Die Ausgangssituation
Angereicherte Datenqualität durch Migration des ECM-Systems
Neues Potenzial bei der Nutzung der Wissensbasis
Einsatz topmoderner Technologie, um die Herausforderungen bei der Datenverarbeitung zu bewältigen
Die Herausforderung
Risk Intelligence ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Risikobewertung und -planung, das auf die Bedrohungsanalyse auf See, im Hafen und an Land mit einem globalen Risikofrüherkennungssystem und einem rund um die Uhr verfügbaren Wachdienst spezialisiert ist. Risk Intelligence hat seinen Hauptsitz in Dänemark und ist in sieben Ländern tätig. Das Unternehmen bietet seine Informationen über eine digitale Plattform, das Risk Intelligence System (MaRisk, PortRisk und LandRisk), an, das einen umfassenden globalen Überblick von Umweltrisiken in Echtzeit in maritimen, Hafen- und Landbereichen bietet.
Risk Intelligence hat eine Reihe von SaaS-Lösungen im Einsatz, wie zum Beispiel SalesForce, Microsoft Dynamics, AdminControl und Computershare. Das Unternehmen bewahrte eine große Menge an „Restdaten“ auf – über Bedrohungen, Konflikte, Kundenprojekte, historische Unternehmensdaten, geografische Gebiete und mehr. Diese Informationen sind für die Analysten bei der Entwicklung von Risikobewertungen von entscheidender Bedeutung. Weitere Informationen waren in einer Atlassian Confluence-Lösung gespeichert – wo die Informationen schwer zu finden waren und es auch einige Stabilitätsprobleme gab.
Außerdem werden in dem Unternehmen täglich große Mengen an Volltextdaten aus verschiedenen Quellen bearbeitet und analysiert, dabei sind hochwertige Analysen und kurze Lieferzeiten essenziell, um weiterhin der führende Anbieter von relevanten und rechtzeitigen Risikoanalysen für die Kunden mithilfe des Risk Intelligence Systems zu bleiben.
Die Lösung
Die Lösung der Transformation wurde in zwei Phasen umgesetzt. Als Erstes wurden die Struktur und der Zugriff auf „Restdaten“ durch ein neues Metadaten-Modell und die Datenmigration von Confluence zu M-Files modernisiert, um die Datensilos aufzubrechen und die Daten zur effizienten Weitergabe und Wiederauffindung zu strukturieren.
Nachdem die Wissensbasis für die Analysten des Kunden gesichert war, fuhren wir mit der Ideenfindungsphase fort, um neue Ideen zur Optimierung und Innovation zu sammeln. Die Ideen wurden Teil eines Bestands an Produkten, die alle darauf ausgerichtet sind, Risk Intelligence durch neue technische Lösungen wie KI, maschinelles Lernen, RPA usw. zu optimieren und Neuerungen einzubringen.
Durch das erste implementierte Produkt erfolgte eine erhebliche Optimierung der Datenbearbeitungsprozesse mithilfe einer KI-betriebenen Datenpipeline, die es den Analysten ermöglicht, mehr Informationen schneller und mit einer höheren Qualität zu verarbeiten.
Die positive Verbesserung
Die Mitarbeiter können nun das Hintergrundwissen und die Dokumentationen des Unternehmens effizient und strukturiert teilen und abrufen
Das Handling neuer Daten konnte von zwei Teilzeitmitarbeitern, die 55 Fälle pro Monat bearbeiten, auf einen Teilzeitmitarbeiter, der mehr als 700 Fälle pro Monat bearbeitet, skaliert werden
Risk Intelligence verfügt nun über einen Datenbestand und Digitalisierungsaufgaben, ein Verfahren zur Priorisierung und Ausführung von Projekten, die es ihnen ermöglichen, sich laufend bei datengestützten Verfahren weiterzuentwickeln.