Klientų rizika ir jos vertinimas yra neatsiejama verslo kasdienybės dalis. Tačiau smulkus ir vidutinis verslas (SVV) lengvai prieinamų galimybių valdyti su klientų reputacija, mokumu, mokesčių vengimu susijusių rizikų, deja, neturi, kadangi individualūs sprendimai yra brangūs. Atsižvelgdami į šią problemą, Kauno technologijos universiteto (KTU) mokslininkai, bendradarbiaudami su verslu, kurs naują, analogų rinkoje neturintį prekybinių procesų rizikos vertinimo modelį, paremtą dirbtiniu intelektu ir didžiaisiais duomenimis (Big Data).
Planuojama, kad KTU Inovacijų ir antreprenerystės mokslo grupės tyrėjų kuriamo įrankio pirminis funkcionalumas bus nemokamas ir prieinamas plačiai visuomenei.
„Lietuvoje, kaip ir kitose ES šalyse, smulkus ir vidutinis verslas sudaro virš 90 proc. šalies įmonių. Smulkus verslas, kaip ir stambios įmonės, susiduria su kliento rizika dėl nemokumo, prekių pristatymo terminų, įtraukimo į mokesčių grobstymo schemas. SVV klientai įprastai yra tarptautinių kreditingumo reitingų neturinčios panašaus dydžio įmonės. Jų, kaip klientų, rizikos vertinimas yra aktuali SVV problema“, – sako projekto vadovė, KTU Ekonomikos ir verslo fakulteto (EVF) prof. Gerda Žigienė.
Įmonės ir finansinės organizacijos kaupia įvairius duomenis apie klientus bei jų rizikas, rodo didelį progresą rizikos prevencijai naudodamos didelės apimties vidinius ir išorinius duomenis. Tačiau, pasak G. Žigienės, problema atsiranda kompleksiškai juos apdorojant, kuomet didelis duomenų kiekis turi įvairias dimensijas, o tradiciniai analizės metodai nepajėgūs jų apdoroti.
„Todėl viena iš projekto idėjų yra sukurti įrankį ir sprendimą, kuris apimtų kompleksinį pardavimo proceso rizikos valdymą. Reikalinga labai įvairi informacija iš visų įmanomų šaltinių apie klientą, prekių pristatymo adresus, tiekimo maršrutus ir t.t., kad būtų galima sukurti dirbtinio intelekto sprendimus šių rizikų valdymui“, – pasakoja G. Žigienė.
KTU mokslininkai rengs intelektinę modelio dalį, kurs konkretų algoritmą programos prototipui, tuo pačiu aprašys problematiką ir procesus moksliniuose darbuose. Atlikus mokslinius tyrimus ir sukūrus reikiamus duomenų kaupimo bei vertinimo algoritmus, bus kuriamas ir IT įrankio prototipas, kuris į vieną didelę duomenų bazę rinks skirtingų šaltinių, formatų, didelės spartos duomenis.
Juos rizikos identifikavimui ir valdymui naudos mokslininkų sukurti dirbtinio intelekto algoritmai, kurių atsakymai bus apjungiami automatiniams valdymo sprendimams atlikti. Pasak projekto vadovės, sukurtas naujas įrankis taip pat didintų juridinių asmenų skaidrumą. Mat tiek Lietuvoje, tiek kitose ES šalyse nemokama informacija apie juridinius asmenis yra ribota.
Pasak KTU Ekonomikos ir verslo fakulteto dekanės Editos Gimžauskienės, šis projektas puikiai iliustruoja pagrindinę mokslininkų misiją – kurti vertę visuomenei.
„Šis projektas, kaip mokslo ir verslo bendradarbiavimo rezultatas, svarbus tiek praktine, tiek moksline prasme. Verslas iškėlė problemą, o mokslininkai turės galimybę panaudoti savo žinias ir mokslinės veiklos vystymui, ir konkretaus sprendimo kūrimui“, – sako E. Gimžauskienė.
Projektas „Prekybinių procesų rizikos valdymas pasitelkiant didžiuosius duomenis ir dirbtinį intelektą“ parengtas pagal 2014-2020 m. Europos Sąjungos fondų investicijų veiksmų programos 1 prioriteto „Mokslinių tyrimų, eksperimentinės plėtros ir inovacijų skatinimas (MTEP)“ įgyvendinimo priemonę „Intelektas LT. Bendri mokslo – verslo projektai“. Projektą vykdys KTU Inovacijų ir antreprenerystės mokslo grupės tyrėjai: prof. Monika Petraitė, prof. Rimgailė Vaitkienė, prof. Gerda Žigienė, doc. Egidijus Rybakovas (KTU EVF), prof. Robertas Alzbutas (KTU Matematikos ir gamtos mokslų fakultetas).
