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Vereinfachung der täglichen Arbeit mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz

Vereinfachung der täglichen Arbeit mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) und Daten

Es sind viele Routineaufgaben, die einen nicht zu unterschätzenden Teil des täglichen Arbeitsalltags ausmachen. Genau hier setzen wir mit Smart Infoma und unseren Produkten rund um das Thema Künstliche Intelligenz (KI) an. So unterstützen wir die Mitarbeiter:innen und vereinfachen die Arbeitsprozesse - vom Rechnungsworkflow bis zur Kasse.

Ein Kernthema von Smart Infoma ist es, unseren Anwender:innen die tägliche Arbeit zu erleichtern. Dies war der Ausgangspunkt für die Überlegung, insbesondere für häufig wiederkehrende, gleichartige Tätigkeiten Unterstützung durch künstliche Intelligenz an Bord zu holen – egal ob lokal installiert, im Rechenzentrum oder in der Cloud. Individuell auf Basis von vergangenen Entscheidungen durch die Sachbearbeiter:innen werden KI-Modelle in verschiedenen Bereichen wie Rechnungsworkflow, Zuordnung von Bankbelegen oder Abweichungen im Buchungsverhalten trainiert und diese lernen stetig dazu.

Kernelemente Smart Infoma

Unsere Softwarelösung Infoma wird smart. Daraus lassen sich auf dem Weg zum smarten kommunalen Facility Management drei Kernelemente ableiten.

Wie kann künstliche Intelligenz jetzt und in Zukunft das Arbeiten mit Infoma für alle Anwendungsbereiche unterstützen?

Künstliche Intelligenz

Ermöglicht die Unterstützung im laufenden Betrieb durch immer weiter lernende KI-Komponenten in verschiedensten Bereichen.

Beginnt man am Anfang eines Prozesses stößt man häufig mit dem Rechnungsworkflow auf die Frage: Welches ist denn die zuständige Stelle im Haus? Diese Frage lässt sich häufig schon auf Grund der Rechnung des Lieferanten auf einen Blick erkennen, warum kann das also nicht auch eine Maschine übernehmen. Genau hier setzen wir an: Auf Grund von historischen Rechnungsdaten erkennt eine KI, welcher Stelle diese neue Rechnung zugewiesen werden muss und übernimmt diese Aufgabe im Rechnungsworkflow. Ist sie sich unsicher, legt Sie die Rechnung zur Prüfung vor und lernt gleichzeitig für die Zukunft dazu.

Betrachtet man einen solchen Rechnungsprozess vom Ende her, ist es insbesondere im debitorischen Bereich oft auch zeitaufwändig, fehlerhafte oder falsche Verwendungszwecke beim Zahlungseingang der korrekten Rechnung zuzuordnen (z. B. falsches Kassenzeichen für die Grundsteuer B im Verwendungszweck). Auch hier hat ein Mensch in der Vergangenheit bereits korrekte Zuordnungen getroffen, mit denen eine KI trainiert wird und somit Regeln für die korrekte Zuordnung im System erzeugen kann. Als nützliches Nebenprodukt können mit diesen Daten dann auch noch Vorhersagen auf einen möglichen Termin des Zahlungseingangs getroffen werden – nicht alle Bürger:innen bezahlen ihre Rechnungen bekanntermaßen immer pünktlich und es macht auch für die Liquiditätsplanung schon einen Unterschied, wenn man weiß, mit welchen Zahlungseingängen wann zu rechnen ist, unabhängig von einem Fälligkeitsdatum.

 

Ihr persönlicher Ansprechpartner

Ralf Hollerbach

Ralf Hollerbach

Stellvertretender Bereichsleiter / Senior Consultant

E-Mail schreiben
+49 731 1551-972

Ihre Vorteile

  • Zeitersparnis in Zeiten knapper Ressourcen
    Routineaufgaben werden durch KI-Unterstützung schneller und einfacher erledigt
  • Immer aktuell
    Regelmäßige, neue Trainings der KI führen zu besseren Ergebnissen
  • Fehlervermeidung
    Ein Klick an der falschen Stelle, ein Zahlendreher, eine falsche Kostenstelle – KI hilft, solche Dinge zu vermeiden

Die Highlights

  • Rechnungsworkflow
    - Texterkennung von gescannten Rechnungen und Gutschriften für Informationen wie Betrag, Rechnungsnummer und dgl. bis hin zu automatischen Kontierungsvorschlägen für Kostenstellen, Kostenträger und Sachkonten
    - Fotografieren von Rechnungen mittels Diensthandy parallel zum klassischen Scanner
    - Automatische Zuordnung zur zuständigen Organisationseinheit, insb. als Erleichterung für die Poststelle beim zentralen Scannen
  • Kasse
    - Erstellen von Suchmasken zur Texterkennung für Bankbelege, bei denen keine korrekten Informationen im Verwendungszweck durch den Zahlungspflichtigen mitgegeben werden
    - Ermitteln eines prognostizierten Zahldatums zur besseren Liquiditätsplanung
    - Ungeklärte Einzahlungen vorhersagen, auch wenn keine Sollstellung dazu vorhanden ist
  • Finanzbuchhaltung
    - Erkennen von Anomalien beim Buchen
    - Unterstützung im Steuerbereich – insb. im Hinblick auf innergemeinschaftlichem Erwerb und § 2b UstG+
  • Kommunale Betriebe und Liegenschafts- und Gebäudemanagement
    - Ressourcenposten auf Korrektheit prüfen, bevor Rechnungen gutgeschrieben werden müssen
    - Ausreißer im Energieverbrauch erkennen, unter Berücksichtigung verschiedenster Einflussfaktoren
Referenz

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