Im E-Commerce-Back Office von Unternehmen mit \u00fcber 2.000 Mitarbeitern in \u00d6sterreich dominieren manuelle Prozesse die Vertragspr\u00fcfung. Mitarbeiter lesen PDFs, extrahieren Zahlungsbedingungen und pr\u00fcfen Fristen. Dieser Prozess ist fehleranf\u00e4llig und langsam. Forfis beginnt mit einem Prozess-Audit, um den Workflow mit der h\u00f6chsten Fehlerquote zu identifizieren. Der Fokus liegt auf der Reduktion der manuellen Pr\u00fcfarbeit durch Predictive Scoring. Das Modell bewertet neue Vertr\u00e4ge basierend auf historischen Daten und priorisiert die F\u00e4lle, die menschliche Aufmerksamkeit ben\u00f6tigen. Die Architektur ist model-agnostisch und nutzt LangChain f\u00fcr die Orchestrierung. LangGraph steuert den Zustandsfluss und stellt sicher, dass der Human-in-the-Loop-Prozess deterministisch abl\u00e4uft. Die Integration erfolgt \u00fcber die offenen APIs von SAP S\/4HANA oder Microsoft Dynamics 365. Es wird kein ERP-Modul ersetzt, sondern eine neue Service-Schicht davor geschaltet. Diese Schicht kommuniziert \u00fcber Webhooks oder REST-Endpunkte mit dem bestehenden System. Der Pilot hat einen festen Scope und dauert zwei Wochen. In Woche 1 wird die Prozess-Audits und die Konfiguration der LangGraph-Graphen durchgef\u00fchrt. In Woche 2 erfolgt die Integration in das ERP-System und die Messung der Baseline-Werte f\u00fcr Fehlerquote und Durchlaufzeit. Der Rollout auf weitere Prozesse beginnt erst nach der validierten Pilotphase.<\/p>\n
Die technische Umsetzung basiert auf einer model-agnostischen Architektur. F\u00fcr die Qualit\u00e4tskritische Textanalyse werden APIs von OpenAI oder Anthropic genutzt, wenn die Datenhoheit es zul\u00e4sst. Falls sensible Kundendaten oder Vertragsdetails das Geb\u00e4ude nicht verlassen d\u00fcrfen, werden Open-Weight-Modelle wie Llama 3 oder Mistral auf eigener Hardware betrieben. Die Schnittstelle bleibt identisch, nur der Backend-Anbieter wechselt. LangChain dient als Orchestrierungsschicht f\u00fcr die LLM-Aufrufe und Tool-Interaktionen. LangGraph ist entscheidend f\u00fcr das Predictive Scoring, da es deterministische Schleifen f\u00fcr die Validierung der Modelle und die menschliche Freigabe abbildet. Der Prozess bricht nicht ab, wenn eine menschliche Freigabe erforderlich ist. Stattdessen wird der Zustand im Graph gespeichert und der Prozess pausiert, bis der Mitarbeiter den Entwurf freigibt. Diese Architektur stellt sicher, dass der Human-in-the-Loop-Prozess zuverl\u00e4ssig und nachvollziehbar abl\u00e4uft. Die Integration in das ERP-System erfolgt \u00fcber die offenen APIs. Die KI liest Vertragsdaten aus dem ERP-System, berechnet den Score und schreibt das Ergebnis als Metadatum zur\u00fcck. Diese asynchrone Verarbeitung \u00fcber Message Queues wie RabbitMQ oder Kafka stellt sicher, dass die Transaktionszeiten im SAP-System nicht verlangsamt werden.<\/p>\n
Die Integration in SAP S\/4HANA oder Microsoft Dynamics 365 erfolgt \u00fcber die offenen APIs des jeweiligen Systems. Forfis entwickelt keine neuen ERP-Module, sondern eine Service-Schicht, die \u00fcber Webhooks oder REST-Endpunkte mit dem bestehenden System kommuniziert. Die KI liest Vertragsdaten aus dem ERP-System, berechnet den Predictive Score und schreibt das Ergebnis als Metadatum zur\u00fcck. Diese asynchrone Verarbeitung \u00fcber Message Queues wie RabbitMQ oder Kafka stellt sicher, dass die Transaktionszeiten im SAP-System nicht verlangsamt werden. F\u00fcr Unternehmen mit \u00fcber 2.000 Mitarbeitern ist die Skalierbarkeit der API-Aufrufe und die Lastverteilung im ERP-System entscheidend. Die Architektur muss sicherstellen, dass die KI-Verarbeitung nicht die Transaktionszeiten im SAP-System verlangsamt. Die Datenfl\u00fcsse