AI dla firm faktoringowych i finansowych

Branża, w której zaczynaliśmy

Faktoring i finansowanie MŚP to obszar, w którym mamy najwięcej przerobionego - od silników decyzyjnych po modele przewidujące zachowania płatnicze. Pracowaliśmy między innymi z FaktorOne, SMEO i IdeaMoney.

To ważne, bo w finansach więcej niż gdziekolwiek indziej liczy się jedna rzecz: żeby system dało się wytłumaczyć. Decyzja odmowna musi mieć uzasadnienie, które przejdzie przez reklamację i audyt. Model, który zwraca liczbę bez powodu, jest w tej branży bezużyteczny niezależnie od tego, jak dobrze się sprawdza w testach.

Gdzie naprawdę siedzi oszczędność

Nie w tym, żeby zastąpić analityka. W tym, żeby przestał ręcznie przeklikiwać się przez pięć rejestrów przy każdym wniosku. Kiedy silnik pobiera dane z KRD, BIG, BIK, KRS i CEIDG, składa je i zwraca decyzję z uzasadnieniem, analityk zajmuje się wyłącznie przypadkami granicznymi - czyli tym, do czego faktycznie jest potrzebny.

Drugi obszar to strona portfela. Model przewidujący opóźnienia w płatnościach zmienia windykację z reakcji w planowanie: wiadomo, do kogo zadzwonić przed terminem, a nie tydzień po nim. Opisaliśmy to szczegółowo w studium przypadku.

Reguły muszą być zmienne

Największy błąd, jaki widzieliśmy w tej branży, to zaszycie polityki ryzyka w kodzie. Polityka zmienia się co kwartał, a każda zmiana wymaga wtedy wdrożenia produkcyjnego. Po roku nikt już nic nie zmienia, bo to za drogie - i system zaczyna pracować przeciwko firmie.

Dlatego reguły trzymamy w formie, którą modyfikuje analityk. To brzmi jak szczegół techniczny, a decyduje o tym, czy wdrożenie żyje po dwóch latach.