標籤: 电话营销潜在客户

供应链是复杂且相互关联的系统，涉及多个功能、IT 系统和流程。传统的供应链管理工具通常无法提供跨这些网络的实时可见性，导致企业处于被动而非主动的状态。

Celonis 改变了供应链管理。Celonis 流程智能平台由流程挖掘和 AI 提供支持，结合流程数据和业务环境，创建业务运营的动态数字孪生。Celonis 充当您的供应链的指挥中心，为您提供端到端的可视性，并帮助您以平衡的方式控制成本、优化现金并提高服务水平，而不会产生意想不到的后果。

Celonis 还使整个供应 按行业划分的特定数据库 链都具备了 AI 功能。例如，商品采购 AI 助手可让您使用大型多模态模型 (LMM) 扫描技术图纸、供应商信息和之前的谈判，以便向商品买家展示谈判选项。材料可用性副驾驶可帮助工厂技术人员轻松找到附近有他们可以使用备件的仓库，从而帮助减少过剩库存。信用区块助手使用 LLM 提供AI 驱动的信用区块建议，以加速现金流并减少延误。

Celonis 关税管理：游戏规则改变者

使用 Celonis 进行关税管理使企业能够主动管理关税的财务和运营影响。

组织可以：

量化关税成本

Celonis 可以清晰地查看公司的进出口交易，评估关税风险和财务风险。组织可以量化与购买和销售商品相关的额外成本，帮助财务和采购团队实时调整定价模型和成本结构。

 降低供应链风险

通过 Celonis，企业可以：

• 确定受关键关税影响的材料、供应商和客户。
• 突出显示缺乏替代供应商的风险材料。
• 获得替代采购选项的建议。
• 通知采购团队主动开始谈判。

这种积极主动的方法可以确保关税政策发生变化时供应链不会陷入停滞。

模拟情景并保障利润

Celonis 使企业 理查德·庫裡 執行長 能够模拟不同的关税情景，从而允许他们：

• 评估关税突然上调对其成本结构的影响。
• 评估调整销售价格对利润率的影响。
• 相应地调整供应商合同和物流策略。

因此，公司可以支持由采购、供应链和销售组成的跨职能团队确定关键行动领域，帮助制定正确的应对措施

在不确定的贸易环境中提高韧性

随着企业面临日益复 007 厘米 杂和不可预测的贸易环境，敏捷性和适应性至关重要。借助 Celonis，企业可以超越被动的供应链管理，转向主动的数据驱动战略，从而最大限度地降低风险并提高弹性。关税会来来去去，但流程智能是确保供应链今天和明天顺利运行的不变因素——因为当流程运转时，供应链就会运转。

79 % 的企业领导者表示，他们迫切需要更好地了解流程的运作方式，以便找到改进机会，并最终以各种形式释放价值。这是根据我们的 2025 年版流程优化报告《让流程发挥作用》得出的结论。他们认为最大的机会是：提高生产力并充分利用人工智能等新兴技术。

事实上，在我们调查的 1600 多位全球商业领袖中，89% 的人表示，AI 必须了解他们的流程、政策和程序，才能有效部署。超过一半 (58%) 的人甚至表示，他们担心糟糕的流程会限制他们利用 AI 实现的目标。

流程改进承诺是真实的

企业正在投入时间和精力来优化流程。企业领导者表示，他们每周要花大约两天的工作时间（平均 42% 的工作时间）来改进流程。

其中 55% 的企业在过 最近的手机号码数据 去 12 个月内全面优化了流程。与去年报告中提出相同问题时 49% 相比，这一比例有所上升。（在报告中，我们将“全面优化流程”定义为确定需要改进的业务关键流程、找出问题的根本原因并采取可持续的措施进行优化。）

所以这是有进步的。但企业领导者仍然担心，他们可能并不一定足够了解自己的许多流程，无法有效地优化它们。

流程误解的警告信号

我们向企业领导者询问了哪些关键警告信号表明组织对流程的理解不够充分。他们强调了最重要的三个：

• 运营成本上升 
• 采用人工智能等新技术的困难 
• 员工士气和保留挑战

所有这些都很有道理。如果 理查柯肯德爾 執行長 你试图强迫你的部落使用一种新的小麦收割工具，而他们中的大多数人讨厌它、难以使用它，或者最终因此而工作效率低下，那就表明你误解了一些非常基本的东西。

