Automatisierung in der Auftragsabwicklung: Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLM)

‍

Die Auftragserfassung und -verarbeitung bildet eine wichtige Schnittstelle zwischen Kunde und Umsatz. Eine effiziente und genaue Handhabung dieser Aufträge ist entscheidend, um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten und reibungslose Abläufe sicherzustellen. Allerdings kann die Abwicklung von Verkaufsaufträgen eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabe sein, die oft anfällig für Fehler und Ineffizienzen ist.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, kann die Bedeutung der Automatisierung bei der Auftragserfassung nicht genug betont werden. Automatisierung macht Prozesse nicht nur effizienter, sondern reduziert auch das Fehlerpotenzial, spart Zeit und ermöglicht es dem Vertriebsinnendienst, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren. Maschinelles Lernen (ML) und Large Language Models(LLMs) sind leistungsstarke Technologien, die die Produktivität der Auftragsverarbeitung erheblich steigern können.

Dieser Blogbeitrag soll ein Verständnis für die Unterschiede zwischen ML- und LLM-Lösungen bei der Auftragserfassung vermitteln. Indem wir ihre Grundkonzepte, Anwendungen und Vorteile untersuchen, werden wir aufzeigen, wie diese Technologien die Effizienz und Genauigkeit Ihres Teams verbessern können. Egal, ob Sie ein Vertriebsinnendienstler sind, der seinen Arbeitsablauf optimieren möchte, oder ein Geschäftsleiter, der modernste Technologie implementieren möchte - dieser Blogbeitrag wird Sie mit dem Wissen ausstatten, das Sie für fundierte Entscheidungen benötigen.

Beginnen wir zunächst damit, die Grundlagen des maschinellen Lernens und der LLMs zu verstehen und wie jede dieser Technologien genutzt werden kann, um die Auftragserfassung zu optimieren.

‍

Maschinelles Lernen (ML) verstehen

‍

Definition und Grundkonzepte

‍

Maschinelles Lernen ist einfach gesagt ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Computer aus Daten lernen und im Laufe der Zeit besser bei Aufgaben werden, ohne dass sie explizit für jede Aufgabe programmiert werden müssen. Stellen Sie sich vor, es ist, als würde man einem Computer beibringen, Muster zu erkennen und Vorhersagen basierend auf diesen Mustern zu treffen. In der Regel gilt: Je mehr qualitativ hochwertige Daten verwendet werden, desto besser kann der ML-Algorithmus werden.

‍

ML-Algorithmen analysieren historische Daten, um Vorhersagen zu treffen, Trends zu identifizieren und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. ML-Algorithmen können speziell für eine Vielzahl von Aufgaben trainiert werden, von der Bilderkennung bis zur Umsatzprognose. In der Welt der Auftragserfassung kann ML routinemäßige Aufgaben unterstützen und menschliche Fehler minimieren, wodurch der Prozess reibungsloser und effizienter wird.

‍

Potenzielle Anwendungen in der Auftragsverarbeitung

‍

Im Bereich der Auftragsverarbeitung kann ML in verschiedenen Szenarien angewendet werden:

‍

1. Auftragsvalidierung:
   • ML-Algorithmen können Aufträge anhand historischer Daten und Geschäftsregeln validieren und dabei Anomalien oder statistische Ausreißer kennzeichnen.
     ‍
2. Bestandsverwaltung:
   • ML kann den Bestandsbedarf basierend auf Verkaufstrends und historischen Daten vorhersagen. Dies stellt sicher, dass Sie immer das vorrätig haben, was Sie benötigen, und sowohl Überbestände als auch Fehlbestände vermeiden.
     ‍
3. Kunden-Insights:
   • Durch die Analyse vergangener Bestellungen und des Kundenverhaltens kann ML Erkenntnisse generieren, die Vertriebsteams helfen, ihre Strategien anzupassen.
     ‍
4. Betrugserkennung:
   • ML-Modelle können ungewöhnliche Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Dies hilft, Ihr Unternehmen vor potenziellen Verlusten zu schützen und die Daten Ihrer Kunden sicher zu halten.
     ‍

Large Language Models (LLMs) verstehen

‍

Definition und Grundkonzepte

‍

LLMs, oder Große Sprachmodelle, sind fortschrittliche KI-Systeme, die mit enormen Mengen an Textdaten trainiert wurden. Diese Modelle, wie OpenAI’s GPT-4, können menschliche Sprache in einer unglaublich ausgefeilten Weise verstehen, generieren und damit interagieren. Sie sind nicht nur in der Lage, Vorhersagen zu treffen, sondern verstehen auch den Kontext, die Nuancen und sogar die Feinheiten der Sprache.

