Die Zukunft von EDI und B2B trifft auf KI

Es gibt viel Wirbel um die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) und die Frage, wie KI in Geschäftsprozesse integriert werden 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. 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 Aufgaben 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?

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.

KI-Integration kann bestehende Systeme verbessern und EDI/B2B auf die nächste Stufe heben

EDI bezeichnet den elektronischen Austausch von Geschäftsdokumenten zwischen Computersystemen, z. B. Rechnungen und Bestellungen. EDI ermöglicht Unternehmen die Automatisierung ihrer Kommunikations- und Dokumentenaustauschprozesse.

Obwohl EDI und KI nichts miteinander zu tun haben, können beide Technologien kombiniert werden, um die Effizienz und Automatisierung von Unternehmensprozessen zu verbessern. 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.

Ein Beispiel hierfür ist ein Unternehmen, das täglich eine große Anzahl von Rechnungen von seinen Lieferanten erhält. 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-Anwendung in sein EDI-System integrieren. So ist es beispielsweise möglich, die optische Zeichenerkennung, auch OCR, 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 übergeben 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 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: Künstliche 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 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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