Kundenaufträge automatisch ins ERP.
Eingehende Kundenaufträge aus Mail, PDF, Portal oder EDI werden ausgelesen, validiert, gegen Stammdaten geprüft und im ERP gebucht. Der KI-Mitarbeiter extrahiert, chester bucht.
Souverän in der EU oder on-premise DSGVO-konform BPMN-nativ Auditsicher
Das Problem heute
Kundenaufträge werden abgetippt, das skaliert nicht.
4 Stellen, an denen es heute hängt.
Kundenaufträge kommen in jedem Format:
PDF im Mail-Anhang, Mail-Body als Tabelle, Kundenportal, Excel, Fax (nach wie vor). Customer Service wechselt ständig zwischen Tools.
Tippfehler kosten Zeit und Geld.
Falsche Artikelnummer, falsche Menge, falscher Preis, und der Kunde reklamiert. Pro Kundenauftrag 5–15 Minuten manuelle Arbeit, davon mindestens 2 % mit Fehler.
Auftragsbestätigung dauert Stunden statt Minuten.
Der Kunde wartet, der Vertrieb verspricht „24h", die Realität ist 3 Tage bei Stoßzeiten.
Stammdaten-Matching ist Glücksspiel.
„Schraube M8x40 verzinkt", meint der Kunde Artikel 12345 oder 12346? Customer Service entscheidet nach Bauchgefühl.
So macht chester das
Von der Eingangsmail zur ERP-Buchung, ohne Tippen.
Vier Schritte, ein Workflow. Egal welches Format der Kunde schickt, chester extrahiert, validiert, mappt, bucht. Customer Service prüft nur noch Sonderfälle.
01
Auftragseingang
Eingang aus Mail, Portal, EDI oder Fax.
chester hört auf alle Eingangskanäle: zentrales Mail-Postfach (PDF-Anhang oder Mail-Body), B2B-Portale (z. B. SAP Ariba, eigene Kundenportale), EDIFACT ORDERS, Fax-zu-Mail-Gateway. Der Kunde kann schicken, wie er gewohnt ist.
02
KI-Extraktion
Daten werden aus dem Eingangsformat extrahiert.
LLM-gestützte Extraktion erkennt Bestellpositionen unabhängig vom Format: Artikelbezeichnung, Menge, Einheit, Preis, Liefertermin. Funktioniert mit strukturierten PDFs genauso wie mit freier Mail-Body-Tabelle. Jede Position bekommt ein Konfidenz-Score.
03
Validierung & Matching
Kundenauftrag wird gegen Stammdaten und Geschäftsregeln geprüft.
Kundenmatching (existiert der Kunde? Welche Konditionen?), Artikelmatching („Schraube M8x40 verzinkt" → Artikel 12345), Preis-/Konditionen-Validierung gegen Rahmenverträge, Lagerbestands-Check. Bei eindeutigem Match: durchgehen. Bei Unsicherheit: Eskalation an Customer Service mit Vorschlag.
04
ERP-Buchung
Auftrag landet im Zielsystem, fertig zur Auftragsbestätigung.
chester legt den Kundenauftrag in Ihrem ERP an (SAP VA01, proALPHA, Microsoft Dynamics) und triggert optional automatisch die Auftragsbestätigung an den Kunden. Stunden statt Tage zwischen Kundenauftrag und AB.
Was Sie bekommen
Vier konkrete Outcomes, die Ihr Customer Service spürt.
Auftragsbestätigung in Minuten statt Stunden
Der Kunde bekommt die AB am selben Tag, nicht in drei Tagen. Customer-Service-Versprechen werden einhaltbar.
Tippfehler werden eliminiert
Kein Mensch tippt mehr Kundenaufträge ab, also entstehen auch keine Tippfehler. Reklamationsquote sinkt messbar.
Customer Service skaliert ohne Neueinstellungen
Verdoppelung des Auftragsvolumens braucht keine Verdoppelung des Teams: chester nimmt die Routine, das Team konzentriert sich auf Sonderfälle.
Stammdaten-Matching wird konsistent
Kein „Bauchgefühl, welcher Artikel gemeint war". chester nutzt Ihr Artikel-Pendant-Mapping konsequent, und lernt aus Korrekturen.
Wer die Arbeit übernimmt
Dieser KI-Mitarbeiter trägt die Lösung.
Im Stellenprofil steht, was der KI-Mitarbeiter entscheidet, wo seine Grenzen liegen und wann er an einen Menschen übergibt.
Integrationen
Spricht die Systeme, in denen Ihre Aufträge entstehen.
Native Schnittstellen, keine Custom-Konnektoren. Die häufigsten Integrationen für Auftragserfassungs-Workflows:
chester
spricht die Standards Ihrer Systeme
14 Beispiele in 3 Klassen
ERP-Systeme
CRM-Systeme
Eingangskanäle
Ihr System fehlt? chester bindet jedes System an, das REST, OData, GraphQL oder SOAP spricht. Alle Integrationen ansehen →
Implementierung
4 Phasen. 3–5 Wochen. Klarer Pfad.
Phase 1
Workshop
Wir sehen uns Ihre Auftragseingangskanäle an, Ihre Stammdaten-Struktur, Ihre typischen Sonderfälle. Outputs: Liste der Quellformate und Stammdaten-Mapping-Regeln.
