Credem ha scelto le soluzioni IBM® Process Mining* e IBM Cloud Pak® for Business Automation per analizzare e automatizzare i processi interni, inclusi i processi di backoffice e i processi critici correlati al servizio clienti come i controlli del credito. L'obiettivo era quello di creare valore, ridurre i costi e aumentare l'efficienza, consentendo al contempo il monitoraggio e il controllo. Sebbene le due soluzioni siano state selezionate in modo indipendente, si sono rivelate complementari fin dall'inizio: infatti, IBM Process Mining è oggi incluso come funzionalità fondamentale di IBM Cloud Pak for Business Automation.
Per realizzare l'obiettivo di creare esperienze eccezionali per clienti e dipendenti, Credem ha istituito un gruppo di professionisti IT e non IT per collaborare su una piattaforma IT specializzata in processi e automazione, nonché su un centro di eccellenza chiamato Automation Center. Il centro riunisce competenze tecniche, di elaborazione e di banking per sviluppare soluzioni integrate basate su tecnologie di automazione chiave e ha svolto un ruolo fondamentale nella selezione e nell'implementazione delle soluzioni di automazione IBM.
Grazie a IBM Process Mining, Credem può utilizzare i dati esistenti per identificare i colli di bottiglia nei processi e nelle aree in cui l'automazione può offrire miglioramenti più rapidi ed economici. Credem può anche utilizzare la soluzione per calcolare il rendimento dell'investimento previsto nell'utilizzo di strumenti di automazione come IBM Cloud Pak for Business Automation o la Robotic Process Automation (RPA).
Credem può applicare la funzionalità di Business Automation Workflow di IBM Cloud Pak for Automation per modernizzare e gestire i processi aziendali eseguiti su più sistemi o applicazioni legacy. L'azienda sfrutta inoltre la capacità di gestione delle decisioni operative di IBM Cloud Pak for Business Automation per identificare le regole business sui vari sistemi delle banche e per centralizzare la gestione delle regole tra tali sistemi da un'unica console.
Ad esempio, Credem ha utilizzato IBM Process Mining per identificare le aree che potevano essere automatizzate nel suo processo per i controlli e le approvazioni delle carte di credito per i clienti retail, quindi ha applicato la funzionalità Business Automation Workflow di IBM Cloud Pak for Business Automation per ridurre i tempi di approvazione da quattro giorni a uno e risparmiare circa EUR 500.000 all'anno.
Come spiega Francesco Ferrara, Automation Developer di Automation Center presso Credem: “Il nostro obiettivo a breve termine è concentrarci sull’automazione dei processi manuali e cartacei, sul monitoraggio di tutte le attività e sull’applicazione dell’RPA secondo necessità. L’obiettivo è creare valore, liberando i dipendenti da compiti ripetitivi in modo che possano concentrarsi su attività a valore maggiore.”
Luca Bonfatti, IT Processes and Automation Platform Manager presso Credem, aggiunge: “Nel lungo termine, speriamo di incrementare notevolmente i nostri processi completamente digitali, integrandoli con le nostre architetture bancarie e le procedure IT. “In questo modo possiamo sfruttare la funzionalità di automazione del flusso di lavoro aziendale di IBM Cloud Pak for Business Automation collegandoci ad altri strumenti e funzionalità, come l'intelligenza artificiale. La piena integrazione dei nostri processi aziendali con l’architettura della banca ci consentirà di gestire big data e utilizzare analisi sempre più efficaci con il supporto della capacità di process mining.”
La soluzione è stata messa alla prova nel 2020, quando Credem ha registrato un afflusso di richieste di prestito pari al 400%. Per gestire l'aumento del carico, Credem aveva bisogno di una conoscenza approfondita del processo di richiesta di prestito. Utilizzando IBM Process Mining, l'azienda è stata in grado di mappare automaticamente il processo di prestito, identificare i colli di bottiglia (come la duplicazione delle richieste di documenti da parte dei clienti all'interno di un singolo processo o i ritardi nel raggiungimento delle approvazioni), monitorare le prestazioni del processo e prevedere i tempi e i costi dei casi.
In passato, questo tipo di analisi richiedeva supporto IT o colloqui interni, producendo potenzialmente inesattezze e informazioni incomplete. I risultati hanno rivelato un numero elevato di rilavorazioni che influivano negativamente sui tempi di esecuzione e hanno identificato le ridondanze di fondo. Alla fine, Credem è riuscita a ridurre del 70% il tempo impiegato dai dipendenti nell'elaborazione dei prestiti.