Analyse und Bearbeitung von Klärfällen in Meter-to-Cash-Prozessen
SAP Autonomous Enterprise
Wo Business AI konkret wird – in Prozessen, Daten und bestehenden SAP-Lösungen
SAP Autonomous Enterprise wird für Unternehmen dann relevant, wenn aus KI-Experimenten belastbare Geschäftsprozesse entstehen. Der konkrete Nutzen liegt nicht in einer abstrakten Zukunftsvision, sondern in klar abgegrenzten Aufgaben: Klärfälle bearbeiten, Finanzprozesse beschleunigen, Kundeninteraktionen personalisieren, Servicefälle koordinieren oder Informationen über mehrere Systeme hinweg zusammenführen.
Diese Pillar Page ordnet das Thema aus Kundensicht. Sie zeigt, in welchen Prozessbereichen autonome Assistenz und Agenten besonders wirksam werden, welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen und welche bestehenden cronos Leistungen bereits heute als Grundlage oder konkreter Anwendungsfall genutzt werden können.
Im Mittelpunkt stehen drei Felder: Utilities und energiewirtschaftliche Prozesse, ERP und unternehmensweite Kernprozesse sowie Customer Experience und Kundenprozesse. Die technologische Grundlage bilden SAP Business AI Platform, SAP Joule und SAP Autonomous Suite.
Wo entsteht der größte Nutzen?
Autonome Prozesse eignen sich besonders für Abläufe, die gleichzeitig ein hohes Volumen, wiederkehrende Entscheidungsmuster, viele Datenquellen und klar definierbare Leitplanken aufweisen. Der Einstieg sollte deshalb nicht bei einem Tool beginnen, sondern bei einem fachlichen Problem mit messbarer Wirkung.
Gute Kandidaten sind Prozesse mit:
- hohen manuellen Bearbeitungszeiten
- wiederkehrenden Klärfällen und Ausnahmen
- Medienbrüchen zwischen SAP- und Drittsystemen
- großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten
- klaren Regeln, Rollen und Eskalationswegen
- hohem Nutzen durch schnellere Entscheidungen oder bessere Kundeninteraktionen
Nicht jeder Prozess sollte vollständig autonom werden. In kritischen Abläufen kann der größte Nutzen darin liegen, dass KI Informationen vorbereitet, Risiken bewertet und eine Entscheidung zur Freigabe vorlegt. Der geeignete Automatisierungsgrad wird deshalb pro Prozess und Entscheidungspunkt festgelegt.
Autonomous Utilities
KI für komplexe Prozesse der Energieversorgungswirtschaft
Energieversorger arbeiten in einer Prozesslandschaft mit hohen Fallzahlen, regulatorischen Vorgaben, komplexen Stammdaten und vielen Marktrollen. Diese Kombination bietet großes Potenzial für KI-Assistenten und Agenten – vorausgesetzt, die zugrunde liegenden Prozesse sind definiert und die relevanten Daten sind konsistent verfügbar.
Prüfung und Ergänzung von Kunden-, Vertrags-, Geräte- und Marktdaten
Unterstützung regulatorischer Marktkommunikationsprozesse
Priorisierung und Bearbeitung eingehender Serviceanliegen
Koordination von Umzug, Lieferantenwechsel, Abschlagsänderung oder Zählerstand
Vorbereitung von Abrechnungskorrekturen und Ausnahmeentscheidungen
Überwachung von Prozessrückständen und operativen Risiken
Klärfälle verstehen und kontrolliert bearbeiten
Klärfalllisten binden erfahrene Mitarbeitende, weil die Lösung häufig über mehrere Tabellen, Transaktionen und Prozesshistorien zusammengesucht werden muss. Die cronos Klärfall KI zeigt bereits heute, wie KI einen Fall analysiert, relevante SAP-Daten einbezieht und definierte Bearbeitungsschritte nachvollziehbar ausführt. Das Szenario ist ein konkreter Schritt in Richtung autonomer Utilities-Prozesse.
