KI-Integration mit EDI: Die Zukunft von B2B und maschinellem Lernen

Es gibt viel Wirbel um die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) und die Frage, wie KI-Integration Geschäftsprozesse optimieren kann. Viele Menschen sind besorgt, dass KI sie am Arbeitsplatz ersetzen wird. Die Zeit und die Forschung haben jedoch gezeigt, dass neue Technologien nicht nur der Menschheit zugute kommen, sondern auch eine beispiellose Ära der Schaffung von Arbeitsplätzen eingeläutet haben. So entstanden rückblickend für jeden Arbeitsplatz, der durch eine Technologie ersetzt wurde, 2,61 neue Stellen.[1]  Die Integration von KI in Geschäftsprozesse hat das Potenzial, bestehende Technologien wie den elektronischen Datenaustausch (EDI) zu verbessern, indem manueller Arbeitsaufwand und Kosten reduziert werden, sodass sich die IT-Mitarbeiter auf die wesentlichen Unternehmensintiativen und Kernaufgaben konzentrieren können. In diesem Blog gehen wir der Frage nach, wie die KI-Integration die EDI-Technologie für Business-to-Business-Prozesse (B2B) verbessern kann.

Was ist künstliche Intelligenz?

Bevor wir uns die Vorteile und Möglichkeiten der KI-Integration anschauen, müssen wir verstehen, was die KI-Technologie in erster Linie ausmacht. KI steht für „künstliche Intelligenz„, d. h. die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und handeln. Der Begriff kann auch für jede Maschine verwendet werden, die sich wie ein denkender Mensch verhält, z. B. indem sie lernt und Probleme löst.

Das Beste an der KI ist, dass sie so denken und handeln kann, dass sie ein gesetztes Ziel am besten erreichen kann. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der das Konzept beinhaltet, dass Computerprogramme automatisch aus neuen Daten lernen und sich ohne menschliche Hilfe verändern können. Deep-Learning-Techniken ermöglichen es Computern, selbständig zu lernen, indem sie eine Vielzahl unstrukturierter Daten wie Texte, Bilder und Videos aufnehmen.

Während KI als eigenständige Technologie eine Rolle spielt, können Unternehmen, die KI und ML in eine Strategie zur digitalen Transformation integrieren, Prozesse rationalisieren, um die Effizienz und Produktivität zu steigern und einen größeren Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen.

Doch, was bedeutet es, künstliche Intelligenz zu nutzen, beispielsweise im Unternehmen?

KI-Integration in bestehende Prozesse und Systeme

Die Integration von KI in Geschäftsprozesse und -systeme kann zahlreiche Vorteile bieten, darunter höhere Effizienz, bessere Entscheidungsfindung, verbesserte Kundenerlebnisse und Wettbewerbsvorteile. Dabei darf man nicht vergessen, dass KI-Integration ein fortlaufender Prozess ist. Er erfordert die Zusammenarbeit zwischen Unternehmensleitern, Datenanalysten, Ingenieuren und anderen Interessengruppen, um eine erfolgreiche Umsetzung und kontinuierliche Wertschöpfung sicherzustellen.

Ein verbreitetes und erfolgreiches Beispiel hierfür ist die KI-Integration in bestehende Systeme, um B2B/EDI auf die nächste Stufe zu heben. EDI bezeichnet den elektronischen Austausch von Geschäftsdokumenten zwischen Computersystemen, z. B. Rechnungen und Bestellungen und ermöglicht Unternehmen die Automatisierung ihrer Kommunikations- und Dokumentenaustauschprozesse.

EDI und KI haben zunächst nichts miteinander zu tun. Durch intelligente KI-Integration, also die Kombination beider Technologien, kann jedoch die Effizienz und Automatisierung von Unternehmensprozessen verbessert werden. Ein EDI-System kann beispielsweise für den automatischen Austausch von Rechnungen und Bestellungen mit einem Lieferanten verwendet werden, während ein KI-Integrationssystem die Daten aus diesen Dokumenten auswerten und Empfehlungen zur Verbesserung des Lieferkettenmanagements geben kann.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Unternehmen erhält täglich eine große Anzahl von Rechnungen von seinen Lieferanten. In den meisten Fällen werden diese Rechnungen in Form von gescannten Dokumenten oder PDF-Dateien geliefert und müssen von Hand in die vom Unternehmen verwendete Buchhaltungssoftware eingegeben werden. Diese Methode ist arbeitsintensiv und fehleranfällig.

