1. Automatisierung von Gesch盲ftsprozessen wie z.B. Buchhaltung und Reporting
Verschiedene Firmen entwickeln momentan L枚sungen, um Gesch盲ftsprozesse mit Multi Agentensystemen zu automatisieren. SAP beispielsweise nennt seinen AI-Assistenten und bietet 鈥炩�� an, die f眉r intelligente Automatisierung genutzt werden k枚nnen. Das US-Startup Basis AI hat ein MAS entwickelt, das Transaktionseingaben, Kontenabgleiche und die Integration mit Systemen wie QuickBooks automatisiert. Bei der Accounting-Firma Wiss f眉hrte dies 鈥� laut BASIS AI CEO - Matt Harpe 鈥� zu einer .
2. Sammlung und Aufbereitung strategischer Informationen
CFOs und andere Exekutives sind an aktuellen strategischen Analysen interessiert; sei es 眉ber wirtschaftliche Entwicklungen, Kunden- und W盲hlerpr盲ferenzen, Politik- und Preisstrategien oder andere Themen. Mehrere Anbieter erm枚glichen mittlerweile eine automatisierte Analyse und Aufbereitung strategisch relevanter Informationen. Auch wenn das f眉r den Nutzer nicht immer ersichtlich ist, arbeiten im Hintergrund AI Multi-Agenten Systeme. Prominente und leistungsstarke Beispiele sind:
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3. Compliance und Risikomanagement
. Jeder Agent arbeitet nach seinen eigenen Regeln und Zielen, tauscht Daten aus und analysiert sie, um betr眉gerische Aktivit盲ten zu erkennen und finanzielle Risiken zu bewerten. MAS k枚nnen Transaktionen in Echtzeit kontinuierlich 眉berwachen und Anomalien und Inkonsistenzen aufzeigen, die auf betr眉gerisches Verhalten hindeuten k枚nnten. Au脽erdem unterst眉tzen sie ein dynamisches Risikomanagement, indem sie die Marktbedingungen und Finanzkennzahlen auswerten. . 聽und andere bieten AI-Agenten zum Risikomanagement an.
4. Predictive Analytics
Multi-Agent System k枚nnen in den Predictive Analytics Workflow eingebettet werden. Auf Grund der F盲higkeit, mit Sprache umzugehen, k枚nnen sie flexibler und vielseitiger als traditionelle Systeme neue Marktentwicklungen erfassen. Auf Grund der Koordinationsf盲higkeit k枚nnen sie auch flexibler skalieren.
5. AI based Root-Cause-Analysis (AI RCA)
Root-Cause-Analysis (RCA) ist eine Methode zur systematischen Identifikation der wahren Ursachen f眉r Abweichungen oder Probleme in finanziellen und operativen Kennzahlen. Ziel ist es, nicht nur Symptome (z. B. sinkende Margen) zu analysieren, sondern die zugrunde liegenden Faktoren (z. B. steigende Materialkosten, ineffiziente Prozesse) zu identifizieren und gezielt Gegenma脽nahmen abzuleiten. Typische Werkzeuge sind die 鈥�5-Why-Methode鈥�, Ishikawa-Diagramme oder Regressionsanalysen. Verschiedene Unternehmen verwenden AI Multi-Agenten Systeme zur Root-Cause-Analysis. So hat ein f眉hrender deutscher Automobilhersteller beispielsweise eine agentenbasierte Ursachenanalyse f眉r Produktions- bzw. Schraubfehler in der Produktion getestet. Die Agenten-Rollen orientieren sich an realen Funktionen im Unternehmen und bilden somit eine Kommunikation zwischen Qualit盲tsmanager, Produktionsverantwortlichen und Entwickler ab. Die Kommunikation dieser AI-Agenten erstellt eine (partielle) Ishikawa Analyse innerhalb weniger Minuten (Alexander Thamm GmbH, "Multiagentensystem zur Produktionsfehleranalyse", 2024), w盲hrend menschliche Akteure daf眉r Stunden oder Tage br盲uchten.
