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2023
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BIPO verbessert das Kundenerlebnis in seinem Personalverwaltungssystem mithilfe von Machine Learning in AWS

Erfahren Sie, wie BIPO mithilfe von Machine-Learning-Services von AWS innerhalb weniger Wochen neue Features für das Personalverwaltungssystem eingeführt hat

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Integrierte ML-gestützte OCR-Features mit seinem Personalverwaltungssystem

Effizientere Arbeitsabläufe in der Personalverwaltung

Verkürzung der Leistungsantragabgabezeiten für Mitarbeiter um 50 Prozent

Gesichtserkennungsfeature

Integrierte ML-gestützte Gesichtserkennungsfeatures für effizientere Zugangskontroll- und Sicherheitsfunktionen 

Kosteneinsparungen

Senkung der Kosten für die Implementierung von Gesichtserkennungsgeräten um 80 Prozent

Übersicht

BIPO ist ein in Singapur ansässiges Softwareunternehmen, das cloud- und mobilbasierte Personalmanagementlösungen für 3 300 Kunden weltweit anbietet, darunter Kunden aus dem Einzelhandel, der Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Logistikbranche. Die Plattform des Personalmanagementsystems (HRMS) verwaltet HR-bezogene Prozesse für mehr als 400 000 Mitarbeiter. 

Im Jahr 2020 erweiterte BIPO die Funktionen seiner HRMS-Plattform mithilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning (KI/ML). Das Unternehmen integrierte Amazon Textract in die Plattform, wodurch die Zeiten für die Abgabe von Anträgen um 50 Prozent reduziert wurden. Im Jahr 2021 führte BIPO eine neue Anwesenheitsfunktion ein, die auf der Gesichtserkennung mithilfe von Amazon Rekognition basiert.

Gelegenheit | Reduzierung von Kosten und Ineffizienzen auf der HRMS-Plattform

Die HRMS-Plattform von BIPO ermöglicht es Mitarbeitern, alltägliche HR-Aufgaben wie Gehaltsabrechnung, Urlaubsanträge, Leistungsanträge und Anwesenheitskontrollen über ein web- oder mobilbasiertes Portal zu erledigen. Um das Benutzererlebnis zu verbessern, versuchte das BIPO, seinen Prozess zur Abgabe von Anträgen zu verbessern, was eine der zeitaufwändigsten Aufgaben war. Mitarbeiter müssen in der Regel jeden Monat mehrere Anträge einreichen, und das Hochladen jedes Antrags kann durchschnittlich bis zu 20 Minuten dauern. In Kombination führte dies zu einem Produktivitätsverlust von bis zu 50 Stunden pro Monat. Darüber hinaus verbrachten die Finanzabteilungen jeden Monat bis zu 100 Stunden damit, alle Fehler zu korrigieren, die sich aus dem stark manuellen Prozess ergaben. 

Im Jahr 2020 verzeichnete BIPO bei seinen Kunden einen wachsenden Trend zu einem Tool zur Anwesenheitskontrolle von Mitarbeitern mit Gesichtserkennung. Das Unternehmen erforschte, bestehende auf Gesichtserkennung basierende Systeme auf dem Markt in die Anwesenheitsfunktion seines HRMS zu integrieren. Die Kosten waren jedoch für die Kunden zu hoch. BIPO hätte seine Kunden beim Kauf von Geräten und On-Premises-Servern unterstützen müssen, die mindestens 50 000 US-Dollar kosten. 

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Wir müssen ständig innovative Features und Lösungen einführen, um unseren Kunden einen besseren Service bieten zu können. Mit AWS haben wir die Zeit, die für die Innovation, Entwicklung und Implementierung dieser Features benötigt wird, von vier Monaten auf zwei Monate halbiert.“

Derick Teo
Director, Enterprise Go-Digital Solutions, BIPO

Lösung | Erweiterung der Funktionen der HRMS-Plattform mithilfe von Machine Learning

Im Jahr 2020 integrierte BIPO Amazon Textract in seine mobile HRMS-App und verkürzte die Abgabezeiten von Anträgen für jeden Beleg um bis zu 50 Prozent. Amazon Textract extrahiert und lädt mithilfe der Kameras auf ihren Mobilgeräten automatisch gedruckten Text auf physischen Belegen hoch. Das neue Feature minimierte auch fehlerhafte Leistungsanträge um bis zu 70 Prozent. BIPO hat dieses Feature in seinem eigenen internen HRMS eingeführt und seinen Mitarbeitern so bis zu 100 Stunden pro Monat bei der Abgabe von Anträgen erspart. 

