20x schnellere Durchlaufzeiten
70% Reduzierung der Administrationskosten
Implementiert in 2 Arbeitstagen dank Plug-and-Play KI
Mühsamer Abgleich zu Bestelldaten insbesondere bei Teillieferungen, Falschlieferungen sowie Unter- und Überlieferungen
Fehlerhaftes Abtippen von Chargen- und Seriennummern
Aufwendige Erfassung von Preisänderungen und zusätzlichen Nebenkosten
Nicht-Einhaltung von Bezahl- und Skontofristen
Anzahl zu bearbeitende Lieferscheine pro Monat
Lieferscheine
Anzahl zu bearbeitende Rechnungen pro Monat
Rechnungen
Ø Bruttojahreslohn der/s zuständigen Mitarbeiters/in
Einsparpotenzial p. a.
Automatische Datenextraktion aus Lieferscheinen und Eingangsrechnungen
Abgleich der extrahierten Daten mit ERP Sollwerten
Einfache End-to-End Integration in bestehende Systemlandschaften
Anpassung an existierende Geschäftslogiken und Personalisierung auf kundenspezifische Dokumententypen
Unsere intelligente Lösung extrahiert alle relevanten Daten automatisch und gleicht diese mit den Sollwerten des ERP Systems ab. Ihre Mitarbeiter überprüfen nur noch.
Sie sparen nicht nur hohe Lohnkosten ein, sondern reduzieren auch Fehler durch manuelle Datenübertragung signifikant. Da sich Ihre Mitarbeiter auf Ihre Kernkompetenzen fokussieren können, kann die Wertschöpfung zusätzlich gesteigert werden.
Unsere Lösung lässt sich direkt in Ihre IT-Architektur integrieren. Manuelle Konfigurationen entfallen dank des selbstlernenden Systems. Mitarbeiter müssen nicht umgeschult werden, da unsere Lösung auf bestehenden Geschäftslogiken aufbaut.
Eine neuartige Kombination aus Computer Vision und NLP setzt neue Massstäbe bei der Extraktion von Tabellendaten.
Das System lernt umgehend von menschlichem Input und verbessert sich so kontinuierlich selbst.
Daten werden nicht einfach nur extrahiert. Die KI gleicht sie mit den Sollwerten aus dem Unternehmenssystem ab und unterstützt den Operator so bei jedem Prozessschritt.
Mithilfe von Dokumenten aus der Vergangenheit kann das System automatisch auf kundenspezifische Sonderfälle vortrainiert werden.
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