CM Ocean.Умная ДЗ

Продукт
Название базовой системы (платформы): Data Sapience: CM Ocean
Разработчики: GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг)
Отрасли: ЖКХ, сервисные и бытовые услуги,  Энергетика
Технологии: Big Data

Основная статья: Большие данные (Big Data)

2023: Включение в реестр цифровых решений по направлению Big Data

Ассоциация «Цифровая энергетика» внесла решение компании GlowByte по оптимизации сбора дебиторской задолженности (ДЗ) в энергосбытовых компаниях в реестр цифровых решений по направлению Big Data. Проект разработан на основе платформы CM Ocean российского вендора Data Sapience с широким применением методов машинного обучения. Об этом TAdviser сообщили представители GlowByte 12 октября 2023 года.

Решение CM Ocean.Умная ДЗ дает возможность подбирать оптимальные стратегии коммуникации с клиентами сбытовой компании, сокращать сроки погашения задолженности, позволяет предотвращать возникновение задолженности по платежам ЖКХ при сокращении издержек компании на взаимодействие с клиентами.

«
В энергосбытовой отрасли существует довольно много специфики. В отличие от телекома или банков, тут нет возможности устанавливать тарифы, отказывать клиентам. Отсутствует обязательное установление личности до оказания услуг. Благодаря внедрению системы класса «Умная ДЗ» у сбытовых компаний появляется возможность даже в таких ограниченных условиях оптимизировать свою работу с дебиторской задолженностью, снижая затраты на коммуникации с клиентами и при этом обеспечивая рост их эффективности для сбора ДЗ. Самое главное, что использование такой системы позволяет свести к минимуму бесполезные, нецелевые попытки взаимодействия с клиентами, тем самым повышая уровень их лояльности, – сказал Антон Зубков, исполнительный директор Ассоциации.
»

С помощью решения CM Ocean.Умная ДЗ по каждому сегменту клиентов сбытовая компания ставит перед собой отдельную цель и формирует свою методику взаимодействия. Например, для категории Pre-Collection (обычно это должники с небольшим долгом как по сроку, так и по сумме) важно не допустить перехода клиента в более «тяжелый» сегмент, развивать и поддерживать платежную дисциплину. Для сегмента Soft Collection так же стоит задача недопущения перехода в более «тяжелый» сегмент, однако появляется и необходимость подбора оптимальной стратегии коммуникации. Это означает, что, опираясь на платежное поведение клиента, его отклик на предупреждения о задолженности в определенных каналах и сумму его долга, можно спрогнозировать, для какого клиента, по какому каналу, с какой аргументацией, в какой момент нужно напомнить о задолженности. Для должников из сегмента Hard Collection важно как подбирать оптимальный способ коммуникации, так и в целом оценивать вероятность выплат без перехода к судебным разбирательствам для минимизации расходов на процесс сбора ДЗ.

«
Уникальностью решения CM Ocean.Умная ДЗ является его комплексный подход к задаче сбора платежей за ЖКХ. Система предоставляет обширный спектр функциональности для сбытовых компаний, – отметила Полина Окунева, руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках GlowByte. – Помимо построения сегментации клиентов, аналитики и ML-моделей для оптимизации коммуникаций, мы также помогаем с расчетом бизнес-эффектов от внедрения цифровизации в процесс сбора ДЗ.
»

«
Когда сбытовая компания только внедряет специализированное решение для оптимизации процессов сбора ДЗ, то обычно у нее бывает не очень много данных о поведении клиентов, их мотивации, предпочтительных каналах коммуникации и т. п. Преимущество CM Ocean.Умная ДЗ в том, что система позволяет наладить накопление всех данных по клиентам и их платежному поведению, быстро проводить анализ, генерировать различные гипотезы и претворять их в виде стратегий коммуникации, оперативно собирать обратную связь и итеративно улучшать стратегии, постепенно доводя работу с клиентами до совершенства. Система становится интеллектуальным центром сбытовой компании и позволяет улучшить ее ключевые процессы, – рассказал Юлий Гольдберг, руководитель направления GlowByte.

»



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (118)
  Большая Тройка (46)
  Сбербанк (14)
  Умная Логистика (14)
  Доверенная среда (13)
  Другие (467)

  Доверенная среда (5)
  Большая Тройка (4)
  Цифра (4)
  БизнесАвтоматика НПЦ (3)
  Ростелеком (3)
  Другие (54)

  БизнесАвтоматика НПЦ (13)
  OneFactor (Уанфактор) ЕдиныйФактор (3)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (2)
  Другие (44)

  БизнесАвтоматика НПЦ (7)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3)
  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (3)
  Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2)
  Axenix (ранее Аксенчер Россия) Аксеникс (2)
  Другие (63)

  БизнесАвтоматика НПЦ (3)
  Rocket Group (Рокет Групп) (2)
  Сбер Бизнес Софт (2)
  Сбербанк (2)
  Синимекс (Cinimex) (2)
  Другие (60)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  БизнесАвтоматика НПЦ (2, 117)
  Большая Тройка (2, 46)
  Умная Логистика (2, 14)
  Доверенная среда (1, 13)
  Цифра (2, 10)
  Другие (259, 127)

  Доверенная среда (1, 5)
  Большая Тройка (2, 4)
  Цифра (1, 4)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 3)
  Умная Логистика (2, 2)
  Другие (6, 8)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 13)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (2, 3)
  Мегапьютер Интелидженс (Megaputer Intelligence) (1, 2)
  МегаФон (2, 1)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 1)
  Другие (7, 7)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 7)
  РИР (Росатом Инфраструктурные решения) (3, 4)
  CM.Expert (АвтоЭксперт) (1, 2)
  Датакаталог (1, 2)
  Цифра (1, 2)
  Другие (14, 14)

  Сбербанк (2, 2)
  Датакаталог (1, 2)
  СПбГУ ИТМО (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики) (1, 2)
  Цифра (1, 2)
  Rocket Group (Рокет Групп) (1, 2)
  Другие (14, 15)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 117 (117, 0)
  Большая Тройка: АИС Редактор территориальных схем - 39 (39, 0)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 24 (0, 24)
  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 13 (13, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 10 (10, 0)
  Другие 82

  Доверенная среда: Триафлай BI-платформа - 5 (5, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 4 (4, 0)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 3 (0, 3)
  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 3 (3, 0)
  Большая Тройка: АСУ Управление отходами - 2 (2, 0)
  Другие 6

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 13 (13, 0)
  Росатом Цифровое ресурсоснабжение - 3 (1, 2)
  PolyAnalyst Платформа визуальной разработки сценариев анализа данных и текстов - 2 (2, 0)
  N3.Аналитика - 1 (1, 0)
  RT.Datalake Решение для хранения и обработки данных любых объемов - 1 (1, 0)
  Другие 2

  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 7 (7, 0)
  Росатом Цифровое ресурсоснабжение - 4 (1, 3)
  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 2 (0, 2)
  CM.Expert Data Mining платформа - 2 (2, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
  Другие 6

  Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) - 4 (0, 4)
  Visary BI Платформа бизнес-аналитики - 2 (2, 0)
  Arenadata Catalog - 2 (2, 0)
  ZIIoT Платформа для работы с промышленными данными - 2 (2, 0)
  SberData Platform (Платформа данных Сбера) - 1 (1, 0)
  Другие 4