enventa Chat: Die KI, die das Business ihrer Anwender versteht

Blog

Rainer Hill

Die Lösung enventa Chat ist kein weiterer generalistischer Chatbot:
Sie kennt die Daten aus den ERP-Systemen Trade, Fashion und Construct und dem Rechnungswesen Accounting. Diese werden so für alle Fachbereiche im Unternehmen, die bisher auf Listen und Reports angewiesen waren, einfach verfügbar. Für den enventa Business Hub ist enventa Chat der erste Schritt im Rahmen einer KI-Strategie, die vom Fragen zum Handeln führt.

Wenn sich ein Vertriebsmitarbeiter auf einen Kundentermin vorbereitet, dann will er beispielsweise wissen, welche Rechnungennoch offen sind.

Bisher hieß das: ERP-System öffnen, Listen filtern, Zahlenzusammensuchen.

Mit enventa Chat genügt eine Frage in natürlicher Sprache und die Antwort kommt nach wenigen Sekunden direkt aus dem ERP-System. Die erste KI-Funktion im enventa Business Hub macht Künstliche Intelligenz im ERP-System für den Mittelstand alltagstauglich, ohne SQL-Kenntnisse und ohne ein zusätzliches Reporting-Tool.

enventa Chat: So funktioniert KI im ERP-System

Das Chatfenster sieht so aus wie man es etwa von ChatGPT, Copilot oderGemini kennt. Damit enden die Gemeinsamkeiten aber auch schon. Allgemeine Sprachmodelle speisen sich aus Wissen, das sie im Internet gesammelt haben. Die offenen Posten, Lagerbestände oder Aufträge eines individuellen Unternehmens kennen sie aber nicht.

Der enventa Chat geht deshalb einen anderen Weg.
Er nutzt von einem Sprachmodell vor allem das Sprachverständnis und verbindet es mit den Daten im ERP-System. Wer beispielsweise nach den offenen Rechnungen der Firma Müller fragt, bekommt einen Blick in das ERP-System beziehungsweise die FiBu. Der Assistent sucht zuerst den Kunden, fragt bei mehreren Treffern nach und wertet dann Rechnungen und Zahlungseingänge aus.

Technisch stellt der enventa Business Hub Cloud Connector die Verbindung her. Er baut aus dem Unternehmensnetz heraus einen verschlüsselten Tunnel zur Cloud-Plattform auf, offene Ports sind dafür nicht nötig. Ein MCP-Server übersetzt die Anfragen für die Datenbank. MCP ist ein Standard, über den KI-Systeme mit anderer Software kommunizieren.

>> Im Alltag fühlt sich das an wie ein Gespräch mit einem Kollegen. <<‍

Der Chat behält den Zusammenhang im Blick. Wer erst eine Kundenliste abruft und danach„Zeige mir die offenen Aufträge dazu“ schreibt, muss den Kunden nicht noch einmal nennen. Gespräche lassen sich benennen, sortieren und durchsuchen. Ergebnisse wandern per Klick in eine E-Mail oder nach Excel, und wer nicht tippen will, stellt die Frage über die Spracheingabe des Geräts.

‍

Vom schnellen Nachschlagen bis zur Entscheidungsvorlage

Die Fragen, die enventa Chat beantwortet, lassen sich drei Stufen zuordnen:

‍Stufe: schnelle Auskünfte. Welche Kunden sitzen im Umkreis von 100 Kilometern um Köln?
Stufe: Verknüpfte Daten. Was sind die fünf meistverkauften Artikel eines Jahres inkl. der Retourenquote?
Stufe: Entscheidungsvorbereitung. Bei welchen offenen Angeboten sollte der Vertrieb zuerst nachfassen und folgende Fragen klären...

>> Der eigentliche Gewinn dabei ist Zeit. <<

‍
Auswertungen, für die Fachabteilungen bisher Listen filtern, exportieren oder das BI-System nutzen mussten, entstehen in zwei, drei Sätzen. Die KI fasst die Ergebnisse zusammen und weist auf Auffälligkeiten hin. Die Entscheidung trifft weiterhin der Mensch. Wie das heute praktisch aussieht, zeigen die nachfolgenden Beispiele aus enventa-Anwenderbranchen.

‍

Technischer Handel:
Wohin mit den 18-Volt-Akkus?

‍
Im technischen Fachhandel zeigt sich die Stärke von KI im ERP-System besonders im Lager.
Auf die Frage nach den Beständen aller 18-Volt-Akkus im Hauptlager liefert enventa Chat Artikel, Mengen und Bewertung direkt aus enventa Trade ERP.

