实例探究.

我们的案例数据库覆盖了全球物联网生态系统中的 19,090 家解决方案供应商。
您可以通过筛选条件进行快速浏览。

筛选条件
  • (5,807)
    • (2,609)
    • (1,767)
    • (765)
    • (625)
    • (301)
    • (237)
    • (163)
    • (155)
    • (101)
    • (94)
    • (87)
    • (49)
    • (28)
    • (14)
    • (2)
    • 查看全部
  • (5,166)
    • (2,533)
    • (1,338)
    • (761)
    • (490)
    • (437)
    • (345)
    • (86)
    • (1)
    • 查看全部
  • (4,457)
    • (1,809)
    • (1,307)
    • (480)
    • (428)
    • (424)
    • (361)
    • (272)
    • (211)
    • (199)
    • (195)
    • (41)
    • (8)
    • (8)
    • (5)
    • (1)
    • 查看全部
  • (4,164)
    • (2,055)
    • (1,256)
    • (926)
    • (169)
    • (9)
    • 查看全部
  • (2,495)
    • (1,263)
    • (472)
    • (342)
    • (227)
    • (181)
    • (150)
    • (142)
    • (140)
    • (129)
    • (99)
    • 查看全部
  • 查看全部 15 技术
  • (1,744)
  • (1,638)
  • (1,622)
  • (1,463)
  • (1,443)
  • (1,412)
  • (1,316)
  • (1,178)
  • (1,061)
  • (1,023)
  • (838)
  • (815)
  • (799)
  • (721)
  • (633)
  • (607)
  • (600)
  • (552)
  • (507)
  • (443)
  • (383)
  • (351)
  • (316)
  • (306)
  • (299)
  • (265)
  • (237)
  • (193)
  • (193)
  • (184)
  • (168)
  • (165)
  • (127)
  • (117)
  • (116)
  • (81)
  • (80)
  • (64)
  • (58)
  • (56)
  • (23)
  • (9)
  • 查看全部 42 行业
  • (5,826)
  • (4,167)
  • (3,100)
  • (2,784)
  • (2,671)
  • (1,598)
  • (1,477)
  • (1,301)
  • (1,024)
  • (970)
  • (804)
  • (253)
  • (203)
  • 查看全部 13 功能区
  • (2,573)
  • (2,489)
  • (1,873)
  • (1,561)
  • (1,553)
  • (1,531)
  • (1,128)
  • (1,029)
  • (910)
  • (696)
  • (647)
  • (624)
  • (610)
  • (537)
  • (521)
  • (515)
  • (493)
  • (425)
  • (405)
  • (365)
  • (351)
  • (348)
  • (345)
  • (317)
  • (313)
  • (293)
  • (272)
  • (244)
  • (241)
  • (238)
  • (237)
  • (217)
  • (214)
  • (211)
  • (207)
  • (207)
  • (202)
  • (191)
  • (188)
  • (182)
  • (181)
  • (175)
  • (160)
  • (156)
  • (144)
  • (143)
  • (142)
  • (142)
  • (141)
  • (138)
  • (120)
  • (119)
