בינה מלאכותית, ניתוח נתונים מסיבי, למידת מכונה, ניתוח ומודלים חזויים, למידה עמוקה ועיבוד תמונה... Coface משתמשת במערך שלם של טכנולוגיות Data Science מתקדמות כדי לעצב פתרונות חדשים עבור לקוחותיה.
מידע עסקי: השוואת היחסים הפיננסיים של חברה לעמיתיה כדי לעזור לנווט האסטרטגיה המסחרית שלה בכמה קליקים
האם חברה רווחית יותר או פחות מהמתחרות העיקריות שלה? איך יחס החוב שלה בהשוואה לשחקני תעשייה דומים? עד כמה המבנה הפיננסי שלו חזק? מעבדת הנתונים של Coface יצרה קבוצות עמיתים כדי לענות על הצרכים של לקוחות המעוניינים לנצל מידע פיננסי כדי להעריך את שרשרת הלקוחות והספקים שלהם. הפתרון נועד להעריך חברה ביחס לעמיתיה בהתבסס על מגוון רחב של קריטריונים לניתוח פיננסי בהשוואה בזמן אמת.
מסד נתונים השוואתי זה בנוי על חילוץ ועיבוד של למעלה מ-5 מיליון דוחות כספיים של חברות מכל הגיאוגרפיות והמגזרים שבהם פועלת Coface. ניתן להשתמש בו כדי לערוך דירוג הנגזר מסדרה של קריטריונים: כולל רווחיות, כושר פירעון, תעשייה, מיקום גיאוגרפי, פלח גודל...
דירוג היחס הפיננסי הזה (עד 24 יחסים) מתורגם לאחר מכן בצורה ויזואלית ודינמית ב-URBA360, פלטפורמת המידע החדשה של Coface. חברות בימינו צריכות לעשות יותר מאשר פשוט לגשת למקורות נתונים גדולים כדי לנווט את אסטרטגיית הפיתוח שלהן - וזו הסיבה שהלקוחות שלנו יכולים להשתמש ב-Peer Groups כדי להפיק תועלת מנתונים מתאימים ומידע חדש על תובנות רלוונטיות שקל לנצל.
תובנות כלכליות: לוח מחוונים אנליטי דינמי ומידע ייחודי לציפייה לסיכון ולחיפוש הזדמנויות השקעה
חברות הלקוחות של Coface מחפשות לעתים קרובות מידע וניתוח על מגמות כלכליות גלובליות כדי לקבל החלטות מושכלות לגבי אסטרטגיית הפיתוח שלהן וניהול סיכוני הלקוחות והספקים. Coface התייחסה לצורך זה על ידי הפקת תובנות כלכליות, ומספקת ללקוחותיה את כל המודיעין וההערכות הכלכליות שלה.
בהתבסס על שירותי המודיעין הכלכלי ומידע עסקי של Coface, ניתן לרתום פתרון זה להערכת סיכונים בלמעלה מ-160 מדינות ו-13 מגזרים. לוחות מחוונים דינמיים אלה מסתמכים על ניתוח נרחב של הנתונים והמדדים שהופקו על ידי הכלכלנים של Coface ברחבי העולם.
הודות לתובנות כלכליות, לקוחות Coface יכולים:
- לנתח את הכלכלות של מדינות שונות כדי להנחות את ההשקעות שלהן.
בצעו ניתוחים צולבים לפי מדינה ומגזר מהר יותר והשוו בין ספקים שונים כדי לעזור להם לקבל החלטות אסטרטגיות לגבי ניהול שרשראות אספקה. - הערכת סיכון פוליטי או תנאים מאקרו כלכליים שעשויים להשפיע על רווחיות החברה והאם החלטה עסקית היא הנכונה.
- למדוד סיכונים עסקיים להתפתחותם באזורים או במגזרים כלכליים ספציפיים.
- הטמעו את הציונים וההערכות של Coface במנועי קבלת ההחלטות שלהם: הסביבה העסקית, סיכון מאקרו-כלכלי, סיכון בנקאי, סיכון סביבתי, סיכון פוליטי וחברתי, מדד שבריריות, מדד קונפליקט, הערכת סיכוני קונים, מדד תשלום וכדומה.
- חסוך זמן יקר עם עדכונים רבעוניים והיסטוריית נתונים לאורך יותר מ-10 שנים.
שיפוי וגביית חובות: שדרוג ניהול התביעות תוך שימוש בטכנולוגיות למידה עמוקה ועיבוד תמונה
Coface מוציאה פתרונות חדשים המיועדים לייעל את ניהול התביעות על מנת לספק איכות שירות מיטבית ללקוחותיה על ידי ייעול עבודתם של מנהלי שיפוי וגביית חובות. מעבדת הנתונים של Coface פיתחה פתרון המבוסס על טכנולוגיית OCR (זיהוי תווים אופטי) והכשרת אלגוריתמים מתקדמים של רשתות עצבים. מערכת חדשה זו נועדה להתמודד עם הכמות הגדולה של הצהרות שלא שולמו על ידי לקוחות Coface והמספר הרב של מסמכים שייאספו ויבדקו "ידנית" על ידי צוותי ההנהלה.
עבור כל הצהרה חדשה על חובות שטרם שולמו הטעונים שיפוי, הכלי מנתח את כל המסמכים שסופקו על ידי הלקוחות, מזהה ומבדיל בין חשבוניות לסוגים אחרים של מסמכים. לאחר מכן הוא מזהה את המידע המרכזי (מספר ותאריך חשבונית, מועד פירעון התשלום, הסכום הכולל והמע"מ וכו') מבין כל התוכן הדיגיטלי והטקסטואלי שחולץ על ידי ה-OCR. כדי לזהות ולהפוך את החילוץ של נתוני מפתח אלה לאוטומטיים, על Coface לאמן אלגוריתמי בינה מלאכותית על מאות אלפי מסמכים מתוך רשומות שעובדו בעבר על ידי צוותי המנהלים.
והתוצאה? תוך דקות ספורות, התוכנה יכולה לזהות קבצים שבהם ההודעה שעבורם ההצהרה על חשבוניות שלא שולמו אינה מלאה. על ידי צמצום עבודת הניתוח הידני ב-70%, פתרון זה משפר את מועדי הטיפול בתביעות ומזרז את תהליך השיפוי לטובת לקוחות Coface. זה חשוב על אחת כמה וכמה מאחר ששלב השיפוי וגביית החובות הוא זמן מכריע עבור לקוח שעלול להיפגע בגלל שאחת מההזמנות שלו לא שולמה!