La EOS, Big Data nu funcționează fără oamenii care să o ghideze

Atunci când mașina intră în acțiune, oamenii devin depășiți: "Nu este adevărat", spune echipa care conduce Centrul de analiză al EOS: aceștia și-au construit o platformă de analiză care va transforma modul de acțiune din piețele EOS și va crea o abordare axată pe date în toată organizația.

Curând după ce Joachim Göller s-a alăturat EOS Group în decembrie 2017, el s-a apucat să cerceteze modul în care să organizeze Centrul de analiză. Sarcina sa: să ajute EOS și activitățile sale din 25 de țări să se transforme într-o companie axată pe date. „Pentru a realiza acest salt uriaș înainte, mi-am dat imediat seama că trebuie mai întâi să facem un pas înapoi,” a spus Göller din centrul de conferințe de la sediul EOS din centrul orașului Hamburg.

Având sediul în Germania, EOS are o prezență solidă și o istorie în gestionarea creanțelor din Europa. Țări diferite ca Polonia, Spania și Bosnia sunt pe lista prezențelor de pe continent. Însă EOS acționează și în Rusia și peste Atlantic în Canada și SUA. Aceasta arată dimensiunea sarcinii pe care Göller și echipa sa de la Centrul de analiză (CoA) trebuie să o rezolve: Nu este vorba doar de a crea o platformă de business intelligence. Este vorba de includerea unei abordări axate pe date în cultura de lucru a peste 55 de filiale care deservesc circa 20.000 de clienți de pe glob, în timp ce se extinde procesul decizional bazat pe date și acceptarea tehnologiei din spatele acestuia.

Dezvoltarea unui sistem care va funcționa cu mai multe servicii de colectare

„Suntem sigura forță puternică care promovează digitalizarea la EOS și acesta înseamnă și modelarea și transformarea datelor în informații,” spune managerul. „Inițial, este vorba doar despre accesarea surselor de date, verificarea calității și crearea unui istoric.” O dată cu dezvoltarea platformei, Centrul de analiză poate integra sistemele locale de colectare de creanțe deja folosite de filialele EOS de pe glob și să treacă procesul de analiză decizională pe platformă: unitățile EOS pot să-și păstreze sistemele de colectare principale care satisfac cerințele pieței lor. CoA se va conecta la infrastructura acestora, încărcându-le cu puterea de vizualizare a datelor și cu știința datelor a întregii companii, în timp ce asigură confidențialitatea fiecărui client prin utilizarea exclusivă a datelor anonimizate.

Pentru a înțelege mai bine cum funcționează Centrul de analiză, ajută să privim la oamenii din spatele acestuia. Personalul unității include multe profiluri diferite: „Pe de o parte, căutăm mereu talente noi cu focus pe partea tehnică,” spune Managerul de echipă Patrick Witte. Cercetătorii în domeniul datelor, dezvoltatorii de software, inginerii de date și arhitecții de platformă se încadrează în descriere. Aceștia au conceput și utilizează Platforma analitică care rămâne în centrul eforturilor CoA de a transforma EOS și de a o ajuta să rămână un lider în domeniu. „Scopul nostru este de a găsi cel mai eficient mod de a trece datele din diversele țări EOS în Platforma analitică, respectând regulile UE privind protecția datelor,” declară Witte. „Aceasta ne permite să concepem modele de previziune, să utilizăm inteligența artificială și să creăm canale pentru a trimite înapoi constatările către partea operațională, oferindu-le un avantaj competitiv.”

Gândim global, acționăm local

Centrul de analiză include și o parte de consultanță care promovează schimbul de cele mai bune practici în privința analizelor, inclusiv securitatea datelor și protecția confidențialității, la toate filialele. „Ne putem ajuta colegii să analizeze datele într-o parte a lumii, în timp ce ajutăm la îmbunătățirea modelelor statistice existente într-o altă parte,” spune Witte. „Pentru că lucrăm îndeaproape cu toți colegii noștri din cadrul EOS Group.” Iar aici intră în acțiune al doilea grup de profesioniști de la CoA: consultanții analitici și cercetătorii de date, majoritatea acestora cu o pregătire metodică care variază de la matematică la economie. „Este nevoie de o gamă largă de aptitudini pentru a ne asigura că nevoile companiei sunt identificate și rezolvate cu abordarea analitică corectă,” spune Witte.

