Leistung · Automatisierung
Überblick
Schlecht sind sie darin, das führende System zu sein, verlässlich zu rechnen oder Entscheidungen zu treffen, die Verantwortung erfordern. Deshalb setzen wir KI dort ein, wo sie liest und formuliert – und lassen das ERP und einen Menschen entscheiden, was gebucht wird.
01Das Problem
Teams tippen Lieferantenrechnungen, Packlisten und Kundenbestellungen Zeile für Zeile ins ERP.
Gemeinsame Postfächer mit Aufträgen, Anfragen, Reklamationen und Spam, von Hand sortiert.
Mitarbeitende öffnen Auftrags-, Versand-, Rechnungs- und Garantiemasken, um eine einzige Frage zu beantworten.
Führungskräfte warten tagelang auf Antworten, die in den Daten längst stecken.
02Unser Ansatz
Wir wählen zuerst zwei oder drei Anwendungsfälle mit messbarem Volumen und klaren Erfolgskriterien – etwa den Anteil der Lieferantenrechnungen, die ohne Korrektur richtig extrahiert werden. Kandidatenmodelle testen wir an einer Stichprobe Ihrer echten Dokumente, bevor wir etwas bauen, denn die Genauigkeit schwankt je nach Dokumenttyp stark.
Im Produktivbetrieb bleibt KI ein Schritt im Workflow: Die Extraktion erzeugt einen Entwurf, der Abgleich schlägt Verknüpfungen vor, die Formulierung schlägt Text vor. Ein Mensch gibt frei, das ERP protokolliert die Aktion. Prompts und Ausgaben werden am zugehörigen Datensatz protokolliert, damit Sie prüfen und verbessern können.
03Leistungsumfang
Kopf- und Positionsdaten aus Lieferantenbelegen extrahieren und mit Bestellungen und Wareneingängen abgleichen.
Per E-Mail oder PDF eingehende Bestellungen in Auftragsentwürfe mit Artikelzuordnung umwandeln.
Eingehende Nachrichten klassifizieren und an die richtige Queue oder den richtigen Datensatz leiten.
Antwortentwürfe auf Basis der Aufträge, Lieferungen und Verträge des Kunden.
Zusammenfassungen der Kundenhistorie, Vorschläge zum Nachfassen und Angebotsentwürfe.
Fragen in Alltagssprache, beantwortet aus freigegebenen, berechtigungsgeprüften Datensichten.
04Technische Aspekte
Die KI sieht nur Daten, die der anfragende Anwender auch im ERP sehen darf.
Konfidenzschwellen entscheiden, was direkt zur Prüfung geht und was – wenn überhaupt – automatisch übernommen werden kann.
Modellanbieter ausgewählt nach Datenresidenz, Datenschutzbedingungen, Genauigkeit und Kosten – und austauschbar.
Ein zurückgehaltener Satz echter Dokumente, um die Genauigkeit vor und nach jeder Änderung zu messen.
05Vorgehen
Häufige, textlastige Aufgaben mit klaren Erfolgskriterien finden.
Extraktions- oder Formulierungsgenauigkeit an einer Stichprobe Ihrer echten Daten testen.
Den Workflow mit Prüfschritten und Protokollierung ins ERP einbauen.
Genauigkeit, Korrekturen und Durchsatz verfolgen; Prompts und Regeln verfeinern.
06Ergebnisse
Mitarbeitende prüfen und korrigieren, statt alles neu zu tippen.
Support- und Vertriebsantworten mit dem richtigen Kontext vorformuliert.
Menschliche Freigabe, Berechtigungen und Audit-Trail bleiben bestehen.
Wo es zum Einsatz kommt
Verwandte Leistungen
Fachbeiträge
A grounded look at AI in ERP: document processing, support and sales assistance, natural-language reporting — plus the limits, risks, controls and how to choose a first use case.
FAQ
Bei vielen Belegtypen ist die Extraktionsgenauigkeit hoch, sie schwankt aber mit Layout und Qualität. Deshalb messen wir sie zuerst an Ihren Dokumenten und behalten für alles, was ins Hauptbuch geht, einen Prüfschritt bei.
Das hängt vom gewählten Anbieter und Tarif ab. Wir wählen Optionen mit passenden Datenschutzbedingungen und, wo nötig, regionaler Verarbeitung und dokumentieren den Datenfluss.
Ja. Extrahierte Positionen Artikeln oder Lieferanten zuzuordnen, funktioniert mit doppelten oder uneinheitlichen Stammdaten schlecht. Die Bereinigung ist oft die erste Phase.
Nein. Regelbasierte Automatisierung bleibt das richtige Werkzeug für deterministische Aufgaben. KI kommt dort hinzu, wo Eingaben unstrukturiert sind.
Nächster Schritt
Wir identifizieren die Anwendungsfälle mit echtem Nutzen und testen sie an Ihren Daten.