Automatisering af manuel ordrebehandling med AI

Mange B2B-organisationer oplever stigende krav om hurtigere, mere præcise og mere digitale kundeinteraktioner – uden at flere ressourcer følger med. Når ordrer ligger stille i indbakken og venter på at blive behandlet, forsinkes ikke kun kunderne – det binder også arbejdskapital, der ellers kunne understøtte vækst. Salgsordrebehandling er et tilbagevendende problemområde, hvor manuelle processer fører til forsinkelser, fejl og utilfredse kunder. Derfor handler automatisering af salgsordrer ikke kun om effektivitet, men om at styrke kundeoplevelsen gennem hurtigere og mere præcis ordrebehandling, frigøre medarbejdertid og forbedre likviditeten.

Men det er lettere sagt end gjort. Ordrebehandling er ofte kompleks, går på tværs af systemer og involverer valideringer, prissætning og kreditkontroller. Særligt i de indledende faser af processen (ordreoptagelse), hvor kundekontakten håndteres lokalt af salgsteams, er processerne mere decentrale for at imødekomme kundespecifikke krav – hvilket gør dem sværere at harmonisere og optimere end i de senere faser. Samtidig kæmper mange organisationer stadig med manuel dataindtastning, uklare ansvarsområder og underudnyttede systemer.

Nedenfor fremhæver vi tre centrale fokusområder, som KPMG anser for afgørende for at opnå en mere intelligent og automatiseret salgsordreproces.

1. Skab transparens i de manuelle processer

Første skridt mod automatisering er at få fuldt overblik over, hvordan salgsordrer faktisk håndteres i dag. Uden en klar forståelse af, hvor tid og ressourcer bliver brugt, risikerer automatisering at rette sig mod symptomer frem for de underliggende problemstillinger.

I de fleste organisationer er salgsordrebehandling fortsat meget manuel og fragmenteret. Teams bruger ofte betydelig tid på at navigere i komplekse regler, valideringer og undtagelser, som forlænger gennemløbstiden og øger risikoen for fejl. Typiske eksempler omfatter:

• Manuel indtastning af ordredata fra e-mails, kundeportaler eller PDF-dokumenter
• Gentagne valideringer af priser, kreditgrænser eller stamdata på tværs af systemer
• Afbrydelser i order-to-cash-processen på grund af manglende information, fejl og dårlig datakvalitet, hvilket skaber høj grad af rework, kreditnotaer mv.

Disse ineffektiviteter resulterer i tabt produktivitet, forsinket ordreopfyldelse og utilfredse kunder. Lige så vigtigt er det, at fakturering og betalingsmodtagelse forsinkes – og dermed bindes arbejdskapital, mens ordrer ligger stille i indbakken eller i mellemtrin. Endnu vigtigere er det, at medarbejdere afholdes fra at fokusere på mere værdiskabende opgaver såsom at styrke kunderelationer eller forbedre serviceniveauet.

Process mining og sammenligning af den nuværende proces med god praksis giver effektive måder at skabe gennemsigtighed på ved at fremhæve, hvor de reelle flaskehalse opstår. Ved at visualisere end-to-end-flowet i ordrebehandlingen kan organisationer identificere ineffektivitet, måle dens konsekvens og opbygge en faktabaseret business case for forandring. Disse indsigter udgør fundamentet for proces redesign og målrettet automatisering, hvor det skaber størst forretningsværdi.

2. Udnyt AI til at automatisere ordrebehandlingen

Når smertepunkterne er tydelige, er næste skridt at erstatte manuelle opgaver med intelligent automatisering. Traditionel RPA, Robotic Process Automation, kan håndtere gentagne opgaver, men kommer ofte til kort, når input er ustruktureret, regler varierer, eller der opstår undtagelser. Her tilføjer AI en ny dimension – ved at gøre det muligt at håndtere kompleksitet, som tidligere krævede menneskelig vurdering.

