Erkennen und Erklären von Abweichungen in regulierten Prozessen

Organisationen sind auf komplexe Prozesse angewiesen, um ihre Leistungen effizient zu erbringen. Diese Prozesse müssen gleich­zeitig regulatorische Anforderungen sowie die Erwartungen verschiedener Anspruchs­gruppen erfüllen. Daher gewinnt die strukturierte, daten­basierte Verbesserung dieser Prozesse zunehmend an Bedeutung, insbesondere in stark regulierten Bereichen wie dem Finanz­sektor oder im medizinischen Bereich.

Einblick in den Kreditvergabeprozess

In diesem Research in a Minute-Video erklärt Postdoktorand Michael Grohs, wie datengetriebene Methoden zur Analyse und Verbesserung solcher Prozesse eingesetzt werden können. Als Beispiel dient ein Kreditantrag. Dieser Prozess unter­liegt zahlreichen regulatorischen Vorgaben und Interessen verschiedener Stakeholder. Dazu zählen Bankenregulierungen zur Begrenzung von Risiken, Anti­diskriminierungs­gesetze zur Sicherstellung von Fairness sowie Kunden­erwartungen hinsichtlich schneller Entscheidungen und reibungs­lose Abläufe.

Leistung, Compliance und Fairness in Einklang bringen

Ein daten­basierter Ansatz hilft, zu prüfen, ob all diese Anforderungen erfüllt werden.  Abweichungen werden automatisch erkannt, ihre Ursachen analysiert und sogar mögliche zukünftige Probleme vorhergesagt. Dies hat konkrete Vorteile:

  • Organisationen können regulatorische Vorgaben besser einhalten
  • Potenzielle Diskriminierung wird sichtbar gemacht und reduziert
  • Effizienz und Servicequalität steigen
  • Prozesse werden schneller sowie trans­parenter

Sehen Sie sich das Research in a Minute-Video an, um die wichtigsten Er­kenntnisse der Studie in nur einer Minute zu erhalten.

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Die vollständigen Forschungs­arbeiten finden Sie hier:

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