werden so gestaltet, dass keine personenbezogenen Daten in externe LLM-APIs \u00fcbertragen werden, wenn dies nicht erforderlich ist. Bei der Nutzung von Open-Weight-Modellen auf eigener Hardware bleibt die Datenhoheit vollst\u00e4ndig beim Unternehmen. Die Integration in das ERP-System erfolgt \u00fcber verschl\u00fcsselte Kan\u00e4le, und die Zugriffsberechtigungen werden \u00fcber das bestehende IAM-System des Unternehmens gesteuert. Dies gew\u00e4hrleistet, dass die Datenhoheit gewahrt bleibt und die Integration in die bestehende IT-Landschaft nahtlos erfolgt.<\/p>\n
Der Pilot mit festem Scope dauert zwei Wochen und umfasst die Konfiguration der LangGraph-Graphen, die Integration in das ERP-System und die Messung der Baseline-Werte. In Woche 1 wird die Prozess-Audits und die Konfiguration der LangGraph-Graphen durchgef\u00fchrt. In Woche 2 erfolgt die Integration in das ERP-System und die Messung der Baseline-Werte f\u00fcr Fehlerquote und Durchlaufzeit. Die Baseline-Messung erfasst die manuelle Durchlaufzeit pro Vertrag und die historische Fehlerquote. Nach der Pilotphase wird derselbe Datensatz durch das KI-System verarbeitet. Der Vergleich zeigt, wie viele Minuten pro Dokument eingespart wurden und wie sich die Fehlerquote in Prozentpunkten ver\u00e4ndert hat. Der Rollout auf weitere Prozesse beginnt erst nach der validierten Pilotphase. Die Kosten setzen sich aus der Pilotgeb\u00fchr, den API-Kosten und dem monatlichen Managed-Service-Tarif zusammen. Bei Open-Weight-Modellen auf eigener Hardware entfallen die Token-Kosten, aber die Infrastrukturkosten steigen. Der Tarif f\u00fcr den Managed Service richtet sich nach der Anzahl der verarbeiteten Dokumente pro Monat und der Komplexit\u00e4t der ERP-Integration.<\/p>\n
Der Managed AI Operations Service umfasst das Monitoring der Modell-Drift, die Aktualisierung der Prompts und die Wartung der ERP-Integrationen. Forfis \u00fcberwacht die Fehlerquote in Echtzeit und greift ein, wenn die Genauigkeit unter den definierten Schwellenwert f\u00e4llt. Das Team ist f\u00fcr die Stabilit\u00e4t der 24\/7-Antwortprozesse und die Datenkonsistenz im Back Office verantwortlich. Das System ist so konfiguriert, dass es 24 Stunden am Tag Anfragen aus dem Helpdesk oder dem CRM entgegennehmen kann. Es triagt die Anfragen, extrahiert relevante Daten und erstellt einen Entwurf f\u00fcr die Antwort. Bei finanziellen oder vertraglichen Themen wird der Prozess pausiert, bis ein Mitarbeiter den Entwurf freigibt. Die Antwort geht erst nach Freigabe an den Kunden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die 24\/7-Kundenantwort zuverl\u00e4ssig und compliant ist. Die Datenfl\u00fcsse werden so gestaltet, dass keine personenbezogenen Daten in externe LLM-APIs \u00fcbertragen werden, wenn dies nicht erforderlich ist. Bei der Nutzung von Open-Weight-Modellen auf eigener Hardware bleibt die Datenhoheit vollst\u00e4ndig beim Unternehmen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Nach der Pilotphase wird derselbe Datensatz durch das KI-System verarbeitet. Der Vergleich zeigt, wie viele Minuten pro Dokument eingespart wurden und wie sich die Fehlerquote in Prozentpunkten ver\u00e4ndert hat.\"},\"name\":\"Wie wird die Fehlerquote im Back Office gemessen?\"},{\"@type\":\"Question\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"Das System ist so konfiguriert, dass es 24 Stunden am Tag Anfragen aus dem Helpdesk oder dem CRM entgegennehmen kann. Es triagt die Anfragen, extrahiert relevante Daten und erstellt einen Entwurf f\u00fcr die Antwort. Bei finanziellen oder vertraglichen Themen wird der Prozess pausiert, bis ein Mitarbeiter den Entwurf freigibt. 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