Bestellungen automatisieren – auch bei Freitext, Anhängen und unklaren Artikelangaben
automaited verarbeitet Bestellungen aus E-Mails, PDFs, Excel-Dateien, Scans und Bildern, ordnet auch unklare Angaben fachlich korrekt zu und gibt nur echte Ausnahmen an Ihr Team weiter.
Der Aufwand entsteht nicht beim Erfassen, sondern beim Verstehen der Bestellung
Bestellungen kommen selten sauber strukturiert an. Kunden bestellen per E-Mail, im Anhang, mit alten Artikelnummern, uneinheitlichen Bezeichnungen oder Verweisen auf frühere Aufträge. Der manuelle Aufwand entsteht beim Zuordnen, Prüfen und Entscheiden – nicht beim Abtippen.
Alte, falsche oder fehlende Artikelnummern
Bestellungen im Freitext oder direkt im Mailtext
Uneinheitliche Kunden- und Artikelbezeichnungen
Manuelle Rückfragen, Klärungen und ERP-Nacharbeit
So verarbeitet automaited Bestellungen fachlich korrekt
Eingang verstehen
Der Agent liest Bestellungen aus E-Mails, Anhängen, PDFs, Excel-Dateien, Scans und Bildern und erkennt, welche Informationen zusammengehören.
Kunden und Kontext zuordnen
Namen, E-Mail-Adressen, Kundennummern, Referenzen, Historie und bestehende Vorgänge werden abgeglichen – auch bei abweichenden Schreibweisen oder unvollständigen Angaben.
Artikel fachlich zuordnen
Alte, fehlende oder fehlerhafte Artikelangaben werden über Stammdaten, Beschreibungen, Variantenlogik und Bestellhistorie aufgelöst. So wird nicht nur erkannt, was im Dokument steht, sondern welcher Artikel fachlich gemeint ist.
Prüfen und weiterverarbeiten
Mengen, Einheiten, Preise, Varianten und Regeln werden geprüft. Eindeutige Fälle werden direkt weiterverarbeitet, unklare Fälle sauber zur Prüfung übergeben.
Mit automaited werden Sonderfälle zu Standardfällen
automaited verarbeitet nicht nur Dokumentinhalte, sondern bezieht auch Stammdaten, Bestellhistorie, Regeln, Toleranzen und Systemkontext ein. So wird nicht nur erkannt, was im Eingang steht, sondern bewertet, was fachlich gemeint ist.
Kunde bestellt mit veralteter Artikelnummer
Der Agent erkennt alte Nummern und ordnet sie über Stammdaten und Änderungshistorie dem aktuellen Artikel zu.
Bestellung steht nur im Mailtext
Auch ohne Anhang oder Formular wird der Bestellinhalt aus dem E-Mail-Text erkannt und strukturiert verarbeitet.
„Bitte wie beim letzten Mal“
Über angebundene Bestellhistorie werden frühere Vorgänge herangezogen und der passende Bezug ermittelt.
Varianten werden sprachlich beschrieben
Beschreibungen wie „das große Modell in Blau“ werden über Variantenlogik und Stammdaten aufgelöst.
Mengen und Einheiten interpretieren
Angaben wie „2 Paletten“ oder „500 Stück à 10er-Packung“ werden in die richtige Bestellmenge umgerechnet.
Kunden- oder Referenzdaten uneinheitlich
Abweichende Schreibweisen, Kurzformen oder veraltete Kundennummern werden erkannt und korrekt zugeordnet.
Fehlende Informationen aus Kontext ergänzen
Wenn Angaben fehlen, ergänzt der Agent sie aus Stammdaten, früheren Bestellungen oder hinterlegten Kundenregeln.
Rückfragen vorbereiten oder auslösen
Wenn eine Klärung nötig ist, formuliert der Agent eine Rückfrage vor – auf Wunsch wird sie auch direkt an den Kunden gesendet.
Kunde bestellt mit veralteter Artikelnummer
Der Agent erkennt alte Nummern und ordnet sie über Stammdaten und Änderungshistorie dem aktuellen Artikel zu.
Bestellung steht nur im Mailtext
Auch ohne Anhang oder Formular wird der Bestellinhalt aus dem E-Mail-Text erkannt und strukturiert verarbeitet.
„Bitte wie beim letzten Mal“
Über angebundene Bestellhistorie werden frühere Vorgänge herangezogen und der passende Bezug ermittelt.
Varianten werden sprachlich beschrieben
Beschreibungen wie „das große Modell in Blau“ werden über Variantenlogik und Stammdaten aufgelöst.
Mengen und Einheiten interpretieren
Angaben wie „2 Paletten“ oder „500 Stück à 10er-Packung“ werden in die richtige Bestellmenge umgerechnet.
