Digitalisierung des Kreditbeantragungsprozesses

Die Funktionsweise der Optical Character Recognition (OCR)

von Anonymous

16 Seiten, Taschenbuch

Kurzbeschreibung des Verlags

Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Düsseldorf früher Fachhochschule, Veranstaltung: IT-Management, Sprache: Deutsch, Abstract: Das Ziel der Arbeit ist es, mit der Optical Character Recognition (OCR), eine Möglichkeit zur automatisierten Digitalisierung der Antragsdaten zu untersuchen. Dies ist eine Teillösung zur Digitalisierung des Beantragungsprozesses, die auf einen Prozess innerhalb der NRW.BANK fokussiert. Dabei wird die Funktionsweise der OCR erläutert und die Einbettung in den aktuellen Prozess beschrieben. Abschließend erfolgt eine Beurteilung des Einsatzpotentials von OCR für den untersuchten Prozess.Eine Möglichkeit der aus Expertensicht angespannten bis sehr angespannten Lage auf dem Wohnungsmarkt in NRW entgegenzutreten, ist der preisgebremste öffentlich geförderte Wohnungsbau. Einkommensschwache Bauherren oder Investoren, die geförderten Mietwohnraum schaffen, erhalten dabei durch die landeseigene Förderbank NRW.BANK zinsverbilligte Darlehen und Zuschüsse. Die Beantragung eines solchen Förderdarlehens geschieht durch die jeweiligen Bauherren bei einer sogenannten Bewilligungsbehörde. Wenn die Voraussetzungen für eine Förderung gegeben sind, wird der Antrag bewilligt und die weitere Abwicklung des Darlehens von der NRW.BANK übernommen. Die Anträge werden papierhaft eingereicht und auch die Kommunikation zwischen Bauherren, Bewilligungsbehörde und NRW.BANK erfolgt papierbehaftet. Die Darlehensanträge werden postalisch an die Hauptniederlassung des Förderinstituts geschickt. In der aktuellen Pandemiesituation arbeiten viele Mitarbeiten aus dem Home-Office, haben also keinen Zugriff auf die Anträge, was die Bearbeitung verzögert.

• Reihe: Aus der Reihe: e-fellows.net stipendiaten-wissen
• Themen: Lexika Bibliotheks- und Informationswissenschaften / Museumskunde Archivierung, Konservierung und Digitalisierung
• ISBN: 9783346410184
• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 15.07.2021
• Größe: 210 x 148 mm
• Verlag: GRIN Verlag