Kundenservice mit Prozessausführung verbinden
Im Kundenservice reicht eine gute Klassifizierung allein nicht aus. Der Nutzen entsteht, wenn ein Anliegen verstanden, mit Vertrags- und Prozessdaten angereichert und die passende Bearbeitung gestartet wird. Die cronos Service Intelligence AI verbindet KI-basierte Anliegenanalyse mit SAP Service Cloud, SAP S/4HANA Utilities und SAP IS-U.
Marktkommunikation und regulatorische Prozesse vorbereiten
Agenten können Nachrichten, Prozesszustände und Ausnahmen analysieren, müssen dabei jedoch regulatorische Regeln und Verantwortlichkeiten strikt einhalten. Wichtige Grundlagen sind SAP S/4HANA Utilities, SAP MaCo Cloud und die Umsetzung regulatorischer Prozesse.
Bestehende Lösungen für das Utilities-Cluster
SAP S/4HANA Utilities
Die Prozess- und Datenbasis für Abrechnung, Gerätewesen, Marktkommunikation und Kundenprozesse.
SAP S/4HANA Finance und Controlling
Finanzplanung, Abschluss, Treasury, Controlling und Analytics auf einer integrierten Datenbasis.
SAP S/4HANA Sales and Distribution
Durchgängige Vertriebsprozesse von Angebot und Auftrag bis Lieferung und Abrechnung.
RISE with SAP
Transformationspfad für komplexe Bestandslandschaften in Richtung SAP Cloud ERP Private – inklusive Toolchain, Migration und Betriebsmodell.
GROW with SAP
Fit-to-Standard-Einführung von SAP S/4HANA Cloud Public Edition mit Integration und Erweiterungen über SAP BTP.
SAP S/4HANA Strategie
Zielarchitektur, Roadmap und Entscheidungsgrundlage für SAP-, Cloud- und Betriebsmodelle.
SAP Datenmigration
Planung und Überführung von Daten für S/4HANA Core, Utilities, Customer Engagement und heterogene Landschaften.
Autonomous ERP
intelligente Kernprozesse über Fachbereiche hinweg
Im ERP-Umfeld entsteht der Nutzen autonomer Prozesse vor allem durch die Verbindung von strukturierten Transaktionsdaten, bewährten Geschäftsregeln und wiederkehrenden fachlichen Entscheidungen. Agenten können Informationen aufbereiten, Abweichungen analysieren und definierte Arbeitsschritte über Finance, Beschaffung, Logistik, Anlagenmanagement und Vertrieb hinweg koordinieren.
Unterstützung von Monats- und Jahresabschlüssen
Analyse von Abweichungen, offenen Posten und Cash-Positionen
Vorbereitung von Beschaffungs- und Freigabeentscheidungen
Prüfung von Lieferanten-, Vertrags- und Bestelldaten
Analyse von Instandhaltungsbedarf und Anlageninformationen
Priorisierung von Vertriebschancen und Aufgaben
Erstellung von Management- und Prozessinformationen in Echtzeit
Moderne Kernprozesse als Voraussetzung
Die SAP Autonomous Suite benötigt verlässliche Prozesse, Daten und Governance aus den zugrunde liegenden Anwendungen. SAP S/4HANA Core bildet dafür die zentrale ERP-Grundlage. Für Finance-Szenarien bietet die Seite SAP S/4HANA Finance und Controlling den fachlichen Einstieg; Vertriebsprozesse werden auf SAP S/4HANA Sales and Distribution vertieft.
Cloud- und Transformationsweg mitdenken
Autonomous Enterprise sollte bereits in der S/4HANA- und Cloud-Strategie berücksichtigt werden. RISE with SAP adressiert die Modernisierung bestehender Landschaften in Richtung SAP Cloud ERP Private. GROW with SAP bietet einen standardnahen Einstieg in SAP S/4HANA Cloud Public Edition. Die Entscheidung für den Transformationsweg beeinflusst Datenzugriff, Erweiterungen, Integrationen und den späteren Umfang von Business AI.
