Use Case 05 / Backoffice
TimeGuard
Nachhaltiges Holzbauunternehmen
Eingebuchte Fahr- und Arbeitszeiten gegen Verkehrsdaten plausibilisiert — Endkundenrechnungen werden objektiv korrekt.
Auf einen Blick
Die Wirkung in Zahlen
Was TimeGuard im Alltag bewegt — drei Eckdaten aus dem laufenden Projekt.
korrekt abgerechnet (Endkunde)
Verkehrsdaten-Check pro Fahrt
Backoffice-Aufwand
Wie es funktioniert
Der KI-Workflow im Überblick
Fünf Schritte vom eingehenden Datenpunkt bis zum geprüften Ergebnis — vollständig automatisiert, mit menschlicher Endkontrolle wo nötig.
Mitarbeiter bucht Zeit
Maps-/Verkehrsdaten-Abgleich
Anomalie automatisch markiert
Kurzklärung mit Mitarbeiter
Sauber abgerechnet
Herausforderung
Ein nachhaltiges Holzbauunternehmen rechnet Fahr- und Vor-Ort-Zeiten gegenüber Endkund:innen ab. Manuelle Zeiterfassung birgt Unschärfen — und unklare Buchungen führen zu Diskussionen, Nachforderungen oder Umsatzverlust. Eine objektive Plausibilisierung pro Buchung wäre ideal, aber händisch nicht skalierbar.
KI-Lösung
Bei jeder Zeitbuchung gleicht ein KI-Service die angegebene Fahrtdauer mit historischen Verkehrsdaten (Maps-API) für die jeweilige Strecke und Tageszeit ab. Bei signifikanter Abweichung wird die Buchung automatisch markiert; eine kurze Rückfrage beim Mitarbeitenden klärt die Ursache, dann wird sauber abgerechnet.
Learning
KI als objektiver Faktenchecker. Sichert korrekte Abrechnungen gegenüber Endkund:innen, verhindert Umsatzverluste durch unklare Zeiten und nimmt das politische Element aus der internen Zeit-Diskussion: Daten sprechen statt Bauchgefühl.
TimeGuard für dein Team?
Sprich mit mir über deine Anforderungen — ich zeige dir live, wie sich der Workflow in Auxdata umsetzen lässt.