Заказчики: Анроса Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит Подрядчики: Digital Design (Диджитал Дизайн) Дата проекта: 2018/08 — 2018/10
|
Содержание |
Компания Digital Design 2 октября 2018 года сообщила о внедрении в финансово-инвестиционной компании «Анроса» системы анализа контрагентов, которая поможет сотрудникам службы безопасности выбрать надежных поставщиков за счет применения методов анализа данных.
Предпосылки
Решение о создании системы было вызвано рядом причин. Основные — это большой объем неструктурированных данных, который приходится анализировать сотрудникам службы безопасности при проверке поставщиков, и неавтоматизированный процесс сбора и анализа информации.
Одно из направлений компании «Анроса» — оптовые и мелкооптовые поставки продуктов питания. Компания имеет базу контактов, насчитывающую более 1200 российских и более 600 зарубежных поставщиков. Информация о потребителях собирается сотрудниками службы безопасности из нескольких систем: из систем «Контур» и «Спарк» — данные об аффилированности и наличии задолженностей, а из корпоративной системы 1С — история взаимодействия с контрагентом. Такой объем информации довольно сложно проанализировать за короткое время вручную.
Цели
Внедряемая система должна стать одним из основных инструментов оценки рисков при проведении закупок. Она позволит структурировать и визуализировать информацию, анализировать ее и формировать отчеты. Система будет автоматически выставлять так называемый рейтинг контрагентов каждого поставщика на основании полученных из разных источников данных, тем самым станет помощником сотрудника службы безопасности при принятии решения о заключении договора и о способе работы с контрагентом — например, заключать договор без предоплаты, если надежный поставщик, или со 100% предоплатой, если ненадежный.
Ход проекта
Реализацией проекта занимается ИТ-компания «Диджитал Дизайн», которая имеет большой опыт применения наукоемких технологий для автоматизации бизнес-процессов.
Внедрение решения осуществляется в два этапа: цель первого — автоматизация непосредственно бизнес-процесса и структурирование данных, второго — применение к ним алгоритмов анализа данных.