In serviceorientierten Unternehmen entscheidet die Verlässlichkeit von Kennzahlen darüber, ob Kapazitäten sinnvoll geplant, Servicequalität stabil gehalten und abrechnungsrelevante Leistungen sauber nachvollzogen werden können. Gleichzeitig entstehen täglich große Datenmengen aus Kundenkontakten, Vorgängen und operativen Prozessen, die konsolidiert, geprüft und in eine verständliche Steuerungslogik überführt werden müssen.

In diesem Projekt wurde ein zentrales Reporting- und Abrechnungsdashboard eingeführt, das durch KI-gestützte Prozessautomatisierung die tägliche Datenaufbereitung standardisiert. Ein AI-Mitarbeiter übernimmt dabei wiederkehrende Arbeitsschritte, die zuvor manuelle Übergaben, Prüfungen und Korrekturen erfordert haben.

Ausgangssituation

Das Reporting war historisch gewachsen und stark von manuellen Routinen abhängig. Daten wurden aus mehreren Quellen exportiert, in Tabellen zusammengeführt und anschließend in unterschiedliche Berichtsformate übertragen. Je nach Verantwortungsbereich entstanden parallel geführte Versionen derselben Kennzahl, was die Vergleichbarkeit erschwerte und Abstimmungsschleifen begünstigte.

Schon kleine Abweichungen, etwa unterschiedliche Definitionen eines Vorgangs, uneinheitliche Zeitfenster oder fehlende Pflichtangaben, führten zu Rückfragen und Korrekturschleifen. Unter Zeitdruck wurden Auswertungen häufig zunächst erstellt und später geprüft, wodurch Risiken in nachgelagerte Schritte verschoben wurden. Das betraf nicht nur die operative Steuerung, sondern auch die Nachvollziehbarkeit in abrechnungsnahen Auswertungen.

Zusätzlich schwankte der Aufwand stark mit saisonalen Effekten, Kampagnen oder kurzfristigen Sonderlagen. Dadurch stieg der Bedarf an Ad-hoc-Auswertungen, während gleichzeitig die Basisarbeit in der Aufbereitung konstant blieb. Reporting wurde so selbst zum Engpass, weil Fachkräfte regelmäßig mit Konsolidierung und Plausibilisierung beschäftigt waren, statt sich auf Klärfälle, Qualitätssicherung oder Prozessverbesserungen zu konzentrieren.

Zielsetzung

Ziel war ein skarlierbarer Arbeitsablauf für Reporting und Abrechnung, der jeden Tag verlässlich Ergebnisse liefert und den manuellen Aufwand spürbar reduziert. Die Berichtsfertigkeit sollte planbar werden, damit Kennzahlen zu einem festen Zeitpunkt verfügbar sind und nicht von individueller Arbeitsweise oder kurzfristiger Abstimmung abhängen.

Gleichzeitig sollte die Datenqualität durch konsequente Prüfungen steigen. Korrekturen nach der ersten Erstellung sollten seltener werden, damit Auswertungen als belastbare Grundlage für operative Entscheidungen und als nachvollziehbarer Nachweis in abrechnungsnahen Kontexten dienen können.

Darüber hinaus war wichtig, dass Inhalte passend zur jeweiligen Rolle bereitgestellt werden. Sensible und abrechnungsrelevante Informationen sollten geschützt bleiben, ohne die Transparenz für die tägliche Steuerung einzuschränken.

Lösungsansatz

Im Zentrum der Lösung steht ein AI-Mitarbeiter, der die tägliche Datenaufbereitung als durchgängige Prozesskette übernimmt und die bislang verteilten manuellen Teilschritte bündelt. Relevante Tagesdaten werden konsistent zusammengeführt und auf eine gemeinsame Struktur gebracht, sodass die Grundlage für alle Auswertungen einheitlich ist.

Vor der Kennzahlenbildung werden die Daten fachlich geprüft. Dabei geht es um Vollständigkeit, Plausibilität und Konsistenz, damit Auffälligkeiten nicht erst in fertigen Berichten auffallen. Unklare oder unvollständige Datensätze werden erkennbar gemacht, sodass gezielt nachgesteuert werden kann, statt im Nachhinein ganze Reportings zu korrigieren.

Auf dieser Basis werden Kennzahlen nach einheitlichen Definitionen konsolidiert. Zählregeln, Zeitfenster und Zuordnungen werden so standardisiert, dass Vergleichbarkeit über Teams und Zeiträume entsteht. Das reduziert Diskussionen über Datenstände und schafft eine gemeinsame Grundlage für Steuerung und Nachweisführung.

Die Ergebnisse werden anschließend in einem zentralen Dashboard bereitgestellt, das Übersichten und Detailansichten sinnvoll verbindet. Standardberichte und wiederkehrende Auswertungen sind damit verlässlich verfügbar, während Abweichungen und Auffälligkeiten sichtbar werden und gezielt geprüft werden können. Unterschiedliche Rollen erhalten die jeweils passende Sicht, ohne dass sensible Inhalte unnötig breit verteilt werden.

Ergebnis und Mehrwert

Mit dem KI-gestützten Reporting- und Abrechnungsdashboard wurde Reporting von einer Reihe manueller Einzelschritte zu einem standardisierten Ablauf weiterentwickelt. Kennzahlen sind verlässlicher verfügbar, weil die tägliche Aufbereitung nicht mehr an individuelle Routinen oder personelle Verfügbarkeit gebunden ist. Die tägliche Steuerung profitiert davon, dass Datenstände konsistent sind und zu einem festen Zeitpunkt bereitstehen.

Durch integrierte Qualitätsprüfungen sinkt das Risiko, dass unvollständige oder unplausible Daten in Berichte einfließen. Korrekturen nach der ersten Erstellung werden seltener, weil Auffälligkeiten früher sichtbar werden und nicht erst am Ende der Kette „durchrutschen“. Das reduziert Nacharbeit und erhöht die Stabilität der Zahlenbasis.

Die Standardisierung von Definitionen und Zählregeln verringert Reibungsverluste in der Zusammenarbeit. Weniger Zeit fließt in Klärungen darüber, welche Zahl „gilt“. Stattdessen können Teams schneller über Ursachen, Maßnahmen und Prozessverbesserungen sprechen. Abrechnungsnahe Auswertungen gewinnen an Nachvollziehbarkeit, weil Zeiträume, Logiken und Ableitungen konsistent sind und nicht aus wechselnden Zwischenständen zusammengesetzt werden.

In Summe entsteht Entlastung im Tagesgeschäft, weil Routineaufgaben in der Aufbereitung zurückgehen und menschliche Arbeit stärker dort eingesetzt wird, wo sie den größten Nutzen stiftet: bei Klärfällen, Qualitätssicherung und der kontinuierlichen Optimierung von Arbeitsabläufen.

KPIs

• Reduktion manueller Reporting- und Aufbereitungsaufwände: −80%

• Time-to-Report (tägliche Verfügbarkeit): bis 08:00 Uhr an ≥99% der Tage

• Rückgang von Korrekturläufen nach Erstlauf: −50%

• Datenqualität (vollständige und valide Pflichtfelder): ≥99%

• Touchless-Anteil bei Standardfällen (ohne manuelle Eingriffe): ≥70%

Gerne werfen wir in einem kostenlosen Erstgespräch gemeinsam einen Blick auf Ihre bestehenden Prozesse und entwickeln darauf aufbauend eine individuelle KI-Strategie.