Aus Fehlern lernen

In einem Interview hat Elon Musk, CEO von Tesla, folgendes auf die Frage, wie erfolgreiche Unternehmensprozesse entstehen, geantwortet: "Es wird Fehler geben. Es ist wichtig, diese Fehler zu erkennen, anzuerkennen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen."

Wir stellen uns folgende Frage:

Welche Maßnahmen helfen wirklich, um Prozessbremsen nachhaltig zu lösen und möglichst fehlerfrei laufende Workflowprozesse zu generieren? 

Das Ziel mit digitalisierten Prozessen, und da sind wir uns sicherlich einig, ist die Beschleunigung von bisher manuell getätigten Arbeiten. Wir erhoffen uns schnelle Arbeitsabläufe, um beispielsweise Skontopotenziale in Zukunft besser nutzen zu können. Aus diesem Grund sollen Prüf- und Freigabeprozesse möglichst schlank und fehlerfrei durchlaufen werden.

Um dieses Ziel zu erreichen, verfolgen wir den Ansatz der Automatisierung von Rechnungsprüfungsprozessen.

Wir glauben, dass ab dem E-Mail-Rechnungseingang ein hohes Automatisierungspotenzial durch selbst lernende Algorithmen genutzt werden kann. 

Unabhängig von der eingesetzten Workflowlösung lassen sich so nicht nur ein Großteil der Rechnungen dunkel durchbuchen, sondern eine höhere Prozessperformance erzielen. Je höher der Automatisierungsgrad in Ihren Geschäftsprozessen Anwendung findet, umso geringer die Fehlerquote durch manuelle Rechnungsprüfungen. 

Folgende Fragen unterstützen bei der Automatisierung von Rechnungsprüfungsprozessen:

  • Wie sehen die aktuellen IST-Prozesse aus?
  • Welche Belege laufen (wiederholt) auf Fehler?
  • Welche Prozessbremsen können in Zukunft gelöst werden?
  • Welche Rechnungen können dunkel durchgebucht werden?
Unterstützt wird die Automatisierung durch Mehrfachanalysen in der OCR. So kann die manuelle Validierung größtenteils entfallen. Durch eine Volltextanalyse innerhalb von SAP kann auch auf eine externe OCR verzichtet werden. Neben einer erhöhten Automatisierung der vorhandenen Prozesse können so Kosten nachhaltig eingespart werden.

Gerne überzeugen wir durch ein Proof of Concept.

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