Envafors A/S
Fejl og datakvalitet skal håndteres på tværs af flere centrale systemer for at sikre korrekt fakturering.
Du arbejder med fejl og datakvalitet i fire centrale systemer – målerdatasystemet, DataHub, afregningssystem og Utiligize – og sikrer, at data flyder korrekt, så kunderne faktureres præcist.
Hvorfor dette workflow er AI-egnet
Når medarbejdere i praksis fungerer som manuelle API'er mellem systemer, er et agent-lag en mere robust løsning end RPA og copy-paste workflows.
Sandsynlige integrationspunkter
Inputflader: Afvigelser i masterdata, Fejlrapporter, Tværgående systemlogik
Sådan ville Frobert bygge det
- Hent rådata fra alle relevante systemer via API eller eksport
- Brug LLM'en som reasoning engine til at forklare uoverensstemmelser
- Auto-ret de sikre matches
- Escalér anomalies til human-in-the-loop med forklaring
- Skriv audit-spor tilbage til sags- eller økonomisystem
Hvad et første sprint bør bevise
- At agenten kan skabe struktur ud af det ustrukturerede input uden at hallucinerer kritiske felter.
- At data kan valideres mod eksisterende systemer via API'er før handling.
- At human-in-the-loop kun bruges på de tvivlsomme eller forretningskritiske edge cases.
- At outputtet lander i et format, som drift og support faktisk kan godkende og bruge.
Workflow-type
Afstemning og fakturering
Ustrukturerede inputs
Næste skridt
Hvis jeres organisation ligner Envafors A/S mere end den ligner et greenfield softwareprojekt, er næste skridt ikke et langt AI-initiativ. Det er en afgrænset sprint, hvor vi tager ét workflow, ét output-schema og 1–2 kernesystemer først.