  • (118)
  • (116)
  • (114)
  • (108)
  • (107)
  • (99)
  • (97)
  • (96)
  • (96)
  • (90)
  • (88)
  • (87)
  • (85)
  • (83)
  • (82)
  • (81)
  • (80)
  • (73)
  • (67)
  • (66)
  • (64)
  • (61)
  • (61)
  • (59)
  • (59)
  • (59)
  • (57)
  • (53)
  • (53)
  • (50)
  • (49)
  • (48)
  • (44)
  • (39)
  • (36)
  • (36)
  • (35)
  • (32)
  • (31)
  • (30)
  • (29)
  • (27)
  • (27)
  • (26)
  • (26)
  • (26)
  • (22)
  • (22)
  • (21)
  • (19)
  • (19)
  • (19)
  • (18)
  • (17)
  • (17)
  • (16)
  • (14)
  • (13)
  • (13)
  • (12)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (9)
  • (7)
  • (6)
  • (5)
  • (4)
  • (4)
  • (3)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (1)
  • 查看全部 127 用例
  • (10,416)
  • (3,525)
  • (3,404)
  • (2,998)
  • (2,615)
  • (1,261)
  • (932)
  • (347)
  • (10)
  • 查看全部 9 服务
  • (507)
  • (432)
  • (382)
  • (304)
  • (246)
  • (143)
  • (116)
  • (112)
  • (106)
  • (87)
  • (85)
  • (78)
  • (75)
  • (73)
  • (72)
  • (69)
  • (69)
  • (67)
  • (65)
  • (65)
  • (64)
  • (62)
  • (58)
  • (55)
  • (54)
  • (54)
  • (53)
  • (53)
  • (52)
  • (52)
  • (51)
  • (50)
  • (50)
  • (49)
  • (47)
  • (46)
  • (43)
  • (43)
  • (42)
  • (37)
  • (35)
  • (32)
  • (31)
  • (31)
  • (30)
  • (30)
  • (28)
  • (28)
  • (27)
  • (24)
  • (24)
  • (23)
  • (23)
  • (22)
  • (22)
  • (21)
  • (20)
  • (20)
  • (19)
  • (19)
  • (19)
  • (19)
  • (18)
  • (18)
  • (18)
  • (18)
  • (17)
  • (17)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (16)
  • (15)
  • (15)
  • (14)
  • (14)
  • (14)
  • (14)
  • (14)
  • (14)
  • (14)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (13)
  • (12)
  • (12)
  • (12)
  • (12)
  • (12)
  • (12)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (11)
  • (10)
  • (10)
  • (10)
