PerfectXL Fallstudie
Fallstudie VGZ: Optimierte Excel-Prozesse und geringeres Risiko
VGZ, eine der führenden Krankenversicherungen der Niederlande, nutzt PerfectXL, um interne Excel-Prozesse zu optimieren und die Fehlerquote in Modellen deutlich zu senken.
Statt Tabellen manuell zu prüfen, setzt VGZ auf automatisierte Risikoanalysen und visuelle Modelldarstellungen. So sichert das Unternehmen seine hochkomplexen Finanzmodelle ab und arbeitet neue Analysten erheblich schneller ein.
„PerfectXL hilft uns, unsere komplexen Excel-Modelle zu analysieren und Risiken zu erkennen. Das verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Problemen.“
Mitarbeiter
VGZ
Vor PerfectXL
Die Herausforderung komplexer, fehleranfälliger Modelle
Bevor PerfectXL eingeführt wurde, prüfte VGZ komplexe Excel-Modelle ganz ohne Softwareunterstützung. Dieser manuelle Prozess war zeitaufwendig, und manche Fehler blieben unentdeckt. Besonders neue Teammitglieder taten sich schwer: Große, komplexe Excel-Modelle waren für sie kaum zu durchschauen und mühsam in der Handhabung. Entsprechend viel Zeit und Energie floss in Erklärungen und in die Einarbeitung in den richtigen Umgang mit komplexen Dateien.
Mit PerfectXL
Effiziente Prüfungen und visuelles Lernen
Heute wird PerfectXL für viele interne Prozesse eingesetzt, hat sich aber vor allem beim Erkennen und Reduzieren von Risiken in komplexen Modellen bewährt. Die Mitarbeitenden werden ermutigt, Excel-Modelle mit PerfectXL zu prüfen, um die Fehlerquote zu senken. Viele stellen fest, dass die Prüfung dadurch nicht nur gründlicher wird, sondern auch Zeit spart, weil der gesamte Audit-Prozess schlanker abläuft. Auch bei der Einarbeitung kommen die Visualisierungen von PerfectXL inzwischen zum Einsatz, um neuen Mitarbeitenden die Modelle zu erklären.
Fazit
Mit einer leistungsstarken Software-Suite im eigenen Haus hat VGZ bessere Excel-Modelle, verbesserte Prozesse rund um Excel-Dateien und eine geringere Fehlerquote erreicht. Die Visualisierungen machen selbst komplexe Modelle verständlich. Das vereinfacht die Einarbeitung und sorgt dafür, dass Nutzer interne Modelle vom ersten Tag an besser verstehen.
Weitere Fallstudien
Fünfminütige Scans aller eingehenden Tabellen sorgen für effiziente Prüfungen.
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Automatisierte Prüfungen und Kontrollen für alle ausgehenden Modelle.
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