Die großen Datenmengen und Fallzahlen der Energieversorger sind ein ideales Anwendungsszenario, um mithilfe von Process Mining komplexe Analysen vorzunehmen, Transparenz zu schaffen und Optimierungsmaßnahmen faktenbasiert zu steuern.
Ein Praxisbeispiel: Mithilfe von KI-getriebenen Process Mining war es einem Energieversorger möglich, über 200.000 Positionen analysiert und strukturiert darzustellen. Dabei zeigten sich sehr hohe Liegezeiten, bevor gemahnt wurde - durchschnittlich fast sechs Monate. Auf Grundlage der Analysen wurden die verschiedenen Instanzen von Mehrarbeit, Prozessschleifen und Wartezeiten optimiert.
Durch die Automatisierung im Forderungsmanagement setzte der Energieversorger zudem Arbeitsstunden frei -– und diese hat er genutzt, um Rückzahlungen um mehr als 30 Prozent schneller vorzunehmen. Modernes Process Mining kann also nicht nur zu mehr Effizienz verhelfen und die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen – es entlastet auch den Kundenservice und steigert die Zufriedenheit von Kundinnen und Kunden.
* Dan Wucherpfennig, Experte für KI-gestützte Analysen von Geschäfts- und Produktionsprozessen und CEO, Lana Labs, Berlin
Dan Wucherpfennig Bild: Lana Labs |
Die großen Datenmengen und Fallzahlen der Energieversorger sind ein ideales Anwendungsszenario, um mithilfe von Process Mining komplexe Analysen vorzunehmen, Transparenz zu schaffen und Optimierungsmaßnahmen faktenbasiert zu steuern.
Ein Praxisbeispiel: Mithilfe von KI-getriebenen Process Mining war es einem Energieversorger möglich, über 200.000 Positionen analysiert und strukturiert darzustellen. Dabei zeigten sich sehr hohe Liegezeiten, bevor gemahnt wurde - durchschnittlich fast sechs Monate. Auf Grundlage der Analysen wurden die verschiedenen Instanzen von Mehrarbeit, Prozessschleifen und Wartezeiten optimiert.
Durch die Automatisierung im Forderungsmanagement setzte der Energieversorger zudem Arbeitsstunden frei -– und diese hat er genutzt, um Rückzahlungen um mehr als 30 Prozent schneller vorzunehmen. Modernes Process Mining kann also nicht nur zu mehr Effizienz verhelfen und die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen – es entlastet auch den Kundenservice und steigert die Zufriedenheit von Kundinnen und Kunden.
* Dan Wucherpfennig, Experte für KI-gestützte Analysen von Geschäfts- und Produktionsprozessen und CEO, Lana Labs, Berlin
Dan Wucherpfennig Bild: Lana Labs |