  • (10)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (9)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (8)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (7)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (6)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (5)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (4)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (3)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (2)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • (1)
  • 查看全部 737 供应商
Selected Filters
19,090 实例探究
使用 Camunda 从复杂的单体环境转变为精简的面向微服务的架构
慕尼黑抵押银行是一家独立的房地产银行,该银行正在寻找创新方法来保持竞争力,并决定协调和自动化其私人客户业务的内部流程。然而,其现有的流程优化系统有其局限性。这三个流程 - 定向收到的邮件、内部发布外发邮件以及跨不同系统的部门间贷款申请协作 - 依赖于相同的流程引擎,因此无法独立于其他流程对一个流程进行维护。此外,这些流程缺乏可自由配置的功能和接口,导致复杂性增加和错误率更高。
Camunda 在 R+V Versicherung 实现流程即服务
R+V Versicherung AG 是德国最大的保险公司之一,其业务流程管理 (BPM) 的旧式单片软件解决方案面临挑战。该系统缺乏灵活性,需要数月时间准备发布变更,涉及许多手动测试和完整的环境重建。此过程经常导致系统故障,对客户体验产生负面影响。此外,更新仅每隔几年进行一次,每年只有几次较小的更新,这限制了公司的敏捷性和快速响应新需求的能力。
推动贸易走向未来
物流行业的特点是规则和法规复杂,管理跨境进出口,因此公司需要多年来积累深厚的业务流程知识。使用现成的软件自动化这些深度定制的流程会导致解决方案不佳和用户不满。但专门为公司开发的单个软件解决方案价格过高。与所有企业一样,生产和物流行业也面临着巨大的现代化压力。面对日益激烈的竞争,不断优化流程对于保持公司并脱颖而出至关重要。
流程编排的力量:SV Group 如何在 6 个月内利用 Camunda 推出颠覆行业的平台
由于全球疫情,酒店业正面临危机。该行业的商业模式是劳动力密集型且成本高昂,而且该行业还面临着技术限制,无法提供无缝的数据驱动型数字客户体验或直观的员工解决方案。SV Group 是一家在德国、瑞士和奥地利运营的领先酒店公司,它希望创造一种颠覆性的端到端数字客户旅程和一种全方位的员工解决方案。他们希望让客人能够无缝地预订、入住、享受住宿和退房,从而创造卓越的客户体验。同时,他们希望为员工提供一站式解决方案,使他们能够以主动的方式为客人提供服务。这个雄心勃勃的项目面临的最大挑战是协调各种云微服务,以确保关键流程顺利运行,从而提供始终如一的卓越客户体验。
提高保险公司的运营效率并改善最终客户体验
SV Informatik 是一家为保险公司提供定制 IT 解决方案的供应商,该公司正在寻找一种新的业务流程建模工具。他们需要一种能够记录流程、实现部分自动化以及专业领域与 IT 部门之间更紧密合作的解决方案。该公司还面临着处理大规模损失事件(如风暴)的挑战,这些事件可能会在几天内产生数千份损失报告。这些报告必须手动传输到相关的保险系统,这个过程既耗时又低效。
使用 Camunda 实现土地产权和登记自动化
实现土地产权和税收的自动化需要开发工作流程,这些工作流程通常包含超过一个世纪的历史土地和产权数据、抵押信息、地籍图等。在某些情况下,新的产权可能会首次将以前未登记的土地纳入税单,从而创建新的记录,为市政当局增加税收收入。土地产权办公室还必须跟上不断变化的监管环境和税收结构。土地产权和契约登记的自动化工作流程并不是一成不变的,土地管理员需要灵活地定期定制产权和契约流程,并具有可视性,以确保高效处理和记录土地转让。
保险经纪公司利用 Catalytic 提高流程效率和准确性
这家保险和金融服务公司一直在努力应对从报价到提案的手动流程,这种流程效率低下,对收入产生了负面影响。该流程需要员工手动审核每份报价,提取 200 多个字段的数据来创建电子表格,并开发一份提交给客户的综合报告。一旦选择了计划,公司就必须准备一份包含所有保险细节的客户入职手册。整个过程繁琐、耗时,而且容易出错。由于该流程的手动性质,与小客户开展业务的成本非常高。
全球公司利用 Catalytic 显著改善发票接收流程
