Av Lars Diethelm • 28 aug 2025 • 3 min read

Uppdaterad Processdokumentation - [PROCESSNAMN]

Sammanfattning

Process-transformation

Processnamn: [Namn] - Automatiserad
Processägare: [Namn och roll]
Implementationsdatum: [ÅÅÅÅ-MM-DD]
Version: [1.0]
Status: Ny automatiserad process

Förbättringsresultat

Mätpunkt	Före	Efter	Förbättring
Genomloppstid	4.5h	0.5h	-89%
Antal steg	12	5	-58%
Manuella steg	10	2	-80%
Felfrekvens	15%	2%	-87%
Kostnad/transaktion	725 kr	145 kr	-80%

1. Processens nya design

Designprinciper

Automation first: Maximera AI/RPA-användning
Straight-through processing: Minimera handoffs
Exception-based handling: Endast avvikelser manuellt
Real-time processing: Ingen onödig väntetid
Self-service: Kund kan följa status

Ny trigger och flöde

Start-event: Automatisk igenkänning vid mottagning
Processing: 80% helt automatiskt, 20% semi-automatiskt
Output: Automatisk leverans med notifiering

2. Processflöde TO-BE

Visuellt flöde

[Start - Email/Portal mottagning]
    ↓
[AI: Kategorisering & Validering] - Automated - 30 sek
    ↓
[Beslut: Komplett?]
    ├─Ja→ [AI: Automatisk bearbetning] - Automated - 3 min
    └─Nej→ [Bot: Begär komplettering] - Automated - 1 min
           ↓
        [Vänta på kund] → [Loop tillbaka]
    ↓
[AI: Kvalitetskontroll] - Automated - 30 sek
    ↓
[Beslut: AI Confidence >95%?]
    ├─Ja→ [Automatisk leverans] - Automated - 1 min
    └─Nej→ [Mänsklig granskning] - Manual - 15 min
           ↓
         [Leverans]
    ↓
[Slut - Automatisk arkivering]

Total tid: 5 min (automatiskt) eller 20 min (med manuell granskning)

Detaljerade processteg TO-BE

Steg	Aktivitet	Utförare	System	Tid	Automationsgrad
1	Mottagning & kategorisering	AI	AI-plattform	30s	100%
2	Validering & komplettering	AI/Bot	Chatbot	1 min	100%
3	Intelligent bearbetning	AI	ML-modell	3 min	100%
4	Automatisk kvalitetskontroll	AI	Regelmotor	30s	100%
5a	Automatisk leverans (>95% confidence)	System	API	1 min	100%
5b	Mänsklig granskning (<95% confidence)	Specialist	Dashboard	15 min	Manual
6	Arkivering & rapportering	System	Database	10s	100%

3. AI och automationskomponenter

AI-modeller

Komponent	Typ	Funktion	Accuracy	Träningsdata
Kategoriserare	NLP	Klassificera ärenden	98%	10k exempel
Extractor	NER	Hämta nyckeldata	96%	5k dokument
Processor	Deep Learning	Bearbeta ärenden	94%	15k historiska
Quality AI	Ensemble	Kvalitetssäkring	97%	8k granskade

Automationsregler

Regel	Trigger	Aktion	Exception handling
R1: Auto-accept	Confidence >95%	Godkänn automatiskt	Eskalera till människa
R2: Auto-complete	Alla fält ifyllda	Process automatiskt	Begär komplettering
R3: Priority	Nyckelord detekterade	Högprioritera	Alert till ansvarig
R4: Compliance	Regelbrott	Stoppa process	Compliance-team notifieras

4. Nya roller och ansvar

Transformerade roller

Roll	Före	Efter	Fokus nu
Handläggare	3 heltid	1 deltid (20%)	Exception handling
Specialist	2 heltid	2 deltid (50%)	Komplexa fall & AI-träning
Kontrollant	1 heltid	0 (automatiserat)	-
AI-ansvarig	0	1 deltid (20%)	Modellövervakning

Ny RACI-matris

Aktivitet	AI-system	Specialist	AI-ansvarig	Processägare
Kategorisering	R	-	C	I
Bearbetning	R	C (exceptions)	C	A
Kvalitetskontroll	R	C	R	A
Leverans	R	I	I	I
AI-träning	-	C	R	A

5. Systemarkitektur TO-BE

Integrerad plattform

[Input kanaler]
    ├── Email → Email Parser API
    ├── Portal → Web API
    └── Telefon → Voice AI
           ↓
    [AI Processing Layer]
    ├── NLP Engine
    ├── ML Models
    └── Rules Engine
           ↓
    [Integration Hub]
    ├── CRM (real-time sync)
    ├── ERP (automated posting)
    └── Document Management
           ↓
    [Output kanaler]
    ├── Customer Portal
    ├── Email (automated)
    └── API (partners)

