Xojysau
Predyktywna analityka AI
Xojysau pracuje z organizacjami, które potrzebują konkretnych odpowiedzi na konkretne pytania finansowe - nie ogólnych raportów, lecz modeli dopasowanych do ich danych i kontekstu.
Poniżej opisujemy cztery sytuacje z ostatnich 24 miesięcy. Każda dotyczyła innej branży, ale wspólny mianownik był jeden: decyzje finansowe oparte na zbyt małej liczbie danych albo na danych analizowanych z tygodniowym opóźnieniem.
Przedsiębiorstwo z branży metalurgicznej traciło średnio 18 dni na ręczne zestawianie prognoz przepływów gotówkowych. Po wdrożeniu modelu predykcyjnego czas ten skrócił się do 4 godzin, a trafność prognoz na 30 dni wzrosła z 61% do 84%.
Spółka leasingowa obsługująca 3 400 aktywnych umów potrzebowała wcześniejszego wykrywania klientów zagrożonych opóźnieniem. Model wytrenowany na danych historycznych zaczął sygnalizować ryzyko średnio 47 dni przed pierwszą zaległością.
Sieć detaliczna z 12 sklepami rozdzielała budżet marketingowy równomiernie między lokalizacje. Model oparty na lokalnych danych sprzedażowych i sezonowości wskazał, że 3 lokalizacje generują 68% zwrotu - co pozwoliło na świadome przesunięcie środków.
Startup technologiczny przygotowywał się do rundy finansowania i potrzebował wiarygodnych prognoz MRR na 12 miesięcy. Model uwzględnił churning, sezonowość prób i konwersję z różnych kanałów - inwestorzy otrzymali dokument z metodologią, nie arkuszem kalkulacyjnym.
Pojedynczy dobry wynik może być przypadkiem. Poniższe liczby dotyczą projektów zakończonych w ciągu ostatnich 2 lat - w różnych branżach, przy różnych zestawach danych wejściowych.
Xojysau działa od 2022 roku jako zespół analityków danych i specjalistów od modelowania finansowego. Nie jesteśmy agencją, która deleguje projekt do podwykonawców - każdy projekt ma przypisanego jednego analityka prowadzącego przez cały czas trwania.
Kwalifikacje to nie lista certyfikatów. To konkretne projekty, które można opisać, zestawy danych, z którymi ktoś już pracował, i błędy, z których się nauczył.
Modele wymagają danych, a dane wymagają infrastruktury. Współpracujemy z dostawcami hurtowni danych i narzędzi ETL, co skraca czas przygotowania danych wejściowych o kilka tygodni w porównaniu do budowania pipeline od zera.
Obsługujemy klientów z 14 województw. Praca odbywa się zdalnie - spotkania przez wideo, dokumentacja przez wspólne środowisko robocze, dane przekazywane przez szyfrowane kanały. Geograficzna odległość nie wpływa na jakość współpracy.
Modele predykcyjne w finansach muszą działać w określonym otoczeniu prawnym. Każdy projekt uwzględnia wymagania dotyczące przechowywania danych, dokumentowalności decyzji i zgodności z wewnętrznymi politykami klienta.
Wdrożenie modelu predykcyjnego nie jest jednorazową usługą. Wymaga czasu po obu stronach - zarówno na etapie zbierania i walidacji danych, jak i podczas kalibracji modelu po pierwszych wynikach. Projekty trwają od 4 do 12 tygodni, zależnie od złożoności danych wejściowych.
Nie każda organizacja jest gotowa na ten rodzaj pracy. Poniżej opisujemy, czego konkretnie potrzebujemy od klienta, żeby projekt mógł zakończyć się użytecznym wynikiem.
Większość organizacji nie ma problemu z brakiem danych. Ma problem z tym, że dane docierają do decydentów zbyt późno, żeby zmienić bieg wydarzeń. Model predykcyjny nie eliminuje niepewności - skraca czas reakcji.
Nie rozwiązujemy każdego problemu finansowego. Skupiamy się na jednym: na sytuacjach, gdzie opóźniona informacja kosztuje więcej niż koszt jej wcześniejszego uzyskania.
