KI-Lösungen · Use Case

Buchungsanfragen aus E-Mails per KI erfassen und buchen

Lufthansa Cargo AG setzt eine intern entwickelte Softwarelösung ein, um per E-Mail eingehende Fracht-Buchungsanfragen mittels künstlicher Intelligenz und Roboter-Prozessautomatisierung direkt in das Buchungssystem zu übertragen. Das System analysiert unstrukturierte Freitexte sowie Dateianhänge und generiert unmittelbar automatische Buchungsbestätigungen für Speditionen. Dadurch entfällt die manuelle Datenerfassung für Standardanfragen im Vertrieb weitgehend.

Lufthansa Cargo nutzt eine intern entwickelte KI- und RPA-Lösung, um Buchungsanfragen aus unstrukturierten E-Mails automatisch in das Buchungssystem zu übertragen. Speditionen erhalten dadurch sofort verbindliche Bestätigungen, während die Effizienz an der Kundenschnittstelle signifikant steigt.

Worum es geht

Im Frachtvertrieb gehen zahlreiche Buchungsanfragen weiterhin als unstrukturierte E-Mails ein, in denen Sendungsdaten in Freitexten oder unterschiedlichen Dateiformaten aufgeführt sind. Bisher mussten Vertriebs- und Serviceteams diese Daten manuell prüfen und schrittweise in das interne Buchungssystem abtippen. Durch den Einsatz einer intern entwickelten Lösung aus künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation werden diese E-Mail-Anfragen nun automatisiert ausgelesen und direkt im Buchungssystem angelegt. Das System validiert die Sendungsdaten und sendet umgehend eine vollautomatische Buchungsbestätigung an die anfragenden Speditionen. Dieser automatisierte End-to-End-Prozess beschleunigt die Auftragsannahme an der Schnittstelle zwischen Belegschaft und Kundschaft spürbar. Gleichzeitig sinkt die Fehlerquote bei der Datenübertragung auf beiden Seiten, da manuelle Übertragungsfehler vermieden werden. Den Vertriebsteams bleibt dadurch mehr Arbeitszeit für den persönlichen Kundendialog und anspruchsvollere Betreuungsaufgaben.

Einordnung

  • Reifegrad: Mature
  • Komplexität: Mittel
  • Technologie: Natural Language Processing, Robotic Process Automation, regelbasierte Validierung und Systemintegration

Typische Einsatzmuster

  • Ein Spediteur sendet eine unstrukturierte E-Mail mit Routen- und Frachtangaben, woraufhin die KI die Daten extrahiert und ein RPA-Bot den Auftrag direkt im Buchungssystem anlegt.
  • Das System gleicht die erfassten Sendungsdaten im Hintergrund automatisch mit den internen Stammdaten ab und verschickt unverzüglich eine automatisierte Buchungsbestätigung an den Kunden.
  • Mitarbeitende im Vertrieb nutzen die durch den Bot eingesparte Arbeitszeit, um Kunden bei komplexen Transportwünschen persönlich zu beraten.

Voraussetzungen

  • Voraussetzung für den Einsatz ist eine robuste KI-Modellierung zur fehlerfreien Extraktion von Entitäten aus heterogenen E-Mail-Freitexten und angehängten Dokumenten.
  • Die bestehenden Buchungs- und CRM-Systeme müssen über Schnittstellen oder RPA-Bots stabil mit der Auswertungslogik verbunden sein.
  • Zur fortlaufenden Evaluierung und Anpassung an neue Produktgruppen ist ein strukturiertes internes Automatisierungsteam wie eine AI-Community erforderlich.

Nutzen

Für Unternehmen

  • Beschleunigte Auftragsannahme und sofortiger Versand automatisierter Buchungsbestätigungen an Kunden
  • Reduktion von Übertragungsfehlern bei der Übernahme unstrukturierter Sendungsdaten in das Buchungssystem
  • Effizienzsteigerung an der Schnittstelle zwischen Vertriebsteams und Speditionen
  • Skalierbarkeit der Buchungsprozesse auf weitere Produktgruppen ohne linearen Personalaufbau

Für Beschäftigte

  • Entlastung von repetitiver manueller Dateneingabe aus Freitext-E-Mails
  • Mehr zeitlicher Freiraum für den persönlichen Dialog und die Beratung von Kunden
  • Geringere Belastung durch Korrekturarbeiten infolge fehlerhafter Datentransfers

Für Privatpersonen

  • Kürzere Wartezeiten bis zum Erhalt verbindlicher Fracht- und Buchungszusagen
  • Geringeres Risiko von Lieferverzögerungen durch fehlerfreie Buchungsdaten
  • Transparenter und konsistenter Buchungsablauf bei Frachtaufträgen

