6 Wege zur Verbesserung der Einkommensprüfung durch automatisierte PDF-Datenextraktion
Bei der Einkommensprüfung war die Extraktion von PDF-Daten bisher ein Kampf zwischen einem Mitarbeiter und den Kopier-/Einfügefunktionen seines Computers. Aber jetzt, da Menschen diesen Prozess der Datenextraktion aus Dokumenten mithilfe von künstlicher Intelligenz automatisieren können, erleben Mitarbeiter eine höhere Arbeitszufriedenheit, erfassen aufschlussreichere Daten zur Analyse und schaffen eine höhere Kundenzufriedenheit.
Einführung
Jede Branche steht unter dem gleichen Druck: Umsatzsteigerung, Kostensenkung und Erfüllung der hohen Kundenanforderungen. Die Realität sieht jedoch so aus, dass diese Anforderungen oft nur schwer zu erfüllen sind, egal wie viele neue Mitarbeiter man einstellt. Die hohe Belastung und der stetig anhaltende Leistungsdruck fördert die Burnoutgefahr bei den Mitarbeitern und führt zu unzufriedenen Kunden.
Wenden wir uns nun dem Thema Einkommensüberprüfung zu
In der Schweiz gibt es das Konsumkreditgesetzt, welches besagt, dass Kreditgeber sicherstellen müssen, dass der geliehene Betrag in einem vertretbaren Verhältnis zum Nettoeinkommen des Kunden steht. Dies bedeutet, dass diejenigen, die mit der Überprüfung des Einkommens der Kunden betraut sind, mehr Unterlagen zu den Anträgen einholen und diese eingehender analysieren müssen.
Um diese manuellen Prozesse zu vereinfachen, verwenden Unternehmen eine Software zur automatisierten Datenextraktion.
Was ist die automatisierte Datenextraktion?
Bei der automatisierten Datenextraktion handelt es sich um Software, die den Prozess der Umwandlung von unstrukturierten/halbstrukturierten Daten in strukturierte Daten automatisiert. Mit anderen Worten: Daten werden aus Dokumenten extrahiert und in das gewünschte Format gebracht, welches von Menschen schnell analysiert werden kann. Automatisierte Datenextraktionssoftware kann letztendlich Daten aus Quellen wie E-Mails, PDFs, gescannten Dokumenten usw. extrahieren.
Wie die automatisierte Datenextraktion die Einkommensüberprüfung verbessert
- Kosteneinsparung
- Reduzierung von Datenfehlern
- Effizienzsteigerung
- Hilft Ihrem Team
- Mehr Wert aus den Daten schöpfen
- Aufdeckung von Betrug
Erfahren Sie, wie eine Schweizer Bank mit Acodis IDP die Effizienz ihrer Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozesse verbessern konnte.
Kosteneinsparung
Wenn wir kurz auf die Einleitung dieses Artikels zurückkommen, stellen wir fest, dass die meisten Organisationen unter Kostendruck stehen. Daher wird Software für die automatisierte Datenextraktion immer beliebter bei denjenigen, die Einkommensüberprüfungsverfahren verwalten.
Aber inwiefern spart man damit Geld?
Die Manager stehen unter enormem Druck, mehr Mitarbeiter einzustellen, die sich mit diesen langwierigen Prozessen befassen. Nehmen wir eine Bank als Beispiel: Die hohen Gehälter der Prüfbeamten kosten die Bank auf lange Sicht viel Geld, aber mit einer Automatisierungssoftware wäre der Druck auf die Manager geringer, mehr Fachleute für diese Aufgaben einzustellen.
Reduzierung von Datenfehlern
Die Schritte zur Einkommensüberprüfung bei Kreditanträgen müssen zu 100 % korrekt sein. Da darf es keinen Spielraum für marginale Fehler geben.
Wenn eine Organisation das Einkommen eines Kunden fälschlicherweise mit 150.000 CHF pro Jahr statt mit 50.000 CHF angibt, könnte dies den Ruf des Kreditgebers schädigen und die Fähigkeit des Kunden zur Rückzahlung eines Kredits beeinträchtigen, der nicht hätte bewilligt werden dürfen.
Effizienzsteigerung
Wir leben im digitalen Zeitalter - einen Kredit über das Mobiltelefon zu beantragen, ist nicht mehr so beeindruckend - aber die Verbraucher erwarten immer schnellere Entscheidungen. Wie das Schweizerische Bundesgesetz über den Konsumkredit in der Einleitung zeigt, hat sich das Kreditverfahren weiter verschärft und verlangt mehr Unterlagen. Wie können wir also ein Gleichgewicht zwischen diesen neuen Verbrauchererwartungen und dem langwierigen Prozess herstellen?
Die automatisierte Datenextraktion lernt ständig dazu, wie die Dokumentation eines Unternehmens aussieht, und verbessert so die Schnelligkeit und Genauigkeit ihrer Ausgabe. Im Gegensatz zu Menschen wird diese Art von Software nicht müde und kann rund um die Uhr arbeiten - perfekt, um die Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen.
Bei den meisten Verfahren zur Einkommensprüfung hat man es mit PDF-Dokumenten zu tun, aus denen sich Informationen nicht immer einfach und schnell extrahieren lassen. Wenn Sie Daten aus PDF-Dokumenten mithilfe eines automatisierten Systems extrahieren, kann dies nicht nur für Ihr Team, sondern für Ihr gesamtes Unternehmen eine erhebliche Zeiteinsparung bedeuten.
Hilft ihrem Team
Datenextraktionssoftware kann Sie zwar nicht direkt vor einer Überbesetzung bewahren, aber sie kann Ihrem derzeitigen Team sicherlich helfen. Es ist keine Raketenwissenschaft, dass das Eintippen von Daten eine langweilige Aufgabe ist, aber dank der PDF-Datenextraktionssoftware müssen die Teammitglieder weniger Zeit für diese Aufgaben aufwenden, was letztlich zu einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit führen kann.
Und während viele wichtige Aufgaben wie die Einkommensüberprüfung das 4-Augen-Prinzip erfordern (bei dem jemand Daten eintippt und ein anderer sie überprüft), bedeutet die Automatisierung dieses Prozesses, dass Ihr Team bei diesem Schritt über weniger Fehler stolpert.
Mehr Wert aus den Daten schöpfen
Die Einkommensüberprüfung erfordert eine grosse Anzahl von Dokumenten, die voller Zahlen, Phrasen usw. sind. Ein geschulter Fachmann ist natürlich in der Lage, die für eine ordnungsgemäße Einkommensüberprüfung erforderlichen Datenpunkte zu ermitteln, kann aber oft die Details des Einkommens eines Kunden übersehen oder auslassen.
Eine automatisierte Datenextraktionssoftware wäre beispielsweise in der Lage, sekundäre Einkommensströme (z. B. Kindergeld) zu ermitteln und den Antrag des Kunden zu verbessern. Dies würde dem Kreditgeber letztlich helfen, eine kohärentere, rücksichtsvollere Entscheidung zu treffen.
Aufdeckung von Betrug
Es können Systeme zur Datenextraktion eingerichtet werden, um das Risiko betrügerischer Aktivitäten zu mindern, z. B. wenn jemand eine Zahl, ein Datum, oder ähnliches, manipuliert hat. Insgesamt kann dies den Banken helfen, viel Geld zu sparen und die Mitarbeiter zu entlasten, die direkt mit diesen Aufgaben zu tun haben.