Behajtási folyamatok optimalizálása Üzleti Intelligencia (BI) megoldásokkal
10 perc olvasás
A Data Research Kft. és az SPSS Magyarország szervezésében zajlott szeminárium 2009. június 23-án zajlott Budapesten. Az esemény apropója; a gazdasági válság, s a romló fizetési morál jelentős kihívások elé állítja a cégeket.
A Data Research Kft. és az SPSS Magyarország szervezésében zajlott szeminárium 2009. június 23-án zajlott Budapesten. Az esemény apropója; a gazdasági válság, s a romló fizetési morál jelentős kihívások elé állítja a cégeket.
A most érvényben levő behajtási folyamatokat a vállalatok még a stabilnak mondható gazdasági környezetben alakították ki, most azonban a lakossági és vállalati ügyfelek romló pénzügyi helyzete igényli a folyamatok újragondolását. Az üzleti intelligencia, ezen belül az adatbányászat számos olyan megoldást tud nyújtani a vállalatoknak, melyek segítségével azok választ adhatnak az új kihívásokra.
A behajtási folyamatok áttekintését Pálinkás Melindától, az IFUA munkatársától hallhatták a megjelentek.
Az előadó a behajtási folyamatokat pénzintézeti példákon keresztül mutatta be, rámutatva a leggyakoribb megoldásokra, a tipikus problémákra, s a legjobb gyakorlatra. Egy év alatt a pénzügyi gondokkal küzdő lakossági ügyfelek száma 23%-al emelkedett, a KHI adatai szerint. Új helyzet állt elő, mely kezelésre vár. Banki szinten hasonló tendenciák figyelhetők meg. A MNB stabilitási jelentése szerint; a késedelmes lakossági hitelek aránya folyamatosan emelkedik. A kockázati költségkategóriába 2004-ben ½ százalék tartozott, ez később 1%-ig emelkedett, 2010-re azonban akár háromszorosra is emelkedhet. Komoly, nagytömegű állományra kell készülniük a pénzintézeteknek. A vállalati hitelek sem állnak jobban, legnehezebb helyzetben a mikro-vállalkozások vannak, de a KKV-k is megérzik, sőt, nagyvállalati gondok is jelentkeznek, ahol a csődráta szintén növekszik, s még tovább is fog nőni, kétszeres, háromszoros értékben. Meg kell mondani azonban, hogy ez a jelenség itt Magyarországon még mindig kedvezőbb, mint Nyugat-Európában, vagy az USA-ban, mivel Magyarországon fejletlen a bérlakás-piac.
A nagyszámú lakástulajdonos mindegyike mindenképpen meg akarja tartani lakását, a jelzálog jellegű hitel-gondok ezért kevésbé érvényesülnek, inkább hagyják az autó-hiteleket bedőlni, ill. a magyarok megtanulják, hogy mikor adják el autójukat. Nyugat-Európában a második ingatlannal rendelkező tulajdonosok kerülnek nehéz helyzetbe.
A szektorok szerinti hatást vizsgálva, minden ágazatban emelkedik a veszteség, de különösen kiugró ez
az építőiparban, a feldolgozó iparban és a mezőgazdaságban. Következménye; nagyobb volumeneket kell kezelni a követelés-behajtásban is.
A banki követelés-behajtásban több szakaszt különböztetnek meg.
-A monitoring szakaszban még nincs „késedelembe esés", a bank figyeli, hogy az ügyfél hogyan intézi pénzügyeit, s kell-e valamit tenni. Korai figyelmeztető jelentésekkel 20%-al lehet csökkenteni a bekövetkező gondok esélyét, s magát a követelés behajtás folyamatát is el lehet kerülni. A banknál un. tevékenységi tükör jön létre.
-Fizetés-képtelenség esetén következik a követelés-behajtási szakasz. Ebben is először a „szoft-eszközök" kerülnek bevetésre; telefon-hívások, SMS, levélben való megkeresés, stb.
-Hatástalan lágy kezelés után következik a kemény megoldás; jogi útra terelni az ügyletet, külső követelésbehajtóknak kiadni a megoldást. Ha van rá némi esély, még ebben a szakaszban is érdemes az ügyfélnél személyes, egyedi tárgyalással valamilyen megegyezésre jutni. A jogi lépések hosszú folyamatot jelentenek, nagy költségekkel. A megtérülési ráta rohamosan csökken az idő múlásával.
