von vier tagen auf unter acht stunden: eine fallstudie zur schadenbearbeitung
eine anonymisierte ai-fallstudie: ein 60-köpfiges logistikteam hat die durchschnittliche bearbeitungszeit von ansprüchen von 4 tagen auf unter 8 stunden gesenkt, wobei ein mensch jeden anspruch freigibt.
dieser beitrag. ein anonymisiertes ergebnis eines ops-teams, für das wir gebaut haben. die durchschnittliche bearbeitungszeit von ansprüchen sank von 4 tagen auf unter 8 stunden. ein mensch gibt nach wie vor jeden anspruch frei.
der auftraggeber hier ist eine ops-leitung bei einer 60-köpfigen logistikfirma. ansprüche waren der engpass. ein anspruch kam per e-mail an, wartete in einer queue, wurde über 3 tabellenkalkulationen hinweg kopiert und wartete auf 2 manuelle prüfschritte, bevor ihn jemand genehmigte. die durchschnittliche bearbeitungszeit betrug 4 tage.
wir haben eine pipeline gebaut, die den anspruch liest, ihn gegen die regeln prüft und ihn zur genehmigung an eine person weiterleitet. die durchschnittliche bearbeitungszeit liegt jetzt unter 8 stunden. dieser beitrag zeigt, was sich für das ops-team geändert hat, nicht wie wir es verdrahtet haben. der build ordnet sich dem dokumentenverarbeitungs-use-case unter /ai-for/operations zu.
was hat sich für das ops-team tatsächlich geändert?
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