הבעיה

לחתוך עלויות בעיניים עצומות זה לחתוך במקום הלא נכון.

רוב התאגידים שרודפים אחרי יתרון עלות הולכים על פיטורים רוחביים, והתהליכים קורסים. התאגיד הזה רצה לבנות את התקציב שלו מאפס על סמך צורך אמיתי, אבל להנהלה לא היה מושג אילו משימות פקידותיות מורכבות באמת ואילו איטיות רק בגלל בירוקרטיה פנימית.

אז אנשים עשו עבודת רובוט. עובדי פיננסים ומשאבי אנוש העבירו כ-60% מזמנם על עבודה שחוזרת על עצמה, מקלידים דאטה מפורטל אחד למערכת אחרת, אוספים קובצי אקסל ממחלקות שונות, עושים ביד את מה שמכונה צריכה לעשות.

והסגירה נגררה. דיווח פיננסי חודשי ארך יותר משבועיים, דרש שעות נוספות כבדות, וסבל משגיאות של פקודות יומן ידניות, וכל זה נשאר בלתי נראה להנהלה שהייתה צריכה להחליט לאן הכסף הולך.

מה עשינו

לראות קודם את העבודה האמיתית, ואז להפוך לאוטומטי את מה שלא צריך להיות אנושי.

למפות איך הבק-אופיס באמת רץ, להעביר את השגרה לסוכנים, ולנסח את הדוחות.

כריית תהליכים

תהליך העבודה האמיתי, נחשף

שמנו ניטור כריית תהליכים על מערכות הליבה, שלכד מיליוני פעולות וקליקים אמיתיים. ה-AI מיפה איך העבודה באמת זורמת, וחשף את צווארי הבקבוק ואת הפתרונות העוקפים שהעובדים נעזרו בהם כדי להסתדר עם המערכות הישנות.

ביורוקרטיה מול מורכבות

אילו משימות קשות, אילו רק איטיות

המפה הראתה להנהלה אילו תהליכים מורכבים באמת ואילו מסורבלים רק בגלל בירוקרטיה פנימית, כך שקיצוץ העלויות יכול היה להתמקד בבזבוז ולא בעבודה עצמה.

סוכני בק-אופיס

השגרה, מטופלת לבד

איפה שהכרייה מצאה עבודה חוזרת, בנינו סוכני AI אוטונומיים ששולפים נתוני שכר, קוראים חשבוניות סרוקות, מתאימים כל חשבונית להזמנת הרכש ולתעודת הקבלה שלה, ורושמים פקודות יומן בעצמם.

דיווח פיננסי ב-AI

הטיוטה החודשית, מוכנה לחתימה

מודל דיווח שאומן על ההיסטוריה הפיננסית של החברה שולף נתוני סוף חודש מכל מחלקה ומפיק טיוטה ראשונה מדויקת של דוח הרווח וההפסד, שמחכה רק שמנהל הכספים יבדוק ויאשר.

אנשים על בקרה

מהקלדה לניתוח

העובדים עברו מהזנת דאטה לבקרה וניתוח, כך שחיסכון של 30% בעלות הגיע מהסרת עבודת רובוט, לא מקיצוץ באנשים שמפעילים שיקול דעת.

תקצוב על עובדות

תקצוב מאפס, באמת

הדאטה השקופה והמדויקת איפשרה להנהלה לבנות מחדש את התקציב מאפס על בסיס הבנה אמיתית של מה שהארגון צריך, במקום על ניחושים או פוליטיקה פנימית.

התוצאה

רזה יותר, וסוף סוף שקוף.

העלות ירדה, השירות נשאר שלם, והסגירה כבר לא זוללת את החודש.

חי

עלות שירותים משותפים ירדה ב-30%

עלות התפעול לרוחב מרכזי השירותים המשותפים ירדה ב-30% בלי ירידה בשירות, על ידי העברת עובדים מהזנת דאטה לבקרה וניתוח במקום קיצוצים גסים. סגירת סוף החודש עברה מארבעה עשר ימים לארבעה, והשעות הנוספות בפיננסים כמעט נעלמו.

וגם שקוף

תקציב שנבנה על דאטה אמיתית

בפעם הראשונה, להנהלה הייתה תמונה שקופה ומדויקת של איך הבק-אופיס באמת עובד, מה שאיפשר להם להחיל תקצוב מאפס מתוך צורך אמיתי במקום ניחושים, ולהצדיק כל שורה בתקציב.

למה זה מחזיק

למדוד את העבודה לפני שהופכים אותה לאוטומטית.

אוטומציה של תהליך שלא מדדתם רק גורמת לבזבוז לרוץ מהר יותר. הערך כאן הוא לכרות קודם את תהליך העבודה האמיתי, כך שהסוכנים מכוונים לעבודה שהיא באמת שגרתית, ולהשאיר אדם על הדוח ועל שיקול הדעת. זו אותה משמעת סוכנית עם אדם על החריגות שמאחורי עבודת האוטומציה הסוכנית שלנו, מיושמת הפעם על הבק-אופיס הפיננסי ומעוגנת במה שהתהליך באמת עושה.

עוד פרויקטים

עבודה קשורה.

חותכים עלות בלי לראות לאן הולכות השעות?

לתיאום שיחת אסטרטגיה הביאו את הקופסה השחורה של הבק-אופיס שאתם צריכים לפתוח. שלושים דקות, בלי מצגות, או חקרו AI לשירותים פיננסיים, או ראו עוד פרויקטים.