Bestehende Lösungen für das ERP-Cluster
SAP S/4HANA Core
Integrierte ERP-Prozesse und Echtzeitdaten als operative Basis für KI-gestützte Entscheidungen und Ausführung.
SAP S/4HANA Finance und Controlling
Finanzplanung, Abschluss, Treasury, Controlling und Analytics auf einer integrierten Datenbasis.
SAP S/4HANA Sales and Distribution
Durchgängige Vertriebsprozesse von Angebot und Auftrag bis Lieferung und Abrechnung.
RISE with SAP
Transformationspfad für komplexe Bestandslandschaften in Richtung SAP Cloud ERP Private – inklusive Toolchain, Migration und Betriebsmodell.
GROW with SAP
Fit-to-Standard-Einführung von SAP S/4HANA Cloud Public Edition mit Integration und Erweiterungen über SAP BTP.
SAP S/4HANA Strategie
Zielarchitektur, Roadmap und Entscheidungsgrundlage für SAP-, Cloud- und Betriebsmodelle.
SAP Datenmigration
Planung und Überführung von Daten für S/4HANA Core, Utilities, Customer Engagement und heterogene Landschaften.
Autonomous CX
intelligente Customer Journeys ohne Prozesssilos
Customer Experience wird autonom, wenn Marketing, Vertrieb, Commerce, Service und Außendienst nicht nur Daten austauschen, sondern Aufgaben gemeinsam bis zum Ergebnis bearbeiten. Joule Assistants und Agents können Kundenkontext zusammenstellen, Chancen und Risiken erkennen, nächste Schritte empfehlen und definierte Aktionen ausführen.
Vorbereitung und Priorisierung von Leads und Opportunities
Zusammenfassung von Kundenhistorien und Interaktionen
automatisierte Klassifizierung und Bearbeitung von Servicefällen
personalisierte Kampagnen und Trigger-Journeys
Koordination von Außendienstterminen und Ressourcen
proaktive Kundenkommunikation bei Prozessereignissen
Übergabe zwischen Marketing, Vertrieb, Service und ERP ohne Medienbruch
Vertrieb und Service mit Geschäftskontext unterstützen
Die SAP Sales Cloud kann KI-gestützte Einblicke, Kontaktvorschläge und Priorisierungen in Vertriebsprozessen bereitstellen. Die SAP Service Cloud verbindet Omnichannel-Fallbearbeitung, Kundendaten und standardisierte Serviceprozesse. Agenten können diese Funktionen künftig stärker übergreifend koordinieren.
Marketing und Interaktionen orchestrieren
SAP Emarsys unterstützt personalisierte Omnichannel-Kampagnen und Customer Journeys. Operative Daten aus ERP und Service erhöhen die Relevanz dieser Interaktionen. Für Contact-Center- und Messaging-Szenarien verbindet Twilio Flex Kommunikation mit SAP-Kundenprozessen.
Außendienst intelligent einbinden
SAP Field Service Management nutzt KI und Echtzeitdaten für Einsatzplanung, Routen und Ressourcen. In einem autonomen CX-Zielbild kann der Außendienst als Teil einer durchgängigen Servicekette koordiniert werden – von der Anfrage bis zur Rückmeldung und Abrechnung.
Bestehende Lösungen für das CX-Cluster
SAP Sales Cloud
KI-gestützte Vertriebsprozesse, Kundeninformationen, Lead- und Opportunity-Management.
SAP Service Cloud
Omnichannel-Kundenservice, Case Management und Integration in SAP S/4HANA und Utilities.
SAP Emarsys
Personalisierte Omnichannel-Kommunikation, Marketing Automation und Customer Journeys.
SAP Field Service Management
KI-gestützte Einsatzplanung, mobile Außendienstprozesse und Echtzeitsteuerung.
Twilio Flex
Contact Center und Messaging mit Integration in SAP Sales und Service Cloud.