Witte însuși a obținut o diplomă în statistică la Universitatea Dortmund, lucrând după aceea la o companie internațională de analiză de afaceri înainte de a se alătura EOS în 2012. „Aptitudinile necesare le-am obținut aici la EOS,” declară el. Însă nu există nicio rețetă de urmat - la echipa CoA vei întâlni oameni pe care nu te aștepți să-i întâlnești în sectorul financiar: „Avem și un coleg fizician teoretician care a lucrat cu rol de consultant timp de mai mulți ani înainte de a ni se alătura.”

Aplicarea metodologiei agile la serviciile financiare

Witte împreună cu colegul său Joachim Göller simt amândoi o oportunitate extraordinară în cadrul echipei CoA. „Atmosfera de start-up este cea care de fapt m-a convins să vin aici”, spune Göller care a lucrat anterior în sectorul bancar timp de mai mulți ani. „CoA este o echipă foarte agilă, cu diversitate culturală care are propriul său ritm.”

Ca și cum EOS a creat propriul său FinTech, modelul de afaceri al CoA seamănă și cu cel validat de multe start-up-uri: mai întâi prin crearea unei platforme analitice, după aceea, scalarea operațiunilor și permiterea partenerilor să se conecteze cu propriile lor sisteme prin oferirea unui API. Și, bineînțeles, testarea permanentă, învățarea și îmbunătățirea sistemului prin respectarea regulilor de dezvoltare agilă de software. Cu o diferență majoră față de viața de start-up, echipa CoA poate lucra la inovația fintech fără a fi nevoiți să facă pe placul investitorilor. La EOS, se pune accentul total pe dedicarea pe termen lung față de clienți.

Aplicarea unei abordări axate pe date la procesul de colectare

În timp ce procesul de schimbare este deja început în Germania cu cazurile de prim uz gestionate de un nou software denumit FX, acum CoA caută să susțină alte unități în adaptarea unei abordări similare axate pe date. Göller crede că poveștile de succes vor pava calea și vor crea stimulente corecte pentru factorii decizionali: „Este la fel ca marketingul modern: Trebuie să câștigi fani care să propulseze acest proces,” declară el. „Fiecare caz abordat trebuie să rezulte într-un beneficiu direct pentru client.” Oamenii sunt prioritatea: modul agil de lucru este folosit intens la CoA.

Îngrijorările că tehnologia big data va înlocui oamenii și locurile de muncă sunt nefondate, spune Witte. „Noi depindem de experții noștri pentru a interpreta datele disponibile despre client și pentru a pune întrebările corecte la care să răspundă sistemul de analiză al datelor.” Un mod prin care personalul EOS poate să privească machine learning și inteligența artificială este cel al unui „coleg” inteligent care îi ajută să ia decizii mai bune, mai informate și mai personalizate cu privire la următoarea acțiune ideală și la creșterea ratei de creanțe colectate.

Soluțiile big data au nevoie de angajați care să le folosească

În timp ce transformările într-o afacere axată pe date este văzută ca fiind o creștere în eficiență și o accelerare a șanselor de rambursare a creanțelor, clienții vor beneficia considerabil și ei de aceasta, conform celor spuse de Göller. Printre alte avantaje, sistemul va găsi cea mai adecvată oră de a trimite alerte clienților. „Să te bazezi pe algoritmi indiferent de circumstanțe, însă poate fi împotriva standardelor noastre etice,” spune Göller. De exemplu, EOS nu va permite niciodată unui algoritm să evalueze istoricul de credit al persoanei împrumutate în funcție de cum se pronunță numele acesteia. „Aici ne bazăm puternic pe oameni pentru a stabili limite.”

distribuire

Imprimare