Stellen Sie sich LLMs wie ein Gespräch mit der schlausten Person vor, die Sie kennen – jemand, der (fast) nie etwas vergisst und sofort aus einem riesigen Informationsspeicher schöpfen kann, um detaillierte, kontextuell genaue Antworten zu liefern.

‍

Potenzielle Anwendungen in der Auftragsverarbeitung

‍

LLMs bringen ein neues Maß an Intelligenz und Interaktivität in die Auftragsverarbeitung. So sehen wir bei turian das Potential von LLMs auf die Auftragsabwicklung:

1. Natural Language Processing (NLP) für die Auftragserfassung:
   • LLMs können Bestellungen in natürlicher Sprache verstehen und verarbeiten, sei es durch E-Mails, verschiedene Dateiformate (PDF, Excel, CSV...), Chatbots oder Sprachnachrichten. Das bedeutet, dass Kunden Bestellungen in ihren eigenen Formaten und Worten bei Ihnen aufgeben können und dass LLMs diese genau interpretieren und verarbeiten können.
     ‍
2. Datenextraktion aus Bestellungen:
   • LLMs sind hervorragend darin, relevante Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren. Ob eine Bestellung per umfangreicher E-Mail oder als komplexes PDF eintrifft, LLMs können die notwendigen Details mit beeindruckender Genauigkeit herausziehen.
     ‍
3. Kundeninteraktion und -unterstützung:
   • LLMs können Kundenanfragen bearbeiten, Produktinformationen bereitstellen, Angebote erstellen und bei bestellbezogenen Problemen in Echtzeit helfen. Sie können sinnvolle Gespräche führen, personalisierte Antworten geben und sicherstellen, dass sich Kunden gehört und wertgeschätzt fühlen.
     ‍
4. Automatisierte Kommunikation:
   • Das Verfassen von E-Mails, Follow-up-Nachrichten oder Auftragsbestätigungen wird mit LLMs zum Kinderspiel. Sie können professionelle und personalisierte Kommunikation in großem Umfang erstellen und so Konsistenz und Effizienz gewährleisten.
     ‍

Vergleich von ML- und LLM-Lösungen

‍

Wenn es um die Automatisierung und Dunkelverarbeitung der Auftragserfassung geht, bieten sowohl Maschinelles Lernen (ML) als auch große Sprachmodelle (LLMs) leistungsstarke Fähigkeiten, aber auf unterschiedliche Weise. Lassen Sie uns die Hauptunterschiede aufschlüsseln und erfahren, wie jede Technologie im Bereich der Auftragsverarbeitung helfen kann.

‍

Wichtige Unterschiede in der Technologie

‍

1. Kernfunktionalität:
   • ML: Traditionelle ML-Modelle sind darauf ausgelegt, Muster zu erkennen und Vorhersagen basierend auf strukturierten Daten zu treffen. Sie sind hervorragend in spezifischen Aufgaben wie Klassifikation, Regressionsanalysen und Clustering, für die sie auf historischen Daten trainiert werden müssen, um Trends zu identifizieren und Prozesse zu automatisieren.
     ‍
   • LLMs: LLMs hingegen sind darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf umfangreichen Textdatensätzen und können Kontext verstehen, kohärente Antworten generieren und in natürlicher Sprache interagieren. Ihre Stärke liegt in der Verarbeitung unstrukturierter Daten und sprachlicher Aufgaben.
     ‍
     ‍
2. Trainingsdaten:
   • ML: Benötigt strukturierte Datensätze mit beschrifteten Beispielen ("Labels") zum Training. Der Aufbau eines qualitativ hochwertigen, strukturierten Trainingsdatensatzes ist ein großer Aufwand. Zum Beispiel könnte ein ML-Modell für die Auftragsverarbeitung mit Tausenden von vergangenen Bestellungen trainiert werden, die jeweils mit Details wie Produkt-IDs, Mengen und Kundeninformationen annotiert sind.
     ‍
   • LLMs: Werden mit umfangreichen und vielfältigen Textdaten trainiert, die alles von Büchern und Artikeln bis hin zu Websites und sozialen Medien umfassen. Dieses umfangreiche Training mit nicht-strukturierten ermöglicht es LLMs, Kontext und Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen.
     ‍

