Industria: Banking

Use case: Miglioramento dei Processi nel Settore Bancario

Introduzione

Il settore bancario è un pilastro dell’economia globale, responsabile della gestione delle transazioni finanziarie, dei prestiti, degli investimenti e dei conti dei clienti. Nonostante i progressi tecnologici, molte banche affrontano inefficienze operative che ostacolano la soddisfazione dei clienti e la redditività. Per affrontare queste sfide, diverse banche leader a livello globale hanno avviato progetti di miglioramento dei processi utilizzando tecniche di Process Mining, Process Design e Process Simulation.

Problemi

Il settore bancario ha affrontato diversi problemi comuni tra le istituzioni:

• Lentezza nell’Approvazione dei Prestiti: Lunghi processi di approvazione dei prestiti hanno portato a insoddisfazione dei clienti e perdita di affari.
• Alti Costi Operativi: Processi inefficienti e attività ridondanti hanno causato un aumento delle spese operative.
• Problemi di Conformità: Frequenti violazioni della conformità dovute a processi complessi e incoerenti.
• Limitati Insights sui Clienti: Scarsa visibilità sul comportamento dei clienti e sui modelli di transazione ha ostacolato l’erogazione di servizi personalizzati.

Metodologia

Le iniziative di miglioramento dei processi hanno seguito una metodologia completa in più banche, comprendente i seguenti passaggi:

1. Process Mining:

• Implementazione di strumenti di process mining per analizzare vari processi bancari come l’approvazione dei prestiti, l’apertura dei conti e l’elaborazione delle transazioni.
• Raccolta di data dai sistemi bancari core, dai sistemi CRM e dai log delle transazioni per mappare i processi attuali.
• Identificazione di colli di bottiglia, deviazioni e inefficienze nei flussi di lavoro bancari critici.

2. Process Design:

• Svolgimento di workshop dettagliati con gli stakeholder di diverse banche per raccogliere approfondimenti e identificare aree comuni di miglioramento.
• Ridisegno dei processi bancari per ottimizzare i flussi di lavoro, ridurre l’intervento manuale e introdurre l’automatisazione.
• Sviluppo di modelli di processo standardizzati che incorporano requisiti normativi e best practices.

3. Process Simulation:

• Simulazione dei processi bancari ridisegnati utilizzando software avanzati per prevedere gli esiti delle performance e identificare possibili problemi.
• Test di vari scenari per valutare l’impatto dei cambiamenti proposti su metriche di performance chiave come tempi di elaborazione, costi operativi e tassi di conformità.
• Affinamento dei modelli di processo basati sui risultati della simulazione per garantire un’efficienza e un’efficacia ottimali.

Risultato

L’implementazione delle iniziative di miglioramento dei processi nel settore bancario ha portato a benefici significativi:

• Approvazione dei Prestiti più Rapida: Il tempo medio di approvazione dei prestiti è diminuito del 40%, migliorando la soddisfazione dei clienti e attirando più affari.
• Riduzione dei Costi Operativi: I processi ottimizzati hanno portato a una riduzione del 30% dei costi operativi tra le banche partecipanti.
• Migliore Conformità: Processi standardizzati e capacità di monitoraggio migliorate hanno portato a una riduzione del 50% delle violazioni della conformità.
• Migliori Insights sui Clienti: Gli strumenti di process mining hanno fornito approfondimenti più profondi sul comportamento dei clienti e sui modelli di transazione, consentendo un’erogazione di servizi più personalizzata ed efficace.
• Maggiore Efficienza: L’automatisazione e i flussi di lavoro ottimizzati hanno ridotto gli sforzi manuali del 60%, liberando risorse per iniziative strategiche.

Utilizzando process mining, process design e process simulation, il settore bancario ha raggiunto significative efficienze operative, risparmi sui costi e migliorata soddisfazione dei clienti. Questo caso d’uso dimostra il potenziale trasformativo delle tecniche di business process management nell’ottimizzazione delle operazioni bancarie e nel supporto alla crescita e innovazione del settore.