KI im Backoffice: Datenerfassung auf Autopilot

Use-Case Auswahl und Wirtschaftlichkeit

• Rechnungseingang, Bestellungen, Stammdaten, HR-Dokumente
• Durchlaufzeit und Fehlerkosten
• Compliance-Risiken und Prozessgrenzen
• Prozesslandkarte und Automatisierungshemmnisse

Dokumentverarbeitung und Extraktion

• PDF, Scan und E-Mail-Anhang
• OCR und Layout-Analyse
• Tabellen, Positionsdaten und Freitext
• Pflichtfelder, Plausibilitäten und Dubletten

LLM-gestützte Informationsgewinnung

• Prompt-Design für Extraktion
• JSON-Schemata und Feldmapping
• Schema-validierte strukturierte Outputs
• Constraints gegen Halluzinationen

Qualitätssicherung und Freigaben

• Human-in-the-Loop und Review-Queues
• Confidence Scores und Eskalationsregeln
• Gold-Data und Stichprobenprüfung
• Fehlerklassen und Korrekturmaßnahmen

Integration und Betrieb

• REST, Webhooks und E-Mail-Trigger
• RPA als Integrationsbrücke
• Statusmodelle und Idempotenz
• Monitoring, Retries und Dead-Letter-Queues

Datenschutz, Sicherheit und Governance

• DSGVO und Datenminimierung
• Aufbewahrung und Löschkonzepte
• Rollen, Berechtigungen und Secrets
• EU-KI-Verordnung und Risikoklassifizierung
• Cloud, On-Prem und Vendor-Auswahl

• Grundverständnis von Geschäftsprozessen und Datenfeldern, etwa Belegarten, Stammdaten und Statusmodelle
• Keine Programmierung erforderlich, technisches Interesse an Schnittstellen und Workflows reicht aus
• Für datengetriebene Vertiefung empfiehlt sich ergänzend der Python Data Science Einstieg

• Fach- und Prozessverantwortliche im Backoffice aus Finanzen, Einkauf, HR und Service
• IT- und Digitalisierungsverantwortliche mit Auftrag zur Prozessautomatisierung
• Data- und AI-Teams für produktive Dokument-Workflows
• RPA- und Integrations-Spezialisten mit Verantwortung für ERP-, CRM- und DMS-Schnittstellen