Artificiell intelligens, massiv dataanalys, maskininlärning, prediktiv analys och modellering, djupinlärning och bildbehandling … Coface använder en mängd olika avancerade datavetenskapstekniker för att utforma nya lösningar för sina kunder.
Affärsinformation: jämför ett företags finansiella nyckeltal med dess konkurrenter för att styra affärsstrategin med några få klick
Är ett företag mer eller mindre lönsamt än sina huvudkonkurrenter? Hur ser företagets skuldkvot ut jämfört med liknade aktörer i branschen? Hur robust är dess finansiella struktur? Coface Data Lab har skapat Peer Groups för att möta behoven för kunder som vill utnyttja finansiell information för att bedöma sin kund- och leverantörskedja. Lösningen är utformad att utvärdera ett företag i förhållande till dess konkurrenter baserat på en mängd olika finansanalyskriterier som jämförs i realtid.
Denna jämförande databas bygger på extrahering och bearbetning av över 5 miljoner finansiella rapporter från företag från alla geografiska områden och sektorer där Coface verkar. Den kan användas till att upprätta en rangordning utifrån en rad kriterier som t.ex. lönsamhet, solvens, bransch, geografiskt läge och storlek på segment.
Denna rangordning av finansiella nyckeltal (upp till 24 nyckeltal) översätts sedan visuellt och dynamiskt i URBA 360, Coface nya informationsplattform. Dagens företag behöver göra mer än att bara komma åt stora datakällor för att styra sin utvecklingsstrategi. Det är därför våra kunder kan använda Peer Groups för att dra nytta av kvalificerade data och information om relevanta insikter som är lätta att utnyttja.
Economic Insights: en dynamisk analysinstrumentpanel och unik information för att förutse risker och leta efter investeringsmöjligheter
Coface kundföretag efterfrågar ofta data och analyser om globala ekonomiska trender för att fatta välgrundade besluta om deras utvecklingsstrategi och hantering av kund- och leverantörsrisker. Coface svar på detta behov är att skapa Economic Insights, som ger kunderna ekonomisk information och bedömningar.
Baserat på Cofaces Economic Intelligence and Business Information Services kan denna lösning utnyttjas för att bedöma risker i drygt 160 länder och 13 sektorer. Dessa dynamiska instrumentpaneler bygger på omfattande analyser av data och mätvärden framtagna av Coface ekonomer globalt.
Tack vare Economic Insights kan Coface kunder:
- Analysera ekonomierna i olika länder för att vägleda investeringar.
- Genomföra korsanalyser per land och sektor snabbare och jämföra olika leverantörer för att hjälpa dem att fatta strategiska beslut om hantering av leveranskedjor.
- Bedöma politisk risk eller makroekonomiska förhållanden som kan påverka lönsamheten för ett företag och om ett affärsbeslut är det rätta.
- Mäta affärsrisker för utveckling i specifika regioner eller ekonomiska sektorer.
- Bädda in Coface poäng och bedömningar i egna beslutsmotorer: t.ex. affärsmiljö, makroekonomisk risk, bankrisk, miljörisk, politisk och social risk, skörhetsindex, konfliktindex och riskbedömning av köpare.
Spara värdefull tid med kvartalsuppdateringar och datahistorik över mer än 10 år.
Ersättning och inkasso: uppgradering av skaderegleringen med djupinlärnings- och bildbehandlingsteknik
Coface lanserar nya lösningar utformade att optimera skaderegleringen för att kunna leverera en optimal kvalitet i tjänsterna till företagets kunder genom att effektivisera arbetet för ansvariga inom skadeersättning och inkasso. Coface Data Lab har utvecklat en lösning baserad på OCR-teknik (Optical Character Recognition) och träning av avancerade algoritmer för neurala nätverk. Det nya systemet är utformat för att hantera den betydande mängden obetalda anmälningar som Coface kunder gör och det stora antalet dokument som ska samlas in och kontrolleras ”manuellt” av förvaltningsteamen.
För varje ny anmälan om obetalda fordringar som kräver ersättning analyserar verktyget alla dokument som tillhandahålls av kunderna, identifierar och skiljer fakturor från andra typer dokument. Det identifierar sedan nyckelinformationen (t.ex. fakturanummer och -datum, förfallodatum, totalbelopp och moms) bland allt digitalt och textmässigt innehåll som extraherats av OCR. För att identifiera och automatisera extraheringen av dessa nyckeldata måste Coface träna AI-algoritmer på hundratusentals dokument från register som tidigare behandlats av förvaltningsteamen.
Och resultatet? På några få minuter kan programvaran identifiera filer där meddelandet för vilket anmälan om obetalda fakturor är ofullständig. Genom att minska manuellt analysarbete med 70 procent förbättrar denna lösning tidsfristerna för skadebehandling och påskyndar ersättningsprocessen till förmån för Coface kunder. Detta är desto viktigare eftersom ersättnings- och inkassofasen är en avgörande tid för en kund som kan påverkas av att en beställning inte har betalats!
