Datakvalitetsbarometer

Dårlig datakvalitet medfører blant annet redusert inntekter og økte kostnader samt manglende grunnlag for å automatisere bruk av analytics og kunstig intelligens.

Våre løsninger muliggjør at løpende måling av datakvalitet inngår som en del av oppfølgingen supplert med prioriterte arbeidslister slik at den enkelte må rette opp i egne feil for å sikre kvalitet, læring og forbedring av praksis.

Dynamisk kundekategorisering

Manuell inndeling av kunder krever tid og blir ofte ikke ajourført. Dette fører normalt til manglende prioritering av viktige kunder og økte kostnader.

Med støtte av analytics og kunstig intelligens kan vi tilby løsning for dynamisk kundekategorisering. Dette øker kvaliteten på klassifiseringen og sikrer at informasjonen knyttet til kundene til enhver tid er oppdatert. Dette legges igjen til grunn for å automatisere og forbedre arbeidsprosesser.

Automatisering kredittgrenser

Manuell oppdatering av kredittgrenser krever mye ressurser og gir i tillegg unødig manuell behandling av kunderettede oppgaver.

Vi har løsninger som automatisk beregner den enkelte kundens behov for kredittgrense i tråd med virksomhetens kredittpolicy. Dette gir muligheter for å ta kontrollerbar risiko og i tillegg frigjøre tid til kunder som krever manuell vurdering.

Prioriteringsbarometeret

Antall hendelser som krever oppfølging stiller store krav til å prioritering og effektiv behandling. I tillegg kommer tilgang til eksterne hendelser som gir mulighet for proaktiv dialog med kunder.

Våre løsninger automatiserer behandlingen av aktuelle hendelser samt tildeler og prioriterer arbeidsoppgaver. Gjennom dette frigjøres tid til å jobbe med de viktigste kundene. I tillegg kan dette ligge til grunn for måling, læring og kontinuerlig forbedring.