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Crédit Agricole en Bretagne: Operational Excellence mit Process Mining

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Mit mehr als 1,7 Millionen Kund:innen und fast 5.000 Mitarbeiter:innen ist Crédit Agricole en Bretagne der Top Vermögensverwalter in Europa, der wichtigste Kreditgeber für die französische Wirtschaft und der führende Immobilieninvestor in Frankreich.

Die Herausforderung im Kreditwesen

Das Ziel der Crédit Agricole en Bretagne war es, Operational Excellence Initiativen mit Hilfe von Process Mining auszuweiten. Sie wollten zunächst Prozesse modellieren, analysieren, optimieren und sie einer kontinuierlichen Kontrolle unterziehen.

Ein spezifischer Anwendungsfall für die Prozessoptimierung betraf den Bereich der Wohnungsbaudarlehen. Der zunehmende Druck durch konkurrierende Unternehmen in diesem Sektor hatte dazu geführt, dass Crédit Agricole en Bretagne Kund:innen verlor und einen geringeren Anteil an Neukund:innen gewinnen konnte. Um herauszufinden, wie und warum dies geschah, musste das Operational Excellence Team zunächst verstehen, wie der Prozess der Baufinanzierung überhaupt funktionierte.

Bei vier verschiedenen Regionen, von denen jede anders arbeitet, war es schwierig, genau zu bestimmen, wo die Probleme auftraten. Was sind die Best Practices und wie lassen sie sich in den Regionen verbreiten? Wie lässt sich der Prozess verbessern? Das Team erkannte, dass es nur eine Möglichkeit gab, die Vorgänge in einem stark systematisierten Prozess genau zu untersuchen, und das war: Process Mining.


Die richtige Wahl für Process Mining

Sachbezogene Daten würden Empfehlungen untermauern, aber diese Daten existierten innerhalb und zwischen mehreren Anwendungen. Um sich ein genaues Bild davon zu machen, was passierte und wie der Prozess funktionierte, war ein ausgefeilter Ansatz für Process Mining erforderlich. Obwohl sich ein Teil der Systeme in einer BPMS-basierten Anwendung von Bonitasoft befand, waren andere Tools selbst entwickelt. Aufgrund der Einzigartigkeit der Tools waren sie nicht für eine einfache, sofort einsatzbereite Mining-Lösung geeignet und erforderten flexible, einfach zu erstellende benutzerdefinierte Konnektoren. Bei der Suche nach der richtigen Process Mining Lösung hatte das Unternehmen konkrete Ziele vor Augen.

Neugierig welche Ziele das waren und welche Pläne die Bankengruppe für die Zukunft hat? Dann lesen Sie hier die komplette Case Study.

 

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