幸运的是，大多数企业领导者似乎认识到这些问题与其业务流程之间的内在联系，并正在使用各种工具和策略来提高对其实际运作方式的理解。

流程可视化的不断发展策略

当我们询问企业领导者目前正在采取哪些措施来提高流程可见性时，最常见的回答包括审查现有流程模型、开展流程映射研讨会以及使用商业智能 (BI) 工具。

这三种策略都有其优点。但它们无法实时显示流程的实际运行情况，而且根据它们提供的见解实施变更可能需要很长时间。事实上，这些方法的流行可能很好地解释了为什么目前只有 12% 的企业开始持续优化其流程。

然而，乐观的理由仍然存在。企业正采取积极措施，利用流程挖掘等技术实现更全面的流程可视化。39 % 的企业已经在使用流程挖掘，另有 52% 的企业计划在未来 12 个月内采用该技术。

流程挖掘使这些企业能够根据实时数据了解其流程的实际运行情况。他们可以快速识别改进机会并立即采取行动来获取价值。

当流程挖掘作为更 007 厘米 广泛的流程智能解决方案（如Celonis Process Intelligence）的一部分时，团队可以为AI 提供与业务相关且有效的背景信息。

因此，无论您专门从事小麦生产，还是想要优化任何行业的任何流程，请查看我们的新报告，了解 1,620 名企业领导者如何借助其流程追求生产力、盈利能力和有效的 AI。

“我们都厌倦了听到中断的消息，但事实是它们并没有消失。我们迫切需要克服它们，” Celonis供应链高级产品营销经理 Alejandra Quinones 说道。

但奎诺内斯认为，这种在波动性下降 1-2 年后逐渐出现的更加自由放任的做法从长远来看对企业不利。企业应对中断所依赖的许多传统方法（例如保留大量额外库存）的成本越来越高，以至于越来越少的企业能够继续使用这些方法。

相反，为了应对下一次不可避免的流行病（抱歉打扰了心情）、气候相关危机、地缘政治事件或意外障碍或中断，公司将被迫寻求更具创造性、前瞻性的战略来构建供应链弹性。

奎诺内斯说：“随着商品、制造和物流成本的上升，组织将无法摆脱高库存缓冲。我认为这将导致人们寻找其他方式快速采取行动的方法——当涉及到供应链时，这需要了解跨职能部门正在发生的事情，并弄清楚采取任何行动对其他部门的影响。”

“以其他方式采取行动”到底是什么意思？嗯，它可能意味着：

• 确定您可以从网络中的其他地方（例如其他地点或工厂）获取材料
• 更好地了解供应商的商业行为有多可靠（或多危险），并在必要时重新考虑采购选择
• 快速找出发生中断时哪些订单或业务部门面临风险
• 在业务的各个部分使用人工智能，不仅可以识别发生的中断风险，还可以提出与业务相关的缓解方法

开始实现这一切的最佳方式是什么？并且以不会对现有供应链造成过大影响的方式实现？借助Celonis 流程智能平台的实时跨职能可观察性、AI 支持和流程专业知识。

• 聆听知名供应链专家、顾问、分析师和播客 Maria Villablanca 介绍有关供应链弹性的新方法——阅读博客或观看免费网络研讨会。

投资可持续性跟踪将有助于供应链跟上法规，并帮助企业获得更好的可视性带来的好处。

可持续性有时被视为区域 电报数据 性问题，部分原因是各国的标准可能大不相同。然而，如果近年来有任何迹象表明，我们正处于全球转向更可持续的供应链实践的初始阶段，无论法律是否要求。

除了政府对更精确的可持续性数据的需求之外，企业也意识到，深入了解可持续性的影响可以带来良好的业务，因为它可以揭示其供应链中的弱点或价值机会，例如：

• 哪些供应商的不可持续商业行为可能会使部分供应链面临压力之下破裂的风险
• 提高制造效率如何也能节省成本
• 重新评估不可持续的物流实践可以节省资金并创造价值

例如，Archroma使用 Celonis 流程智能平台深入了解其每个阶段的运输排放量，并且利用这些知识，他们能够改变超过 150,000 批货物的捆绑和路线选择，从而大幅节省二氧化碳和成本。

