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Finexkap:从原始数据到生产,速度提高 7 倍

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公司规模
SME
地区
  • Europe
国家
  • France
产品
  • Finexpay
  • Dataiku
技术栈
  • Python
  • C#
  • Neo4j
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Productivity Improvements
  • Digital Expertise
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 平台即服务 (PaaS) - 数据管理平台
适用行业
  • 金融与保险
  • 零售
适用功能
  • 销售与市场营销
  • 商业运营
用例
  • 质量预测分析
  • 供应链可见性(SCV)
服务
  • 数据科学服务
  • 系统集成
关于客户
Finexkap Group 是一家领先的金融科技公司,成立于 2012 年。它为西欧的 B2B 运营商、市场和电子商务提供数字解决方案。该集团由两家公司组成:负责 IT 开发/研发的 Finexkap 和负责再融资的受监管 AIFM 公司 Finexkap AM。该公司已为 3,500 家中小企业融资 4 亿欧元,并与 METRO Group 等 B2B 顶级企业建立了多项重要合作伙伴关系。该公司拥有一支规模虽小但雄心勃勃的数据团队,他们设想将数据科学和机器学习作为其产品和组织流程中无摩擦的一部分。
挑战
Finexkap 是一家领先的金融科技公司,为西欧的 B2B 运营商、市场和电子商务提供数字解决方案,其数据科学团队面临着挑战。该团队只有三名数据科学家,他们使用笔记本中的 Python 和少量 C# 来自动化流程,但他们没有任何可视化工具来构建数据管道或进行动态数据分析。这种方法虽然实用,但极其繁琐,从长远来看,他们意识到这是不可持续的,尤其是考虑到公司的增长和未来产品和扩张的计划。
解决方案
2020 年 7 月,Finexkap 推出了 Finexpay,这是一项新服务,提供基于机器学习的服务,帮助 B2B 电子商务或市场运营商为其客户提供更长的付款期限。延长付款期限模块在现有期限的基础上最多可延长 90 天,并基于客户专有分数。Finexpay 客户分数由 Dataiku 生成,团队以此为基础端到端构建了整个项目。团队之所以选择 Dataiku,是因为其界面友好、数据探索和分析功能简单、灵活性高、集成的笔记本直接连接到数据集、可视化配方,以及能够快速轻松地将项目部署到生产中。
运营影响
  • The team at Finexkap is seven times more efficient with Dataiku than they were using a notebooks-only approach.
  • The process of connecting to various data sources to pushing models to production has been significantly streamlined.
  • The time taken for data ingestion, data wrangling, and release to production has been drastically reduced.
数量效益
  • Data ingestion process reduced from 2 days to a few minutes to hours.
  • Data wrangling process reduced from 1 day to a few minutes.
  • Release to production process reduced from 2 days to one click + 2 minutes of remapping.

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