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End-to-End Process Digitalization & Workflow Optimization

Transform your regulatory reporting processes with our comprehensive digitalization solutions. From data collection to final submission - we optimize every step of your workflow.

  • ✓🎯 Complete process automation from data collection to submission
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End-to-End Process Digitalization

Why ADVISORI for Process Digitalization?

  • ✓ Deep expertise in regulatory reporting and process optimization
  • ✓ Proven methodologies and best practices from numerous projects
  • ✓ Technology-agnostic approach for optimal solutions
  • ✓ Comprehensive support from analysis to implementation and beyond
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💡 Efficiency Boost

Our clients achieve an average time savings of 40-60% through process digitalization while simultaneously improving data quality and compliance.

ADVISORI in Numbers

11+

Years of Experience

120+

Employees

520+

Projects

We follow a structured approach that ensures your process digitalization is successful and sustainable:

Our Approach:

Detailed as-is analysis of the process and system landscape

Identification of optimization potential and weaknesses

Development of target architecture and implementation roadmap

Phased implementation and integration

Comprehensive validation and continuous optimization

"The process digitalization by ADVISORI has revolutionized our regulatory reporting. We save over 50% time and have significantly improved data quality."
Dr. Michael Schmidt

Dr. Michael Schmidt

Head of Regulatory Reporting, Leading European Bank

Our Services

We offer you tailored solutions for your digital transformation

Process Analysis & Optimization

Comprehensive analysis of your current processes and development of optimization strategies

  • As-Is analysis of existing processes
  • Identification of optimization potential
  • Development of target processes
  • ROI calculation and business case

Workflow Automation

Implementation of automated workflows for efficient process execution

  • Design and implementation of workflows
  • Integration of approval processes
  • Automated notifications and escalations
  • Monitoring and reporting

System Integration

Seamless integration of all relevant systems and data sources

  • Development of interfaces and APIs
  • Data transformation and mapping
  • Real-time data synchronization
  • Error handling and monitoring

Frequently Asked Questions about End-to-End Process Digitalization & Workflow Optimization

How long does the implementation of process digitalization take?

The duration depends on the scope and complexity of your processes. A typical project takes 3‑6 months from analysis to productive operation. We work in agile sprints to deliver quick wins early on.

Can existing systems be integrated?

Yes, absolutely. We specialize in integrating existing systems and creating seamless interfaces. Our technology-agnostic approach allows us to work with virtually any system landscape.

What cost savings can be expected?

Our clients typically achieve time savings of 40‑60% in their reporting processes. In addition, there are improvements in data quality, reduced error rates, and better resource utilization. The ROI is usually achieved within 12‑18 months.

How is data security ensured?

Data security is our top priority. All solutions are developed according to the highest security standards, including encryption, access controls, and audit trails. We are certified according to ISO 27001 and comply with all relevant data protection regulations.

What happens after implementation?

We offer comprehensive support and maintenance services. This includes regular updates, optimization of processes, training for new employees, and adaptation to new regulatory requirements. You can choose between different support models.

Success Stories

Discover how we support companies in their digital transformation

Generative KI in der Fertigung

Bosch

KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

Fallstudie
BOSCH KI-Prozessoptimierung für bessere Produktionseffizienz

Ergebnisse

Reduzierung der Implementierungszeit von AI-Anwendungen auf wenige Wochen
Verbesserung der Produktqualität durch frühzeitige Fehlererkennung
Steigerung der Effizienz in der Fertigung durch reduzierte Downtime

AI Automatisierung in der Produktion

Festo

Intelligente Vernetzung für zukunftsfähige Produktionssysteme

Fallstudie
FESTO AI Case Study

Ergebnisse

Verbesserung der Produktionsgeschwindigkeit und Flexibilität
Reduzierung der Herstellungskosten durch effizientere Ressourcennutzung
Erhöhung der Kundenzufriedenheit durch personalisierte Produkte

KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Siemens

Smarte Fertigungslösungen für maximale Wertschöpfung

Fallstudie
Case study image for KI-gestützte Fertigungsoptimierung

Ergebnisse

Erhebliche Steigerung der Produktionsleistung
Reduzierung von Downtime und Produktionskosten
Verbesserung der Nachhaltigkeit durch effizientere Ressourcennutzung

Digitalisierung im Stahlhandel

Klöckner & Co

Digitalisierung im Stahlhandel

Fallstudie
Digitalisierung im Stahlhandel - Klöckner & Co

Ergebnisse

Über 2 Milliarden Euro Umsatz jährlich über digitale Kanäle
Ziel, bis 2022 60% des Umsatzes online zu erzielen
Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch automatisierte Prozesse

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Latest Insights on End-to-End Process Digitalization & Workflow Optimization

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EZB-Leitfaden für interne Modelle: Strategische Orientierung für Banken in der neuen Regulierungslandschaft
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EZB-Leitfaden für interne Modelle: Strategische Orientierung für Banken in der neuen Regulierungslandschaft

July 29, 2025
8 Min.

Die Juli-2025-Revision des EZB-Leitfadens verpflichtet Banken, interne Modelle strategisch neu auszurichten. Kernpunkte: 1) Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind zulässig, jedoch nur in erklärbarer Form und unter strenger Governance. 2) Das Top-Management trägt explizit die Verantwortung für Qualität und Compliance aller Modelle. 3) CRR3-Vorgaben und Klimarisiken müssen proaktiv in Kredit-, Markt- und Kontrahentenrisikomodelle integriert werden. 4) Genehmigte Modelländerungen sind innerhalb von drei Monaten umzusetzen, was agile IT-Architekturen und automatisierte Validierungsprozesse erfordert. Institute, die frühzeitig Explainable-AI-Kompetenzen, robuste ESG-Datenbanken und modulare Systeme aufbauen, verwandeln die verschärften Anforderungen in einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

Andreas Krekel
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 Erklärbare KI (XAI) in der Softwarearchitektur: Von der Black Box zum strategischen Werkzeug
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