Очистка данных. Кейс коллекторского агентства ЭОС

Автоматизация очистки почтовых адресов для критически важного бизнес-процесса​. Кейс международного коллекторского агентства ЭОС.

ЭОС — коллекторское агентство, входит в состав международного холдинга EOS Group. Основная деятельность — покупка долгов физических и юридических лиц, услуги международного взыскания и работа с дебиторской задолженностью сектора В2В:

  • 12 лет на рынке;
  • 17 представительств и 16 региональных офисов в РФ;
  • Более 50 000 клиентов в год.

Ситуация до старта проекта

  • Деятельность коллекторов регулируется государством. Один из каналов взаимодействия — почтовые отправления по месту жительства должника или по месту его пребывания.
  • Адрес должен быть достоверным, так как работа связана с большим количеством корреспонденции.
  • Каждый банк выгружает данные в своем формате.

Проблема

  1. Слишком медленный процесс обработки данных. Нужна автоматизация.
  2. Нет доверия к результатам обработки.

Задача

  • Автоматизировать обработку и очистку данных.
  • Поддерживать гарантированное качество адресов.
  • Сократить время поиска информации о клиентах.
  • Реализовать механизмы повторного использования клиентских данных.

Решение

Фрагмент сценария с использованием решения LDQ

Фрагмент сценария с использованием решения LDQ

  • Использовалось решение Loginom Data Quality.
  • Справочник ФИАС встроен в решение и регулярно обновляется.
  • Разработана балльная система достоверности данных.
  • Настроено оповещение по email ответственным сотрудникам об окончании обработки пакета.

Подробнее о разработанном решении в выступлении Светланы Кузнецовой, начальника управления качества данных коллекторского агентства ЭОС:

Результаты

  • Обработано 5 млн. записей.
  • Скорость обработки пакетов значительно увеличилась.
  • Снижены издержки на поддержку качества клиентских данных.

 

Если вы тоже хотите применять low-code платформу Loginom для решения задач бизнеса, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

 Очистка данных перед загрузкой в хранилище

 Очистка данных. Кейс медицинской лаборатории Инвитро

#кейс#очистка данных#loginom data quality#кейс LDQ

Смотрите также