Küçük işletmeler için çevrimiçi bir borç veren Prospa, yöneticiler ve krediler için başvuran kuruluşlar arasındaki karmaşık ilişkileri haritalamak için hackathons ve grafik veritabanı teknolojisini kullandı.
Prospa’dan Jin Foo.
Amaç, kredi başvurularını hızlı bir şekilde değerlendirmek, kuruluşlara veya insanlara maruz kalmayı yönetmek ve potansiyel kredi sıkıntısını tahmin etmek için gerekli bağlamı elinde tutarak kredi defterini riske atmaktır.
Veri ve Analytics Başkanı Jin Foo Itnews podcast Bu çabaların, Macquarie Üniversitesi’nden tam zamanlı personel ve doktora adaylarından oluşan son üç yıl içinde bir araya getirilen bir veri bilimi işlevi tarafından desteklenmesi.
“Başlangıçta sadece diğer insanların kullanması için verileri birleştiriyorduk, ama… giderek daha fazla işletme, bu verilerin sadece raporlama için iyi olmadığını, müşterilerimizi anlamak, istediklerini veya belki de profillerinin ne olduğunu ve doğru olanı anlamak için kullanabileceğimiz bir varlık olduğunu fark etti. [loan] Onlar için ürün, ”dedi Foo.
Foo’ya, kredisi olan veya birden fazla işletmeye sahip olan veya dahil olan bireylere bilinmeyen veya gizli maruz kalmayı tanımlamak için ilk zorluk verildi.
İşletme sahipleri genellikle borçlular arasındaki ilişkileri gizleyen güvenler ve kabuk şirket yapıları aracılığıyla birden fazla varlığı kontrol eder. Bir yönetmen, farklı borçlanma geçmişlerine sahip diğer on şirketi kontrol ederken bir kredi başvurusunda yer alabilir.
Veri bilimi işlevi ve kabiliyetinden önce, Prospa birden fazla ilişkisel veritabanında ve sistemde müşteri kimliklerini ve ilişkilerini manuel olarak doğrulamıştı.
Foo, “CRM verileri, kredi orijin kayıtları, kredi hizmet bilgileri, devlet iş kayıtları ve kredi bürosu verileri arasında çok karmaşık SQL sorgularımız vardı, bu da olası her kişi ve iş kombinasyonunu hesaba katmaya çalışacak” dedi.
“Çok karmaşık, çok hızlı.”
Prospa’ya katılmadan önce Foo, depolardaki stok seviyelerini yönetmek için pandemi aracılığıyla grafik veritabanı teknolojisini kullandığı ve dağılımı etkileyebilecek temel bağımlılıkları anladığı Grocery Retail’de çalıştı.
Macquarie Üniversitesi ile işbirliği yapan “Müşteri tabanlı bir grafiğin beş veya altı sürümü” veritabanının teknolojinin etkinliğini test etmek için “birkaç hafta içinde” kuruldu.
Bunlardan biri açık kaynaklı Neo4J’nin ücretsiz topluluk baskısı üzerine inşa edildi.
Prospa, kullanım seviyeleri ve operasyonel genel giderler, bunun yerine NEO4J’nin yönetilen bulut hizmetinde çalışmayı daha uygun hale getirmeden önce, dahili olarak barındırılan bir yıl boyunca bunu kullandı.
Bir hackathondan geçen karmaşık ilişki haritalaması etrafındaki ilk deney, bir sonuç üretti ve hakem olmayan bir hissedarları birden fazla kuruluşla ilişkilendirdi.
Foo, “Hepimiz bizimle birlikte 15 farklı şirket için 30 farklı kredisi olan bir müşteri örneği bulmayı başardık, ancak bağlantıları fark etmemiştik” dedi.
İlişki eşleştirme yeteneği, yıllar süren tarihi düşük seviyelerden sonra faiz oranlarının arttığı bir zamanda geldi, bu nedenle ekonomik değişiklikler nedeniyle sıkıntıla karşılaşabilecek bireyleri tanımlamak da değerliydi.
Foo, “Müşterileri potansiyel sıkıntıya karşı uyarmak için grafik veritabanı teknolojisinden içgörüleri kullandık” dedi.
AI uzantıları
Prospa, işletme kullanıcılarının doğal dil sorguları için Microsoft Copilot’u kullanarak Neo4J’deki müşteri ilişkileri verilerine erişme potansiyelini test ediyor.
Amaç, işletme kullanıcılarının “60 gün içinde iletişime geçmediğimiz önümüzdeki 30 gün içinde müşterileri borç riski altında göster” gibi istemleri kullanabilmeleridir.
Foo bir kez daha bu kullanım durumunu bir hackathon aracılığıyla kanıtladı. “Stratejimi burada görebilirsiniz: denemek istediğim her şey, ihtiyacım olan satın almayı elde etmek için bir hackathon kullanıyorum” dedi.
“İş değeri göstermem ve bir iş vakası oluşturmam gerekiyor ve eğer bir hackathonda yeterince heyecan yaratabilirsem, bu çok yardımcı oluyor.”
Prospa ayrıca, sorunları genellikle bir kredi başvurusuna eşlik eden büyük miktarlarda belgelerde otomatik olarak değerlendirmenin ve işaretlemenin bir yolu olarak Ajan yapay zekayı (Ajanik AI) deniyor.