- Veröffentlichung:
28.01.2025 - Lesezeit: 8 Minuten
Automatisierte Verarbeitung komplexer Reklamationen und Rückforderungen mit mehreren, teils unstrukturierten Positionen
Ein Großhändler aus der Sportbranche mit Exklusivvertrieb sieht sich regelmäßig mit Reklamationen seiner Kunden konfrontiert. Diese Reklamationen müssen vom Großhändler manuell im SAP-System erfasst werden, was die Pflege von bis zu 37 verschiedenen Feldern umfasst. Im Anschluss bearbeiten Kollegen die Tickets, indem sie diese manuell um Daten aus SAP erweitern und den jeweiligen Bestellungen der Kunden und Spediteure zuordnen. Dieser Prozess ist nicht nur zeitaufwändig, sondern birgt auch ein erhöhtes Fehlerpotenzial, das zu nachgelagerter Mehrarbeit und fehlerhaften Auswertungen führen kann. Mit unserer KI-gestützten Intent-Erkennung werden unstrukturierte Kundenanfragen präzise erkannt und der Automatisierungsgrad im Kundenservice gesteigert, sodass sich Mitarbeitende auf wertschöpfendere Aufgaben fokussieren können.
Branche: Großhandel (Sportbranche) | Zeitraum: 2 Wochen | Teamgröße: 1 Berater
Status Quo:
Repetitive Aufgaben im Reklamationsprozess - Hoher Aufwand, hohe Fehlerquote
- Identifikation der Reklamation: Die Reklamations-E-Mails müssen aus einem Sammelpostfach des Kundenservice manuell gesucht und geöffnet werden.
- Bearbeitung der Anhänge: Jede E-Mail enthält bis zu 50 angehängte PDF-Dateien. Für jede Datei wird die Dokumentenart (z. B. eine Reklamation) identifiziert und die relevanten Informationen im Dokument manuell extrahiert.
- Ermittlung und Zuordnung: Anschließend werden der Reklamationsgrund ermittelt und die Reklamation dem entsprechenden Kunden im SAP-System zugeordnet.
- Ticketanlage: Für jede Reklamation wird ein Ticket erstellt, an das die entsprechende PDF-Datei angehängt wird, um die Folgebearbeitung zu ermöglichen.
Dieser aufwändige und fehleranfällige Prozess zeigt deutlich den Bedarf an Optimierung und Automatisierung, um die Effizienz zu steigern und die Fehlerquote zu reduzieren.
Der Weg zum automatisierten Soll-Prozess

Manuelle Prozesse werden für die Automatisierung vorbereitet
Roboter identifiziert Reklamations-E-Mails

Document Understanding prüft Dokumente und extrahiert relevante Informationen
Die angehängten Dokumente der eingehenden E-Mails werden vom Roboter – analog zu einem Sachbearbeiter – als Reklamationen erwartet. Um festzustellen, ob es sich tatsächlich um eine Reklamation oder ein anderes Dokument handelt, übergibt der Roboter die Dateien an die Document Understanding-Komponente von UiPath. Diese Engine überprüft zunächst, ob das Dokument der erwarteten Struktur entspricht. Bei Übereinstimmung mit dem definierten Format werden die relevanten Informationen extrahiert. Weicht das Dokument jedoch vom antrainierten Format ab, wird es in einen Fehlerpool zur weiteren Bearbeitung verschoben.

OCR-Technologie wird mit KI unterstützt, um unstrukturierte Daten fehlerfrei zu extrahieren
Die technische Datenextraktion aus PDF-Dokumenten mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) stößt insbesondere bei Abweichungen oder sich verändernden Formaten auf Herausforderungen, die häufig zu Fehlermeldungen führen. Ein typisches Beispiel ist das Auslesen einer „unstrukturierten“ Tabelle, bei der unregelmäßige Zeilenumbrüche oder eine variable Anzahl von Spalten vorliegen. Mit herkömmlicher OCR-Technologie müssten für jede grafische Variante spezifische Regeln definiert werden.
Durch den Einsatz der Document Understanding-Komponente wird dieser Prozess um eine KI-basierte Mustererkennung erweitert. Die künstliche Intelligenz erkennt Datenfelder nicht nur anhand ihrer visuellen Strukturen (OCR), sondern auch durch die Analyse von Charakteristika, Inhalt und Kontext.
Das Ergebnis dieser Verarbeitung ist ein Konfidenzscore, der für jedes Dokument und jedes erkannte Datenfeld ausgegeben wird. Dieser Score gibt an, wie sicher sich die KI ist, dass das ermittelte Objekt dem erwarteten entspricht. Für die Konfidenzscores können Schwellenwerte (Thresholds) definiert werden. Diese legen fest, ab welcher Wahrscheinlichkeit der Roboter die nachfolgenden Workflow-Schritte ausführt oder ob der Fall zur manuellen Überprüfung an einen Mitarbeiter weitergeleitet wird.

