatisch zu verarbeiten.
• Unattended-Ausführung: Prozesse zentral ausführen, Monitoring im Webinterface sicherstellen.
• BPM-Handoff: Bei Bedarf aus dem RPA-Prozess ein Formular in FireStart öffnen, Zuweisung und Dokumentation nutzen.

Diese Bausteine ergeben zusammen eine robuste, erweiterbare Architektur für E-Mail-getriebene Geschäftsprozesse.

Beispiel-Workflows aus der Demo, abstrahiert

Kontoänderung mit Mehrfach-Treffern

• Eingang: Einfache E-Mail mit der Bitte, eine Kontoänderung vorzunehmen.
• NLU: Erkennt zwei potenziell relevante Business Cases.
• Action Center: Benutzer wählt die zweite Option; zusätzlich Auswahl des Zielsystems.
• Fortsetzung: Bot führt den gewählten Prozess im gewählten System fort.

Rechnung mit gescanntem PDF

• Eingang: E-Mail mit Scan-PDF der Rechnung.
• Validation Station: Dokumenttyp „Rechnung“, Sprache „Englisch“ (100 % Sicherheit), Hervorhebung der extrahierten Felder inkl. Konfidenzen.
• Entscheidung: Je nach konfiguriertem Schwellenwert automatische Buchung oder Nachfrage.
• Lernen: Nutzer speichert Korrekturen; der Bot verarbeitet ähnliche Rechnungen nächstes Mal automatisch.

Diese zwei Muster decken einen großen Teil realer E-Mail-Fälle ab: strukturarme Anfragen mit Klartext (Stammdaten, Freigaben) und dokumentbezogene Prozesse (Rechnungen, Belege).

Qualitätssicherung und Betrieb

Der Talk zeigt praxisnahe Ansätze für Qualität und Betrieb:

• Sichtbarkeit: Über die Verwaltungsplattform ist erkennbar, dass Prozesse laufen.
• Entkopplung: Unattended Robots im Netzwerk übernehmen die Ausführung; der Client bleibt frei.
• Aufgabensteuerung: Action Center bündelt Entscheidungen und Zuweisungen.
• Nachvollziehbarkeit: FireStart kann (wo genutzt) Workflows, Weiterleitungen und Dokumentation übernehmen.
• Lernzyklen: Validation Station speichert Korrekturen und verbessert die Automatisierungsquote.

In Summe entsteht eine Betriebsführung, die sowohl Transparenz als auch Skalierbarkeit ermöglicht.

Grenzen und bewusste Designentscheidungen

Aus dem Gezeigten lassen sich bewusst gesetzte Grenzen ableiten:

• Nicht alles wird automatisch entschieden: Mehrdeutigkeit geht an den Menschen.
• Automatik ist sicherheitsgesteuert: Ohne ausreichende Konfidenz wird gefragt statt gebucht.
• Kundenkontakt bleibt menschlich: Kreative, kommunikative Tätigkeiten werden nicht durch Bots ersetzt.

Das sind keine Einschränkungen, sondern Qualitätsmerkmale: Automatisierung dort, wo sie belastbar ist; Mensch dort, wo Kontext, Empathie und Entscheidung gefragt sind.

Schritt-für-Schritt: So lässt sich das Muster nachbauen

Die Session gibt eine klare Reihenfolge vor, wie Teams ähnlich vorgehen können:

1. E-Mail-Quellen definieren: Welche Postfächer und Ordner sind relevant? Welche Attachments sind zu erwarten?
2. NLU-Kategorien festlegen: Welche Business Cases sollen erkannt werden (z. B. Rechnung, Kontoänderung)?
3. Schwellenwerte definieren: Ab welcher Sicherheit darf automatisiert entschieden werden?
4. Benutzeraufgaben modellieren: Welche Entscheidungen gehören ins Action Center? Welche Optionen müssen auswählbar sein (Case, Zielsystem)?
5. Dokumentenfelder bestimmen: Welche Schlüsselwerte und Positionsdaten soll die Validation Station extrahieren und anzeigen?
6. Unattended-Betrieb aktivieren: Prozesse über eine zentrale Plattform laufen lassen; Monitoring sicherstellen.
7. BPM-Anschluss planen: Wo helfen Formulare, Weiterleitungen und Dokumentation (z. B. via FireStart)?
8. Lernen ermöglichen: Korrekturen speichern und in folgende Läufe einfließen lassen.

Diese Sequenz entspricht exakt dem Pfad, den Bachmair in der Demo gegangen ist – von der Inbox bis zur robusten, schwellengesteuerten Automatisierung.

Zitate und Kernaussagen, die hängen bleiben

• „Der Bot nimmt mir die Arbeit ab … damit ich mich auf das wirklich Kreative konzentrieren kann.“
• „Sollte sich dabei nur um einen Treffer handeln, wird der Prozess automatisch verarbeitet; kommen mehr zum Einsatz, bekomme ich Aufgaben zugewiesen.“
• „Nicht nur über UI-Klickstrecken, sondern auch über Schnittstellen … mit FireStart oder der Natural Language Engine.“
• „Unattended-Robot irgendwo im Firmennetzwerk … blockiert mich auch nicht in keinster Weise.“
• „Validation Station … zu 100 % sicher, dass dieses Dokument in Englisch ist … Konfidenzwerte sind konfigurierbar.“
• „Die Engine kann dazulernen … auch für Rechnungspositionen.“

Diese Aussagen umreißen präzise die Philosophie des gezeigten Setups: fundierte Automatisierung, Mensch im Loop, lernende Dokumentenverarbeitung und skalierbarer Betrieb.

Fazit: E-Mail als Automatisierungsdrehscheibe – strukturiert, sicher, erweiterbar

Die Session „Mail RPA“ von Dominik Bachmair (ACP CUBIDO Digital Solutions GmbH) zeigt, wie sich E-Mails mit UiPath, NLU und BPM zuverlässig in Geschäftsprozesse überführen lassen – ohne die Kontrolle aus der Hand zu geben.

• Bots lesen Mails und klassifizieren sie zu Business Cases.
• Eindeutige Fälle laufen automatisch durch.
• Mehrdeutige Fälle landen im Action Center.
• Dokumente werden über die Validation Station sicher extrahiert.
• Unattended Robots übernehmen die Last im Netzwerk; der Client bleibt frei.
• Über eine Verwaltungsplattform und optionales BPM (FireStart) bleibt alles dokumentiert und zuweisbar.

Für Teams, die ihre Inbox entlasten wollen, bietet dieser Ansatz ein klares, praxiserprobtes Muster. Er ist so einfach, wie er wirksam ist: Der Bot macht die Vorarbeit, der Mensch entscheidet, und gemeinsam entsteht ein Prozess, der skaliert – jeden Tag, bei jeder E-Mail.