Dieser Fall ist ein Composite aus Mustern, die Forfis in der Praxis beobachtet hat. Wir nennen keine echten Kundennamen, um die Vertraulichkeit zu wahren. Die folgende Geschichte basiert auf einem typischen Mandat im Schweizer E-Commerce-Sektor. Der Kunde ist ein mittelst\u00e4ndischer H\u00e4ndler mit \u00fcber 2.500 Mitarbeitern, der in der DACH-Region aktiv ist. Die operative Herausforderung lag im Backoffice: Die manuelle Erfassung von Lieferantenrechnungen und die Erstellung der monatlichen Berichtsdaten binden ein ganzes Team. Die IT-Infrastruktur besteht aus einem SAP-ERP-System und einer veralteten Dokumentenverwaltung. Das Ziel war klar: Die Kosten pro Support-Ticket senken, indem die manuelle Datenerfassung eliminiert wird, ohne das bestehende ERP zu ersetzen.<\/p>\n
Der operative Druck war hoch. Die monatliche Berichtsphase dauerte bisher 10 Arbeitstage, da die Daten aus PDFs manuell in Excel kopiert und dann ins SAP-System \u00fcbertragen wurden. Fehler bei der W\u00e4hrungsumrechnung oder der Zuordnung zu den falschen Kostenstellen f\u00fchrten zu Verz\u00f6gerungen in der Finanzabteilung. Zudem stieg die Anzahl der Lieferanten, was die Komplexit\u00e4t der Rechnungsformate erh\u00f6hte. Die bestehende L\u00f6sung, eine einfache OCR-Software, konnte die semantischen Zusammenh\u00e4nge nicht erfassen und scheiterte an neuen Layouts. Die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung forderte eine L\u00f6sung, die innerhalb von 8 Wochen einen messbaren Piloten lieferte, der die manuelle Arbeit f\u00fcr einen spezifischen Prozess reduziert.<\/p>\n
Forfis startete mit einem Prozess-Audit, um den Workflow mit dem h\u00f6chsten Hebel zu identifizieren: die Lieferantenrechnungspr\u00fcfung. Der Pilot umfasste die Entwicklung eines AI-Agenten, der auf einer RAG-Architektur (Retrieval-Augmented Generation) basiert. Statt die Dokumente nur zu lesen, wurden die relevanten Kontexte aus der internen Dokumentation und den CRM-Daten \u00fcber pgvector Embeddings abgerufen. Die Architektur ist modell-agnostisch: F\u00fcr die Extraktion kamen offene Modelle auf der Hardware des Kunden zum Einsatz, w\u00e4hrend die semantische Einordnung \u00fcber APIs von OpenAI und Anthropic erfolgte. Die Integration in SAP lief \u00fcber die Standard-APIs. Der Scope war festgelegt: Nur die Rechnungspr\u00fcfung, keine anderen Prozesse. Die Lieferung erfolgte als Fixed-Scope Pilot mit klaren Abnahmekriterien.<\/p>\n
Nach 8 Wochen war der Pilot live. Die Ergebnisse waren messbar: Die Durchlaufzeit f\u00fcr die Rechnungspr\u00fcfung sank von durchschnittlich 45 Minuten pro Beleg auf 8 Minuten. Die Fehlerquote bei der Datenerfassung reduzierte sich von 12 Prozent auf unter 2 Prozent. Die Kosten pro Support-Ticket, die durch manuelle Nachfragen bei Lieferanten entstanden, sanken um 35 Prozent. Die monatliche Berichtsphase verk\u00fcrzte sich von 10 auf 3 Arbeitstage. Die manuelle Arbeit wurde nicht eliminiert, sondern auf die 6 Prozent der F\u00e4lle reduziert, die die KI nicht sicher zuordnen konnte. Das Team konnte sich auf die Ausnahmen konzentrieren, statt auf die Routine. Die Integration in SAP funktionierte stabil, ohne dass das ERP-System angepasst werden musste.<\/p>\n
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