Dieser Fall ist ein Composite aus Mustern, die Forfis in der Praxis beobachtet hat. Wir benennen keine echten Kunden, um die Vertraulichkeit zu wahren. Die beschriebene Firma ist ein Schweizer Fintech mit 2.500 Mitarbeitern, das in der Zahlungsabwicklung t\u00e4tig ist. Die IT-Infrastruktur besteht aus einem etablierten CRM (Salesforce), einem ERP (SAP) und einer Dokumentenverwaltung in Confluence. Die Compliance-Abteilung ist nach ISO 27001 zertifiziert und unterliegt strengen Vorgaben der FINMA. Das operative Problem: Die Vertragspr\u00fcfung dauert im Durchschnitt 14 Tage, die Fehlerquote liegt bei 8 %, und die Abteilung kann die wachsende Vertragslast nicht mehr mit dem bestehenden Personal bew\u00e4ltigen.<\/p>\n
Die Kernanforderung war klar: Die Erstreaktionszeit bei der Vertragspr\u00fcfung sollte von 14 auf unter 5 Tage gesenkt werden, ohne dass neue Juristen eingestellt werden. Der operative Druck kam von drei Seiten: Erstens drohte ein Verlust von Marktanteilen, weil die Wettbewerber schneller verhandelten. Zweitens erforderte die ISO 27001-Zertifizierung, dass keine sensiblen Daten das Geb\u00e4ude verlie\u00dfen. Drittens stand die Abteilung vor der Herausforderung, die wachsende Vertragslast mit dem bestehenden Personal zu bew\u00e4ltigen. Die L\u00f6sung musste also nicht nur schneller, sondern auch compliance-konform und skalierbar sein.<\/p>\n
Forfis startete mit einem zweiw\u00f6chigen Prozess-Audit. Dabei wurden die bestehenden Workflows in Confluence dokumentiert und die Datenquellen auf API-Zug\u00e4nglichkeit gepr\u00fcft. Die Architektur wurde bewusst modell-agnostisch gestaltet: Open-Weight-Modelle (Llama 3) liefen auf eigener Hardware f\u00fcr die Erstklassifizierung, w\u00e4hrend kommerzielle APIs (OpenAI) nur f\u00fcr die Generierung von Vorschl\u00e4gen genutzt wurden. Die Orchestrierung erfolgte \u00fcber n8n, das als Middleware zwischen den bestehenden Systemen (CRM, ERP) und den KI-Modellen diente. Ein dediziertes AI-Team von Forfis begleitete die Implementierung \u00fcber drei Monate, mit w\u00f6chentlichen Sprints und einem Human-in-the-Loop-Prinzip f\u00fcr alle finanziellen und juristischen Entscheidungen.<\/p>\n
Nach drei Monaten zeigte der Pilot messbare Ergebnisse: Die Durchlaufzeit sank von 14 auf 5,2 Tage, die Fehlerquote von 8 % auf 2,1 %. Die Juristen konnten sich auf die komplexen F\u00e4lle konzentrieren, w\u00e4hrend die Routine-Vertr\u00e4ge automatisch vorqualifiziert wurden. Die ISO 27001-Audits bestanden ohne Beanstandungen, da die sensiblen Daten auf eigener Hardware verblieben. Die Skalierung auf weitere Abteilungen (Compliance, Risk Management) erfolgte durch die Anpassung der n8n-Workflows und die Erweiterung der Modell-Kapazit\u00e4t, ohne die bestehende Integration zu \u00e4ndern.<\/p>\n
Erstens: Die Vorab-Audit-Phase ist unverzichtbar. Ohne die klare Dokumentation der bestehenden Workflows in Confluence w\u00e4re die n8n-Orchestrierung nicht m\u00f6glich gewesen. Zweitens: Die modell-agnostische Architektur zahlt sich aus. Die Trennung zwischen Open-Weight-Modellen und kommerziellen APIs erm\u00f6glichte die Compliance-Konformit\u00e4t, ohne auf Qualit\u00e4t zu verzichten. Drittens: Human-in-the-Loop ist kein Overhead, sondern ein Sicherheitsmerkmal. Die Freigabe durch Juristen reduzierte die Fehlerquote deutlich und schuf Vertrauen in der Abteilung. Viertens: Die Skalierung \u00fcber n8n ist deutlich g\u00fcnstiger als eine Neuentwicklung. Die bestehende Integration in CRM und ERP blieb erhalten, was die Gesamtkosten senkte.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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