Jeden Monat bereiten sich die Finanzteams auf die gleiche Herausforderung vor: den gefürchteten Monatsabschluss. Es ist ein Prozess, bei dem viel auf dem Spiel steht und der Druck hoch ist. Er erfordert Schnelligkeit, Präzision und Koordination über Systeme hinweg, die oft nicht dieselbe Sprache sprechen. Die Überprüfung von Verträgen, die Überprüfung von CRM-Datensätzen, die Validierung von Rechnungsbedingungen - das ist eine sich wiederholende, zeitaufwändige Arbeit, die zu viel Raum für menschliche Fehler lässt.
Bei SnapLogic wussten wir, dass es einen besseren Weg geben musste. Also haben wir unseren eigenen Revenue Reconciliation Agent mit dem SnapLogic AgentCreator entwickelt und implementiert. Er ist nun schon seit einiger Zeit in Produktion und hilft unserem Finanzteam, die Bücher schneller abzuschließen, die manuelle Überprüfung zu reduzieren und entgangene Einnahmen wiederzuerlangen.
Dieser Beitrag ist Teil unserer Serie " Agenten in Aktion", in der wir echte KI-Agenten, die mit SnapLogic AgentCreator erstellt wurden, und die leistungsstarken Ergebnisse, die sie liefern, vorstellen. In diesem vierten Teil nehmen wir Sie mit zu dem Agenten, der unsere monatliche Umsatzabstimmung verändert.
Sehen Sie sich den Agent Showcase an, um zu erfahren, wie Sie Ihren eigenen Revenue Reconciliation Agent mit SnapLogic AgentCreator erstellen können.
Das Problem der traditionellen Versöhnung
Der Abgleich von Einnahmen ist von entscheidender Bedeutung - und notorisch schmerzhaft. Die Finanzteams müssen sicherstellen, dass die Vertragsdaten mit den Daten im Rechnungssystem, im CRM und im ERP übereinstimmen. Leider ist dies oft ein sehr manueller, zeitaufwändiger und mehrstufiger Prozess, bei dem unterschriebene Dokumente aufgespürt, Kalkulationstabellen durchforstet und wichtige Details Zeile für Zeile überprüft werden müssen.
Selbst bei der Automatisierung des Prozesses gibt es Grenzen. Tools wie die optische Zeichenerkennung (OCR), die gescannte Dokumente in Text umwandeln, haben mit individuellen Verträgen und nicht standardisierten Formaten zu kämpfen. Regelbasierte Systeme sind spröde und brechen zusammen, wenn Layouts oder Formate nicht exakt übereinstimmen.
Das Ergebnis? Die Teams müssen mehr Zeit mit der Suche nach Daten verbringen als mit deren Nutzung, was den gesamten Abschlussprozess verlangsamt und das Risiko menschlicher Fehler erhöht.
Wie der Revenue Reconciliation Agent funktioniert
Der Agent wurde mit einem Ziel vor Augen entwickelt: den Abstimmungsprozess zu beschleunigen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Und so funktioniert es:
- Überwacht Cloud-Speicher-Repositories (wie Box) auf neue Vertragsdateien und löst die entsprechenden Verarbeitungsprozesse aus
- Verwendet ein LLM, um zu klassifizieren, ob es sich bei einem Dokument um ein Standard-Bestellformular oder eine individuelle Vereinbarung handelt
- Wendet die am besten geeignete Extraktionsmethode für die strukturierte Analyse von Standardformularen an oder nutzt die KI-gesteuerte Logik für unstrukturierte Formulare
- Validiert extrahierte Daten (z. B. Vertragsnummern, Preise, Daten) mit CRM- und ERP-Systemen
- Führt einen Vergleichs-Subagenten aus, der die Ergebnisse mehrerer Extraktionsmethoden analysiert und auf der Grundlage integrierter Bewertungskriterien feststellt, welche Methode am genauesten ist.
- Kennzeichnet Unstimmigkeiten für die menschliche Überprüfung, bevor die Daten aktualisiert werden
Dieser Agent ist sowohl schnell als auch flexibel. Da er mit modularen Pipelines und Tools aufgebaut ist, kann er an unterschiedliche Geschäftsprozesse, Dokumentenformate und Datenquellenänderungen angepasst werden.
Gebaut für Genauigkeit, entworfen für den Maßstab
Dies ist kein Prototyp oder Proof of Concept. Unser Revenue Reconciliation Agent ist in SnapLogic live und einsatzbereit und hat bereits messbare Auswirkungen auf das Geschäft:
- Beschleunigte Zeitpläne für Monatsabschlüsse
- Geringerer manueller Aufwand für die Prüfung von Verträgen
- Fehler, die sich auf die Einnahmen auswirken, wurden frühzeitig erkannt und korrigiert
- Nachgeholte entgangene Einnahmen
- Freisetzung unseres Finanzteams zur Konzentration auf strategischere Initiativen
Wir begannen mit einem konkreten Ziel: den manuellen Aufwand für den Abgleich von Vertragsbedingungen mit ERP-Daten zu eliminieren. Sobald das gelöst war, wurde die Erweiterung der Agentenfunktionen einfach. Da alle unsere relevanten Datenquellen bereits miteinander verbunden waren und die Pipelines modular aufgebaut waren, konnten wir sie schnell erweitern, um neue Dokumententypen, Formate und Abgleichsworkflows zu verarbeiten.
Durch die Automatisierung dessen, was früher Stunden oder Tage an manueller Arbeit in Anspruch nahm, hat der Agent nicht nur die Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessert, sondern auch das Vertrauen in unsere Zahlen erhöht. Da wir nun weniger Unstimmigkeiten nachgehen müssen und mehr Zeit für die Analyse der Ergebnisse haben, ist unser Finanzteam besser gerüstet, um die strategische Planung, die Prognosen und die Entscheidungsfindung der Führungskräfte zu unterstützen. Dies ist ein klares Beispiel dafür, wie KI-Agenten über die Automatisierung von Aufgaben hinausgehen und eine größere geschäftliche Agilität freisetzen.
Bringen Sie Ihren Monatsabschluss in die KI-Ära
Finanzteams sollten nicht tagelang Verträge durchforsten oder Daten in unzusammenhängenden Systemen dreifach überprüfen müssen. Und die Einnahmen sollten nicht durch menschliches Versagen oder veraltete Automatisierung gefährdet sein.
Mit dem Snaplogic AgentCreator können Sie KI-gesteuerte Agenten erstellen, die schneller abgleichen, Inkonsistenzen erkennen und manuelle Arbeit reduzieren, ohne bestehende Tools zu ersetzen oder Geschäftsprozesse zu unterbrechen. Der Revenue Reconciliation Agent ist nur ein Beispiel dafür, was möglich ist.
Jetzt sind Sie an der Reihe, etwas zu erschaffen.
Entdecken Sie in unserem Agent Showcase, was Sie sonst noch bauen können, und sehen Sie sich die Leistungsfähigkeit des Revenue Reconciliation Agent in Aktion an.
Sind Sie neugierig, was Sie sonst noch bauen können?
Entdecken Sie Beispiele aus der Praxis in unserer Serie Agents in Action und lassen Sie sich inspirieren, ein AgentCreator zu werden.
