Analytická platforma: Jak skupina EOS optimalizuje své mezinárodní procesy vymáhání pohledávek
Vymáhání pohledávek funguje odlišně na každém trhu, ale přesto se mohou všechny dceřiné společnosti EOS učit jedna od druhé. Klíčem je nová analytická platforma. Díky strojovému učení, se může každá společnost skupiny naučit nejvhodnější postupy pro své inkasní procesy.
- Mezinárodní znalostní management: společně chytřejší díky analytické platformě
- Dceřiné společnosti EOS využívají tuto platformu k optimalizaci svých procesů vymáhání pohledávek
- Platforma už byla úspěšně použita v pilotním projektu ve Francii
Co může být tak těžké na vymáhání pohledávek? U cizinců se jeví tento postup jako jednoduchý. Pokud nezaplatíte, budete opakovaně upomínáni, dokud nebude dlužná částka uhrazena. Pokud nedojde k úhradě, případ bude postoupen soudu. „Není to tak jednoduché,” říká Joachim Göller. „Pošlu upomínku? Email? Zavolám? Kolik času navíc dám dlužníkovi, aby zaplatil svůj dluh? Nejlepší postup, který je třeba v procesu inkasa pohledávek provést se může případ od případu lišit.” Nebo země od země: „Co funguje v Německu, může být ve Francii úplně špatně."
Co se snažíme vybudovat je něco jako „super mozek" EOS, říká Joachim Göller vedoucí Analytického centra.
Optimalizace procesů, díky kterým budeme společně chytřejší
Pravděpodobně neexistuje žádná jiná společnost s lepšími údaji o tom, co funguje, než EOS s jejími 26 mezinárodními společnostmi. Úkolem Göllera je, aby poskytoval co nejužitečnější data. Je vedoucím týmu Analytického centra (CoA) sestávajícího z datových vědců a IT expertů, kteří pracují na analytické platformě.
Prostřednictvím této platformy poskytuje CoA místním analytickům technologii, kterou využívají pro rychlý a snadný vývoj a dislokaci svých datových modelů. Kromě toho kolegové v analytické komunitě spolu úzce konzultují modely a osvědčené postupy.
Vizí pro mezinárodní společnosti skupiny je stát se společně chytřejší prostřednictvím předávání svých dat – samozřejmě anonymizovaných – do mezinárodní platformy. S pomocí algoritmů strojového učení pak platforma může vyhodnotit tisíce procesů inkasa specifických pro danou zemi a detekovat vzory, např. Určit, který krok vymáhání funguje zvláště dobře a za jakých okolností. Tyto poznatky pak odcházejí zpět do mezinárodních dceřiných společností EOS, které je využívají v jejich vlastních procesech vymáhání pohledávek. „To, co zde stavíme, je něco jako super mozek EOS, který bude napájen daty našich zahraničních kolegů. Systémy v různých zemích pošlou dotaz AI analytické platformě, která pak může poskytnout informace například o výši jednotlivé platby a pravděpodobnosti inkasování konkrétní pohledávky."
Analytické řešení v pilotní fázi ve Francii
Nyní jsme dosáhli pomyslného milníku. Od loňského října je EOS France připojen na analytickou platformu. Naši kolegové ve Francii spolupracují s hlavním systémem správy pohledávek OYO (Optimaze Your Operations - Optimalizujte své postupy), který je přizpůsoben tržním podmínkám ve Francii – pro každého neplatícího zákazníka od vybraného testovacího klienta nyní mohou získávat informace o očekávané platbě v reálném čase na jejichž základě určují nejlepší inkasní kroky, které je potřeba podniknout dále. „Dříve mohli provádět předpovědi pouze pro celé segmenty klientů,” říká Marriane Hügel. Ve funkci manažera rozvoje podnikání spolupracuje se svým týmem a kolegy v západní Evropě na implementaci inovativních a analyticky orientovaných procesů v regionu. „Chceme poskytnout všem kolegům technologie a metody, jež přinášejí odpovědi ještě rychleji a spolehlivěji.”
Propojením našich kolegů po celém světě změníme způsob řešení problémů stejně jako změníme způsob využívání nových technologií. Budeme mnohem efektivnější.
Systém se neustále učí, stejně jako lidé, kteří jej využívají
„Tento pilotní projekt znamená pro EOS France velmi mnoho, protože nás zajímá synergie v rámci skupiny EOS”, říká Laurent Redonis, vedoucí oddělení statistických studií ve společnosti EOS France. „Žádná země nemůže být sama tak úspěšná a je důležité, abychom sdíleli odborné znalosti a technologie.”
Nicolase Cabai, vedoucího oddělení statistických studií v EOS France, proces sdílení znalostí nadchl. „Úzká spolupráce nás naučila pracovat s moderními nástroji a metodami. Přestože všichni členové projektového týmu pracují v různých městech, podařio se nám dosáhnout rychlého pokroku a efektivního sdílení informací.” Laurent Redois již hledí do budoucna. „Naším cílem je zůstat konkurenceschopí, a tak se posunujeme od procesů vytesaných do kamene k neustálé se vyvíjejícímu pracovnímu postupu, který je pravidelně přezkoumáván a porovnáván. Je založen na nejnovějších a nejmodernějších technologiích a analytice. Stejně jako naše modely se učí, i my se neustále učíme."
Pokud máte zájem o více informací, neváhejte nás kontaktovat.
EOS in Germany
Daniel Schenk
Team Lead Corporate Communications German Market
Steindamm 91
20099 Hamburg
Germany