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IA process mining opérations

IA Banque 4 mois
Résultat mesuré
Délai crédit de 45j à 20j, -30% coûts opérationnels

Contexte

Banque retail (8M clients) avec un processus de crédit immobilier moyen de 45 jours entre la demande et le décaissement. Le processus traverse 12 étapes impliquant 6 services différents. Les clients se plaignent de la lenteur et 15% abandonnent en cours de processus. La direction ne sait pas où sont les goulots d'étranglement.

Problème & Défi

Processus crédit immobilier de 45 jours : 15% d'abandon en cours de processus (perte de 500M€ de production/an). 12 étapes, 6 services : processus opaque, goulots d'étranglement non identifiés. Aucune visibilité temps réel sur l'avancement des dossiers : le client appelle 3 fois en moyenne pour avoir un statut. Variabilité excessive : certains dossiers sont traités en 20 jours, d'autres en 90 jours sans explication. NPS crédit immobilier à -15 : principal irritant dans les verbatims clients.

Solution & Livrables

Process mining IA sur 3 ans de données : reconstitution complète des 50K+ parcours dossiers réels. Identification des goulots d'étranglement : 3 étapes concentrent 80% du temps de traitement. Détection des variantes de processus : 40+ chemins différents identifiés vs les 12 étapes théoriques. Recommandations d'automatisation : 4 étapes automatisables identifiées (vérification documents, scoring, compliance, notification). Dashboard process : temps réel par étape, prédiction délai par dossier, alerting sur les retards.

Technologies

CelonisPythonDatabricks

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