Leistung und Genauigkeit

‍

1. Datenextraktion:
   • ML: Ein ML-Modell kann darauf trainiert werden, spezifische Felder aus strukturierten Dokumenten wie Bestellformularen oder Rechnungen zu extrahieren. Es kann Produkt-IDs, Mengen und Preise aus einer standardisierten Vorlage genau herausziehen.
     ‍
   • LLMs: LLMs sind hervorragend in der Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten. Zum Beispiel, wenn ein Kunde eine E-Mail mit einer komplexen Bestellung sendet, kann ein LLM die E-Mail lesen, den Kontext verstehen und relevante Details extrahieren, selbst wenn die E-Mail keinem strikten Format folgt.
     ‍
2. Fehlerbehandlung:
   • ML: Traditionelle ML-Modelle können Schwierigkeiten mit Variationen oder Fehlern bei der Dateneingabe haben. Wenn ein Bestellformular eine leichte Abweichung vom Normalfall aufweist, könnte das Modell es möglicherweise nicht korrekt verarbeiten.
     ‍
   • LLMs: Mit ihrem tiefen Verständnis der Sprache können LLMs Variationen und sogar kleinere Fehler bewältigen. Wenn ein Kunde einen Produktnamen falsch schreibt oder unkonventionelle Begriffe verwendet, kann ein LLM den Auftrag dank seines kontextuellen Verständnisses dennoch korrekt verstehen und verarbeiten.
     ‍

Anpassungsfähigkeit und Flexibilität

‍

1. Aufgabenspezifität:
   • ML: Sehr effektiv für spezifische, gut definierte Aufgaben. Ein ML-Modell, das zur Validierung von Bestelldetails mit Bestandsdaten trainiert wurde, wird diese Aufgabe sehr gut erledigen, wird sich aber nicht leicht an neue Aufgabentypen anpassen lassen, ohne neu trainiert zu werden.
     ‍
   • LLMs: Äußerst vielseitig und in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Ein LLM kann nicht nur Bestellungen validieren, sondern auch auf Kundenanfragen antworten, Empfehlungen geben und sogar beim Verfassen von E-Mails helfen. Kein erneutes Trainieren notwendig.
     ‍
2. Lernkurve:
   • ML: Erfordert typischerweise eine umfassendere Einrichtung und Trainingsphase. Datenwissenschaftler müssen Datensätze vorbereiten und beschriften, das Modell trainieren und seine Leistung im Laufe der Zeit optimieren.
     ‍
   • LLMs: LLMs können eine Vielzahl von Aufgaben mit minimaler Einrichtung direkt aus der Box ausführen. Sie erfordern eine Feinabstimmung für spezifische Anwendungen, sind jedoch im Allgemeinen schneller für diverse Aufgaben einsatzbereit.
     ‍

Benutzererfahrung und Integration

‍

1. Benutzerinteraktion:
   • ML: Wird hinter den Kulissen integriert und automatisiert spezifische Aufgaben, ohne direkt mit den Endbenutzern zu interagieren. Beispielsweise könnte ein ML-Modell die Validierung von Bestellungen im Hintergrund dunkel verarbeiten und so die Effizienz verbessern, ohne den Arbeitsablauf des Benutzers zu verändern.
     ‍
   • LLMs: Können zur Dunkelverarbeiten von Prozessen genutzt werden, aber können im Gegensatz zu ML ebenfalls direkt mit den Benutzern interagieren und bieten Sprach-Schnittstellen, die die Benutzererfahrung verbessern. Beispielsweise kann ein LLM-gesteuerter Chatbot in Ihrem Posteingang Ihrem Team helfen, Bestellungen in Ihr ERP/CRM einzugeben, Fragen zu beantworten und diverse Anfragen / Probleme in Echtzeit zu lösen.
     ‍
2. Integrationskomplexität:
   • ML: Erfordert häufig maßgeschneiderte Integration mit bestehenden Systemen und Datenbanken. Die Einrichtung einer ML-Lösung kann erhebliche Entwicklungsarbeit erfordern, um sicherzustellen, dass sie nahtlos in den bestehenden Arbeitsablauf passt.
     ‍
   • LLMs: Sind typischerweise einfacher zu integrieren, insbesondere mit modernen APIs und Plattformen, die KI unterstützen. Die Implementierung einer LLM-basierten Lösung kann oft mit minimalem Einfluss auf bestehende Systeme erfolgen.
     ‍