Herausforderungen

Für Unternehmen

  • Hohe Varianz unstrukturierter E-Mail-Formate und abweichender Dateianhänge von Speditionen
  • Notwendigkeit einer nahtlosen und stabilen Anbindung der RPA-Bots an Kernbuchungssysteme
  • Sicherstellung der fehlerfreien Datenvalidierung vor der finalen Buchungsauslösung
  • Koordinationsaufwand für den unternehmensweiten Rollout auf zusätzliche Frachtproduktgruppen

Für Beschäftigte

  • Notwendigkeit des Vertrauensaufbaus in die korrekte Extraktion durch den KI-Bot
  • Umgang mit Ausnahmefällen, bei denen die KI unvollständige Frachtdaten nicht eindeutig zuordnen kann
  • Anpassung der täglichen Arbeitsroutinen weg von der Datenerfassung hin zur reinen Betreuung

Für Privatpersonen

  • Erfordernis verlässlicher automatisierter Prozesse ohne Informationsverlust bei komplexen Anfragen
  • Sicherstellung transparenter Statusmeldungen bei Rückfragen zu gebuchten Sendungen
  • Vertrauen in die Richtigkeit vollautomatisch erstellter Buchungsbestätigungen

Wirkung

Klassische Software und feste Schnittstellen scheitern an der enormen Vielfalt unstrukturierter E-Mails, da Spediteure Sendungsdaten in beliebigem Freitext oder wechselnden Dateiformaten übermitteln. Reine if-then-Regeln können sprachliche Nuancen, uneinheitliche Bezeichnungen und unterschiedliche Textaufbauten nicht zuverlässig interpretieren. Erst der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Kombination mit RPA ermöglicht es, relevante Entitäten wie Route, Gewicht und Frachtart aus Freitexten flexibel zu extrahieren und fehlerfrei an bestehende Systeme zu übergeben.

Für Unternehmen

Airlines, die Frachtanfragen innerhalb kürzester Zeit automatisiert bestätigen, sichern sich Wettbewerbsvorteile gegenüber langsameren Marktteilnehmern mit rein manuellen Erfassungsprozessen. Die schnelle Auftragsbestätigung verhindert Buchungsabbrüche seitens eiliger Spediteure. Unternehmen mit internen Automatisierungs-Communities stärken zudem ihre Innovationskraft und Digitalisierungsführerschaft in der Luftfrachtindustrie.

Die Automation der Dateneingabe verkürzt die Bearbeitungszeit im Vertrieb und verringert Prozesskosten durch minimierte Übertragungsfehler bei Buchungsanfragen. Speditionen profitieren von sofortigen Buchungsbestätigungen, wodurch Geschäftsabschlüsse schneller zustande kommen. Die Skalierung auf weitere Produktgruppen erlaubt es, steigende Sendungsvolumina ohne proportionale Personalkostensteigerungen im Innendienst zu bewältigen.

Der operative Ablauf verlagert sich von manueller Datentranskription hin zu einer automatisierten End-to-End-Verarbeitung von E-Mail-Eingängen. Eingehende Freitexte und Anhänge werden simultan mit dem Kernbuchungssystem synchronisiert. Betriebliche Schnittstellen zwischen Kunden und Belegschaft werden beschleunigt, während Ausnahmefälle weiterhin gezielt ausgesteuert werden können.

Für Beschäftigte

Für dich als Vertriebsmitarbeiter entfällt die monotone Belastung durch das stundenlange Abtippen von Sendungsdaten aus E-Mails. Dein Arbeitsalltag wird abwechslungsreicher, da du deine Zeit für beratungsintensive Kundenanfragen und den direkten Austausch mit Spediteuren nutzen kannst.

Deine Rolle wandelt sich vom reinen Datenerfasser zum qualifizierten Kundenberater und Prozessbegleiter. Das Risiko des Arbeitsplatzverlustes wird durch die bewusste Verlagerung auf wertschöpfende Aufgaben im Kundendialog abgewendet.

Du benötigst weniger Routinefähigkeiten in der reinen Dateneingabe, sondern entwickelst verstärkt Kompetenzen in der Kundenbetreuung und im Ausnahmemanagement. Das Verständnis für das Zusammenspiel von KI-Erkennung und Buchungssystemen wird zu einer wichtigen Qualifikation.

Für Privatpersonen

Als Endkunde bemerken Sie die Umstellung durch verlässlichere Frachtabläufe, da Buchungsdaten ohne manuelle Tippfehler direkt in den Systemen verbucht werden. Die sofortige Auftragsverarbeitung minimiert Standzeiten und erhöht die Termintreue beim Transport zeitkritischer Güter.

In der Logistikkette steigen die Erwartungen an eine unterbrechungsfreie, fehlerfreie und unmittelbare Auftragsabwicklung auch für Endabnehmer von Luftfrachtgütern.