>> Die Folgefrage, für welche Kunden sich diese Produkte eignen, beantwortet er mit konkreten Empfehlungen, Preisvorschlägen und Begründung. <<

‍
Ebenso erkennt enventa Chat Kunden, deren übliche Bestellrhythmen überfällig sind, oder deckt Überbestände auf. Vor einem Außendiensttermin genügt ein Satz: „Sag mir alles, was für diesen Kunden wichtig ist!“

Daraufhin startet der Chat mehrere ERP-Abfragen parallel und bündelt Ansprechpartner, Konditionen, Umsatzentwicklung, Top-Artikel, offene Angebote und Rechnungen zu einer Gesprächsvorbereitung. Selbst eine Kundenpreisliste für eine Artikelgruppe inklusive aller Rabatte stellt der Chat auf Zuruf zusammen und berücksichtigt dabei auch verwandte Artikelgruppen.

‍

Modelabels: Was gehört in die nächste Kollektion?
‍

Für die Modebranche kennt enventa Chat die Logik des Fashion ERP-Systems mit Saison, Farbe, Konfektionsgröße und Qualität. Die Frage nach den zehn meist ausgelieferten Modellen eines Jahres lässt sich direkt verfeinern: Wie verteilt sich das Poloshirt auf Farben und Größen, und wie schneidet es im Vergleich zum Kurzarm-Hemd ab? Der Chat liefert die Zahlen als übersichtliche Tabelle.

‍
>> Auf Stufe drei entsteht eine Entscheidungsvorlage für das Kollektionsmeeting. <<

Die KI teilt Artikel in Kernsortiment, Beobachtungskandidaten und Auslaufkandidaten ein und weist auf Risiken hin, etwa ein Klumpenrisiko bei einem Bestseller mit nur einem Abnehmer. Ebenso zeigt sie, welche Aufträge einer Saison über dem Liefertermin liegen und welche Kunden am stärkstenbetroffen sind.

‍

Betonwerke: Wann bestellt der Kunde wieder?

‍

Viele Bauunternehmen bestellen in festen Abständen.
enventa Chat erkennt solche Muster, etwa wenn ein Kunde alle fünf bis sieben Wochen dieselben Hauptartikel ordert und die nächste Bestellung inzwischen überfällig ist. Auf Wunsch nennt er die fünf Kunden mit dem größten Umsatzpotenzial, bei denen sich jetzt ein Anruf lohnt. Außerdem schlägt er Artikel vor, die Kunden mit ähnlichem Einkaufsverhalten zusätzlich gekauft haben.

Genauso lassen sich Fragen stellen wie diese: Welche Angebote aus diesem Jahr sind noch nicht beauftragt? Bei welchen Kunden ist der Umsatz zuletzt eingebrochen? Vor einem Besuch fasst der enventa Chat Auftragshistorie, offene Rechnungen und Zahlungsverhalten zusammen. Weil Construct ERP bei vielen Anwenderunternehmen durch Customizing stark angepasst worden ist, beschreibt ein sogenannter Knowledge Graph die individuellen Datenstrukturen. Damit lassen sich auch Eigenentwicklungen wie eine eigene Projekttafel im enventa Chat abfragen.

‍

Rechnungswesen: Finanzkennzahlen und offene Posten im Dialog

‍
In der Finanzbuchhaltung wird enventa Chat zum Kollegen mit FiBu-Expertise.
Ein Beispiel: Ein Kunde weist einenungewöhnlich hohen offenen Saldo von 35.000 Euro auf. Auf Nachfrage listet der Chat die offenen Posten direkt aus enventa Accounting auf, erkennt, dass die ältesten über drei Jahre überfällig sind und seit Frühjahr 2024 keine Zahlung mehr einging, und empfiehlt das Mahnwesen anzustoßen. Anschließend bereitet er das Kundengespräch samt Leitfaden und Vorschlag für einen Ratenplan vor.

‍
>> Auch Finanzkennzahlen lassen sich ohne vorkonfigurierten Report abrufen. Ein GuV-Vergleich 2024 zu 2022 in Standardstruktur, mit absoluter und prozentualer Abweichung, entsteht im Dialog. <<

Ebenso stellt der Chat Personalkosten und Umsatz zweier Jahre gegenüberund liefert Interpretationshinweise gleich mit.
‍

Ausblick: Vom Chat zum agentischen ERP

Noch greift enventa Chat nur lesend auf die Daten zu. Ab 2027 soll sich das aber ändern.

Geplant sind Skills für wiederkehrende Aufgaben wie die Vorbereitung eines Lieferantentermins, die Anbindung von Office 365 und Aktionen im ERP, etwa das Anlegen eines Angebots. Bevor die KI etwas verändert, muss allerdings immer ein Mensch zustimmen („Human in the loop“). Im Laufe des Jahres folgen, gemäß der KI-Strategie Agentic ERP, enventa Workflow und enventa Agent. Sie übernehmen ganze Abläufeund reagieren selbstständig auf Ereignisse wie Überbestände oder überfällige Posten, und zwar innerhalb von Regeln, die das Unternehmen festlegt.

‍