Стандартизация почтовых адресов для критически важного бизнес-процесса. Кейс коллекторского агентства ЭОС

В докладе приведено описание практического кейса коллекторской компании по очистке и стандартизации почтовых адресов для взыскания задолженности.

Компания ЭОС — это международное коллекторское агентство. Основной вид деятельности которого — взыскание просроченной задолженности. Для осуществления данной деятельности критически важное значение имеет наличие корректного почтового адреса у должника. Ниже рассмотрим, как этот параметр используется в бизнес-процессах компании.

Взыскание состоит из следующих этапов:

1. Отправка должникам уведомлений о переуступке прав задолженности. На данном этапе крайне важен правильный и полный почтовый адрес.
2. Определение тайм-зон — временных интервалов для возможного телефонного контакта с должником. Тайм-зона определяется на основе почтовых адресов.
3. Определение подсудности. Если процесс не удается урегулировать, компания обращается в судебные органы. Подсудность каждого должника определяется по почтовому адресу. Ошибки на данном этапе влекут за собой существенные временные затраты.
4. Определение подведомственности Отдела судебных приставов (ОСП). Для взыскания задолженности необходимо активное исполнительное производство. Судебные приставы принимают заявления и осуществляют деятельность на основании территориального деления, согласно адресам регистрации должников.

Резюмируя, корректный и полный почтовый адрес должника – абсолютно необходимый атрибут для успешного взыскания задолженности.

Изначально, почтовые адреса обладают низким качеством: они неполные, содержат множество ошибок и опечаток. Для решения проблемы очистки и стандартизации почтовых адресов специалисты ЭОС используют автоматизированное решение по улучшению качества данных Loginom Data Quality, которое реализовано на основе аналитической low-code платформы Loginom.

Решение Loginom Data Quality предназначено для автоматизации управления качеством клиентских или справочных данных. Оно обладает следующим функционалом:

1. Очищает, проверяет и обогащает данные в автоматическом режиме.
2. Исправляет ошибки, стандартизирует любые клиентские данные, выявляет дубликаты и взаимосвязи, формирует рекомендации по созданию эталонных записей.

Внедрение решения Loginom Data Quality и аналитической low-code платформы Loginom в компании ЭОС было последовательным и состояло из следующих этапов:

1. Тестирование Loginom в качестве корпоративной аналитической платформы.
2. Внедрение решения по управлению качеством данных в части почтовых адресов.
3. Проведение процедуры очистки 3 млн. адресных записей из текущей базы данных.

При внедрении решения по очистке данных Loginom Data Quality в компании ЭОС поставили следующие целевые показатели:

1. Доля невалидных адресов на входе — не менее 10%.
2. Доля невалидных адресов на выходе — на 0.5 процентных пункта меньше, чем при разборе существующим подрядчиком.
3. Доля адресов для ручного разбора на входе — на 1 процентный пункт меньше, чем при разборе существующим подрядчиком.
4. Доля адресов, классифицированных по ФИАС (Федеральная информационная адресная система) с глубиной до квартиры/дома — не менее 80%.
5. Объем обработки (месячная нагрузка) — не менее 300 тыс. записей в месяц.
6. Производительность (разовая пиковая нагрузка при поступлении входящего реестра) — не менее 10 тыс. записей в час.

В результате внедрения решения Loginom Data Quality в компании удалось достичь следующих результатов:

1. Радикальное увеличение скорости обработки данных: 27 тыс. почтовых адресов были обработаны за 2.5 часа вместо 3.5 рабочих дней при использовании услуг стороннего подрядчика.
2. Сохранение конфиденциальности информации: адреса обрабатываются внутри компании без привлечения внешних исполнителей.
3. Оптимизация базы: разбор адресов по аргументам.
4. Формирование ФИАС-ключей: дает понимание уровня разбора, расширяет горизонты использования, например, определение подсудности.
5. Формирование флага уровня разбора: до улицы, до дома, до квартиры.

В компании ЭОС аналитическая low-code платформа Loginom применяется для решения следующих задач:

1. Первичная очистка данных для построения прогнозов и затрат по приобретаемым инвестиционным портфелям.
2. Формирование ежемесячных финансовых и операционных планов работ.
3. Подготовка мероприятий по работе с категориями долгов.