In \u00f6sterreichischen Fintechs mit 51 bis 200 Mitarbeitern staut sich die Arbeit oft im Backoffice. Rechnungen werden manuell erfasst, Dokumente gepr\u00fcft und Daten in ERP-Systeme \u00fcbertragen. Forfis beginnt mit einem Prozess-Audit, um genau diese Workflows zu identifizieren. Der Fokus liegt auf der Rechnungspr\u00fcfung, einem Bereich, in dem sich durch Automatisierung schnell messbare Effekte erzielen lassen. Das Ziel ist nicht die vollst\u00e4ndige Automatisierung, sondern die Reduktion der manuellen Arbeitsschritte. Die KI \u00fcbernimmt die Extraktion und Klassifizierung, w\u00e4hrend Menschen die finale Freigabe erteilen. Dieser Ansatz minimiert das Risiko und erh\u00f6ht gleichzeitig die Geschwindigkeit. Die Audit-Phase liefert die Grundlage f\u00fcr den anschlie\u00dfenden Piloten, der auf einem einzelnen Prozess fokussiert ist.<\/p>\n
Der Pilot konzentriert sich auf die Rechnungspr\u00fcfung. Die KI extrahiert Daten aus PDFs und E-Mails, klassifiziert die Rechnungen und schl\u00e4gt eine Zuordnung im ERP vor. Die Architektur basiert auf LangChain und LangGraph, die die Workflow-Orchestrierung steuern. F\u00fcr die Datenverarbeitung kommen Open-Weight-Modelle auf der eigenen Hardware zum Einsatz, um die DSGVO-Konformit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten. Die Integration erfolgt \u00fcber die APIs des bestehenden ERP-Systems. Mitarbeiter erhalten Benachrichtigungen in Slack oder Microsoft Teams, wenn eine Rechnung gepr\u00fcft wurde. Die Durchlaufzeit wird vor und nach der Einf\u00fchrung gemessen. Ziel ist eine Reduktion der manuellen Arbeitsschritte um mindestens 40 Prozent. Die Fehlerquote wird ebenfalls erfasst, um die Qualit\u00e4t der KI-Ausgaben zu validieren.<\/p>\n
Die DSGVO-Konformit\u00e4t ist bei der Verarbeitung von Finanzdaten in \u00d6sterreich zwingend. Forfis setzt auf Open-Weight-Modelle, die auf der eigenen Hardware des Kunden laufen. So verlassen die Daten das Geb\u00e4ude nicht und werden nicht an externe Anbieter \u00fcbertragen. Zus\u00e4tzlich wird ein Human-in-the-Loop-Prozess implementiert. Die KI erstellt Entw\u00fcrfe oder Klassifizierungen, aber eine Person genehmigt alles, was Geldbetr\u00e4ge oder Vertragsdaten betrifft. Dieser Ansatz minimiert das Risiko von Fehlentscheidungen. Die Datenverarbeitung wird dokumentiert und nachvollziehbar gemacht. Die Compliance-Team des Kunden wird in den Prozess eingebunden, um sicherzustellen, dass alle Anforderungen erf\u00fcllt sind. Die L\u00f6sung ist so gestaltet, dass sie den strengen Vorgaben der \u00f6sterreichischen Datenschutzbeh\u00f6rde entspricht.<\/p>\n
Die Integration in Slack oder Microsoft Teams reduziert die Reibungsverluste bei der Einf\u00fchrung. Mitarbeiter m\u00fcssen kein neues System lernen, sondern arbeiten in ihren gewohnten Kommunikationskan\u00e4len. Die KI sendet Benachrichtigungen, wenn eine Rechnung gepr\u00fcft wurde oder eine Freigabe erforderlich ist. Die Interaktion erfolgt \u00fcber einfache Befehle oder Buttons. Das reduziert die Einarbeitungszeit und erh\u00f6ht die Akzeptanz. Die Integration erfolgt \u00fcber die nativen APIs der Kommunikationsplattformen. So bleibt die bestehende Infrastruktur erhalten. Die Mitarbeiter k\u00f6nnen direkt in dem Kanal, in dem sie ohnehin arbeiten, mit der KI interagieren. Das beschleunigt die Entscheidungsfindung und reduziert die Reaktionszeit.<\/p>\n
Der Zeitrahmen von sechs Monaten umfasst die Audit-Phase, den Pilot, den Rollout und den \u00dcbergang in den Managed Operation-Betrieb. Die Audit-Phase dauert in der Regel zwei bis drei Wochen. Der Pilot wird auf einem einzelnen Prozess fokussiert und dauert vier bis sechs Wochen. Der Rollout erfolgt schrittweise und dauert zwei bis drei Monate. Der \u00dcbergang in den Managed Operation-Betrieb umfasst die Schulung der Mitarbeiter und die Einrichtung des Monitorings. Die genaue Aufteilung h\u00e4ngt von der Komplexit\u00e4t der bestehenden Systeme ab. Forfis arbeitet als Integration Sprint, bei dem die KI in die bestehenden Systeme eingebunden wird. Das reduziert das Risiko und beschleunigt die Implementierung. Die sechs Monate sind ein realistischer Zeitrahmen f\u00fcr eine erfolgreiche Einf\u00fchrung.<\/p>\n
Nach dem Piloten folgt der Rollout auf weitere Prozesse. Die KI wird auf zus\u00e4tzliche Workflows erweitert, z. B. auf die Kundenkommunikation oder die Dokumentenabwicklung. Die Architektur bleibt modellagnostisch, sodass je nach Anforderung unterschiedliche Modelle zum Einsatz kommen k\u00f6nnen. Der Managed Operation-Betrieb umfasst das Monitoring der KI-Ausgaben, die regelm\u00e4\u00dfige Aktualisierung der Modelle und die Schulung der Mitarbeiter. Forfis bleibt als Partner an Bord und unterst\u00fctzt bei der kontinuierlichen Optimierung. Die Metriken aus dem Piloten werden fortlaufend \u00fcberwacht. So wird sichergestellt, dass die Effekte erhalten bleiben. Die L\u00f6sung w\u00e4chst mit dem Unternehmen und passt sich an neue Anforderungen an.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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