qlever
Форма обратной связи



ГПН Марин Бункер
Кредитный рейтинг покупателей
«Газпромнефть Марин Бункер» занимается поставкой судового топлива для морского и речного транспорта. Имеет 7 региональных офисов, собственный флот из 10 судов, присутствует в морских, речных и устьевых портах в России, Эстонии, Румынии и Латвии.
Цель и задачи проекта
У компании более 200 постоянных клиентов — иностранных и российских судоходных компаний. Решения о предоставлении им кредитов принимает специальный кредитный комитет.

Нужно было разработать инструмент, который помог бы принимать взвешенные решения о кредитовании. Данные о клиентах «Газпромнефть Марин Бункер» и сотрудничестве с ними находятся в разных системах учета. Это потребовало создания технического решения для сбора и объединения данных из учетных систем и Excel-таблиц.
Выбранное решение
Разработана система начисления баллов каждому из клиентов на основании данных из истории сотрудничества, а также внешних информационных систем.

Аналитическая система автоматически формирует кредитный рейтинг для каждого из клиентов «Газпромнефть Марин Бункер» и рекомендует кредитный лимит. Кроме того, менеджерам и участникам кредитного комитета доступна подробная консолидированная информация о каждом клиенте. Это помогает не только принимать решения, но и аргументировать их.

Система скоринга подключена ко всем источникам, которые содержат данные о сотрудничестве. Учитываются такие показатели, как объем совместной деятельности, история платежей, структура закупок партнера, дебиторская задолженность, просроченные платежи в прошлом, другие показатели.

Пользователям аналитической системы доступны подсказки — на что им стоило бы посмотреть перед тем, как принять решение.

Система создавалась в соответствии с жесткими стандартами группы компаний «Газпром нефть». Особые требования предъявлялись к дизайну приложений, документации и, в первую очередь, к информационной безопасности. Например, для усиления защиты при обмене данными были разработаны специальные модули.
Полученные результаты
Система помогла оптимизировать кредитный портфель, снизить уровень дебиторской задолженности и риски. В распоряжении менеджеров появился новый инструмент, позволяющий глубже проанализировать бизнес партнеров и благодаря этому вывести сотрудничество с ними на новый уровень.
Источники и стек технологий
QlikSense, 1С, Excel
Источники и стек технологий
Финансы, продажи