该公司的供应商发票接收流程过于耗时、重复、容易出错和延迟。客户的一个团队负责处理多个业务部门的供应商发票,处理来自 30 多个不同系统的发票。由于每月收到一千多张发票,收集和处理来自众多系统和各种格式的数据非常耗时。员工必须手动从每个文档中提取数据。分析数据、识别缺失信息和重新上传发票既费时又重复。当发票量增加时,从各种系统提取发票所需的带宽会变得紧张,从而给每个团队成员带来更大的压力。发票量大意味着团队更容易出错,从而减慢处理时间并造成计费延迟。
电通安吉斯集团利用 Catalytic 将效率提升到新水平
电通安吉斯集团是一家媒体和数字营销传播公司,其中台媒体激活流程面临挑战。这些流程重复、耗时,而且容易出现人为错误。每个客户都有不同的需求,电通需要适应每个客户的需求。该流程需要多个利益相关者之间进行大量的反复沟通,而且团队成员对客户的响应速度会影响流程的速度。需要整个团队来承担预对帐实际工作,以确认大客户的媒体支出。
博世利用 Catalytic 快速扩展自动化
博世是一家全球制造公司,需要一家强大的协作自动化技术合作伙伴来加速其数字化转型。该公司正在寻找一种解决方案,帮助他们评估运营、设计和实施自动化流程,并找到扩大其工作规模的方法。挑战在于找到一家能够满足博世严格的云安全需求的技术合作伙伴,这对于博世这样规模和全球影响力的公司来说至关重要。此外,该公司还在使用 RPA 工具,因此新的技术合作伙伴需要紧密集成,以从博世的技术堆栈中释放更多价值。
运输和物流领导者利用 Catalytic 将调度工作量减少了 92%
这家运输和物流公司面临着提高运营效率的内部和外部压力。大部分运营工作都是手动和战术性的,由于缺乏员工积极性和参与度,经常导致高离职率。同时,由于消费者的期望很高,他们面临着用更少的资源做更多事情的压力,但大多数人不愿意为更快的运输便利而支付更多费用。该公司需要将重复性任务与自动化相结合,使员工能够专注于以人为本的、引人入胜的职能,从而为员工、公司和客户创造价值。
四大会计师事务所如何将租赁协议审查时间缩短 80%
由于国际和美国法规的变化,该公司需要帮助其客户在资产负债表上披露所有租赁。该公司的客户大多是大型企业,拥有数千份租赁协议,必须仔细查阅相关信息。这项任务很难实现自动化,因为租赁协议没有标准化,而且同一类型的信息可以用许多不同的术语来表达,导致基于关键字的系统结果不佳。
财富 100 强技术制造商如何将支持工程师的搜索工作量减少 70%
该公司的支持工程师处理的支持案例很难解决,而且耗时,因为它们涉及复杂网络环境中的复杂技术问题。客户使用的术语通常与公司内部文档中使用的术语不同,这使得任务更加困难。高效处理支持案例的前提是从过去的案例中寻找解决方案,而不是从头开始解决问题。尝试使用其他基于搜索的解决方案来减少找到有意义结果的时间,但失败了,因为它们无法快速一致地识别类似的支持案例,并且没有提高支持团队的工作效率。
财富 500 强保险公司如何通过自动化报价工作流程节省 30% 的人工
这家财富 500 强保险公司在手动提取竞争对手先前发布的保险计划的关键信息方面遇到了困难。这个过程繁琐、容易出错,而且由于劳动力成本高昂,成本也很高。该公司每年必须审查数以万计的保单,每份保单都有自己的术语和格式。计划的复杂性(每行有多个条目,员工的承保范围有多个)使这项任务更具挑战性。手动工作经常会忽略重要的条款,导致报价计算不准确,公司利润损失。传统工具无法提取准确的信息,迫使公司依赖昂贵的人工。
一家生物制药公司如何评估社交媒体以监控药品说明书外的使用
这家生物制药公司面临着追踪其药品的说明书外使用情况的挑战。说明书外使用是指以 FDA 未指定的方式开具药品,占所有处方的 10% 到 20%。然而,其确切程度很难衡量,因为制药公司没有直接的反馈机制来追踪其产品用于哪些疾病。该公司无法监控其药品的使用情况,因为患者记录受到隐私限制,不允许公司重建哪种药物用于哪种疾病。该公司决定使用社交媒体,尤其是 Reddit,作为有关药物使用情况的知识来源。
美国大型出版商如何在获得关键市场洞察的同时加速 RFP 流程
该媒体公司拥有 40 多家出版物,每周收到大约 100 个请求,相当于每年约 5,000 条消息和两倍多的附件。这些提案请求 (RFP) 需要根据垂直市场或目标受众等标准进行分类,然后才能发送给相应的部门。挑战在于 RFP 是高度非结构化的文档,格式多种多样,例如电子邮件正文或 Word 或 Powerpoint 中的附件。提取目标非常多样化,在大多数情况下,可供学习的背景非常少,这使得最先进的机器学习系统很难提供令人满意的结果。
一家大型银行如何通过自动化信用协议分析节省数千小时的人工劳动
