Der erste Schritt ist ein strukturierter Prozess-Audit, das in den ersten zwei Wochen des 8-Wochen-Zeitraums stattfindet. Dabei werden die bestehenden Workflows in der Operations- und Supply-Chain-Abteilung analysiert, um die Workflows zu identifizieren, die sich f\u00fcr die Automatisierung eignen. Der Fokus liegt auf der Reduktion manueller Back-Office-Aufgaben, insbesondere bei der Ticket-Triage und dem Routing. Das Audit liefert eine Roadmap, die festlegt, welche Datenquellen aus dem ERP (SAP oder Microsoft Dynamics) angeschlossen werden m\u00fcssen und welche Metriken f\u00fcr die Erfolgsmessung relevant sind. Die Ergebnisse flie\u00dfen direkt in die Planung des Piloten ein, der auf einem einzelnen Workflow basiert.<\/p>\n
Die technische Basis bildet eine modell-agnostische Architektur, die auf pgvector f\u00fcr die semantische Suche setzt. Die Vektordatenbank wird in die bestehende PostgreSQL-Infrastruktur integriert und indiziert die interne Dokumentation sowie die CRM-Records. Bei der Ticket-Triage liest das LLM den Tickettext, extrahiert die Absicht und sucht in der Vektordatenbank nach relevanten Kontextinformationen. Diese werden dem Modell als Prompt-Kontext \u00fcbergeben, sodass die Klassifizierung nicht nur auf dem Text, sondern auf dem gesamten Kundenhistorie basiert. Die Latenz bleibt unter 200 ms, was f\u00fcr eine Echtzeit-Triage entscheidend ist.<\/p>\n
Die Integration in SAP oder Microsoft Dynamics erfolgt \u00fcber die bestehenden APIs. Das System liest Kundendaten, offene Auftr\u00e4ge und historische Tickets direkt aus dem ERP. Diese Daten werden dem LLM als Kontext \u00fcbergeben, sodass die Triage auf dem gesamten Kundenhistorie basiert. Die Datenanreicherung umfasst auch die Bereinigung von unvollst\u00e4ndigen oder veralteten Datens\u00e4tzen, die im Audit identifiziert wurden. Durch diese Anbindung wird sichergestellt, dass die Triage nicht nur auf dem Tickettext, sondern auf dem gesamten Kundenhistorie basiert. Die Integration ist so gestaltet, dass sie die bestehenden Prozesse nicht ersetzt, sondern sie erg\u00e4nzt.<\/p>\n
Der Pilotbetrieb l\u00e4uft in den Wochen 3 bis 6 und konzentriert sich auf einen einzelnen Workflow. Das Modell erstellt einen Entwurf oder eine Klassifizierung, aber jede Zuweisung, die Geld, Gesundheitsdaten oder Vertr\u00e4ge betrifft, muss von einer Person freigegeben werden. Im Pilotbetrieb wird jede Entscheidung protokolliert, um die Fehlerquote zu messen und die Prompts zu optimieren. Die Metriken umfassen die Zykluszeit und die Fehlerquote vor und nach der Implementierung. Die Ergebnisse des Piloten flie\u00dfen in die Entscheidung \u00fcber die Skalierung auf weitere Abteilungen ein.<\/p>\n
Nach dem Piloten wird die Triage auf weitere Abteilungen skaliert. Die Skalierung erfolgt durch die Erweiterung der Vektordatenbank und die Anpassung der Routing-Regeln. Da die Architektur modell-agnostisch ist, k\u00f6nnen neue Abteilungen einfach angeschlossen werden, indem ihre Dokumentationen in pgvector indiziert werden. Die Managed-Operation \u00fcbernimmt die fortlaufende Pflege der Embeddings und die \u00dcberwachung der Modellperformance. Die Reduktion der First-Response-Time wird durch die automatische Zuweisung und die Bereitstellung von Kontextinformationen erreicht. Der Fachbereich hat sofort den vorgeschlagenen L\u00f6sungsweg und die relevanten Daten, was die Reaktionszeit deutlich verk\u00fcrzt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Forfis implementiert in 8 Wochen eine AI-gest\u00fctzte Ticket-Triage f\u00fcr Schweizer Fachdienstleister. Integration in SAP\/Dynamics, pgvector-Suche und Managed-Operation zur Reduktion der First-Response-Time.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"AI-gest\u00fctzte Ticket-Triage f\u00fcr Schweizer Fachdienstleister","rank_math_description":"Forfis implementiert in 8 Wochen eine AI-gest\u00fctzte Ticket-Triage f\u00fcr Schweizer Fachdienstleister. 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Diese Kontextinformationen werden dem LLM als Prompt-Kontext \u00fcbergeben, sodass die Triage nicht nur auf dem Tickettext, sondern auf dem gesamten Kundenhistorie basiert.\"},\"name\":\"Wie wird die Datenanreicherung aus dem ERP in die Triage integriert?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Ja, Forfis arbeitet standardm\u00e4\u00dfig mit Human-in-the-Loop. Das Modell erstellt einen Entwurf oder eine Klassifizierung, aber jede Zuweisung, die Geld, Gesundheitsdaten oder Vertr\u00e4ge betrifft, muss von einer Person freigegeben werden. Im Pilotbetrieb wird jede Entscheidung protokolliert, um die Fehlerquote zu messen und die Prompts zu optimieren.\"},\"name\":\"Ist die Triage vollst\u00e4ndig automatisiert oder gibt es menschliche Kontrolle?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Die Skalierung erfolgt durch die Erweiterung der Vektordatenbank und die Anpassung der Routing-Regeln. Da die Architektur modell-agnostisch ist, k\u00f6nnen neue Abteilungen einfach angeschlossen werden, indem ihre Dokumentationen in pgvector indiziert werden. Die Managed-Operation \u00fcbernimmt die fortlaufende Pflege der Embeddings und die \u00dcberwachung der Modellperformance.\"},\"name\":\"Wie skaliert man die Triage auf mehrere Abteilungen?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Die Reduktion der First-Response-Time wird durch die automatische Zuweisung und die Bereitstellung von Kontextinformationen erreicht. Statt dass ein Mensch das Ticket liest, den Kunden im CRM sucht und dann antwortet, hat der Fachbereich sofort den vorgeschlagenen L\u00f6sungsweg und die relevanten Daten. Im Pilotbetrieb wird die Vorher-Nachher-Metrik auf Zykluszeit und Fehlerquote gemessen.\"},\"name\":\"Wie reduziert die Triage die First-Response-Time?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"In der Schweiz unterliegt die Verarbeitung von Kundendaten dem Datenschutzgesetz (DSG). Forfis stellt sicher, dass die Datenverarbeitung transparent ist und dass die Modelle nur auf die notwendigen Daten zugreifen. Da keine Compliance-Vorgaben wie HIPAA oder PCI-DSS im Szenario genannt sind, liegt der Fokus auf der DSGVO-konformen Verarbeitung und der Datensicherheit in der Schweiz.\"},\"name\":\"Gibt es Compliance-Anforderungen f\u00fcr KI-gest\u00fctzte Triage in der Schweiz?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Die h\u00e4ufigsten Stolpersteine sind unklare Ticket-Formulierungen und veraltete CRM-Daten. Wenn die Daten im ERP nicht aktuell sind, liefert die Triage falsche Zuweisungen. 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