Bestellungen automatisieren mit KI

17.01.2023

Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) lässt sich die Verarbeitung eingehender Bestellungen automatisieren und maßgeblich beschleunigen – und somit sowohl die Produktivität als auch die Kundenzufriedenheit enorm steigern.



In vielen Unternehmen ist die Abwicklung von eingehenden Bestellungen nach wie vor ein zeitaufwendiger und manueller Prozess. Mitarbeiter müssen Daten aus E-Mails und zum Teil selbst noch aus eingehenden Faxen und Briefen in Bestellsysteme übertragen. Das ist nicht nur ineffizient, es führt auch häufig zu Fehlern in der Abwicklung und damit zu Verzögerungen für den Kunden.

Bestelleingang automatisieren und KI-Technologie

Mittels KI-Technologie am Bestelleingang lässt sich die Abwicklung weitgehend automatisieren.

Die KI ist in der Lage, E-Mails oder andere Textdokumente zu lesen, zu verstehen und die entsprechenden Informationen zu extrahieren. Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren können Daten selbst aus komplexen, langen oder unterschiedlich aufgebauten Dokumenten wie z.B. umfangreichen Leistungsverzeichnissen strukturiert ausgelesen und z.B. ins Bestellsystem übertragen werden.

Vom Warentyp über Warenmenge bis hin zu Daten des Kunden – die wichtigen Informationen sind unabhängig von der Form der Bestellungen automatisiert und schnell (beinahe sofort) verfügbar und die Bestellungen können ohne Zeitverzug bearbeitet werden. Dabei ist die Fehlerquote sehr gering. Auch der Abgleich mit bestehenden Daten (Matching) aus führenden Systemen ist problemlos möglich – was die Bearbeitung noch einmal beschleunigt.

Bislang bereits eingesetzte Systeme zur Datenextraktion basieren häufig „nur“ auf Optical Character Recognition (OCR)-Technologie. Anhand derer lassen sich regelbasiert Daten aus vorab definierten Layouts extrahieren. Insbesondere bei Bestellungen sind jedoch die Formate selten einheitlich und es gibt viele mögliche Varianten. Das bedeutet in der Regel viel manuelle Nacharbeit oder hohen Aufwand bei der Definition der Templates für unterschiedlichste Layouts. Das Auslesen von Daten aus Fließtext oder handschriftlichen Texten ist in der Regel gar nicht möglich.

KI-basierte Systeme hingegen lesen wie ein Mensch (nur schneller) und arbeiten unabhängig von Format und Aufbau der Dokumente sehr präzise.

Bestellungen automatisieren mit KI im praktischen Einsatz

Der Einsatz eines KI-Systems zur Automatisierung des Bestelleingangs kann besonders nützlich sein, wenn Bestellungen in unterschiedlicher Form vorliegen – also in unterschiedlichen Dokumententypen, Formaten oder auch Sprachen.

Das im KI-System eingesetzte KI-Modell lässt sich z.B. darauf trainieren, bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen in einer E-Mail-Bestellung zu erkennen und die entsprechenden Informationen wie Kundenname, Artikelnummer und Menge als Daten auszugeben.

Verarbeiten lassen sich sowohl eingehende Bestellungen, als auch Änderungsanfragen zu bestehenden Bestellungen. Insbesondere letzteres ist oft zeitkritisch und die schnelle Verarbeitung der Daten ermöglicht eine schnelle Reaktion.

Die extrahierten Daten lassen sich direkt mit Informationen in führenden Systemen – wie SAP – abgleichen. Mittels KI lässt sich so beispielsweise die richtige Projektnummer direkt zuordnen – selbst wenn die Bestellung nur die Produktbezeichnung enthält. Die KI erkennt, welche Daten zusammengehören. Das spart zusätzlich viel Zeit.

Darüber hinaus kann ein KI-System sogar Vorhersagen treffen. So erkennt das System beispielsweise häufig gestellte Fragen oder Anfragen von Kunden und initiiert den nächsten Prozessschritt (Workflows). Durch die strukturierte Analyse der menschlichen Kommunikation in Textform lassen sich so die Prozesse bei der Abwicklung von Bestellungen noch weiter optimieren.

Vorteile des Einsatzes von KI zur Automatisierung von Bestellungen

1. Automatisierung & Produktivitätssteigerung

KI-Systeme zur Automatisierung des Bestelleingangs sind in der Lage, E-Mails und andere Textdokumente automatisch zu lesen und die entsprechenden Informationen zu extrahieren. So lässt sich der Bestelleingangsprozess automatisieren – Mitarbeiter müssen weniger manuelle Fleißarbeit erledigen.

2. Genauigkeit & Reduzierte Fehlerquote

KI-Systeme zur Automatisierung des Bestelleingangs können fehlerfreier arbeiten. Deren Einsatz reduziert also die Fehlerquote bei der gesamten Bestellabwicklung erheblich.

3. Zeitersparnis & Schnellere Abwicklung

KI-Systeme zur Automatisierung des Bestelleingangs sind in der Lage, E-Mails und andere Textdokumente automatisch zu lesen und die entsprechenden Informationen zu extrahieren. So lässt sich der Bestelleingangsprozess automatisieren – Mitarbeiter müssen weniger manuelle Fleißarbeit erledigen.

4. Kürzere Durchlaufzeiten & höhere Kundenzufriedenheit

Schnellere Datenverfügbarkeit bedeutet auch schnellere Antworten auf Kundenanfragen, schnellere Bearbeitung der Bestellungen und ist somit ein entscheidender Faktor für die Kundenzufriedenheit. Auch die Reduzierung der Fehlerquote sorgt für mehr Qualität.

5. Vorhersagen & Mustererkennung

KI-basierte Systeme können menschliche Kommunikation analysieren und entsprechende Vorhersagen treffen, z.B. häufig gestellte Fragen oder Anfragen von Kunden erkennen und entsprechende Antwortvorlagen oder Workflows vorschlagen.

6. Sicherheit & Transparenz

Alleine durch die Automatisierung der Datenerfassung gewinnen Unternehmen mehr Sicherheit, denn die Informationen werden durchgängig mit der gleichen Geschwindigkeit und Präzision ausgewertet. Dabei ist der aktuelle Stand an Eingangsbestellungen jederzeit transparent – fast in Echtzeit und unabhängig vom derzeitigen Auftragsvolumen.




Bestellungen automatisieren mit dem KI-System kinisto

Mit kinisto lassen sich aus Bestellungen in strukturierte Daten umwandeln und schnell weiterverarbeiten – unabhängig vom Eingangskanal, der Formate oder dem Aufbau von Dokumenten. kinisto geht einen großen Schritt weiter als herkömmliche Systeme zur Klassifizierung und Datenextraktion. Basierend auf Natural Language Processing (NLP) mit Deep Learning-Verfahren erkennt kinisto Informationen im Kontext und macht sie verwertbar.

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