Um nun die Dateneingabe zu automatisieren und die E-Invoicing-Verfahren zu beschleunigen und zu vereinfachen, könnte ein Unternehmen eine KI-Integration in sein EDI-System erwägen. So ist es beispielsweise möglich, die optische Zeichenerkennung, auch OCR genannt, zu nutzen, um den Text direkt aus den Rechnungen zu extrahieren. Anschließend können mithilfe von  Natural Language Programming (NLP) wichtige Informationen aus den Rechnungen erkannt und extrahiert werden, wie z. B. der Name des Lieferanten, der Rechnungsbetrag und das Datum der Rechnung.

Nachdem die Daten gesammelt und organisiert wurden, können sie über die KI-Integration automatisch in das Finanzsystem des Unternehmens eingegeben werden, so dass menschliches Eingreifen bei der Dateneingabe nicht mehr erforderlich ist. Die Abrechnungsprozesse eines Unternehmens können dadurch genauer und effizienter werden, außerdem wird Zeit gespart und die Anzahl der Fehler verringert.

Darüber hinaus kann das Unternehmen mithilfe einer Integrationsplattform KI einbinden, um Muster und Trends in EDI-Daten zu erkennen, indem es Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, um eine Analyse der Daten durchzuführen. Beispielsweise können sie Clustering-Methoden nutzen, um Rechnungen zu gruppieren, die miteinander vergleichbar sind, oder sie können prädiktive Modellierung nutzen, um zukünftige Ausgaben vorherzusehen. Auf diese Weise kann ein Unternehmen aufschlussreiche Informationen erhalten, die ihm bei der Verbesserung seiner Geschäftsabläufe durch KI-Integration helfen.

Diese Beispiele zeigen deutlich, dass die Integration von KI in die EDI-Technologie den EDI-Prozess in den folgenden vier Bereichen deutlich verbessert:

• Erkennung von Mustern und signifikanten Abweichungen: Die KI-Integration kann genutzt werden, um signifikante Abweichungen in geschäftlichen Unterlagen zu erkennen. Wenn Sie beispielsweise ein Angebot für Ihren Kunden erstellen, das Werte enthält, die erheblich von denen früherer Angebote abweichen, kann ein EDI-Tool mit KI-Integration Ihnen helfen, solche Abweichungen zu erkennen. Solche geringfügigen, aber signifikanten Unterschiede sind bei einer manuellen Prüfung der Dokumente durch Menschen möglicherweise nur schwer zu erkennen.
• Validierung: Die Integration künstlicher Intelligenz stellt sicher, dass alle Rechnungsdaten automatisch validiert werden, indem sie mit anderen transaktionsbezogenen Dokumenten verglichen werden. Dies ermöglicht eine höhere Präzision.
• Automatisierung: KI kann Trends in Daten erkennen, wie sie beispielsweise in Rechnungen, Bestellungen und anderen Dokumenten zu finden sind. Letztendlich ermöglicht sie die automatische Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten, wodurch die manuelle Eingabe minimiert wird.
• Der Prozess der Extraktion von Informationen aus Dokumenten: KI-Datenintegrationsmodelle können so trainiert werden, dass sie automatisch bestimmte Informationen aus Geschäftsdokumenten extrahieren. Diese Daten können dann in andere Softwareanwendungen übertragen werden, um Muster und Berichte zu erstellen, die Unternehmen als Entscheidungshilfe nutzen können. Dadurch wird der Zeitaufwand reduziert, der bei einer manuellen Extraktion der Daten durch Menschen verloren gegangen wäre.

Neben der Anwendung von künstlicher Intelligenz auf den typischen EDI-Austausch kann KI-Integration auch eingesetzt werden, um bei der Konvertierung von Nicht-EDI-Dokumenten in ein bestimmtes Format ein höheres Maß an Genauigkeit zu gewährleisten. Dies ist möglich, weil KI den Inhalt der konvertierten Dokumente analysieren kann. In den kommenden Jahren wird es interessant zu beobachten sein, wie KI und ML Integrationsplattformen in die Lage versetzen, nahtlos mit einer Vielzahl moderner Technologien zu interagieren.

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