那么其他企业如何才能追随 Archroma 的脚步，找到追踪、组织和实际使用所有这些供应链可持续性数据的方法呢？

Celonis 全球可持续发展主管 Janina Bauer 表示

“公司需要建立能够实时监控、调整和报告可持续发展工作的系统，以确保合规性并避免潜在的昂贵处罚 – 以业务运营的速度。”

鲍尔表示，公司需要一个“单一事实来源”，或者更具体地说，一个集成的、活跃的合规跟踪解决方案，将监管更新、ESG 数据和业务流程集中在一个地方，就像 Celonis 流程智能平台一样。

她表示，像 Celonis 这样的先 理查柯肯德爾 執行長 进平台“对于自动跟踪和调整运营与不断变化的法规、降低合规风险和简化审计至关重要”，确保可持续发展实践“符合内部业务目标并遵守全球标准，支持透明度并建立利益相关者的信任，同时也实现业务成功”。

• 了解Celonis 可持续性层，这是我们用于可持续性测量和报告的集成套件。

从历史上看，供应链一直是许多公司可持续发展努力的主要关注点，但鲍尔强调，只有整个组织的团队齐心协力， 企业才能充分利用这种更高水平的可持续发展跟踪优势。

这意味着可持续性将不再是供应链角色的唯一职责。相反，IT、运营、财务甚至高管层的同事都需要与供应链团队合作，以确保不仅符合法规要求，而且相应的数据也能得到良好的商业利用。

热门提示：当每个人都在同一个平台上工作时，所有这一切都会变得更容易。

• 想知道实际的供应链专家如何与其他职能部门合作来支持可持续性和商业价值？阅读《流程优化报告：供应链版》中他们是如何做到的。

控制塔让开。2025 年，指挥中心将引领潮流。

为了应对更加复杂的世界带来的挑战，团队需要更好地（和更快地）合作。是的，这听起来很像我们上面提出的观点，但请继续听！

供应链中长期以来一直存在孤岛问题，不同的流程会产生截然不同的软件、KPI 和工作方式，从而导致协作困难。但Celonis 全球供应链主管 Peter Budweiser 表示， 这种孤岛化是一个迫切的问题。

而他所说的打破孤岛 007 厘米 的关键方法是什么？那就是供应链指挥中心。“指挥中心平台利用统一的数据系统，有望成为明年合作的基石，尤其是在供应链运营中，”百威说。“确保供应链团队拥有来自整个企业的统一、情境化的数据，将使他们能够围绕共享指标和数据源进行协调，促进跨职能以及高管层和运营层之间更好的协作。”

这是因为指挥中心方法超越了更广为人知的控制塔方法。控制塔专门用于单个功能，例如物流，而指挥中心则用于组成供应链的无数流程。控制塔仅提供可视性，而指挥中心则提供行动。

采购专业人员长期以来一直在进行数字化，以提高效率并改善对企业支出的控制。虽然过去几年的采购策略以逐步使用自动化为特征，但下一步是迅速转向自主采购运营。

这意味着未来的采购可以从头到尾实现自动化，而不仅仅是在某些用例中利用自动化来减少错误和缩短周期。想象一下，一个采购系统可以根据实时市场数据自动识别最佳供应商，使用历史定价和合同模式协商优惠条款，根据需求预测下订单，并持续监控交付的准确性。

如果出现差异（可能是数量不正确或发货延迟），系统会通过与供应商沟通并触发纠正措施来自动解决问题。所有过程几乎无需人工干预。

为什么要在采购中使用人工智能？

每个采购团队都必须能 WhatsApp 主管 够优化供应商管理以及合同、库存和风险管理。通过选择合适的商业伙伴、协商优惠条款并确保订单管理流程尽可能高效，采购团队可以提高财务绩效，同时确保合规性并实现关键的供应链管理 KPI。

人工智能解决方案可以通过以下方式帮助实现所有这些目标：

• 分析大量文本和非结构化数据——以便采购团队可以更严格、更快速地调查流程和供应商。
• 立即产生一系列需要考虑的情景——以便谈判者和决策者能够在更短的时间内评估更全面的可能结果。
• 提出智能建议——这样领导者就可以获得更好的见解，并且绝大多数订单无需人工干预即可处理。

