�鶹ԭ�� Concur, 차세댶� 경비짶�출관리 싵ӊ�텵Ӝ�로 MCM의 디지털 볶�˳� 짶�원

�鶹ԭ�� News — Wed, 03 Jun 2020 05:33:20 +0000

�鶹ԭ�� Concur, 차세댶� 경비짶�출관리 싵ӊ�텵Ӝ�로 MCM의 디지털 볶�˳� 짶�원

2020�Ƅ 6월 3일, 섵Ӛ� – �鶹ԭ��의 자회사이자 글로벌 최대 규모의 출장 및 경비짶�출관리 솔루션 회사 ‘�鶹ԭ�� Concur(�鶹ԭ�� 컨커)’는 독일 글로벌 럭셔리 브랜드 MCM (성주디앤디)에 차세댶� 인텔리전트 경비짶�출관리 시스템을 성공적으로 구축해 운용 중이라고 3일 밝혔다.

MCM은 �鶹ԭ�� Concur 솔루션 도입 이후 경비짶�출관리 프로세스 전반에서 혁신적인 변화를 경험하고 있다. 클라우드 기반 솔루션의 특징인 언제 어디서든 경비처리 업무를 진행할 수 있다는 점과 사용자 친화적인 인터페이스로 임직원들의 만족도가 크게 상승했다. �鶹ԭ�� Concur를 통해 신속하고 간편하게 경비 정책을 모든 임직원들에게 공지할 수 있다. 또한, 직원들의 경비 보고서 작성 오류 빈도를 낮춰 재무회계팀 경비담장자의 업무 효율성도 보장하고 있다.

�鶹ԭ�� Concur는 MCM에 �鶹ԭ�� Concur Expense(익스펜스), �鶹ԭ�� Concur Request(리퀘스트), �鶹ԭ�� Concur Intelligence(인텔리전스) 등 총 3개 솔루션을 구축했다. �鶹ԭ�� Concur Expense는 각각 비용처리 프로세스의 효율화와 인보이스 처리의 자동화를 짶�원하는 솔루션이며, �鶹ԭ�� Concur Request와 �鶹ԭ�� Concur Intelligence는 사전 경비지출 예측 및 사후 분석 기능을 제공한다. 더불어, MCM는 도입한 솔루션의 임직원 만족도를 바탕으로 �鶹ԭ�� Concur Invoice(인보이스) 솔루션의 추가 도입을 검토 중이다.

MCM은 글로벌 명품 패션 업계를 선도하는 기업으로 거듭나기 위해 지난 2016�Ƅ부터 디지털 볶�˳�을 적극 추진해 왔다. 특히, 경비짶�출관리 분야에서 임직원들이 개인경비 처리에 불필요한 시간을 소요하지 않고도 회사 규정에 부합하는 시스템 확립에 목표를 두고 생산성 향상 방안을 모색했다. MCM은 임직원들이 직접 회사의 디지털 볶�˳�에 동참하고 경험할 수 있는 점을 높이 평가하며 �鶹ԭ�� Concur를 선택했다.

MCM의 Chief Visionary Officer인 김성주 CVO는 “외부 고객에게 디지털화된 사용자 경험을 제공함과 동시에 내부 임직원에게도 동일한 경험을 제공하는 것이 중요하다”며 “MCM은 내부 임직원들이 무의미하고 시간을 낭비하는 수기 작업을 더 이상 하지 않도록 변화된 업무 방식을 모색해 왔으며, �鶹ԭ�� Concur 솔루션이 가져온 긍정적인 영향을 통해 임직원들의 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다. 엔지니어링과 장인정신으로 잘 알려진 독일 뮌헨에서 설립된 럭셔리 패션 브랜드로서, �鶹ԭ�� Concur와의 파트너십은 우리 브랜드의 정체성과 전세계 디지털 혁신을 위한 노력에 부합하는 협업이었다”고 말했다.

�鶹ԭ�� Concur의 국내 비즈니스를 총괄하는 이선우 부문장은 “MCM에 차세댶� 경비짶�출관리 구축을 성공적으로 완료할 수 있어 기쁘다”며, “앞으로도 글로벌 시장에서 쌓아 온 �鶹ԭ�� Concur의 기술력과 노하우를 적극 활용해 보다 많은 국내 기업들의 경비짶�출관리 프로세스 최적화를 짶�원하겠다”고 말했다.

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�鶹ԭ�� Concur에 댶��

�鶹ԭ�� Concur는 일상적인 프로세스를 단순화하고 자동화하기 위해 끊임없는 혁신으로 경비짶�출관리 솔루션 및 서비스를 제공하는 글로벌 리더다. 최고 수준의 �鶹ԭ�� Concur 모바일 앱은 모든 출장 및 비용 관리를 보다 쉽게 자동화로 처리하며, �鶹ԭ�� Concur의 글로벌 전문성 및 업계 최고 수준의 혁신 기술을 바탕으로 실시간 데이터와 인공지능을 통합하여 고객사와의 거래내용을 100% 감사함으로써 정확한 지출내용을 확인할 수 있다. �鶹ԭ�� Concur 솔루션은 사용자 친화성을 바탕으로 고객사의 경쟁력 향상을 도우며 효율적으로 경비를 관리하고 복잡성을 최소화할 수 있도록 짶�원한다. 보다 자세한 정보는 에서 확인할 수 있다.

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