AI v ERP Helios Inuvio: 5 reálných use cases z českého prostředí

Úvod: AI v českém ERPčku

Helios Inuvio je nejrozšířenější ERP systém v ČR. Používá ho přes 10 000 firem. V posledních letech vidíme narůstající trend integrace AI technologií přímo do Heliosu nebo jako nadstavbové moduly.

Následuje 5 reálných use cases z českých firem, které jsme implementovali.

---

Use Case #1: Automatické párování plateb s fakturami

Firma: Velkoobchod s elektronikou (150 zaměstnanců)

Problém

• 800+ došlých plateb měsíčně
• Manuální párování: 15-20 hodin měsíčně
• Časté chyby při neurčitém variabilním symbolu
• Účetní přetížená rutinní prací

Řešení

AI modul napojený na bankovní výpisy a modul faktur v Heliosu:

1. Import bankovního výpisu (automaticky přes API)
2. AI analýza každé platby:
   - Variabilní symbol → přímé párování
   - Částka + datum → hledání odpovídající faktury
   - Název účtu → identifikace klienta
   - Historie plateb → učení se z minulosti
3. Automatické zaúčtování správných plateb
4. Notifikace pro nejasné případy

Výsledky

• ✅ 92% plateb spárováno automaticky
• ✅ Čas na zpracování: 1-2 hodiny měsíčně
• ✅ Eliminace chyb při párování
• ✅ ROI za 4 měsíce

Technické detaily:

• REST API Helios pro čtení faktur
• SOAP API pro zápis uhrazených položek
• Python backend pro AI logiku
• Dashboard pro monitoring v Power BI

---

Use Case #2: Predikce spotřeby materiálu ve výrobě

Firma: Výrobce kovových konstrukcí (80 zaměstnanců)

Problém

• Složitá výrobní BOM (kusovník)
• Nepředvídatelná poptávka
• Časté výpadky materiálu = zdržení výroby
• Přebytečné zásoby některých materiálů

Řešení

AI engine pro predikci a optimalizaci skladů integrovaný s Helios Výroba:

Vstupní data z Heliosu:

• Historie výrobních zakázek (2 roky)
• Spotřeba materiálu z výdejek
• Lead time dodavatelů
• Aktuální stav skladů

AI predikce:

1. Forecast výrobních zakázek na 8 týdnů dopředu
2. Výpočet potřeby materiálu dle BOM
3. Optimalizace objednávek (MOQ, množstevní slevy)
4. Automatické generování nákupních žádanek

Výsledky

• ✅ Snížení zásob o 28% (1,2 mil. Kč)
• ✅ Zero výpadků výroby za 10 měsíců
• ✅ Automatizace 85% nákupních žádanek
• ✅ Lepší vyjednávací pozice u dodavatelů

Integrace:

Helios Výroba → Export dat (SQL views)
    ↓
AI Predikční engine (Python + TensorFlow)
    ↓
Nákupní žádanky → Import do Heliosu (API)
    ↓
Email notifikace nákupu

---

Use Case #3: Automatická klasifikace nákladů

Firma: IT služby (200 zaměstnanců)

Problém

• 2000+ nákladových dokladů měsíčně
• Různé střediska a zakázky
• Chybná klasifikace = problémy s controlling
• 1 FTE na kontrolu a opravu

Řešení

AI klasifikátor nákladových dokladů:

Trénink na historických datech:

• 24 měsíců zaúčtovaných dokladů
• Popis položky → Středisko + Zakázka + Účet
• Dodavatel → Typická klasifikace
• Částka → Detekce anomálií

Workflow:

1. Import dokladu do Heliosu (sken/PDF)
2. OCR extracts data
3. AI navrhne: Středisko, Zakázku, Účet
4. Účetní schválí nebo upraví
5. Systém se učí z korekcí

Výsledky

• ✅ 89% nákladů automaticky, správně
• ✅ Snížení času o 75% (3 dny → 0,75 dne)
• ✅ Přesnost controlling dat 98%+
• ✅ Úspora 25k Kč měsíčně

Příklad:

Doklad: "Microsoft 365 - licence"
Dodavatel: ALGOTECH
Částka: 15 000 Kč

AI návrh:
- Střed​isko: IT oddělení (600)
- Účet: 518 - Software (85% jistota)
- Zakázka: Režie

---

Use Case #4: Cash Flow predikce

Firma: Stavební firma (120 zaměstnanců)