Kunden- oder Referenzdaten uneinheitlich
Abweichende Schreibweisen, Kurzformen oder veraltete Kundennummern werden erkannt und korrekt zugeordnet.
Fehlende Informationen aus Kontext ergänzen
Wenn Angaben fehlen, ergänzt der Agent sie aus Stammdaten, früheren Bestellungen oder hinterlegten Kundenregeln.
Rückfragen vorbereiten oder auslösen
Wenn eine Klärung nötig ist, formuliert der Agent eine Rückfrage vor – auf Wunsch wird sie auch direkt an den Kunden gesendet.
Kunde bestellt mit veralteter Artikelnummer
Der Agent erkennt alte Nummern und ordnet sie über Stammdaten und Änderungshistorie dem aktuellen Artikel zu.
Bestellung steht nur im Mailtext
Auch ohne Anhang oder Formular wird der Bestellinhalt aus dem E-Mail-Text erkannt und strukturiert verarbeitet.
„Bitte wie beim letzten Mal“
Über angebundene Bestellhistorie werden frühere Vorgänge herangezogen und der passende Bezug ermittelt.
Varianten werden sprachlich beschrieben
Beschreibungen wie „das große Modell in Blau“ werden über Variantenlogik und Stammdaten aufgelöst.
Mengen und Einheiten interpretieren
Angaben wie „2 Paletten“ oder „500 Stück à 10er-Packung“ werden in die richtige Bestellmenge umgerechnet.
Kunden- oder Referenzdaten uneinheitlich
Abweichende Schreibweisen, Kurzformen oder veraltete Kundennummern werden erkannt und korrekt zugeordnet.
Fehlende Informationen aus Kontext ergänzen
Wenn Angaben fehlen, ergänzt der Agent sie aus Stammdaten, früheren Bestellungen oder hinterlegten Kundenregeln.
Rückfragen vorbereiten oder auslösen
Wenn eine Klärung nötig ist, formuliert der Agent eine Rückfrage vor – auf Wunsch wird sie auch direkt an den Kunden gesendet.
Kunde bestellt mit veralteter Artikelnummer
Der Agent erkennt alte Nummern und ordnet sie über Stammdaten und Änderungshistorie dem aktuellen Artikel zu.
Bestellung steht nur im Mailtext
Auch ohne Anhang oder Formular wird der Bestellinhalt aus dem E-Mail-Text erkannt und strukturiert verarbeitet.
„Bitte wie beim letzten Mal“
Über angebundene Bestellhistorie werden frühere Vorgänge herangezogen und der passende Bezug ermittelt.
Varianten werden sprachlich beschrieben
Beschreibungen wie „das große Modell in Blau“ werden über Variantenlogik und Stammdaten aufgelöst.
Mengen und Einheiten interpretieren
Angaben wie „2 Paletten“ oder „500 Stück à 10er-Packung“ werden in die richtige Bestellmenge umgerechnet.
Kunden- oder Referenzdaten uneinheitlich
Abweichende Schreibweisen, Kurzformen oder veraltete Kundennummern werden erkannt und korrekt zugeordnet.
Fehlende Informationen aus Kontext ergänzen
Wenn Angaben fehlen, ergänzt der Agent sie aus Stammdaten, früheren Bestellungen oder hinterlegten Kundenregeln.
Rückfragen vorbereiten oder auslösen
Wenn eine Klärung nötig ist, formuliert der Agent eine Rückfrage vor – auf Wunsch wird sie auch direkt an den Kunden gesendet.
Ihr Team prüft nur noch, was wirklich geklärt werden muss
Nicht jeder Fall sollte automatisiert entschieden werden. Wenn eine Zuordnung nicht eindeutig ist oder eine Anforderung nicht erfüllt werden kann, wird der Vorgang mit allen relevanten Informationen zur Prüfung übergeben.
Häufige Fragen
Mehr als 300 Unternehmen setzen bereits auf automaited.
Warum Unternehmen sich für uns entscheiden
Unsere sicheren KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen, Workflows effizient zu automatisieren. Unsere Kunden erzielen deutliche Verbesserungen bei Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit. Und nicht zuletzt: Die Zusammenarbeit mit uns ist unkompliziert und professionell.
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Tao Tao
COO, GetYourGuide
Die effiziente Implementierung beschleunigte nicht nur unsere Abläufe, sondern erhöhte auch die Genauigkeit und Skalierbarkeit, wodurch die Kundenzufriedenheit spürbar verbessert wurde, ohne unsere Ressourcen zu belasten.
Sascha Schneider
Strategische Projekte, Roland Assistance
Ein Paradebeispiel dafür, dass Hybride Intelligenz gleichzeitig maschinelle Intelligenz und menschliche Intelligenz betrachtet.
Prof.dr.ir. Wil van der Aalst
Chief Scientist, Celonis