Custom Code
Individuelle Anwendungen, Services und Schnittstellen für Anforderungen außerhalb des Standards.
Testmanagement und Testautomatisierung
Qualitätssicherung für integrierte Cloud-, CX- und KI-Prozesse über mehrere Releases und Systeme hinweg.
Die gemeinsamen Voraussetzungen für alle drei Cluster
Prozessklarheit
Autonome Ausführung benötigt definierte Ziele, Prozessvarianten, Ausnahmen und Verantwortlichkeiten. SAP Signavio schafft Transparenz über tatsächliche Abläufe und Optimierungspotenziale.
Daten- und Kontextqualität
Agenten müssen relevante Objekte und Beziehungen eindeutig verstehen. Die SAP Business Data Cloud unterstützt eine konsistente, semantisch nutzbare Datenbasis über SAP- und Drittsysteme hinweg.
Integration und Clean Core
Dokumentierte APIs und kontrollierte Zugriffe sind Voraussetzung für systemübergreifende Aktionen. Die SAP Integration Suite und SAP BTP unterstützen eine erweiterbare Architektur ohne unkontrollierte Eingriffe in den Core.
Architektur- und Agententransparenz
Mit wachsender Zahl von Lösungen und Agenten müssen Abhängigkeiten sichtbar bleiben. SAP LeanIX unterstützt die Architekturtransparenz; SAP Cloud ALM hilft bei Implementierung und Betrieb.
Adoption und Betrieb
Neue Arbeitsweisen entstehen nur, wenn Mitarbeitende die Unterstützung verstehen und ihr vertrauen. SAP WalkMe, Training und Coaching sowie SAP Application Management Services unterstützen Einführung und nachhaltigen Betrieb.
Governance und Qualität
Identitäten, Berechtigungen, Freigaben, Protokollierung, Testfälle und KPIs müssen pro Anwendungsfall definiert werden. Human-in-the-Loop bleibt für kritische Entscheidungen ein zentraler Bestandteil.
FAQ
Welche Prozesse eignen sich zuerst für autonome Ausführung?
Geeignet sind Prozesse mit messbarem Aufwand, wiederkehrenden Mustern, ausreichender Datenbasis und klar definierbaren Leitplanken. Hohe Fallzahlen und häufige manuelle Klärung sind gute Indikatoren, reichen allein aber nicht aus.
Muss SAP S/4HANA bereits vollständig eingeführt sein?
Nein. Erste Anwendungsfälle können in hybriden Landschaften beginnen. Die geplante S/4HANA- und Cloud-Zielarchitektur sollte jedoch berücksichtigt werden, damit Pilotlösungen nicht später neu aufgebaut werden müssen.
Welche Rolle spielt RPA weiterhin?
RPA bleibt für stabile, regelbasierte Ausführung relevant. Agentic AI ergänzt Kontext, Planung und flexible Entscheidungslogik. In vielen End-to-End-Prozessen werden beide Ansätze kombiniert.
Wie werden Fehler und Risiken begrenzt?
Durch begrenzte Zugriffsrechte, definierte Entscheidungsspielräume, technische und fachliche Tests, Protokollierung, Qualitätskennzahlen und Human-in-the-Loop an kritischen Stellen.
Wie lässt sich der Nutzen messen?
Typische Kennzahlen sind Bearbeitungszeit, Automatisierungsgrad, Fehlerquote, Rückstand, First-Time-Right, Kundenzufriedenheit und Kosten pro Fall. Die Zielwerte müssen vor dem Pilot festgelegt werden.
weitere Schritte
Relevante Prozesse identifizieren und priorisieren
cronos verbindet Utilities-, ERP- und CX-Prozesswissen mit SAP-Architektur, Daten, Agentic AI und Betrieb. Gemeinsam entwickeln wir eine Roadmap, die von klaren Geschäftszielen ausgeht und Technologie dort einsetzt, wo sie messbaren Nutzen schafft.
