STUDI KASUS
SCSK EU Mewujudkan Visi Otomatisasi dengan Solusi RPA akaBot
Bagaimana Integrator Sistem dapat menggunakan RPA untuk mewujudkan visi ‘transformasi bisnis’miliknya melalui otomatisasi proses.
Materi ini mungkin berguna untuk
Integrator Sistem mencari solusi RPA/ Otomatisasi Hiper/ Otomatisasi Cerdas
Perusahaan dengan permintaan otomatisasi yang tinggi untuk proses back office, seperti: keuangan, rekrutmen, administrasi, pengumpulan data, pemrosesan dokumen, dll.
Kepala Departemen Keuangan mencari solusi Otomatisasi Proses Persetujuan Kredit.
Tantangan
Beban kerja yang besar untuk departemen back office, seperti pengadaan, keuangan, rekrutmen, administrasi, dll., untuk melayani beberapa proyek dari 14 cabang domestik & 7 cabang luar negeri
Tekanan untuk memberikan efisiensi dan akurasi tinggi melalui layanan terbaik terlepas dari jam-jam sibuk (akhir bulan/kuartal/tahun)
Berdasarkan pengalaman dan keahlian di bidang TI, SCSK menyadari bahwa RPA dapat menjadi solusi untuk masalah tersebut. Namun, perusahaan kesulitan menemukan titik awalnya. Dengan kolaborasi jangka panjang selama bertahun-tahun, SCSK EU memutuskan untuk memilih platform RPA FPT bernama akaBot untuk mewujudkan visi otomatisasinya.
- Massive workload for back-office departments such as procurement, finance, recruitment, administration, etc. to serve multiple projects from 14 domestic & 7 oversea branches
- The pressure of delivering high efficiency and accuracy through the best service regardless peak times (end of month/ quarter/ year)
From experiences and expertise in IT, SCSK soon realized RPA might be the key to the problem. However, the company struggled to find a starting point. With a long-lasting collaboration over the years, SCSK EU decided to choose FPT’s RPA platform named akaBot to actualize its automation vision.
SCSK EU berhasil menerapkan akaBot RPA untuk otomatisasi 6 proses internal (back office). Selain itu, SI juga mengimplementasikan akaBot untuk 2 klien dalam industri Kimia & Pertanian (Otomatisasi proses Pengumpulan data produk & Persetujuan kredit ).