该银行正在寻找通过自动化提高效率的方法,特别是在信用风险评估领域。批发信贷协议的语言和结构复杂性使得自动化变得困难。这些协议非常复杂,有 100 多页的文档,而且非常定制化,因为银行使用不同的贷款系统。特别是契约使用高度具体的用例相关公式。一些提取很简单,可以“按原样”提取值(无需推理),例如:指定日期、承诺、利率、当事人。其他则更具挑战性,需要在选项或契约之间进行细粒度区分(例如赎回交易选项、终止选项)。在这里,自动化系统必须根据文档结构和提取项目的关系来理解域逻辑。与定价相关的表格包含许多不同的参数(适用保证金、利息支付计划、承诺表),并且很难自动提取定价信息。这就是为什么信贷协议的审查仍然是手动完成的,这给银行带来了大量时间和金钱,更不用说这种平凡任务的高错误率了。
国际运输公司如何优化客户中心的大量电子邮件处理
该公司每天收到来自 35 个国家的 10 万到 25 万封客户电子邮件。面对如此大量的电子邮件,最大的挑战是找出真正需要回复的电子邮件(仅占 50%)。到目前为止,客户中心花费了大量时间来筛选不需要处理的电子邮件(例如外出信息、FYI 邮件等),这项任务不必要地加重了团队的负担,并增加了客户中心的成本。由于电子邮件中使用多种语言,这项任务变得更加复杂。
一家大型商业财产保险公司如何利用 SemanticPro 在全球范围内实现保单标准化
这家在全球设有办事处的商业财产保险公司拥有约 2,000 名高价值商业客户,每名客户拥有多达 30 份保单。总部制定标准保单,转发给地区办事处并在当地进行调整。由于该公司不使用行业标准表格,当地签发的文件的装订副本在格式和内容上可能与原件不同。审查当地签发的保单的过程是手动完成的,非常耗时。负责这项任务的团队花费大约三分之一的时间寻找源保单和最终版本之间的差异。到目前为止,由于文件类型和格式不同,并且没有工具可以理解语义变化,因此无法实现此审查过程的自动化。然而,该公司寻求一种自动化解决方案,因为大约 70% 的文件在人工审查后仍然包含错误。
SunCoast 血库:从纸质记录转向安全的数字捐献者记录
SunCoast 血库是一家为九家医院提供血液的非营利组织,其纸质记录系统面临挑战。该组织使用异地安全设施来存储纸质记录。但是,记录检索速度很慢,信息无法搜索,长期存储成本难以承受。SunCoast 想要一种数字解决方案,提供安全、无缝的数据访问以及复杂的搜索功能。该组织需要将捐献者的记录存储十年。但是,如果血液无法使用,则必须无限期地存储该记录。如果捐献者在记录中更新了旅行信息,或者测试结果显示血液不适合使用,SunCoast 必须立即修改该捐献者的记录并联系医院找到该血液单位。
GSC Logistics 利用 DocuWare 提高合规性
GSC Logistics 是奥克兰港最大的卡车运输公司,由于严格的行业法规,该公司面临着挑战。卡车运输和航运行业受到严格监管,要求公司存储和管理大量文件。GSC 存档了与其合作的 200 多家业主运营商的驾驶日志、服务时间和日常车辆维护记录。该公司还需要存储季度卡车检查和登记文件、驾驶员的 DMV 记录、执照、申请以及医疗和车辆保险证明。为了确保符合联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 的要求,GSC 需要一个系统来使他们能够识别哪些记录已存档以及哪些记录丢失。该解决方案还需要为加州公路巡逻队 (CHP) 审计提供信息。
AlphaPet Ventures 利用 DocuWare Cloud 简化会计流程
AlphaPet Ventures 是一家总部位于慕尼黑的初创公司,专门生产优质宠物食品,在管理会计流程方面面临着巨大的挑战。该公司每天处理数千份订单,其管理收到的发票的系统很混乱。一些发票以 PDF 文件的形式存储在服务器上,而另一些则以纸质形式保存,每周发送给外部会计部门。随着公司的发展和与另一家初创公司的合并,纸质发票的数量大幅增加,而以 PDF 格式存储发票被证明是低效的。获取公司负债概况变得越来越困难和耗时,而这对于管理现金流至关重要。
Sebald Cement 利用 DocuWare 实现行政流程数字化
Sebald Cement 是一家拥有约 100 名员工的公司,其行政流程面临挑战。多年来,该公司积累了大量文件,尤其是在行政部门,这些文件的数量几乎超出了其归档容量。该公司正在寻找一个功能强大且面向未来的文档管理系统 (DMS),以数字化其基于纸张的行政流程。其目的不仅是减少中央档案馆的纸质和数字存储量,而且还要提高行政流程的效率和透明度。DMS 需要具有与各种系统集成的选项,例如 ERP 系统 Microsoft Dynamics 或会计程序 Varial Finanzwesen。