Dataflöde TO-BE

Strukturerad input → AI Processing → Automated decisions → 
Direct system updates → Real-time reporting

6. Förbättringsmekanismer

Kontinuerlig förbättring

Mekanism	Beskrivning	Frekvens	Ägare
Model retraining	Uppdatera AI med nya data	Månadsvis	AI-ansvarig
A/B testing	Testa förbättringar	Kontinuerligt	Process-team
Feedback loop	Lära från exceptions	Dagligen	System
Performance monitoring	Övervaka KPIs	Real-time	Dashboard

Självlärande system

Reinforcement learning: Förbättras av feedback
Active learning: Frågar vid osäkerhet
Transfer learning: Använder kunskap från andra processer

7. Exception handling

Exception-typer och hantering

Exception	Trigger	Hantering	SLA	Frekvens
Low confidence	<95% AI confidence	Manuell granskning	2h	15%
Missing data	Obligatoriska fält saknas	Auto-request	24h	5%
Compliance flag	Regelavvikelse	Specialist review	1h	2%
System error	Tekniskt fel	Fallback process	30 min	<1%

Eskaleringsmatris

Level 1: AI handles (85%)
Level 2: Specialist reviews (12%)
Level 3: Process owner decides (2%)
Level 4: Management escalation (<1%)

8. Mätning och KPIs TO-BE

Nya KPIs

KPI	Målvärde	Nuvarande	Mätmetod	Frekvens
Automation rate	>80%	82%	System log	Real-time
Processing time	<10 min	5 min	Automated	Real-time
AI accuracy	>95%	96%	Validation	Dagligen
Customer satisfaction	>8/10	8.5	Auto-survey	Per case
Cost per transaction	<150 kr	145 kr	Calculation	Månadsvis

Dashboard och rapportering

Real-time dashboard: Alla KPIs live
Predictive analytics: Volymprognoser
Anomaly detection: Automatiska varningar
ROI tracking: Kontinuerlig värdemätning

9. Fördelar och värdeskapande

Kvantifierbara fördelar

Fördel	Värde	Beräkning
Tidsbesparning	4h/ärende	30 ärenden × 4h × 250 dagar
Kostnadsminskning	580 kr/ärende	Personal + system + fel
Kvalitetsförbättring	13% färre fel	Minskat omarbete
Skalbarhet	Obegränsad	Samma kostnad vid 2× volym
Total årlig besparing	5.2 MSEK

Kvalitativa fördelar

Medarbetarnöjdhet: Fokus på värdeskapande arbete
Kundupplevelse: Snabbare, mer konsekvent service
Innovation: Frigör tid för utveckling
Compliance: Automatisk regelefterlevnad
Datakvalitet: Strukturerad, sökbar information

10. Risker och mitigering TO-BE

Nya risker med automatisering

Risk	Sannolikhet	Påverkan	Mitigering
AI-fel går oupptäckta	Låg	Hög	Sampling & monitoring
Systemberoende	Medel	Hög	Redundans, fallback
Kompetenstapp	Medel	Medel	Knowledge management
Cyberattack	Låg	Kritisk	Security measures

11. Utbildning och change management

Utbildningsbehov

Målgrupp	Utbildning	Format	Längd
Specialists	AI-collaboration	Workshop	2 dagar
Process team	Dashboard & monitoring	E-learning	4h
Management	AI governance	Seminarium	4h
IT	System maintenance	Technical training	1 vecka

12. Framtida utveckling

Roadmap

Q1: Implementera grundautomation
Q2: Utöka AI-kapacitet
Q3: Integration med partnersystem
Q4: Prediktiv analys

Nästa förbättringsvåg

Voice AI: Telefonhantering
Predictive: Förutse behov
Proactive: Agera innan problem
Cognitive: Djupare förståelse

Godkännande

Roll	Namn	Datum	Signatur
Processägare	[Namn]	[ÅÅÅÅ-MM-DD]	_____________
IT-chef	[Namn]	[ÅÅÅÅ-MM-DD]	_____________
AI-ansvarig	[Namn]	[ÅÅÅÅ-MM-DD]	_____________

Bilagor

Bilaga A: Teknisk arkitektur

[Detaljerad systemdokumentation]

Bilaga B: AI-modelldokumentation

[Specifikationer och prestanda]

Bilaga C: Användarmanual

[Guide för nya arbetssättet]

Bilaga D: Business case realisering

[Uppföljning av förväntade nyttor]

Dokumentinformation

Implementerad av: [Sprint-team]
Dokumenterad av: [Namn]
Version: 1.0 TO-BE
Nästa revision: [Efter 3 månaders drift]

Denna TO-BE dokumentation beskriver den nya automatiserade processen efter genomförd FASM-sprint och utgör grunden för kontinuerlig förbättring.