Ve společnosti EOS velká data (big data) nefungují bez zásahů lidí
Po nástupu počítačů se lidé stanou nepotřebnými: Není to pravda, říká tým, které vede analytické centrum společnosti EOS: Tento tým vyvinul analytickou platformu, která má za úkol transformovat podnik na trzích společnosti EOS – a vytvořit daty řízený přístup v rámci celé organizace.
Brzy poté, co se Joachim Göller v prosinci 2017 připojil ke skupině EOS, pustil se do formování analytického centra. Jeho úkol: pomoci proměnit společnost EOS a její pobočky ve 25 zemích na společnost řízenou daty. „Brzy jsem si uvědomil, že abychom mohli učinit velký krok dopředu, budeme se prvně muset vrátit trochu zpět,“ říká Göller v konferenční místnosti sídla společnosti EOS v centru Hamburku.
Společnost EOS s hlavním sídlem v Německu má v Evropě silné zastoupení a vynikající výsledky v oblasti správy pohledávek. Mezi místa jejího působení patří tak odlišné země jako Polsko, Španělsko nebo Bosna. EOS však působí také v Rusku, Kanadě a USA. To ukazuje velikost úkolu, se kterým se Göller a jeho tým analytického centra (CoA) potýká: Nejde jen o vytvoření platformy business intelligence. Cílem je zavést myšlenkový postoj řízení daty v pracovní kultuře více než 55 přidružených společností, které slouží přibližně 20 000 zákazníkům po celém světě, a zároveň šířit hodnotu rozhodování na základě dat a technologií, které se za nimi skrývají.
Vývoj systému, který bude fungovat v různých inkasních službách
„Ve společnosti EOS tvoříme hnací sílu digitalizace, a to také znamená, že máme na starosti vytváření struktury dat a jejich transformaci na informace,“ říká manažer. „Nejdříve je třeba získat přístup k datovým zdrojům, zkontrolovat jejich kvalitu a vytvořit historii.“ Spolu s vývojem platformy může analytické centrum také integrovat místní systémy vymáhání pohledávek, které jsou již zavedené v pobočkách společnosti EOS po celém světě, a přesunout procesy rozhodování na tuto platformu: Jednotlivé divize společnosti EOS si mohou ponechat své klíčové inkasní systémy, které odpovídají požadavkům daného trhu – CoA je připojí ke své infrastruktuře, naplní je technologiemi datové vědy a vizualizacemi, které má k dispozici celý podnik, a zároveň zajistí ochranu soukromí každého zákazníka díky používání anonymizovaných dat.
Lepší představu o fungování analytického centra získáme, když se blíže seznámíme s lidmi, kteří za ním stojí. Personál centra se skládá z mnoha rozličných profilů: „Na jednu stranu vždy hledáme nové talenty s technickým zaměřením,“ říká manažer týmu Patrick Witte. Datoví vědci a inženýři, vývojáři softwaru a architekti platforem jsou pro nás to pravé. Navrhují a spravují analytickou platformu, která je jádrem snah centra CoA o transformaci společnosti EOS a zachování její pozice jakožto lídra v odvětví. „Naším cílem je najít co nejúčinnější způsob přenosu dat z různých zemí působnosti společnosti EOS na analytickou platformu, a to v souladu s pravidly ochrany osobních údajů v EU,“ říká Witte. „To nám umožní navrhovat prognostické modely, využívat umělou inteligenci a vytvářet kanály pro zpětné odesílání poznatků operačním týmům – a zajistit jim tak konkurenční výhodu:“
Myslet globálně, pracovat lokálně
Analytické centrum také zahrnuje poradenskou sekci, která prosazuje sdílení osvědčených postupů z oblasti analýzy, včetně zabezpečení dat a ochrany soukromí, v rámci všech poboček. „Dokážeme poskytovat podporu kolegům při analýze dat v jedné části světa a zároveň pomáhat zlepšovat stávající statistické modely ve druhé části,“ uvádí Witte. „Za tímto účelem úzce spolupracujeme s kolegy z celé skupiny EOS.“ A zde přichází na řadu druhá skupina profesionálů z centra CoA: Analytičtí poradci a datoví vědci, z nichž většina má metodické zkušenosti z oblastí od matematiky po ekonomii. „Schopnost identifikovat a vyřešit obchodní potřeby pomocí správného analytického přístupu vyžaduje rozsáhlý soubor dovednost,“ říká Witte.