Roboter verknüpft extrahierte Daten mit dem SAP-System
Der Roboter kann nun die Informationen aus dem PDF Dokument für die weitere Verarbeitung des Dokuments einsetzen. Über 13 Datenfelder (z.B. Unternehmensname, Buchungskreis, Adressen…) kann der Roboter mit dem Standardkonnektor über die SAP Business API den entsprechenden Kunden der Reklamation zuordnen, die Kundennummer extrahieren, die ursprüngliche Bestellung ermitteln und den verantwortlichen Ansprechpartner zur weiteren Verarbeitung identifizieren.

Roboter erstellt und dokumentiert Reklamationen über SAP-Tickets
Der Workflow zur Bearbeitung von Reklamationen wird durch ein SAP-Ticket dokumentiert und gesteuert, das vom Roboter erstellt werden muss. Der Roboter hat dabei die Möglichkeit, das Ticket entweder über die Benutzeroberfläche von SAP oder über die SAP Business API anzulegen. Aufgrund der höheren Stabilität und Effizienz der standardisierten Schnittstelle erfolgt die Ticketanlage in diesem Fall über die API.
Im Zuge dieses Prozesses werden alle relevanten Informationen, die aus den Dokumenten extrahiert wurden, in das Ticket übernommen. Dazu gehört die Zuordnung zum zuständigen Ansprechpartner, die Verknüpfung mit der entsprechenden ausgehenden Bestellung, das Anhängen des Speditionsberichts sowie die Reklamation im PDF-Format. Auf diese Weise wird das Ticket vollständig und korrekt vorbereitet, sodass ein Entscheider im Anschluss die Reklamation prüfen und entweder annehmen oder ablehnen kann.
Verwendete Bausteine aus der UiPath Plattform
UiPath Robot
Roboter, welcher für die automatische Abarbeitung von Geschäftsprozessen ein vorgegebenes Skript verfolgt und über Schnitten oder die Benutzeroberfläche mit diversen Umsystemen interagieren kann. Dieser Roboter wird auf einer virtuellen Maschine oder physischen Maschine beim Kunden vor Ort betrieben und ist als virtueller Mitarbeiter zu betrachten.
UiPath Studio
Low Code Entwicklungsumgebung für den Roboter mit zahlreichen Out of the Box Konnektoren in Umsysteme wie SAP, O365, Zendesk, Celonis u.vm., sowie der Möglichkeit die Ergebnisse aus der UiPath Plattform in den Roboter zu integrieren
UiPath Document Understandig
Modul für das Klassifizieren und Verstehen von Dokumenten mit künstlicher Intelligenz. Mit dem Antrainieren der Dokumente wird ein KI-Modell auf eine spezifische Dokumentenkategorie erstellt. Dieses Modell ist in der Lage beispielsweise Tabellen mit unterschiedlicher Zeilenanzahl zu erkennen und die Inhalte korrekt auszulesen. Für das Erkennen von Zeichen und Information wird eine Kombination aus OCR und KI verwendet.
Impact at Launch & Facts
- PDF-Volumen: Ca. 500 pro Monat (steigend).
- Eingesparte Bearbeitungszeit: 5 Minuten pro PDF → 40 Stunden/Monat
- Strukturierter Output: Automatisiert weiterverwendbare Daten
- Amortisation der Lizenz- und Implementierungskosten: nach 10 Monaten
- Opportunitätsgewinne:
- 0,25 FTE/Monat frei für Kundenbetreuung
- Automatisierung weiterer Prozesse reduziert den ROI um je 1,5 Monate durch Lizenzoptimierung
- Jeder weitere automatisierte Prozess macht zusätzlich Ressourcen für wertschöpfende Prozesse frei (Erhöhung Opportunitätsgewinn)
- Implementierungsaufwand: 1 FTE für 2 Wochen
Ihre Vorteile auf einem Blick
Die Automatisierung verkürzt Bearbeitungszeiten für Reklamationen erheblich, wodurch Ihr Kundenservice schneller auf Kundenanliegen reagieren kann.
Durch den Einsatz automatisierter Systeme wird die Fehleranfälligkeit bei der Eingabe und Zuordnung von Reklamationsdaten minimiert, was zu einer zuverlässigeren Problembewältigung führt.
Der Automatisierungsprozess amortisiert sich schnell und führt zu spürbaren Kosteneinsparungen im operativen Budget, wodurch der Return on Investment maximiert wird.
Mitarbeitende haben mehr Zeit, sich um komplexe Kundenanfragen oder strategische Aufgaben zu kümmern, anstatt sich mit routinemäßigen Reklamationsprozessen zu beschäftigen.
Die Lösung ist anpassbar und skalierbar, sodass zukünftige Prozessänderungen oder steigende Reklamationszahlen problemlos abgedeckt werden können.
Die automatische Zuordnung und Verarbeitung von Reklamationsfällen in Ihrem bestehenden SAP-System sorgt für eine effiziente interne Kommunikation und Dokumentation.
Die Low-Code-Technologie ermöglicht eine zügige Implementierung und Anpassung, sodass Ihr Team schneller von optimierten Prozessen profitiert.
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