Problém

• Dlouhé platební termíny (60-90 dní)
• Nepředvídatelné platby klientů
• Riziko platební neschopnosti
• Nutnost drahých úvěrů

Řešení

AI model pro predikci cash flow na 90 dní dopředu:

Data z Heliosu:

• Neuhrazené faktury (splatnost, klient, částka)
• Historie plateb klientů (včasnost, zpož​dění)
• Plánované výdaje (dodavatelé, mzdy)
• Výrobní zakázky (očekávané faktury)

AI predikce:

1. Pravděpodobnost uhrazení každé faktury
2. Očekávaný datum platby (+-7 dní)
3. Rizikové faktury
4. Doporučené akce (upomínky, factorin​g)

Výsledky

• ✅ Predikce cash flow s přesností 87%
• ✅ Snížení úvěrů o 40% (úspora úroků 180k/rok)
• ✅ Proaktivní řízení plateb
• ✅ Včasná detekce problémových klientů

Dashboard obsahuje:

• Graf predikce na 12 týdnů
• Rizikové faktury (červeně)
• Doporučené akce
• Srovnání predikce vs. realita

---

Use Case #5: Automatické generování účetních zápisů

Firma: E-commerce (50 zaměstnanců)

Problém

• 10 000+ transakcí měsíčně (eshop, marketplace)
• Komplexní účetní pravidla (DPH, komisí)
• Ruční přeúčtování = chyby a zdržení
• Zdlouhavé měsíční uzávěrky

Řešení

AI engine pro automatické generování účetních zápisů:

Workflow:

1. Export transakcí z eshopu (API)
2. AI analyzuje každou transakci:
   • Typ (prodej, vrácení, doprava)
   • Platební metoda (karta, dobírka)
   • DPH sazba
   • Marketplace provize
3. Generuje účetní zápis dle pravidel
4. Import do Heliosu přes API

Pravidla zajišťuje AI:

• 50+ různých typů transakcí
• Automatické rozúčtování provizí
• Správné použití analytik
• Kontrola DPH

Výsledky

• ✅ 99,7% transakcí bez manuálního zásahu
• ✅ Měsíční uzávěrka: 5 dní → 1 den
• ✅ Zero chyb v DPH přiznání
• ✅ Úspora 40 hodin měsíčně

---

Technická architektura typické integrace

┌─────────────────┐
│  Helios Orange  │
│     (API)       │
└────────┬────────┘
         │
         ↓
┌─────────────────┐
│  Middleware     │
│  (REST/SOAP)    │
└────────┬────────┘
         │
         ↓
┌─────────────────┐
│   AI Engine     │
│ (Python/Node)   │
└────────┬────────┘
         │
         ↓
┌─────────────────┐
│   Dashboard     │
│  (React/Power   │
│      BI)        │
└─────────────────┘

Klíčové faktory úspěchu

1. Kvalita dat

• Min. 12-24 měsíců historických dat
• Čistá a konzistentní data v Heliosu
• Správně nastavené vazby (klienti, dodavatelé)

2. Postupná implementace

• Začít s jedním use case
• Pilot na malém vzorku
• Postupné rozšiřování

3. Zapojení uživatelů

• Školení účetních a plánovačů
• Zpětná vazba pro vylepšování
• Change management

4. Technická podpora

• Spolehlivé API Heliosu
• Monitoring a alerting
• Backup plány

Investice a ROI

Typické náklady

• Analýza a design: 100-200k Kč
• Implementace: 300-800k Kč (dle use case)
• Integrace s Heliosem: 150-300k Kč
• Měsíční provoz: 10-30k Kč

ROI příklady

Use Case	Investice	Měsíční úspora	ROI
Párování plateb	350k	45k	8 měs.
Predikce materiálu	650k	85k	8 měs.
Klasifikace nákladů	400k	55k	7 měs.
Cash flow	500k	65k	8 měs.
Účetní zápisy	550k	70k	8 měs.

Začínáme: Checklist

• Zmapování procesů a pain pointů
• Audit kvality dat v Heliosu
• Výběr vhodného use case (quick win)
• Pilotní projekt (2-3 měsíce)
• Měření výsledků a ROI
• Postupné rozšiřování

Závěr

AI v Heliosu není budoucnost - je to přítomnost. České firmy již dnes využívají tyto technologie s měřitelnými výsledky. Klíčem k úspěchu je začít jednoduše, měřit výsledky a postupně rozšiřovat.

Chcete podobnou implementaci ve vaší firmě? Rádi vám připravíme analýzu a proof of concept na vašich datech z Heliosu.