Kedvezményezett: CESSIO Követeléskezelő Zártkörűen Működő Részvénytársaság
Projekt címe: Mesterséges intelligencia alapú ügyfél szegmentációs rendszer kialakítása
Projekt azonosítószáma: 2019-1.1.1-PIACI-KFI-2019-00413
A projekt bemutatása
A Nitro Communications Kft, mint a Lead Generation cégcsoport adatvezérelt marketing és értékesítés támogatás területére specializált tagja, valamint a Cessio Zrt. követeléskezelő vállalkozás konzorciuma jelen pályázati projekt keretei között a mesterséges intelligencia kínálta lehetőségeket kiaknázó, a vállalati ügyfélkommunikációban és nyilvántartó rendszerekben rejlő adatvagyonra építő üzleti intelligencia megoldás kialakítását valósítja meg. A konzorciumban végzett kutatás-fejlesztés eredményeként létrejövő technológia szorosan illeszkedik a Nitro Communication stratégiai terveibe a tevékenysége bármely célterületén, míg a Cessio Zrt. a projekt eredményeit közvetlenül tudja hasznosítani tevékenysége során. Ennek megfelelően a projekt keretei között egy technológia fejlesztési folyamat és egy konkrét termékfejlesztési folyamat párhuzamosan valósul meg.
Bármilyen machine learning rendszer alapja a megfelelő adatbázis, amelyre a célzott megoldás fejlesztése megvalósítható. A projektben ez az alapstruktúra a Cessio Zrt. rendszereiben képződő adat, amelynek a legértékesebb részét az ügyfelekkel történő rögzített kommunikáció tartalmazza. A projekt eredményeként létrejövő termék azt célozza, hogy ebben a kiterjesztett módon értelmezett adatvagyonra építve hozzunk létre egy szegmentációs modellt, amely képes segítséget nyújtani a követeléskezelő ügyfeleivel kapcsolatos két legfontosabb kérdésre a fizetőképességre és főképp a fizetési készségre, amely az adósság rendezés két legfontosabb feltétele. Várakozásaink szerint az ezáltal kialakuló, a jelenleginél célzottabb ügyfélkezelés elősegíti majd a tartozások együttműködésen alapuló rendezését, így az ügyfelek nagyobb része kerülheti el a jogi eljárásokat. Ennek megfelelően a kutatás során az első feladatunk egy AI által értelmezhető adatbázis összeállítása, amelynek forrásai az ügykezelő rendszerek, a rögzített telefonbeszélgetések és az ügyfélkontaktusok során alkalmazott más digitális kommunikációs tartalmak. A tervezett megoldás az adatvagyon feldolgozását egyrészt szemantikus elemzési eszközökkel tervezi, amelyhez az összes kommunikációs csatornán keletkező tartalmat egységes formátumra alakítjuk. A rendszer másik lényeges információforrása a kommunikáció tartalmi elemein túlmutató metaadatok. A kutatás során kialakítjuk azt a metaadat generáló módszertant, amelynek segítségével a kommunikáció metakommunikációs elemei is értékelhetővé válnak. Az így összeálló adatbázisok képezik a Machine Learning megoldásunk alapját.
Tekintettel arra, hogy a tervezett rendszer alapvetően egy pszichológiai profil alkotásra épül a célfüggvény oldalán a célfüggvény módosításával várhatóan ugyanez a módszertan sikerrel alkalmazható más területeken, mint például az értékesítés, vagy marketing területén.
A projekt megvalósításának kezdete: 2020.01.01.
A projekt fizikai befejezése: 2022.12.31.
A támogatás összege: 236 577 360 Ft