Gen AI 采购用例

这些基本功能对于关键的采购业务来说是个好消息，其中包括：

风险评估

生成式人工智能可用于 理查德·庫裡 執行長 分析内部和外部数据中风险和欺诈的历史模式。它可以检测异常，得出可行的见解，并作为公司治理自动化系统的一部分提出补救措施。通过快速推断所有订单、合同和供应商的关键问题和见解，它为采购主管提供了一条更现实的途径，使供应链和财务流程的每个环节都透明化，从而确保更有效的合规管理。

• 了解更多有关采购如何最小化、减轻和避免风险的信息。 

合同使用和监控

生成式人工智能可以自 007 厘米 动执行通常需要大量人工才能完成的任务，从而使 PR-PO（采购申请到采购订单）流程更轻松、更高效。它确保自动应用正确的合同条款，在需要时创建重要文档，并通过检查来自不同系统的数据来跟踪合同的执行情况。这有助于简化整个流程，并使其更加准确和一致。

当采购团队需要评估如何最好地与众多潜在供应商和交易取得进展时，生成式人工智能可以帮助谈判人员为所有可能的结果做好准备。它可以根据之前的谈判模拟一系列可能合理发生的情景和结果。它甚至可以为谈判人员建议最合适的策略。

供应商选择

Gen AI 应用程序可以根据结构化和非结构化数据为采购功能提供对每个潜在供应商的详细评估。这些数据可以包括供应商过去的业绩、产品或服务概况以及客户行为。

更快的文档记录和交易

从短期来看，生成式人工智 电话号码 能可以通过自动创建标准化文档，大大加速采购中的许多手动流程。这些文档可能是 RFP、章程、合同、采购订单或发票。通过将生成式人工智能与Action Flows等自动化功能相结合，采购团队可以确保这些文档中的规定在不同的记录系统中得到适当执行。

定价分析

高级采购团队已经依靠 理查柯肯德爾 執行長 预测模型来根据供应商可靠性和其他宏观经济因素确定定价模式和未来价格波动。生成式人工智能可以通过分析更广泛的输入（包括来自新闻媒体的非结构化文本）来增强这些模型，同时还可以根据最近的相关变化快速提供智能建议。

Celonis 如何帮助 AI 实现采购

成功实施人工智能需要组织管理自动化的潜在风险（例如自动化次优流程），同时确保人工智能拥有正确的数据来了解其业务运作方式。

有了正确的数据基础和流程洞察，人工智能就可以做出明智、相关且有影响力的决策。近九成 (89%) 的企业领导者表示，如果要有效部署人工智能，那么了解其业务运作的背景至关重要，包括如何计算 KPI、政策和程序以及组织结构。

如果没有流程数据或 007 厘米 业务背景，企业就很难利用人工智能产生有意义的影响。换句话说，没有 Celonis Process Intelligence，就没有企业人工智能。

其工作原理（以及原因）： Celonis Process Intelligence (PI) 创建企业端到端流程的数字孪生后，它会使用 AI 算法向团队展示价值机会所在以及如何抓住这些机会。

在深入了解流程挖掘（即以案例为中心与以对象为中心的过程）之前，您需要了解一些术语。首先，您需要从事件（例如支付发票时）中了解对象（例如销售订单或发票）。然后是时间戳（事件发生时间的记录）与事件日志（整理多个带时间戳的对象）。所有这些术语在理解流程所涉及的步骤中都发挥着作用。

• 免费下载：《流程挖掘入门》，Celonis 特别版第二版

流程挖掘入门技巧

帮助自己掌握经过验证的最佳实践，例如优先收集和连接数据以实现流程挖掘。您还将学习如何避免“盲目自动化”的陷阱：尝试通过直接跳到流程自动化来走捷径，这可能会导致效率低下——相当于在开始之前将污垢擦洗到汽车里而不是冲洗掉任何碎屑。其他技巧包括确定您是要开始一个独立的项目来收集有关流程的见解，还是要通过将流程挖掘嵌入更广泛的系统和商业智能平台中来全力以赴。