Woche 1
Phase 2
Konfiguration
chester wird auf ERP, CRM und Eingangskanäle angebunden. Extraktions-Templates für die häufigsten Kundenformate werden trainiert. Validierungsregeln werden konfiguriert.
Woche 1–3
Phase 3
Pilotbetrieb
Fünf bis zehn Kunden laufen parallel zum Bestandsprozess. Wir messen Auto-Buchungs-Quote, Extraktionsqualität, finden Edge-Cases beim Stammdaten-Matching.
Woche 3–4
Phase 4
Go-Live
Umstellung auf den neuen Prozess für alle Kunden. Customer Service wird in der Eskalations-UI geschult. Erste Auswertung nach 30 Tagen.
Woche 4–5
Pricing
Sie bezahlen die Slots, die diese Lösung tatsächlich braucht.
Kein klassisches SaaS-Lizenzmodell. Sie bezahlen für die Slots, die Ihr Workflow braucht, nicht für Features, die Sie nicht nutzen.
Slot-Modell
Jeder Prozess und jeder KI-Mitarbeiter wird einzeln nach seiner Größe bemessen, S, M oder L. Kundenauftrags-Erfassung liegt typisch bei 3–6 Slots, mittlere Komplexität, je nach Anzahl Eingangskanäle.
Plattformgebühr
Jährlich, abhängig von der Unternehmensgröße. Eine feste Zahl an Slots ist enthalten, alle weiteren buchen Sie dazu. Beliebig viele Nutzer, Entwickeln und Testen kostet keine Slots.
Sprachmodell
KI-gestützte Schritte (Mail-/PDF-Extraktion, Stammdaten-Matching) laufen über das Sprachmodell. Im Regelfall über Ihren eigenen Zugang beim Anbieter, auf Wunsch stellen wir das Modell bereit, souverän gehostet oder bei Ihnen im Haus.
Konkrete Kalkulation nach 30 Minuten Gespräch.
Wir sehen uns Ihr Auftragsvolumen an, Ihre Eingangskanäle, Ihre Stammdaten-Komplexität, und sagen Ihnen direkt, was Auftragserfassung bei Ihnen kostet.
Häufige Fragen
Was im Erstgespräch sonst die erste halbe Stunde kostet.
Wie genau ist die KI-Extraktion bei freien Mail-Texten?
Bei strukturierten PDFs (Kundenauftrag mit klaren Tabellen) legen wir die Extraktion auf 95 %+ Genauigkeit aus, bei freien Mail-Body-Aufträgen je nach Kundenstruktur auf 80–90 %. Entscheidend ist ohnehin nicht die Quote, sondern der Konfidenz-Score je Position: Bei Konfidenz unter Schwellenwert geht der Kundenauftrag nicht durch, sondern landet in der Eskalation mit dem KI-Vorschlag, Customer Service entscheidet final. Den tatsächlich erreichten Wert messen wir in den ersten 30 Tagen an Ihren Belegen.
Was ist mit unseren Bestandskunden, die ihre Aufträge schon immer auf eine bestimmte Art schicken?
Für Bestandskunden mit konsistentem Format trainieren wir kunden-spezifische Extraktions-Templates. Beispiel: Kunde X schickt immer dieselbe Excel-Vorlage: chester lernt das Format, dort legen wir die Extraktion auf 98 %+ aus. Für gelegentliche Kunden mit variablen Formaten greift das generische LLM-Extraktions-Modell.
Was passiert bei Kundenaufträgen mit Konditionen außerhalb unserer Standards?
Sonderkonditionen werden in der Validierung erkannt und eskaliert: „Kunde fordert Liefertermin in 3 Tagen, Standard ist 7, annehmen oder verhandeln?" Customer Service entscheidet, chester führt die Entscheidung aus. Wiederkehrende Kunden mit eigenen Konditionen können in den Stammdaten als Sonderkonditions-Kunden hinterlegt werden, dann ist der Workflow Auto-Buchung.
Wie hängt das mit unserem CRM zusammen, wird das ersetzt?
Nein, chester ersetzt Ihr CRM nicht. chester liest aus dem CRM (Kundendaten, Konditionen, Ansprechpartner) und schreibt den Kundenauftrag ins ERP. Manche Kunden lassen chester zusätzlich eine Aktivität im CRM hinterlegen („neuer Kundenauftrag von Kunde X über Y €"), das ist optional.
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Keine Produktdemo. Wir sehen uns Ihr Auftragsvolumen an, also Kunden, Eingangskanäle und typische Formate, und sagen ehrlich, ob chester passt und was es kosten würde.