История успеха KXEN

Public Communication

DM Review, май 2003                          

Public Communication Services бросает вызов мошенничеству с помощью KXEN

АВТОР: Вильям Лэй (William Lay), директор по информационным технологиям компании Public Communications Services

ПРЕДИСЛОВИЕ: Public Communications Services (PCS) – частная корпорация, располагающаяся в Калифорнии. На протяжении 18 лет она предоставляет услуги телефонной связи для коммерческих компаний и правительственных учреждений. Управление всеми видами внутренних телефонных операций осуществляется из Центрального офиса PCS в Лос-Анджелесе, штат Калифорния.

ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ПЛАТФОРМА: KXEN Analytic Framework используется для создания прогнозных моделей на основе данных из хранилища PCS, которое содержит около 10 Гбайт данных о звонках и биллинге. KXEN работает на платформе Windows-2000 и стандартном ПК с ОЗУ 512 Мбайт. Хранилище данных и собственное приложение PCS для скоринга используют MySQL RDBMS, Java и C++ на Linux.

РЕШАЕМАЯ ПРОБЛЕМА: Осуществление платных звонков влечет для компании существенный кредитный риск. PCS кредитует абонента на стоимость звонка и ждет, когда звонок будет оплачен. Около шести месяцев уходит на то, чтобы определить, какой счет не будет оплачен. Доля неплатежей составляет двузначное число по сравнению с примерно 7%, характерными для рынка сотовой связи. Неплатежи являются ключевым фактором издержек компании. Применив KXEN Analytic Framework к трем десяткам влияющих факторов, была построена прогнозная модель, которая позволила определить шаблон поведения неплательщиков и выявлять угрозу мошенничества. При анализе исторических данных было установлено, что если бы KXEN был внедрен тремя годами ранее, неплатежи за звонки PCS значительно уменьшились бы, и маржинальная прибыль компании выросла бы на 2,5%. Другая проблема, с которой столкнулась PCS, - это получение гарантии от местных телефонных компаний по регистрации звонков в биллинговых отчетах абонентов. В частности, некоторые так называемые конкурентные операторы местной связи, работающие на комиссии (CLECs) не учитывают эти расходы при биллинге. Если эти счета останутся неоплаченными, стоимость передачи звонка ложится на PCS. Через 3 месяца после установки KXEN помог снизить убытки от CLEC на 22%.

ФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ ПРОДУКТА: PCS использует модуль Робастной регрессии (K2R) и модуль подготовки данных (К2С) – компоненты KXEN Analytic Framework. Новые абоненты оцениваются практически в режиме реального времени с помощью модели CLEC с девятью прогнозными переменными. Вторая модель ежедневно оценивает текущую клиентскую базу (400000 потребителей), используя 37 прогнозных переменных для определения риска мошенничества.

СИЛЬНЫЕ СТОРОНЫ: Учитывая, что PCS приходилось нести незапланированные расходы из-за неоплаченных счетов по звонкам, решающее значение имела возможность быстрого внедрения, особенно для операций по подготовке данных. KXEN Analytic Framework был установлен и запущен в работу в течение нескольких недель. В результате Департамент информационных технологий получил возможность сконцентрировать свои усилия на приложениях для скоринга, вместо того, чтобы перелопачивать данные для их анализа по старой схеме. Ключевым аргументом в пользу KXEN является легкость использования. Для PCS стало возможным строить модели с любым необходимым количеством переменных без необходимости выстраивания гипотез, отбора ненужных данных и предварительного кодирования. Робастность моделей также была решающим фактором.

СЛАБЫЕ СТОРОНЫ: Продукт ограничен в том, что он не способен использовать другие аналитические алгоритмы, такие как нейтронные сети и деревья. Кроме того, некоторые известные только специалистам черты структуры недоступны через программу «мастера», что заставляет использовать собственный язык скриптов KXEN’а. Однако, язык довольно интуитивно-понятный и после одного e-mail’а в команду поддержки первый скрипт был быстро написан.

КРИТЕРИИ ВЫБОРА: Первоначально PCS изучал возможность создания своего собственного решения для моделирования. Но разработанный тестовый пример для проверки KXEN доказал, что затраты времени на подготовку своего решения и полученный размер экономии все-таки менее выгодны, чем покупка решения KXEN. В данном случае появляется возможность построения и внедрения моделей в гораздо более сжатые сроки. PCS провела исследование продуктов других разработчиков в области моделирования, однако они (продукты) требовали значительного времени на изучение. В условиях сжатых сроков на внедрение системы это было нежелательно.

КОМПЛЕКТАЦИЯ: PCS использует модель в виде кода на С, который встраивается в собственное приложение для скоринга. Также используется заранее подготовленные HTML-отчеты, которые формируются через мастер программ KXEN. На их основе команда менеджеров лучше понимает ключевые факторы эффективности бизнеса.

ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДИТЕЛЯ: Служба поддержки KXEN оказывала всестороннюю поддержку как в изучении продукта, так и в процессе использования.

ДОКУМЕНТАЦИЯ: Вся необходимая информация по работе продукта в документации представлена. Хотя некоторые детали «продвинутого» уровня в ней опущены.