• 观看：什么是流程挖掘？

评估流程成熟度并选择合适的供应商

说到入门，确定您的业务在流程成熟度等级上的位置是重要的一步。指南将其分为四个阶段：从发展流程理解到标准化流程和优化流程，一直到创新流程改进。一旦您确定了自己的定位，就可以根据组织的成熟度匹配和定制部署。此外，为了帮助完成驾驭流程挖掘市场的艰巨任务，电子书列出了必须具备的功能和必须向供应商提出的问题，例如典型的部署时间是多少，是否可以将实时数据提取到平台中

将洞察转化为有针对性的业务改进行动

采用流程挖掘是一回事。让您的 购买电话营销数据 流程发挥作用并从中获得切实的商业价值则是另一回事。因此，《流程挖掘入门》将向您介绍流程智能，这是现代智能堆栈中缺失的部分。Celonis Process Intelligence以流程挖掘的可视性为基石，然后分层加入人工智能、自动化和标准化流程知识，以推荐优化并使其发挥作用。

• 了解百事可乐如何利用 Celonis Process Intelligence 释放数百万营运资金

探索实际的流程挖掘用例

本指南将带您踏上流程挖掘的 理查德·庫裡 執行長 精彩之旅，介绍流程挖掘的一些最佳用例，从订单到现金和采购到付款，到后台和 IT 运营，再到行业特定优势，例如为国家医疗保健服务机构防止数千次预约取消。从提高准时交货率到加快客户服务解决时间，您的核心功能和日常 KPI 都得到了介绍。战略举措也不例外，您还将了解流程挖掘如何支持数字化转型和可持续性。

流程挖掘入门指南助你轻松生活

您的流程不必被破坏，您便可以从《流程挖掘入门》中获益。就像您的汽车不必脏污，也可以擦得锃亮，让每个邻居都羡慕不已。要想在今年及以后成为一家真正成功的公司，您的业务流程不能简单地任其运行，它们需要发挥作用。

如果没有流程挖掘和流 007 厘米 程智能，您可能会失去增加收入、节约成本和提高效率的机会。现在是时候为您的团队配备一种强大而可靠的方法来提供流程改进机会、针对根本原因采取精确的行动，并让您的业务充分利用新技术。

在您的企业内实施持续改进计划意味着：

• 了解您的流程当前的运行方式。
• 定义您希望它们如何运行，并通过逐步改进努力实现期望状态。
• 创建护栏以确保流程继续按照您希望的方式运行。

作为真正了解流程 电话营销数据 在任何给定时间点运行情况的唯一方法，流程挖掘是持续改进的重要组成部分。流程挖掘从您的业务系统中提取数据，以显示流程的实时运行情况，并且可以与各种项目管理和持续改进方法一起使用，从精益流程改进到六西格玛持续改进。

• 阅读：什么是流程挖掘？ 

这四个步骤将帮助您通过流程挖掘制定持续改进行动计划。

第一步：了解进程如何运行

人们不知道他们不知道什么。

在我们的 2025 年流程优化报告中，我们询问了世界各地的企业领导者，他们认为他们业务关键流程中有多少百分比已经完全优化。平均回答只有 55%，这表明企业领导者知道流程有很大的改进空间。

但实际上，完全优化流 理查柯肯德爾 執行長 程的比例可能要低得多。正如我们稍后将探讨的那样，实际上并不存在 100% 最佳的流程。流程中几乎总是存在瓶颈和低效率，而团队往往无法发现这些瓶颈和低效率。

在大多数组织中，日常运营中存在一些问题，这些问题在导致重大错误之前都未被发现。您必须了解业务流程的实际运行方式，然后才能找到流程改进的机会。由于人类几乎不可能实时准确地监控流程效率，因此需要某种流程发现技术。流程挖掘是显而易见的选择，根据一项调查，91% 的企业领导者表示他们将在 2025 年底前使用流程挖掘。 

一旦流程挖掘开始运行，您就可以看到流程中哪里出了问题以及原因。这样就可以持续改进流程，因为您拥有必要的洞察力，可以根据业务的实际运行情况（而不是人们认为的业务运行情况）采取纠正措施。

第二步：对你想要的“未来”流程进行建模

流程建模对于确定 007 厘米 特定业务流程的期望状态至关重要。但只有在准确了解当前流程的情况下，对“未来”流程进行建模才会真正有效。这样才能确保模型切合实际，并考虑到您可能错过的所有意外情况。

