Revenue Reconciliation Agent

Jeden Monat kämpfen Finanzteams mit Verträgen, CRM-Daten und Abrechnungssystemen, nur um die Richtigkeit der Zahlen zu bestätigen. Dieser Revenue Reconciliation Agent, der mit dem AgentCreator von SnapLogic erstellt wurde, zeigt, wie intelligente Automatisierung diese Routinearbeit eliminieren kann, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Mithilfe von KI extrahiert, interpretiert und vergleicht dieser Agent Vertragsbedingungen mit Ihren Datensystemen und gleicht CRM- und Rechnungsdatensätze mit unterzeichneten Verträgen ab. So werdenUnstimmigkeiten für die Überprüfung durch einen Mitarbeiter gekennzeichnet und die Teams können sich auf wichtige Finanzinitiativen konzentrieren.

Sehen Sie sich die Abstimmung der Einnahmen in Aktion an

Schauen Sie sich das Video an, um zu sehen, wie der Revenue Reconciliation Agent vom Scannen von Verträgen über die Extraktion von Begriffen bis hin zur Datenvalidierung in Echtzeit funktioniert.

Wie es funktioniert

Dieser produktionsreife Agent von SnapLogic ersetzt die spröde regelbasierte Automatisierung durch eine modulare KI-Architektur, die strukturierte Logik mit Large Language Model (LLM) kombiniert.

Die Pipeline ist folgendermaßen aufgebaut:

• Box Repository Integration - Überwacht den Cloud-Speicher (z.B. Box) auf neu hinzugefügte Verträge. Filtert anhand von Dateiattributen, um unterzeichnete Verträge zu identifizieren und die Extraktion einzuleiten.
• Klassifizierung des Dokumenttyps - Verwendet einen LLM-basierten Agenten, um festzustellen, ob es sich bei jedem Vertrag um ein Standard-Bestellformular (strukturiert) oder eine kundenspezifische Vereinbarung (unstrukturiert) handelt, und leitet entsprechend weiter.
• Adaptive Datenextraktion - Je nach Struktur wendet der Agent traditionelles Parsing oder eine prompte Extraktionslogik an, die von OpenAI oder anderen LLMs unterstützt wird.
• CRM- und ERP-Validierung - gleicht extrahierte Werte (z. B. Vertragsnummern, Laufzeiten, Preise) mit CRM- und ERP-Daten ab und stellt so die Konsistenz zwischen den Systemen sicher.
• Subagent-Vergleich + QA - Ein spezialisierter Subagent vergleicht die Ergebnisse mehrerer Extraktionsmethoden anhand von LLM-Bewertungskriterien, um zu entscheiden, welcher Satz genauer ist. Betrachten Sie dies als Peer-Review für KI-Ausgaben.
• Markierung von Diskrepanzen - Jede Unstimmigkeit wird zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter weitergeleitet, bevor Aktualisierungen vorgenommen werden - eine Kombination aus Schnelligkeit und Übersicht.

Warum das wichtig ist

Dies ist keine Demo.

Der Revenue Reconciliation Agent ist bei SnapLogicbereits im Einsatz undhat unseren Monatsabschluss verändert:

• Reduzierte manuelle Vertragsprüfung
• Beschleunigte Fristen für den Abgleich
• Verhinderung von Einnahmeausfällen durch frühzeitige Erkennung von Unstimmigkeiten
• Nachgeholte entgangene Einnahmen
• Entlastung der Finanzteams zur Konzentration auf die strategische Arbeit

Und das Beste daran? Es begann mit einer begrenzten Aufgabe - der Überprüfung von Vertragsbedingungen - und hat sich dank des flexiblen, modularen Designs von AgentCreatorständig weiterentwickelt.

Bauen Sie Ihr eigenes

Mit AgentCreatorkönnen Ihre Finanz-, RevOps- und Datenteams in kürzester Zeit intelligente Agenten erstellen, die mit Ihrem Unternehmen mitwachsen.

Sie brauchen Ihre Systeme nicht zu überarbeiten. Sie brauchen nur intelligentere Mitarbeiter, die wissen, wie man damit arbeitet.