Проверку контрагентов в «Мицубиси Корпорейшн» обеспечивает робот на базе RPA-платформы UiPath

GMCS разработала робота для проверки контрагентов для «Мицубиси Корпорейшн (РУС)», дочернего предприятия компании Мицубиси Корпорейшн, глобальной интегрированной корпорации. Верификацию контрагентов осуществляет робот на базе RPA-платформы UiPath с использованием многофакторной скоринговой модели.

Проверка контрагентов с использованием популярных платформ и сервисов является одним из наиболее трудоемких процессов, занимающим в среднем до 20% времени специалистов. Чтобы оптимизировать процессы проверки и вывести их на цифровой уровень компания «Мицубиси Корпорейшн (РУС)» приняла решение использовать роботизацию. GMCS предложила передать рутинные процессы роботу на базе RPA-платформы UiPath, существенно расширить список ресурсов и ввести скоринговую модель для проверки.

«Робот позволяет верифицировать новых и вести мониторинг благонадежности существующих контрагентов. Расчет суммарного риска, а также выявление стоп-факторов по работе с организацией происходит с использованием скоринговой модели. Использование робота значительно упрощает работу специалистов, позволяя с минимальными издержками осуществлять комплексную проверку. Мы планируем использовать успешный опыт роботизации для дальнейшей оптимизации внутренних процессов компании», – комментирует Денис Сидоренко, руководитель проектов по информационным технологиям, «Мицубиси Корпорейшн (РУС)».

Разработанная GMCS скоринговая модель базируется на 18 показателях, рассчитываемых на основании официальных источников (ЕГРЮЛ/ЕГРИП, «Прозрачный бизнес», ЕФРСБ, ЕИС в сфере закупок, картотека арбитражных дел и др.). По результатам проверки робот оценивает и присваивает контрагенту по баллу за каждый показатель. Таким образом, формируется внутренний рейтинг контрагентов для «Мицубиси Корпорейшн (РУС)».

«RPA-решение является типовым и может применяться для проверки контрагентов в любой отрасли. Сроки внедрения составляют от одного месяца и зависят от специфики бизнес-процессов и сложности скоринговой модели», – отмечает Дмитрий Смыкалов, руководитель RPA-практики, GMCS.