I praksis betyder det, at systemer kan:

• Læse og fortolke input fra forskellige kilder som e-mails, PDF’er og kundeportaler – så medarbejdere ikke længere skal genindtaste data manuelt
• Anvende logiske regler automatisk til ordrevalidering, prissætning, kreditkontrol og stamdatahåndtering – hvilket sikrer compliance og konsistens uden at bremse processen
• Integrere på tværs af systemer, partnere og geografier via service-orienterede API’er – så automatiseringen dækker hele order-to-cash-kæden

En løsning, der understøtter denne transition, er KPMG’s partner, den AI-baserede platform Go Autonomous. Platformen udtrækker, konverterer og validerer automatisk ordredata, så de indføres direkte i ERP-systemet, og kunden modtager en ordrebekræftelse. Autonomous Commerce reducerer behandlingstiden markant, minimerer fejl og accelererer ordrebehandlingen – hvilket skaber målbare gevinster for både organisationen og kunderne. Hurtigere ordrebehandling betyder også hurtigere fakturering og betaling – hvilket frigør likviditet tidligere og styrker cash flow, ikke blot reducerer manuelt arbejde.

AI-drevet automatisering reducerer ikke kun de manuelle kontaktpunkter, men forbedrer også præcision, compliance og skalerbarhed. Ved at kombinere strukturerede forretningsregler med AI’s fleksibilitet kan organisationer skabe en ordrebehandlingsproces, der er hurtigere, smartere og fremtidssikret.

3. Byg en stærk business case og skalér hurtigt

Selv de mest avancerede AI-løsninger får svært ved at vinde fodfæste, hvis business casen er uklar. Fundamentet for automatisering af salgsordrer starter derfor med at identificere, hvor automatisering kan give den største og mest umiddelbare effekt – typisk i processer med høj volumen og stor gentagelse. Det er de aktiviteter, der sluger uforholdsmæssigt meget tid, skaber begrænset værdi og er velegnede til automatisering.

For at sikre momentum og målbare resultater bør organisationer:

• Starte småt, men skalere hurtigt – begynd med repetitive processer med høj volumen for hurtigt at demonstrere værdi
• Benchmarke mod konkurrenter – kvantificere forbedringer i hastighed, nøjagtighed, cash conversion og omkostninger for at validere business casen og sikre ledelsens opbakning
• Vise effekt på cash flow og medarbejderressourcer – hurtigere ordrebehandling frigør tid og frigør arbejdskapital, der ellers bindes i manuelle processer
• Integrere automatisering med B2B-webshops og digitale kanaler – og skabe en gnidningsfri kundeoplevelse, hvor ordrer behandles øjeblikkeligt, hvilket styrker både effektivitet og kundetilfredshed

En trinvis tilgang er ofte den mest effektive: Start med et pilotprojekt, brug resultaterne til at dokumentere værdien, og udvid derefter automatiseringen skridt for skridt på tværs af markeder, systemer og geografier. På den måde kan organisationer undgå lange “big bang”-projekter, reducere risiko og opbygge organisatorisk tillid til den nye måde at arbejde på.

I sidste ende sikrer en velstruktureret business case, at automatisering ikke opfattes som et teknologieksperiment, men som en strategisk satsning, der understøtter vækst, konkurrenceevne og en højere grad af digital modenhed på lang sigt.

Konklusion

Automatisering af salgsordrer med AI er mere end en teknologisk opgradering – det er en strategisk mulighed for at styrke konkurrenceevnen. Organisationer, der bevæger sig fra manuel dataindtastning til intelligente, autonome processer, kan opnå betydelige fordele i form af reducerede omkostninger, hurtigere gennemløb, forbedret cash flow samt øget medarbejder- og kundetilfredshed.

Ved at kombinere indsigter fra process mining, AI-drevet automatisering og en klar business case kan organisationer tage et afgørende skridt mod en mere moden, effektiv og digital fremtid.

Kontakt os for at høre, hvordan vi kan hjælpe jer med at accelerere og automatisere jeres salgsordreproces.