Sám Witte získal diplom ze statistiky na univerzitě v Dortmundu a později pracoval pro mezinárodní obchodní analytickou společnost, než se v roce 2012 přidal ke společnosti EOS. „Nezbytné dovednosti jsem si osvojil zde ve společnosti EOS,“ říká. Neexistuje však žádný předepsaný způsob – v týmu CoA se setkáte s lidmi, které byste ve finančním sektoru možná nečekali: „Máme zde také teoretického fyzika, který řadu let pracoval jako poradce, než se k nám připojil.“
Aplikace agilní metodologie na finanční služby
Witte a jeho kolega Joachim Göller cítí v týmu CoA velký rozvojový potenciál. „V první řadě mě sem přivedla tato skutečně intenzivní atmosféra rozběhu“, říká Göller, který předtím řadu let pracoval v bankovním sektoru. „Tým CoA je velmi agilní a kulturně rozmanitý a má své vlastní tempo.“
Obchodní model centra CoA připomíná to, co dokázala řada začínajících podniků: Nejdříve rozběhnutí analytické platformy a později škálování operací a propojení systémů partnerů prostřednictvím rozhraní API. A samozřejmě neustálé testování, vzdělávání a zlepšování systému podle pravidel agilního vývoje softwaru. S jedním hlavním rozdílem: Tým CoA může pracovat na inovacích finančních technologií, aniž by se musel zavděčit investorům. Ve společnosti EOS jde o dlouhodobý závazek vůči zákazníkům.
Aplikace přístupu řízeného daty na inkasní proces
Zatímco v Německu již probíhá proces změny a první případy použití jsou spravovány novým softwarem s názvem FX, tým CoA se snaží poskytovat podporu dalším divizím při osvojování podobného postoje řízeného daty. Göller věří, že příběhy o úspěších budou jeho snahám razit cestu a vytvoří správné podněty pro osoby s rozhodovací pravomocí: „Je to jako moderní marketing: Potřebujete získat fanoušky, kteří tento proces povedou dopředu,“ říká. „Každý případ, který řešíme, musí klientovi přinést přímé výhody.“ Lidé na prvním místě: V centru CoA využíváme především agilní způsob práce.
Obavy, že technologie velkých dat mohou nahradit lidi a pracovní pozice jsou neopodstatněné. Witte říká, „Spoléháme se na naše odborníky, že dokáží interpretovat dostupná zákaznická data a pokládat správné otázky, na které systém analýzy dat dokáže odpovědět.“ Pracovníci společnosti EOS se na strojové učení a umělou inteligenci mohou dívat například jako na „chytrého“ spolupracovníka, který jim pomáhá se informovaněji a přizpůsobeněji rozhodovat ohledně dalšího nejlepšího postupu – a zvýšit tak míru vybraných pohledávek.
Řešení velkých dat potřebují zaměstnance, kteří je budou spravovat
Transformace na podnik řízený daty se sice zaměřuje především na zvýšení efektivity a šance na splácení dluhů, podle Göllera však přinese značné výhody i klientům. Systém kromě jiného zjistí i nejvhodnější čas, kdy zákazníkům posílat upozornění. „Spoléhání se na algoritmy za všech okolností je však v rozporu s našimi etickými standardy,“ říká Göller. Společnost EOS by například nikdy neumožnila, aby algoritmus hodnotil úvěrovou historii dlužníků podle jejich jména. „V takových případech se spoléháme hlavně na lidi, kteří stanovují bariéry.“