Automatyzacja procesów oceny weryfikacji klientów (KYC/KYB) i naliczania limitów kupieckich (ocena ryzyka)

Zarządzanie ryzykiem finansowym w e-commerce B2B to jeden z podstawowych procesów organizacji, który wpływa na rentowność biznesu. Wiele firm nie traktuje jednak tego procesu jako kluczowy, gdyż - z pozoru - nie wpływa on bezpośrednio na sprzedaż. W rzeczywistości jednak nieefektywne procesy weryfikacji klientów i nieoptymalne przydzielanie wysokości limitów kredytowych mogą istotnie ograniczać potencjał przychodowy sklepu.

W tym artykule przedstawimy bolączki tradycyjnego zarządzania ryzykiem, nowoczesne sposoby na rozwiązanie tych bolączek oraz korzyści z wdrożenia zautomatyzowanych procesów oceny klientów w e-commerce.

Tradycyjne podejście do zarządzania ryzykiem i jego konsekwencje

Typowe podejście do zarządzania ryzykiem w firmach B2B wiąże się z:

• Manualnymi i długotrwałymi procesami – dane na temat klienta są pozyskiwane ręcznie, a następnie analizowane przez wyznaczonego do tego pracownika, co niepotrzebnie wydłuża czas oceny klientów i naraża organizację na błędy.
• Prostymi modelami oceny ryzyka opartymi jedynie na podstawowych danych – co skutkuje niską jakością predykcji i brakiem możliwości poprawnej oceny części klientów, w szczególności dla tych, z którymi firma nie ma żadnych relacji.
• Prostymi i restrykcyjnymi zasadami – oferty są takie same dla wszystkich klientów, bez uwzględnia pełnego potencjału i dopasowania ich poziomów do rzeczywistego profilu ryzyka.
• Wykluczeniami finansowymi - zbyt restrykcyjne limity kupieckie (efekt nieprecyzyjnych modeli oceny ryzyka lub braku możliwości oceny części klientów) systematycznie ograniczają dostęp do usług “dobrym” klientom.

W rezultacie mało elastyczne podejście do zarządzanie ryzykiem finansowym negatywnie wpływa na sprzedaż i rentowność firmy. Powoduje to nie tylko straty wynikające z współpracy z nierzetelnymi klientami, ale również jeszcze większe utracone korzyści z braku pełnej współpracy z dobrymi klientami. Poniższy wykres ilustruje tę sytuację.

Automatyzacja procesu z wykorzystaniem Machine Learning i modeli oceny ryzyka

Rozwiązaniem problemów związanych z klasycznym podejściem do zarządzania ryzykiem jest automatyzacja całego procesu weryfikacji klientów i oceny ich zdolności kredytowej – od pozyskania odpowiednich danych o kliencie przez ocenę jego ryzyka, bieżący monitoring klientów i ciągłe ulepszanie i aktualizowanie ocen. Przyjrzyjmy się temu krok po kroku.

Dane wymagane do rzetelnej oceny ryzyka kontrahenta są zwykle rozproszone na wiele źródeł - np. wewnętrzne bazy z historią zamówień i transakcji, publiczne bazy KRS ze sprawozdaniami finansowymi czy bazy biur informacji kredytowej / gospodarczej z historią zobowiązań. Zautomatyzowanie tego procesu i automatyczne pozyskiwanie danych z wielu baz na podstawie identyfikatora klienta (NIP, REGON) przyspiesza proces, zwiększa jego niezawodność oraz umożliwia wykorzystanie znaczniej większej ilości danych.

 Aby w pełni wykorzystać wiedzę zawartą w pozyskanych danych, potrzebne są zaawansowane algorytmy Machine Learning, które potrafią analizować szeroki zestaw informacji i odkrywać w nich cenne zależności, a następnie na tej podstawie automatycznie dokonywać precyzyjnej oceny zdolności kredytowej kontrahenta i decydować o jego limicie kupieckim i innych szczegółach oferty współpracy.

Automatyzacja pozyskania danych i oceny ryzyka umożliwia też regularne aktualizacje oferty dla każdego klienta wraz z pojawiającymi się nowymi informacjami. Dodatkowo wszelkie zmiany w procesie mogą był szybko i łatwo wprowadzane we wszystkich systemach i w całej organizacji bez potrzeby edukacji pracowników i zmiany ich przyzwyczajeń.