流程挖掘提供了这种精确的“原样”模型来帮助您创建一个现实的“未来”模型，而不是依赖于基于人们对流程工作方式的看法的更传统的流程​​映射形式。

大多数改进工作都将从建模“唾手可得的成果”开始，即持续改进流程中容易实现的目标。这些往往源于现有的工作流程，正如流程挖掘所强调的那样，其中存在一些相对容易解决的重大问题。

在实施新的索赔管理和风险管理软件之前，克利夫兰诊所确定了几个需要改进的关键领域：

1. 增强集成能力
2. 提高数据可见性
3. 更高的系统灵活性
4. 简化的工作流程

这些目标的驱 电话号码资源 动因素是建立更强大、响应更快的系统的愿景。他们寻求一种解决方案，使他们能够更有效地管理索赔、从数据中获得更深入的见解、快速适应不断变化的需求并简化日常运营。

确保领导层支持和利益相关者认同

克利夫兰诊所成功实施新索 理查德·庫裡 執行長 赔管理软件的一个关键因素是获得高层领导的坚定支持。Potoczak 强调了获得执行董事、首席财务官和自保保险公司董事会支持的重要性。

此外，Potoczak 和她的团队在整个过程中优先考虑终端用户的意见。通过让每天使用该系统的人参与进来，他们确保最终产品能够满足实际需求并促进用户采用。

分阶段实施方法

克利夫兰诊所采用分阶段的方式实施新的索赔管理系统：

第 1 阶段 – 鉴于现有供应商的合同即将到期，克利夫兰诊所优先考虑为专业责任和一般责任索赔构建一套类似的系统。初始阶段侧重于基本功能和关键报告，确保平稳过渡和不间断运营。

第 2 阶段 – 通过构建 泰国数据 仪表板、创建与其他系统的接口、开发导入模板以及扩展到其他覆盖范围来增强系统。这种分阶段的方法使克利夫兰诊所能够满足关键的最后期限，同时还能够在整个过程中进行周到的设计和纳入用户反馈。

新系统带来了几项重大改进：

1. 改进的集成 – 与人力资源（Workday）和电子病历（Epic）系统的接口简化了数据流并减少了手动输入。
2. 增强的数据可见性——自定义仪表板和复杂的报告提供对关键数据的实时访问，从而实现更明智的决策。
3. 提高灵活性——快速添加或修改系统元素的能力使组织能够有效地适应不断变化的需求。
4. 简化的工作流程——最终用户现在执行任务所需的点击次数和时间大约是以前的一半，大大提高了效率。

Potoczak 表示，这些改进已节省了大量时间。例如，准备针对特定机构的索赔趋势报告现在只需几分钟而不是几小时，仅她的团队每年就节省了 100 多个小时。

克服实施挑战

虽然好处 电报数据 显而易见，但实施过程并非一帆风顺。Potoczak 为开展类似项目的组织提供了几条建议：

1. 明确定义您的最终目标并将其传达给您的实施团队。
2. 在流程早期识别 IT 联系人并与其合作。
3. 指定一个单一的联络点作为最终用户和实施团队之间的接口。
4. 与您的团队合作，在实施过程中转移责任，让关键人员专注于项目。
5. 除了初始培训之外，还为最终用户提供持续支持，例如每月举行用户组会议。

扩展到临床风险管理

克利夫兰诊所在索赔管 理查柯肯德爾 執行長 理方面取得了成功，现在正在扩大该系统的使用范围，以支持其临床风险管理计划和流程。此次扩展有望将事件数据捕获、报告和根本原因分析 (RCA) 整合到一个统一的系统中，进一步简化流程并提高数据可访问性。

医疗机构的关键要点

克利夫兰诊所的经验为其 泰国数据 他希望通过新技术加强风险管理实践的医疗机构提供了一些宝贵的经验教训：

1. 在整个过程中获得强有力的领导支持。
2. 考虑采用分阶段实施方法，根据组织的具体时间表和需求进行量身定制。这可以实现平稳过渡，最大限度地减少干扰，并提供持续改进的机会。
3. 优先考虑与现有系统的集成能力，以最大限度地提高效率。
4. 专注于提高数据可见性和报告，以实现数据驱动的决策。
5. 投资能够适应不断变化的组织需求的灵活系统。
6. 让利益相关者（包括最终用户）参与整个过程，以确保系统满足他们的需求。
7. 在选择风险管理解决方案以支持未来增长和扩张时，请考虑可扩展性。

