Unterstützte Plattformen: Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude, Mistral AI, n8n, Power Automate, Make und Zapier.
Von der Potenzialanalyse über die Umsetzung bis zum laufenden Betrieb – wir begleiten Sie auf dem gesamten Weg.
Gemeinsam entwickeln wir eine individuelle KI- und Automatisierungsstrategie, die zu Ihren Unternehmenszielen, Ihren bestehenden Prozessen und Ihrer Systemlandschaft passt.
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Workflow-Automatisierung – Prozesse verbinden. Abläufe vereinfachen. Produktivität steigern. Viele Unternehmen arbeiten heute mit einer Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen, Da…
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Praxisprojekt: Digitale Genehmigungsprozesse verkürzen Durchlaufzeiten, automatisieren Freigaben und schaffen Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Compliance.
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Sicher & konform – KI verantwortungsvoll und rechtskonform einsetzenKünstliche Intelligenz und automatisierte Prozesse eröffnen Unternehmen enorme Möglichkeiten. Gleichzeitig …
Mehr erfahren →Konkrete Verbesserungen bei Aufwand, Durchlaufzeit, Qualität und Produktivität.
Praxisprojekt: ML-Prototyp mit Isolation Forest erkennt Anomalien in Zahlungstransaktionen und ergänzt Fraud Detection durch datenbasiertes Risiko-Scoring.
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Praxisbeispiel: Automatisierte Auftragsbearbeitung im Handel reduziert manuelle Arbeit, beschleunigt Prozesse und steigert die Kapazität durch intelligente Workflows.
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Praxisprojekt: KI-gestützte Angebotsabwicklung im Metallbau reduziert Bearbeitungszeiten und automatisiert Anfrageanalyse, Kalkulation und Angebotserstellung.
Mehr erfahren →Praxiswissen zu KI, Automatisierung und produktiven Workflows.
Praxisleitfaden für KMU: Nutzen, Umsetzung, Governance und messbarer ROI.
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Microsoft Copilot im KMU sicher und produktiv einführen ist für KMU vor allem dann relevant, wenn aus Technologie ein klarer Arbeitsvorteil…
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Praxisleitfaden für KMU: Nutzen, Umsetzung, Governance und messbarer ROI.
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Praxisleitfaden für KMU: Nutzen, Umsetzung, Governance und messbarer ROI.
Artikel lesen →Im Rahmen eines erfolgreichen Proof of Concept wurde ein Machine-Learning-Modell zur automatisierten Erkennung auffälliger Zahlungstransaktionen entwickelt. Mithilfe von Python, Feature Engineering und Isolation Forest analysiert der Prototyp Transaktionsmuster und identifiziert Abweichungen vom üblichen Zahlungsverhalten.
Für jede Transaktion wird ein Anomalie-Score ermittelt, der als zusätzlicher Risikoindikator in bestehende Fraud-Detection-Prozesse integriert werden kann. Ziel ist es, unbekannte Betrugsmuster früher zu erkennen, False Positives zu reduzieren und manuelle Prüfungen gezielter einzusetzen.
Der Prototyp bildet damit die Grundlage für eine hybride Fraud-Detection-Architektur aus Regelwerk, Machine Learning, Risiko-Scoring und menschlicher Kontrolle.
„Technologie ist dann wertvoll, wenn sie Menschen Freiräume für das schafft, was wirklich zählt.“Ihr NextWorkflow Team
In rund 60 Minuten identifizieren wir gemeinsam die größten Hebel für KI und Automatisierung in Ihrem Unternehmen. Sie erhalten eine praxisnahe Einschätzung und konkrete nächste Schritte.