Korzyści automatyzacji oceny ryzyka

Podsumowując powyższe, wdrożenie zautomatyzowanego procesu weryfikacji klientów i naliczania limitów kupieckich pozwala na:

• Obiektywizację decyzji biznesowych – oceny ryzyka dokonywane są na podstawie identycznego zakresu danych i jednakowego modelu
• Przyspieszenie procesu – dane są automatycznie pobierane i przetwarzane, a następnie zasilają model oceny ryzyka, który generuje rekomendację w ciągu kilku sekund
• Personalizację ofert – zaawansowane modele ML mogą generować limity kredytowe i oferty ściśle dopasowane do charakterystyki klienta
• Zwiększenie elastyczności i zwinności działania - procesy oceny ryzyka mogą być łatwo i szybko dostosowywane do zmieniających się warunków rynkowych
• Dokładniejszą segmentację klientów - możliwość rozszerzenia segmentacji klientów o szacunek potencjału sprzedażowego.

W rezultacie firma wykorzystuje pełen potencjał swojej bazy klientów przy zachowaniu akceptowanego poziomu ryzyka oraz zwiększa swoją konkurencyjność na rynku.

Rola danych i platform MLOps w automatyzacji oceny ryzyka

Warunkiem wstępnym dla udanego procesu oceny ryzyka jest posiadanie wartościowych danych wysokiej jakości. Zaufanymi źródłami w tym przypadku są biura informacji kredytowej i gospodarczej czy też bazy KRS i inne rejestry publiczne.

Pomocne w ocenie ryzyka są też alternatywne źródła wiedzy takie jak np. dane behawioralne (analiza zachowania użytkowników na stronie), dane pochodzące z urządzeń klientów (tzw. device fingerprinting) czy też dane przestrzenne (informacje powiązane z adresem zamieszkania czy też aktualną lokalizacją użytkownika).

Dostęp do wymienionych źródeł umożliwia rozwój zaawansowanych i skutecznych algorytmów oceny ryzyka.

Jeśli chodzi o samą automatyzację stosowanych procesów oceny, firma może obrać dwie drogi - rozwój własnego rozwiązania lub skorzystanie z gotowych zewnętrznych narzędzi.

Niezależnie od wybranej ścieżki, warto dążyć do integracji wszystkich elementów procesu w jednym miejscu, aby uniknąć rozproszenia danych, zredukować wymagane zaangażowanie zasobów IT w przyszłości oraz ułatwić późniejsze wprowadzanie zmian w procesach.

Wszystkie te potrzeby tę rozwiązują platformy MLOps, które pozwalają na:

• Pozyskiwanie danych z wielu źródeł (wewnętrzne i zewnętrzne bazy danych, dane strumieniowe dot. zachowania użytkowników)
• Przetwarzanie i poprawę jakości danych (walidacja, standaryzacja, wzbogacenie)
• Zaawansowany silnik decyzyjny, który pozwala wspierać różne wymagania biznesowe i szybko dostosowywać je do zmieniających się warunków rynkowych
• Tworzenie zaawansowanych modeli i procesów ML (zautomatyzowany proces Data Mining, gotowe do użycia modele generyczne)
• Wdrażanie modeli na produkcję (bez potrzeby angażowania zespołu IT dzięki integracji z istniejącymi systemami)
• Monitoring rezultatów (raporty dot. skuteczności i wydajności modeli)
• Wprowadzanie poprawek i ulepszeń

Dodatkowo platforma MLOps zapewnia możliwość ciągłego douczania modeli oceny ryzyka np. z wykorzystaniem rozwiązań typu AutoML i w efekcie automatycznego doskonalenia precyzji ich oceny wraz z upływem czasu.

Podsumowanie

Tradycyjne podejście do zarządzania ryzykiem obarczone jest dużą ilością manualnej pracy oraz prostymi regułami oceny, które ograniczają potencjał przychodowy sklepu. Rozwiązaniem tych problemów jest automatyzacja procesów weryfikacji klientów i naliczania limitów kupieckich dzięki wykorzystaniu integracji z wieloma źródłami danych i możliwości zaawansowanych algorytmów Machine Learning.

Wsparciem automatyzacji może być też platforma MLOps wraz z silnikiem decyzyjnym, która integruje wszystkich elementy oceny ryzyka - od pozyskiwania danych przez tworzenie modeli ML&AI po ich monitoring i ciągłe doskonalenie. W Algolytics rozwijamy własną platformę MLOps Scoring.one, którą możemy ściśle dopasować do Twoich potrzeb.

Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz usprawnić zarządzanie ryzykiem i zwiększyć sprzedaż swojego e-commerce.  

Autorem tekstu jest Algolytics