Gartner 拖车服务:利用 DocuWare Cloud 简化运营
Gartner Towing Services 是一家快速发展的德国公司,其服务器容量有限,缺乏内部 IT 管理员。该公司希望不仅存储扫描的纸质文档,而且还要以井然有序的方式存储来自其领先 IT 应用程序的数字文档。其目标是使用统一的搜索词(例如车牌号)只需按一下按钮即可显示与各个业务部门提供的服务相关的所有文档。该公司还希望使管理流程更加高效和透明。
主要区域雷克萨斯经销商
当经销商决定在附近社区扩建并建立另一家雷克萨斯经销店时,他们不想将任何物理空间专门用于存储记录。他们需要找到一个本地电子文档管理解决方案,该解决方案应与经销商管理软件 Reynolds & Reynolds 兼容,并允许他们过渡到无纸化流程。经销商希望完全拥有自己的数据,并将汽车销售文档(即交易封套、零件和精品店发票、维修订单和借用车记录)数字化。
DocuWare 助力 Bremer Martinsclub 实现数字化转型
Bremer Martinsclub 是一家为残障人士提供全面服务的协会,由于发展迅速,该协会面临着诸多挑战。该组织正在处理越来越多的纸质文件,处理时间也越来越长。此外,为了使其支持结构更加方便残障人士,该组织还建立了多个分散的分支机构,这也增加了复杂性。该组织需要一个解决方案来数字化其业务流程、管理日益增长的纸质文件,并提供从任何位置的访问。他们正在寻找一个功能强大且可扩展的灵活文档管理系统,该系统可以无缝集成到他们现有的软件应用程序中,例如 Microsoft Access、Outlook 和 Sage 的会计解决方案。
LGC 酒店
LGC Hospitality 是一家领先的酒店人力资源公司,其纸质申请和入职流程面临挑战。该公司每年处理超过 50,000 名申请人的文书工作,并为超过 24,000 名员工发放 W2 表格。每位员工都必须填写一份长达 54 页的申请表,并填写其他文书来设置工资单。申请表很长,并在多个地方要求提供相同的信息,这让候选人感到沮丧。LGC 员工不得不花费大量时间审查申请,以确保每个字段都已填写,并且每页都已签名。除了提取信息进行审计外,在内部管理、存储和共享这些信息也非常困难。
蒂拉穆克湾社区学院利用 DocuWare 简化运营
蒂拉穆克湾社区学院 (TBCC) 是一所小型认证学院,位于俄勒冈州的乡村海岸。学院工作人员接受过精益方法的培训,并被要求遵循该方法,该方法可确定最大程度减少浪费的时间和资源的方法。当学院从美国教育部获得 250 万美元的 Title III 拨款时,其目标是利用其中的一部分来改进业务流程并提高效率。学院进行了独立的精益分析,以确定 DocuWare 等电子文档管理将产生的影响。结果显示,该系统可节省大量时间和组织成本。TBCC 需要一个经济实惠的文档管理系统,以便他们以电子方式共享信息、管理学生注册、让教师快速访问学生文件以提供咨询,并易于适应工资部门等部门。他们还要求该系统应与其 ERP 和学生信息系统 (Jenzabar) 集成。
蓬勃发展的汽车经销商改善了客户服务、效率和现金流
位于沃斯堡的 Moritz 是一家私营汽车经销商集团,他们在管理维修订单和其服务部门的补充文件方面面临挑战。该经销商必须遵守每个制造商的文件归档要求,包括何时使用日期和时间戳,以及何时需要使用墨水或数字签名。未能满足文件要求可能会导致制造商处以巨额罚款。此外,该经销商的员工流动率很高,这意味着他们将不断培训新员工使用该系统,因此易用性至关重要。
Kim Transport Solutions:通过高效的文档管理加快发展速度
Kim Transport Solutions 是新加坡的一家运输服务提供商,其纸质文档的管理一直很困难。该公司每天要处理超过 60 份纸质文档,包括收据、发票、订单确认书、交货单、信用记录和打印的电子邮件。这些文档经常重复,导致存储系统混乱且效率低下。当客户对发票有疑问时,员工必须手动在纸质档案中搜索相关文档,扫描后发送给客户。这个过程既耗时又低效。

联系我们

欢迎与我们交流!

* Required
* Required
* Required
* Invalid email address
提交此表单,即表示您同意 IoT ONE 可以与您联系并分享洞察和营销信息。
不,谢谢,我不想收到来自 IoT ONE 的任何营销电子邮件。
提交

Thank you for your message!
We will contact you soon.