ADAM presentazione
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1 La Revenue Assurance è un tematica che ha assunto negli anni una importanza sempre più strategica in special modo tra gli operatori di telecomunicazioni in cui risultano esserci perdite sempre più consistenti a causa della mancata raccolta del fattiurato. In alcune realtà sono nell’ordine del 5-15% del totale. Le cause possono essere le più disparate ma sono comunque riconducibili ai processi/sistemi interni non accurati (escludendo le cause dolose – frodi). Lo sviluppo di ADAM ha riguardato in primis il monitoraggio della «Revenue Chain» per uno specifico servizio andando a verificare e misurare l’efficienza e l’efficacia dei molteplici sistemi facenti parte della «chain», dall’evento che genera revenue sino all’incasso coprendo una serie considerevole di processi aziendali. Per tali motivi quindi l’evoluzione del prodotto non poteva che dirigersi, dopo i risultati ottenuti, verso un approccio preventivo considerando che prevenire equivale a proteggere gli asset aziendali. Un approccio che ci dirige sulle tematiche di Risk Management e Business Innovation tramite l’utilizzo e lo sviluppo di MODELLI QUALITATIVI. Da qui nasce la partnership con il Team 2C, proprietaria di soluzioni di COMPUTAZIONAL INTELLIGENCE tramite lo sviluppo di metodi proprierari matematici chiamati ARTIFICIAL ADAPTIVE SYSTEM: l’area più recente dell’IA e dell’analisi dei dati in grado di affrontare con successo i complessi problemi del mondo reale anche dove gli approcci tradizionali sono poco efficaci o inapplicabili. Stiamo parlando delle RETI NEURALI, modelli matematici che emulano ( o almeno tentano) il sitema nervoso centrale e rappresentano un potente strumento statistico. 2 Scopo finale delle reti neurali è quello di realizzare i meccanismi di apprendimento del cervello umano facendo in modo che la rete interagisca con l’ambiente esterno senza l’intervento umano. Si basano sul concetto che in determinate situazioni è possibile far apprendere ad un apparato matematico determinate leggi che non si conoscono a priori facendogli analizzare un elevato numero di casi reali ( FASE DI APPRENDIMENTO-ASSIMILAZIONE). I campi in cui sono applicate possono essere classificate nelle seguenti categorie di applicazioni: 1. 2. 3. Funzioni di approssimazione-regressione tra cui le previsioni temporali e la modellazione; Classificazione ed individuazione delle novità ed il processo decisionale; L’elaborazione dei dati. E quindi queste aree includono sistemi di monitoraggio e controllo, simulatori e processi decisionali, riconoscimento di pattern, sequenze, diagnosi medica ed applicazioni finanziarie. Negli ultimi anni le reti neurali vengono utilizzate in sismologia per la localizzazione di epicentri di terremoti e predizione della loro intensità. 3 Credit check Monitorin g and Control Oggetto della RA Account Activation and Service Provisioning • Nuovi clienti • • Evidenza Docs • Verifica • credenziali e profili di • accesso • Meccanismi di blocco ADAPTIVE DYNAMIC ADAM ADAM • NA Verifica credito Verifiche manuali Log di attività ed errori Fraud Manageme nt • Gestione alerts • Policies and Procedures • Gestione dello storico • Relazioni con altri operatori • Gestione Ag. Esterne • Controllo degli • Gestione Accessi regole/alert applicativi e di • Raccolta dati sistema sistemi interni • Detec. attività non autorizzate • Gestione accessi applicativi e di sistema • Risk • Credit Check Assessment • Credit Scoring • Check documentale • Risk Prevention • Risk Detection Usage Processing PrePaid Manageme nt Interconne cti and Roaming Bill Processing • Network and System Operations • Real time and batch mngnt • Error Handling • Gestione alerts • Monitoring • Gestione Ricariche • Gestione real time del credito • Business continuity e indisponibili tà del sistema • Trasferimento e scambio dati tra operatori • Raccolta e produzione dati tra operatori • Riconciliazione dati traffico e contabili • Management Reporting • • • • • Exceptions Handling • Analisi LOG • Riallineamen to dati • Gestione degli accessi applicativi e di sistema • Bilanciamento dati traffico e contabili • Operational Reporting • Gestione degli accessi applicativi e di sistema • Proactive detection di eccezioni ed errori • Ottimizzazione • Analisi di accordi coerenza Operatore semantica tra • Ottimizzazione sistemi (Rating, tariffe di Billing e interconnessione Interconnect) • CDRs check • Analisi evaluation predittiva su • Fraud detection Dati Pre-Billing & prevention su roaming Rating e Billing Fault critici Gestione CDR Situazioni anomale • Analisi LOG • riallineamnto dati (CDRs) • Fraud Check • Previsione • Policy/proc. Fault critici optimization • Quadrature • Check di coerenze CDR, LOG, logiche sistemi billing e rating • Processi operativi • Gestione correzioni manuali • Pre-billing • Files In/Out • Enti terzi per stampa fatture • Policy di accesso e profili • Balancing tra sistemi (Rating, Billing e Interconnect) • Analisi dati Cicli fatturazione • Dati Pre-Billing • Dati su sconti e campagne clienti Commissi ons Collection and Bad Debt Managem ent • Piano delle Commissioni • Gestioni manuali • Policy di accesso al sistema delle Commissioni • Criteri di calcolo automatico e manuale • Modalità di storno delle commissioni • Disallineamenti • Dati del calcolo commissioni • Dati di storno commissioni • Gestione degli accessi applicativi e di sistema • Processo e controlli • Metriche di Efficacia e efficienza • Riconciliazione tra sistema di collection e altri • Gestione recupero credito • Ottimizzazione Ciclo di Pagamento • Ottimizzazione criteri di premio e commissioni • Analisi del processo e dell’applicazione di Collection • Detection di transazioni duplicate o missing • Gestione degli accessi applicativi e di sistema 4 ADAPTIVE DYNAMIC ADAM ADAM Si compone di tre engine principali: 1. 2. 3. Engine di interfaccia con i sistemi esterni per l’elaborazione dei diversi tipi di flussi in input; Engine di elaborazione dei dati/flussi ricevuti in input con la creazione dei data-mart (Trasformation ed Interpretation Layer); Aggiunta del modulo ADAPTIVE DYNAMICS che conterrà i seguenti engine : 1. Engine PRE-PROCESSING per la trasformazione in numero dei dati; 2. Engine ARTIFICIAL ADAPTIVE SYSTEM ; 3. Engine POST-PROCESSING di conversione dei numeri in dati reali per la succesiva presentazione all’utente. Engine di visualizzazione (Presentation Layer). 5
