El problema
American Financial Network, Inc. es una empresa de banca hipotecaria con sede en Brea, California, que opera una red de sucursales comunitarias en todo Estados Unidos. La compañía es un prestamista directo, con la autoridad para suscribir, financiar y dar servicio a diversos productos de préstamo, incluyendo Fannie Mae, Freddie Mac, FHA, USDA, VA, y préstamos Jumbo, todos en la casa. AFN hace hincapié en la eficiencia operativa y un servicio al cliente excepcional, centrándose en la construcción de relaciones sólidas con los clientes y garantizar una experiencia positiva durante el proceso hipotecario.
Los principales retos a los que se enfrentaba AFN incluían una falta general de visibilidad de ciertos flujos de trabajo clave en su negocio. Al igual que la mayoría de las empresas, AFN no comprendía realmente cómo funcionaban determinados flujos de trabajo ni cuál era la verdadera utilización de recursos de estos flujos de trabajo. Algunas de las preguntas que AFN quería responder incluían cuestiones sobre la productividad de los empleados en todos los equipos. Además, AFN quería descubrir las áreas en las que existía una importante transferencia manual de datos entre aplicaciones empresariales que, en su opinión, estaba causando numerosas variaciones en el proceso de gestión de facturas. Además, AFN quería identificar los mayores cuellos de botella del proceso y ver en qué se empleaba tiempo en tareas como leer y escribir correos electrónicos que podrían automatizarse con servicios de IA de nueva generación.
La solución
AFN desplegó Process Intelligence de ProcessMaker y durante la primera fase trabajó con el equipo de ProcessMaker para someterse a una detallada fase de análisis piloto de cuatro semanas. Durante este análisis, se utilizó la solución ProcessMaker Process Intelligence para evaluar 23 ordenadores. Como parte de este análisis inicial, nuestra solución descubrió y analizó el uso de 132 aplicaciones y portales con el fin de identificar áreas de mejora. Este enfoque integral permitió a la empresa abordar los bloqueos operativos y optimizar la utilización de los recursos de forma eficaz.
Gracias a Process Intelligence, AFN pudo comprender mejor su plantilla y cómo podría distribuirla mejor para mejorar las métricas de tiempo y costes. Además, AFN utilizó la solución Process Intelligence para identificar e investigar oportunidades de automatización de tareas repetitivas mediante Business Process Automation (BPA), Integration Platform as a Service (iPaaS) y Robotic Process Automation (RPA).
El valor creado
Uno de los principales resultados de la iniciativa Process Intelligence es la creación de un nuevo esfuerzo para estandarizar el proceso de gestión de facturas y racionalizar las operaciones encontrando formas de eliminar las variantes menos eficientes de este proceso. Además, Process Intelligence pudo mostrar a AFN áreas en las que la empresa podría eliminar costes eliminando licencias de software no utilizadas. Además, Process Intelligence reveló valiosas técnicas de equilibrio de la carga de trabajo que pueden garantizar un rendimiento constante. Uno de los descubrimientos y recomendaciones más interesantes de Process Intelligence tuvo que ver con las herramientas GenAI. La solución de ProcessMaker puede tanto descubrir el uso no autorizado y potencialmente peligroso de las herramientas GenAI, así como sugerir áreas donde las herramientas GenAI pueden ser desplegadas para automatizar tareas como el resumen de correo electrónico. En general, la implementación de Process Intelligence ha revelado formas significativas para que AFN aumente la productividad y la eficacia operativa.
KPI descubiertos y recomendaciones realizadas por Process Intelligence:
- Productividad de los empleados: Se descubrió el tiempo medio de trabajo diario con ordenadores (4,23 horas) y la mejora potencial de la productividad (~50% o ~630.000 dólares).
- Licencias infrautilizadas: Se identificaron 120 solicitudes infrautilizadas que podrían representar un ahorro potencial de 70.000 dólares anuales.
- Potencial de automatización: se identificaron 10.000 transacciones manuales que podrían automatizarse, lo que supondría un ahorro de ~3.333 horas anuales (~2 ETC).
- Estandarización de procesos: Estandarizar las variantes del proceso para Mejorar el tiempo de producción en 16,8 horas, ahorrando 7,3 días de tiempo de trabajo anual y reduciendo 4.461 toques anuales.
- Procesamiento de facturas: Reduzca los cuellos de botella y la repetición de tareas en el paso "Listar facturas no asignadas", que tiene un 48% de potencial de automatización.
- Fluctuación de la carga de trabajo: Supervise los volúmenes semanales de facturas y los tiempos de procesamiento para equilibrar las cargas de trabajo.
- Gestión del correo electrónico: Reduzca las 500 horas mensuales dedicadas a la lectura de correos electrónicos automatizando el resumen con las herramientas de GenAI.