想象一下组织中的典型场景：政策以各种格式存储在多个位置 — 共享驱动器、电子邮件附件、部门网站，甚至文件柜中的打印副本。当需要更新政策时，该过程涉及一系列繁琐的电子邮件、手动编辑和无休止的审批，这通常会导致延迟和不一致。这种分散的方法导致人们混淆哪个版本的政策是最新的、谁负责执行该政策以及员工是否了解该政策。 

对于负责管理这些政策的后台团队来说，手动流程简直就是一场噩梦。如果没有集中式系统，跟踪政策版本、管理审批和确保合规性将成为一项艰巨的任务。大量的政策（每个政策都有自己的创建、审批、分发和修订生命周期）很容易让这些团队不堪重负，导致错过更新、应用不一致以及增加法律和监管风险。 

为什么您的组织需要中央策略存储库？  

另一方面，员工必须遵守这 WhatsApp 数据 些政策。当工作方式依赖于手动流程时，访问政策通常是一种令人沮丧的体验。员工可能必须搜索多个系统或询问同事在哪里可以找到政策的最新版本。即使他们找到了，也不能保证它是正确的或最新的版本。结果呢？政策被误解、忽视或完全无视，破坏了组织的合规工作，使其容易受到行为违规、监管违规和法律责任的影响。 

这种分散、混乱的方法不仅效率低下，而且非常危险。在当今的监管环境中，合规要求越来越严格，不合规的成本越来越高，组织无法承受以这种随意的方式管理其政策。手动流程是一颗定时炸弹，随时可能以高昂的监管罚款、破坏性的法律纠纷或声誉危机的形式爆炸。 

为什么自动化政策和程序管理是解决方案？  

解决方案在于自动化。通过过渡到 理查德·庫裡 執行長 自动化政策管理系统，组织可以理清混乱局面，确保政策得到一致管理、有效沟通和严格遵守。自动化将政策管理流程集中化，创建单一事实来源，所有政策都存储、访问和跟踪在其中。这消除了多个版本和不同存储位置带来的混乱，确保员工始终能够在正确的时间找到正确的政策。 

它适用于您的团队： 

自动化改变了后台团队的 泰国数据 工作方式。自动化工作流程简化了整个政策生命周期，从起草和批准到分发和合规性监控。这不仅减轻了管理负担，还增强了问责制，因为系统会跟踪对政策采取的每一项行动——谁创建了政策、谁审查了政策、谁批准了政策以及谁阅读并确认了政策。在进行审计或调查时，此审计线索可提供明确的合规证据，从而降低处罚和法律诉讼的风险。 

当一家创新型保险公司着手推出一款旨在服务于之前未被发现的市场的产品时，传统观点认为这需要 12 到 18 个月的时间。但对于这家保险公司来说，这显然不是一个选择。

通过选择我们先进的无代码平台与 Dais 合作，该公司逆行业趋势而行，在不到 30 天内就推出了改变游戏规则的新产品。一个小型内部团队能够在比通常时间短得多的时间内将他们的愿景变成现实。无需昂贵的顾问或广泛的服务包。

这次旅程太棒了

”负责该项目的保险公司首席执行官表示。“他们的无代码平台让我们能够快速且经济地将想法变成现实。Dais 允许以最小的努力实现快速迭代。”

结果不言而喻。该保险公司节省了约 120 万美元的实施成本，更令人印象深刻的是，他们比行业标准快 11 个月就进入了市场。

在这个市场速度可以成就或毁灭一个企业的时代，这家保险公司已经证明，未来属于那些愿意挑战传统、采用新战略的人。

亮点：

• 不到 1 个月即可完成部署
• 使用无代码进行实现
• 节省了约 120 万的实施成本

嵌入式和基于使用情况的覆盖并不像您想象的那么难

我们的一位客户是一家科技公司，其业务围绕一款有助于降低风险的移动应用而建立。他们希望在现有产品中增加保险选项，并且必须在 30 个工作日内将保险产品推向市场，以便为重大节日做好准备。

