30% efficiënter werken met een AI-algoritme, zonder extra inspanning

Je personeel is gefrustreerd omdat ze te vaak dingen doen die niet werken. Jij bent bang dat de resultaten van sommige activiteiten te slecht zijn om er mee door te gaan.

Hoe fijn zou het zijn om van tevoren te weten wat kans van slagen heeft? Een voorspellend AI-model lost dit op.

Kenmerken van NeurOp

10 +

jaar ervaring

30+

bedrijven geholpen

100+

algoritmes gemaakt

‘Met zo’n AI-algoritme heb ik goud in handen!‘

uitspraak van diverse klanten na een eerste gesprek

Hoge werkdruk, hoge kosten, hoe lang redden we dit nog?

Je team is overwerkt. Er is teveel te doen en maar al te vaak zijn je mensen bezig met activiteiten die niet leiden tot succes.

Als de kosten niet onder controle komen, zijn sommige activiteiten niet langer levensvatbaar. Die onzekerheid – samen met de hoge werkdruk – zorgen voor een gespannen sfeer op de afdeling. Daardoor haken nieuwe talenten al snel weer af.

Je wilt innoveren en inspelen op kansen in de markt. Maar dan moeten je processen wel efficiënter. En waar begin je?

Optimaliseer je proces met AI en werk 30% efficiënter

Door te focussen op succes bespaar je tijd, kosten en verhoog je je omzet.

1. Tijd besparen

Incassodossiers met een lage slagingskans kun je als gerechtsdeurwaarder jarenlang blijven opvolgen zonder resultaat. Of je sluit het dossier al na enkele maanden en verwijst deze debiteur naar schuldhulpverlening. Dat scheelt ontzettend veel tijd zonder dat je opbrengsten misloopt.

2. Kosten besparen

Voor een bouwbedrijf is inschrijven op een aanbesteding een kostbaar proces. Als je van elke nieuwe aanbesteding de slagingskans met een AI-algoritme laat voorspellen, schrijf je veel minder vaak voor niets in. Dit bespaart enorm in de kosten.

3. Omzet verhogen

Door alleen prospects te bezoeken met een hoge kans dat ze klant worden, heeft onze opdrachtgever met dezelfde sales inspanning 35% meer klanten behaald. Omdat het gemiddelde orderbedrag ook nog eens flink hoger uitviel, is de omzet uit nieuwe klanten met wel 50% gestegen.

Procesoptimalisatie met een AI-algoritme: hoe werkt dat?

Heb je een proces dat je wilt optimaliseren met AI? Zo ziet een samenwerking met NeurOp eruit.

1. Vooraf kijken we samen naar de verbetermogelijkheden van het proces en beoordeelt NeurOp de geschiktheid van de aanwezige data voor een AI-algoritme

2. Vervolgens ontwikkelt NeurOp het AI-algoritme

3. De technische implementatie van het algoritme is zeer eenvoudig en vaak in een ochtend gefikst

In het geoptimaliseerde proces focus je op de kansrijke zaken voor het beste resultaat. Bij de kansarme zaken ligt de focus op het zo efficiënt mogelijk afhandelen.

Ben jij klaar met het verspillen van tijd aan wat niet werkt? Plan dan nu een adviesgesprek in om kennis te maken en ontdek of een AI-algoritme ook jouw proces kan optimaliseren.

Case: efficiënte inning van facturen

Voor veel bedrijven geldt dat het incasseren van niet-betaalde facturen tijdrovend is. En tijd kost geld. Stel dat een groot aantal facturen onbetaald blijft in het eigen invorderingsproces. Dan wil je graag weten welke facturen wél worden betaald als deze worden overgedragen aan een incassobureau.

De modellen van NeurOp voorspellen nauwkeurig welke facturen wel en niet worden betaald na uitbesteding. Voor facturen met een lage kans op betalen, kunnen de incassokosten bespaard blijven. Facturen met een hoge inningskans worden wel uitbesteed zodat de kostenbesparing niet ten koste gaat van de inkomsten.

Veelgestelde vragen

Wat maakt een AI-algoritme zo bijzonder?

Een AI-algoritme – zoals een neuraal netwerk – is ontzettend goed in het herkennen van patronen. We geven het algoritme de gegevens van voorbeelden uit het verleden van jouw proces met daarbij de uitkomst.

Daarmee leert het de verbanden kennen tussen de gegevens en de uitkomst. Vervolgens voorspelt het algoritme in een nieuwe situatie de slagingskans. Daarmee kun jij je proces optimaliseren met als resultaat lagere kosten bij een hogere omzet.

Hoeveel tijd kost het om een algoritme te maken?

Het vooronderzoek heeft een doorlooptijd van ongeveer een maand.

Daarin analyseren we het huidige proces, brengen de procesverbeteringen in kaart en beoordelen de aanwezige data op geschiktheid.

Het ontwikkelen van het algoritme duurt normaal tussen de 8 en 10 weken.

De technische implementatie is doorgaans in een dagdeel klaar.

Wat is de rol van NeurOp hierbij?

De kerntaak van NeurOp is het ontwerpen en trainen van een robuust algoritme dat de slagingskansen in de praktijk correct voorspelt. Daarnaast helpt NeurOp bij het bepalen van de gegevens waarmee het algoritme wordt getraind.

Hoe nauwkeurig is een algoritme van NeurOp?

Een algoritme is nooit 100% nauwkeurig. We geven de slagingskans uit het algoritme doorgaans weer in een percentage. Stel dat die in een bepaald geval 80% is. Dan kan het heel goed zijn dat dat specifieke voorbeeld toch niet succesvol is. Maar als je 10 zaken doet die elk een 80% slagingskans hebben, zul je zien dat er 8 gelukt zijn.

Hoe vaak moet het algoritme opnieuw worden getraind?

Wij adviseren om dat in elk geval één maal per jaar te doen. Als de omstandigheden rondom het proces snel veranderen, is het verstandig om vaker opnieuw te trainen.

Betekent de inzet van AI dat ik mensen moet ontslaan?

Nee, de werkdruk neemt af door te focussen op kansrijke zaken. Je personeel kan zijn talenten inzetten waar je er als bedrijf het meeste profijt van hebt. Dat maakt het werk voor iedereen leuker.

Is zo’n algoritme makkelijk te implementeren in mijn IT-omgeving?

Jazeker, de technische implementatie is doorgaans in één dagdeel gerealiseerd.