Denk om te beginnen na over welke routinematige bedrijfsprocessen op dit moment de meeste tijd kosten.
Hoeveel tijd kun je besparen door een tijdrovende taak te automatiseren? En hoe vaak moet deze taak worden uitgevoerd? De populaire webcomic XKCD maakte een leuke visualisatie van wanneer het wel – of juist niet – zinvol is om een taak te automatiseren.
Neem bijvoorbeeld de use case “geautomatiseerde factuurverwerking” uit de eerdergenoemde how to guide. In dit voorbeeld verwerkt GrillMaster Europe maandelijks honderden inkoopfacturen van leveranciers verspreid over meerdere landen. Deze facturen komen binnen in verschillende formaten – pdf, scan, e-mail – en worden grotendeels handmatig verwerkt.
Ervan uitgaande dat het per factuur 5 minuten kost om deze te verwerken, en het finance-team dagelijks tussen de 20 en 50 facturen moet afhandelen, is dit een zeer geschikte use case voor AI. Een proces dat je daarentegen maar één keer per jaar uitvoert en dan een halve dag tijd kost, is (bekeken vanuit het perspectief van tijdsbesparing) een veel minder relevante use case.
Denk vervolgens na over welke bedrijfsprocessen op dit moment het meest foutgevoelig zijn.
Hoe foutgevoelig zijn specifieke taken? En welke kosten moet je maken om eventuele fouten te herstellen?
Laten we eens kijken naar de use case “automatische anomaliedetectie in finance” uit onze how to guide. In dit voorbeeld zien we dat binnen GrillMaster Europe dagelijks grote aantallen transacties worden verwerkt, waaronder journaalposten, declaraties, betalingen en intercompany-verrekeningen. In veel organisaties worden fouten, onregelmatigheden of mogelijke fraude pas achteraf ontdekt, vaak pas tijdens audits of maandafsluitingen. Dit leidt tot herstelwerk, tijdverlies en risico’s voor compliance en datakwaliteit.
Met de inzet van AI-gestuurde anomaliedetectie kan GrillMaster Europe deze problemen structureel aanpakken. De oplossing is toepasbaar binnen elk modern financieel platform dat toegang heeft tot journaalgegevens en masterdata, en ondersteunt API-integratie of datastreaming. Controllers of auditors zien verdachte transacties direct via een dashboard of notificatie.
“AI neemt het handmatige invoerwerk over en maakt het proces minder foutgevoelig. Medewerkers houden daardoor meer tijd over voor het optimaliseren van productconfiguraties en het geven van proactief klantadvies. Daar zit de echte kwaliteitswinst.”
Denk tot slot na over welke bedrijfsprocessen tot de meeste frustratie leiden.
Zijn er taken die je kunt automatiseren om de tevredenheid van medewerkers te verhogen? Of omdat je er zelf een hekel aan hebt?
Neem bijvoorbeeld de use case “multimodale analyse van serviceverzoeken” uit de how to guide. In dit GrillMaster Europe voorbeeld klagen medewerkers van de klantenservice dat de eerste beoordeling van serviceverzoeken één van de meest routinematige en saaie onderdelen van hun werk is. Hun voorkeur gaat uit naar taken waarmee ze klanten concreet kunnen helpen.
GrillMaster Europe ontvangt dagelijks serviceverzoeken vanuit consumenten en wederverkopers over defecte of beschadigde producten. Deze meldingen komen binnen via e-mail, contactformulieren of selfserviceportalen, vaak voorzien van een korte toelichting én foto’s van het probleem. Met de inzet van een multimodale AI-oplossing – die zowel beeld als tekst verwerkt – kan GrillMaster Europe het beoordelen van serviceverzoeken deels automatiseren en versnellen.
Er zijn verschillende manieren om te bepalen welke AI-toepassingen het meest relevant zijn voor jouw bedrijf, en het identificeren van de juiste use case is slechts de eerste stap om de echte voordelen van AI te ervaren.
