Gå til indhold

Automatisering forbedrer produktivitet i enorm serviceorganisation

Automatisering af arbejdsopgaver sparrer tid og omkostninger i den største nordiske serviceorganisation i branchen

Konsulenter på casen

Frederik Jørgensen

Frederik Jørgensen

Aksel Larsen

Aksel Larsen

Sektor: Trading

Region: Skandinavien

Master data
Process automation
Web app
Business intelligence
Data governance
Data strategy
Data streaming
Machine learning
Identify.svg

Identificering

Udfordringer og muligheder

En af nordens største serviceorganisationer kontaktede os, da den brugte for meget tid og for mange omkostninger på manuel administration. Serviceorganisationen udbyder specialiseret viden og rådgivning til virksomheder. Dens sagsområder strækker sig bredt, og omfatter blandt andet ansættelsesret, offentlige overenskomster, iværksætteri og globale markedsforhold. Da virksomheden kontaktede os, var dens sager præget af ikke-digitaliserede informationer samt ukontrolleret materiale der var spredt i forskellige dokumenter, e-mails og menneskehænder. Som følge heraf, blev dens sager sjældent lukket korrekt, hvilket betød at relevante informationer ofte kunne gå tabt eller være svære at finde. Udfordringen lagde et pres på erfarne medarbejdere stod tilbage med meget ansvar for blandt andet nye medarbejdere, der havde en lav grad af selvhjulpenhed. I sidste ende førte disse problematikker til en høj turnover-rate, faldende servicekvalitet og en mangel på ensartethed i virksomhedens sager. 

 

I samarbejde med virksomheden identificerede vi muligheden for et nyt system. Vi besluttede os for at automatisere administrationsprocessen i forbindelse med sagsbehandling, ved at ’tagge’ sager med de korrekte nøgleord samt de korrekte ansvarlige. På den måde kunne virksomheden være sikker på at den havde troværdig information om hver sag, hvilket ultimativt ville forbedre produktiviteten via genanvendelighed af en standard proces. Hertil ville onboarding-processen blive optimeret, da relevant information fra tidligere sager ville være lettere tilgængeligt. Til sidst havde løsningen en markant effekt på medarbejdertilfredsheden, og kvaliteten og ensartetheden som skulle kendetegne virksomhedens services.

 

Qualify.svg

Kvalifikation

Analyse and evaluering

Kvalificeringsprocessen blev brugt på at optimere fremgangsmåde og tilrettelægge løsning. Vi sørgede for grundigt at evaluere proceduren samt at forberede os på eventuelle implikationer. Vi besluttede os dernæst for at dele processen op i to overordnede dataprojekter. Det første projekt var et internt Master Data system som skulle tildele alle sager til den ansvarlige afdeling eller medarbejder. Formålet med Master Data systemet var at gøre medarbejderne i stand til at tracke vedligeholdelsen og dermed troværdigheden af sagernes materiale og informationwe. Eksempelvis var et mål, at de korrekte medarbejdere skulle notificeres hvis en given lovændring eller forandring influerede en sag. Derigennem kunne serviceorganisationen altid være sikker på at dens offentligt tilgængelige information og rådgivning var korrekt. 

 

Det andet overordnede dataprojekt var case-tagging systemet som skulle udvikles gennem Machine Learning. Formålet med systemet var at digitalisere, systematisere og automatisere al sagsmateriale, således at nuværende og fremtidige sager blev ’tagget’ med de korrekte nøgleord. Derigennem ville sagerne blive lettere tilgængelige og mere overskuelige. Ydermere gjorde systemet det muligt at bruge langt mindre tid og omkostninger på administration forbundet med at søge efter materiale og screene cases. Gennem udviklingen af dataprojekterne involverede og engagerede Copenhagen Data ledelsen og alle relevante projektinteressenter.

Realize.svg

Realisering

Implementering og overdragelse

Efter kvalificeringen af dataprojekterne fortsatte vi til implementeringsfasen. Datasystemerne blev udviklet gennem en process bestående af prototyping, test og evaluering. Vi sørgede for grundigt at validere al data samt at teste funktionaliteten og brugeroplevelsen af datasystemerne på alle de nødvendige enheder. Efterfølgende designede og eksekverede vi på en overdragelsesplan for +250 medarbejdere i serviceorganisationen. Gennem planen garanterede vi at datasystemerne ville blive succesfuldt integreret og implementeret i de daglige forretnings- og IT-systemer. Ultimativt bærer serviceorganisationen selv ansvaret for brugen af datasystemerne, og derfor var overdragelsesprocessen og interessentinddragelsen et afgørende element i datastrategien. Efter implementeringen kunne vi hos Copenhagen Data glæde os over at serviceorganisationen var langt bedre i stand til at navigere i dens viden, sager og ansvarsområder. Fremadrettet rustede datasystemerne organisationens plads og navigation i en digitaliseret og datadrevet fremtid.

Resultater

  • Automatisering af administrative opgaver sparer virksomheden €200.000 årligt
  • Vedligeholdelsesfri datadrevne governance processer der tildeler ansvar for datakvalitet baseret på medarbejderes meritter, sparer €50.000 i manuel koordinering
  • Sikkerhed for Master Data kvalitet der bruges til at sikre konsistens i rådgivning
  • Fastholdelse af medarbejdere forbedret med 5% 
  • Klargørelse til fusionering af tjenester og kundebase for at realisere stordriftsfordele