Drei konkrete Beispiele in der Auftragsverarbeitung

‍

1. Beispiel: Automatisierung der Dateneingabe:
   • ML: Ein ML-Modell kann darauf trainiert werden, Bestelldetails aus standardisierten PDF-Rechnungen zu extrahieren. Es funktioniert gut mit konsistenten Formaten, kann jedoch bei neuen Vorlagen oder geringfügigen Abweichungen scheitern.
     ‍
   • LLMs: Ein LLM kann eine E-Mail von einem Kunden lesen, Bestelldetails extrahieren, Anweisungen wie „Bitte bis nächsten Freitag liefern“ verstehen und die Bestellung unabhängig vom Format verarbeiten.
     ‍
2. Beispiel: Kundeninteraktion:
   • ML: ML-Modelle können Antworten auf häufig gestellte Fragen automatisieren, indem sie Schlüsselwörter mit vordefinierten Antworten abgleichen. Effektiv, aber auf spezifische vordefinierte Anfragen beschränkt.
     ‍
   • LLMs: LLMs können sinnvolle Gespräche führen, komplexe Anfragen verstehen und nuancierte Antworten geben. Beispielsweise würde ein Kunde, der fragt: „Können Sie mir helfen, ein ähnliches Produkt zu finden, das dem entspricht, was ich beim letzten Mal bestellt habe?“ eine detaillierte und hilfreiche Antwort erhalten.
     ‍
3. Beispiel: Auftragsvalidierung und Betrugserkennung:
   • ML: Ein ML-Modell kann Aufträge kennzeichnen, die von typischen Mustern abweichen, wie z. B. ungewöhnlich große Mengen oder nicht übereinstimmende Lieferadressen. Es basiert auf historischen Daten und vordefinierten Regeln.
     ‍
   • LLMs: Ein LLM kann die Sprache in Bestellungen auf Anzeichen von Betrug analysieren, wie z. B. Unstimmigkeiten im Ton, Rechtschreibfehler oder ungewöhnliche Anfragen. Es kombiniert Mustererkennung mit kontextuellem Verständnis für eine umfassendere Betrugserkennung.
     ‍

Was nun: ML oder LLM für Ihr Unternehmen?

‍

Letztendlich hängt die Wahl zwischen ML- und LLM-Lösungen von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, Zielen und Ressourcen ab. Hier eine kurze Zusammenfassung zur Entscheidungsfindung:

‍

Wählen Sie ML, wenn:

• Ihre Aufgaben und Arbeitsabläufe gut definiert sind und strukturierte Daten umfassen.
• Sie hohe Genauigkeit bei sich wiederholenden Aufgaben benötigen.
• Sie bereit sind, in die Datenaufbereitung, das Modelltraining und die Modellwartung zu investieren.

Wählen Sie LLMs, wenn:

• Sie Flexibilität bei der Handhabung unstrukturierter Daten sowie vielfältiger Aufgaben und Arbeitsabläufe benötigen (z.B. Dateneingabe und Auftragsvalidierung bei unterschiedlichen Auftragsformaten)
• Kundeninteraktion und natürliche Sprachverarbeitung für Ihre Abläufe entscheidend sind.
• Sie eine Lösung bevorzugen, die weniger Wartung erfordert und sich dynamisch anpasst.
  ‍

Wie turian Ihrem Auftragsverarbeitungsteam helfen kann

Bei turian glauben wir daran, die perfekte Lösung für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden. Egal, ob Sie im Team ML oder im Team LLM sind, wir helfen Ihnen gerne, die richtige Lösung ausfinding zu machen. Möchten Sie erfahren, wie Sie Ihren Auftragserfassungsprozess mit KI transformieren können? Lassen Sie uns loslegen – buchen Sie eine kostenlose Demo!

‍

{{cta-block-blog}}

‍