Jelenleg: nagyon fontossá vált az ügyféllel való kapcsolat fenntartásnak , folytatásának lehetősége! Az egyes embert kell kezelni, bizonyos személyeknél nagyon jó eredményeket lehet így elérni.
(Az Euroastra megkérdezte: jelen körülmények között, amikor a szakmán, sőt a korábbi piaci működésen túlmutató
[akár kormányzati] eszközök bevezetésével kell számolni, hogyan boldogulnak a pénzügyben érdekelt cégek?
A válasz; sok helyütt havi, sőt heti terveket készítenek újra és újra gőzerővel, hogy követhessék a változásokat.)
A behajtás kezelése történhet standard és egyedi módon.
Az ügyfelek ismétlődő, felmérhető viselkedése és hasonló körülményei esetén a standard behajtás érvényes, ami ugymond „gyárszerűen" történik, hatékony eszköze a call-center szoftver.
Az egyedi behajtás munkaerő-igényes, személyes kontaktusra épülő, költséges megoldás.
A kétféle kezelés között nagy körültekintéssel kell választani, utóbbit csak nagy biztosítás esetén érdemes követni.
Tudnunk kell azonban, ma már nem érvényes szabály az, hogy minden vállalati ügyfél egyediként kezelendő.
A puha és kemény eszközök megfelelő megválasztása nagyon lényeges, a különböző szakaszok meghatározott lejárati határidői során más-más eszközök alkalmazhatók, van olyan hátralékos, akinél a harmadik telefonos megkeresés már eredményt hoz. Körülbelül 180 napon túl következik be az a idő, amikor differenciálni kell.
Másrészt, kisösszegű 20-100 ezer Ft-nyi tartozásnál nem érdemes forszírozni az ügyet, ilyenkor jöhet a leírás.
A behajtás kemény eszközeit manapság érdemes kerülni, az ügyfél megtartása fontosabb, különösen egy ilyen, korlátozott méretű piacon. A sorozatos kemény fellépés rossz színben tünteti fel az intézményt, s az ügyfelek távolmaradásával fenyeget. Érdemesebb inkább alkalmazni a futamidő-átütemezést, pl. 18-20 éves lejáratról 30 évesre.
Az egyedi követelés-behajtást nagyösszegű, komplex ügyeknél, nagyvállalatoknál, VIP ügyfeleknél alkalmazzák. Itt is nagy jelentősége van a monitoringnak, amely költségtervezési gyakorlattá vált. Félévente, negyedévente vizsgálódnak a monitorozás eredményének megfelelően, fel lehet figyelni a figyelmeztető jelekre. Az eljárás ne legyen bonyolult, de legyen! Akár gazdasági racionalizálási megoldásokat is javasolhat a monitorozó!
A kulcsszó; interaktív kezelés, egyedileg, specialista segítségével, természetesen azon esetekben, amikor az ügyfél hajlandó együttműködni.
Méry Katalin, a Magyar Telekom behajtási osztályvezetője Behajtás-kezelés egy távközlési vállalatnál címmel tartott előadást.
A behajtás fogalmának tisztázása után ő is a megelőzés szerepét hangsúlyozta, különös tekintettel az üzletágak
közötti eltérésekre.
A szolgáltatásokhoz ma már nagyértékű eszközöket (laptop, LCD tv, stb.) kap az ügyfél, ezért kap jelentőséget a hitelképesség vizsgálat. A szédelgések, visszaélések elkerülését szolgálja a mobil szolgáltatók közösen vezetett adatbázisa is. A Magyar Telekomnál a behajtás, egyedülálló módon, az ügyfélszolgálathoz tartozik. Céljuk az ügyfelek megtartása, a lemorzsolódás elkerülése. A behajtás útja a korábban megismertek szerinti, de megelőzés céljából, az ügyfél viselkedését adatbányászati eszközökkel követik. Segít a jobb ügyfélkezelésben a három üzletág közelmúltbeli összevonása.A számlák lejártakor legalább négy napot várnak a felszólítás kiküldésével. Az előzetes figyelmeztetés eszközei közé tartozik az automatikus hívás, hangüzenet, SMS, különösen hatásos a kötbér kilátásba helyezése, ill. a csomag-szolgáltatásoknál az egész csomag kikapcsolása ideiglenesen.
Kiss Tamás, a Duna Faktor Zrt. részéről A behajtás múltja és jövője – optimalizált folyamatok a követeléskezelésben címmel szólt egy pénzintézet behajtási folyamatáról.