Ende 2021 begann BIPO damit, Amazon Rekognition zu nutzen, um ein auf Gesichtserkennung basierendes Anwesenheitskontrollfeature zu implementieren, das 20 Prozent der ursprünglich geschätzten Kosten kostete. Mithilfe von Amazon Rekognition machte BIPO teure, proprietäre Hardware und dedizierte Server überflüssig. Unternehmen mit HRMS können vorhandene Geräte wie die eigenen Mobiltelefone oder Firmen-Tablets der Mitarbeiter verwenden, um die Anwesenheit zu kontrollieren, wodurch der Zeitaufwand für manuelle Eingaben um 80 Prozent reduziert wird. Das Gesichtserkennungstool verfügt auch über eine Live-Erkennung, die betrügerische Aktivitäten bei der Anwesenheitskontrolle durch vorab aufgezeichnete Videos verhindert.

„Wir müssen ständig innovative Features und Lösungen einführen, um unseren Kunden einen besseren Service bieten zu können. Mit AWS haben wir die Zeit, die für die Innovation, Entwicklung und Implementierung dieser Features benötigt wird, von vier Monaten auf zwei Monate halbiert“, sagte Derick Teo, Director of Enterprise Go-Digital Solutions bei BIPO. 

Ergebnis | Nahtlose Integration von KI/ML-Features

Durch den Einsatz von KI/ML-Services von AWS hat BIPO erfolgreich kosten- und produktivitätsbedingte Ineffizienzen auf der HRMS-Plattform reduziert. 

„Unsere Mitarbeiter generieren monatlich eine große Anzahl von Leistungsanträgen. Die OCR-Technologie im HRMS von BIPO ermöglicht es ihnen nicht nur, Anträge korrekt und zeitnah hochzuladen, sondern die Zeitersparnis kann auch für andere wertvollere Arbeiten innerhalb des Unternehmens genutzt werden, und das war für uns wirklich von unschätzbarem Wert“, sagte Derick Teo.

Mit Blick auf die Zukunft wird BIPO die Bild-zu-Text-Funktion zur Bearbeitung von Leistungsanträgen und das auf Gesichtserkennung basierende Anwesenheitskontrollfeature für mehr Kunden bereitstellen. Die Features wurden von den Kunden begrüßt und haben seit ihrer Einführung eine Akzeptanzrate von 20 Prozent erreicht.

Neben der Anwesenheitskontrolle möchte BIPO sein Gesichtserkennungsfeature auch für andere Anwendungsfälle nutzen, beispielsweise für die Zugangsgewährung für autorisiertes Personal. Die meisten Zugangskontrollsysteme auf dem Markt verwenden Fingerabdrücke oder Identifikationskarten als primäre Eingabemethoden. Solche Methoden sind jedoch unzuverlässig, da sich Fingerabdrücke im Laufe der Zeit ändern und Karten von Benutzern leicht verloren gehen. Eine auf Gesichtserkennung basierende Zugangskontrolle beseitigt diese Probleme und ermöglicht gleichzeitig einen reibungsloseren und sichereren Zugang.

BIPO plant auch, diese auf Gesichtserkennung basierenden Zugangskontrollen bei Tagungen, Konferenzen, Ausstellungen und anderen Veranstaltungen ähnlicher Größe einzuführen. 

Weitere Informationen

Weitere Informationen finden Sie unter thinkwithwp.com/machine-learning/

Über BIPO

BIPO wurde 2010 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Singapur. Das Unternehmen ist ein globaler Anbieter von Lohn- und Gehaltsabrechnungs- und Personalverwaltungslösungen. Unsere unternehmensfähige HCM-Lösung (Human Capital Management) automatisiert HR-Prozesse, vereinfacht Arbeitsabläufe und liefert umsetzbare Erkenntnisse. Ergänzt durch unser globales Outsourcing von Gehaltsabrechnungen und EOR-Services (Employer of Record) unterstützen wir Ihren globalen Personalbedarf durch ein Netzwerk von über 40 Niederlassungen, vier Forschungs- und Entwicklungszentren und Geschäftspartnern in über 100 Ländern.

Genutzte AWS-Services

Amazon Textract

Amazon Textract ist ein Machine Learning (ML)-Service, der automatisch Text, Handschrift und Daten aus gescannten Dokumenten extrahiert. Dies geht über die einfache optische Zeichenerkennung (OCR) hinaus, um Daten aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren.

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Amazon Rekognition

Sie können mit Amazon Rekognition vortrainierte und anpassbare Computer-Vision (CV)-Funktionen nutzen, um Informationen und Erkenntnisse aus Ihren Bildern und Videos zu gewinnen.

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Erste Schritte

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