Dais 总裁 Jason Kolb 表示：“[这家保 手机数据 险公司的] 技术确实令人印象深刻。他们展示了如何将复杂的保险解决方案无缝融入日常运营，为行业树立了新标准。我们很高兴能参与这一创新之旅。”

这一成功案例有力地证明了无代码技术和事件驱动 API 架构的潜力。当具有前瞻性的公司与有远见的解决方案提供商合作时，不可能的事情不仅会变成可能，而且会产生深远的影响。

亮点：

• 嵌入式和基于使用的产品
• 使用无代码进行实现
• 利用 API 简化客户接收流程并简化销售
• 30 个工作日内送达

作为一条依赖使用数据 理查柯肯德爾 執行長 价的定制产品线，产品需要通过客户已经在使用的正常流程进行销售。通过使用我们的无代码平台和对话式 API 架构，该公司能够按时完成任务，并从假日客户的涌入中获益。

下一步：人工智能和上市速度

Dais 团队早期做出的一项重要决定是构建一个真正面向未来的系统 — 该系统能够无缝适应快速发展的保险业格局。这一愿景的核心是我们的对话式 API 架构和基于事件的自动化框架。

这些创新组件不仅使我们能够充分利用自己的 AI 能力，还使我们的客户能够集成大量公开可用的 AI 工具以及他们可能内部开发的任何专有解决方案。通过采用基于事件的方法，Dais 创建了一个灵活、高度可互操作的平台，可以从头到尾简化保险流程。

人工智能即将引发一场 泰国数据 真正的革命 — — 这场革命不仅仅是提高效率这么简单。这项变革性技术能够重新定义整个保险生命周期，从产品构思到客户服务。

那么，我们正在监测和研究哪些具体的人工智能驱动的进步呢？让我们仔细看看。

保险行业长期以来一直利用机器学习和机器人流程自动化等人工智能工具来简化运营。然而，生成式人工智能 (GenAI) 的出现将这些功能推向了前所未有的高度。

GenAI 正在彻底改变保险公司分析和应对市场动态的方式。通过将数据分析与内容创建相结合，它能够更细致地了解新兴风险和机遇。例如，在巴尔的摩大桥倒塌等事件发生后，GenAI 可以快速评估市场，以确定是否需要新产品来应对特定风险，例如保护高风险地区的船舶。

或许最重要的是，GenAI 让保险公司能够在市场上采取主动而不是被动的态度。通过将 AI 纳入其建模流程，保险公司可以发掘尚未开发的市场并领先于竞争对手开发创新产品。这种能力对于行业来说至关重要，因为抢占市场先机可以带来显著的竞争优势。因此，GenAI 不仅增强了现有流程，还从根本上改变了保险产品的构思、开发和上市方式。

加快产品发布

在当今竞争激烈的保 商店 险业中，加快产品发布速度对保险公司来说至关重要。由于市场份额是首要关注点，在竞争对手之前推出新保险可以决定保险公司的成败。然而，在保单管理系统中设置新产品的传统流程一直是一个重大瓶颈，通常需要大量时间和资源。

我们目前正在评估如何使用 GenAI 来简化整个产品发布周期，从构思到实施。首先要理解政策文件并创建系统配置内容，这项任务以前需要大量手动工作。GenAI 可以快速分析现有政策、提取关键信息并为新产品生成必要的文档。

人工智能用于评分因素和问题选择

另一个有趣的应 理查德·庫裡 執行長 用是使用人工智能通过智能选择评级因素和问题选择来简化录取流程。通过分析大量数据，人工智能可以识别与准确定价风险最相关的因素，并确定在申请过程中要询问的最关键问题。

您现在可以做什么

许多工具承诺将您的产 泰国数据 品推向市场，但它们通常伴随着高昂的实施成本和漫长的时间表。这些工具通常缺乏灵活性，无法适应当今保险业不断变化的需求。成功需要一个能够提供速度和成本效益的系统，该系统专为保险业的发展而打造，而不仅仅是保险业的现状。借助 Dais 的无代码、基于事件的平台，您可以轻松集成 AI 创新并保持领先地位，确保您