A cég ügykezelésében legfontosabb szempont; nem maradjanak kezeletlen ügyek.
A jövő ebben a témakörben:
-egyedi ügykezelés automatikusan,
-adatbányászati módszerek alkalmazása (SPSS!),
-viselkedési scorg,
-behajtási scorg.
Fontos: személyes megoldási javaslat („arra érdemes") ügyfeleknek.
Behajtási rendszer implementációja Methodus-alapon , Bóna Viktor, a 2003-ban alakult Lippert Software & Consulting Kft. részéről a komplex informatikai projektek megvalósításához nyújtott támogatást ismertette.
Az előadás a cég által kifejlesztett szoftveres megoldást mutatta be néhány esettanulmányon keresztül.
Behajtási scoring számítása adatbányászati eljárással , Kovács Gyula, a Data Research Kft. munkatársa
a behajtási folyamatok adatbányászati megoldásokkal történő támogatását mutatta be. Röviden ismertette az adatbányászat viszonylag friss területét, a process mining-ot, majd konkrét példákon keresztül bemutatta annak gyakorlati alkalmazásait.
Követeléskezelési folyamatok monitorozása , Arató Bence, a BI Consulting Kft. részéről a követeléskezelés adattárházas eszközökkel történő támogatását és optimalizálását mutatta be.
Az alkalmazható BI technológiák ismertetése mellett az előadás kitért a monitorozó rendszerek kiépítésének legfontosabb feladataira és példákat adott a követeléskezelési folyamat elemzésével elérhető üzleti előnyökre.
Cseh Zoltán, az SPSS Hungary Kft. konzultációs igazgatója röviden bemutatta, hogy a behajtási scoring és kockázati modellek számítására milyen szoftveres támogatást tud adni az SPSS.
Az SPSS prediktív elemző alkalmazásai komoly bevételt jelentenek az adóbeszedést végző szervezetek számára
Általános tanulságként; napjainkban világszerte a prediktív elemző eljárások könnyítik meg az adóbeszedést végző cégek számára a bevételek realizálását és maximalizálását. Az SPSS, a prediktív elemzési alkalmazások és megoldások élvonalbeli szállítójaként lehetőséget kínál, hogy a hivatalos szervek működésüket hatékonyabbá, eredményesebbé tegyék.
A hivatalos adóbeszedő szervek a tartozásokkal kapcsolatos gyors kockázatelemzésre, és a kötelezettség-mulasztásra hajlamos ügyfelek azonosítására használják az SPSS prediktív elemző alkalmazásait.
A prediktív elemző szoftverek segítenek a legeredményesebb beszedési stratégiák kidolgozásában is, így a korlátozott források koncentrálásával pénz takarítható meg.
Az SPSS a közigazgatás összes szintjén lehetőséget ad olyan, összetett adatforrásokból származó minták
elemzésére és meghatározására, mint az adófizetői profilok, korábbi bevallások, call center jegyzetek, és audit előzmények. Ezen eredményeket grafikus formában, földrajzi és jogszolgáltatási határokon átívelő módon biztosítja. A közreműködő intézmények előre jelezhetik, kiszámíthatják az adófizetők viselkedését, a bekövetkező eseményeket, és maximalizálhatják a korlátozott erőforrások kihasználását.
Jack Noonan, az SPSS elnök-vezérigazgatója és pénzügyi vezetője szerint; az értékes információk adatokból való kinyerése, a magatartásformák és események előrevetítése, majd a megszerzett ismeretek birtokában végrehajtott lépések révén az intézmények világszerte képessé válhatnak az üzleti folyamatok tökéletesítésére, és a saját IT rendszereik által képviselt érték növelésére.
A prediktív elemző alkalmazásokat kereskedelmi vállalatok és kormányzati intézmények széles köre használja arra, hogy a demográfiai, tranzakciós és magatartásra vonatkozó adatok elemzése révén jobban megértsék, és előre jelezzék a jövőbeni viselkedést az ügyfelek megszerzése és megtartása, a bevételek növelése, a csalások számának csökkentése, valamint a kockázatok mérséklése érdekében. Az SPSS alkalmazásokat az Egyesült Államok mind az ötven tagállamának vezetése és világszerte számos kormányzati intézmény használja adóbehajtási és belbiztonsági céllal, csalás, veszteség és visszaélés megelőzésre, a törvények betartása érdekében, kutatások során, valamint internet-alapú kormányzati kezdeményezésekhez.
Harmat Lajos
