Project Description

EINSATZ VON INTELLIGENTEN ALGORITHMEN ZUR ERMITTLUNG DER RENTENVERSICHERUNGSPFLICHTIGEN UNTERNEHMEN

VERBESSERUNG DER AUFSICHT ÜBER DIE PENSIONSFONDS

KURZ GESAGT

In vielen Ländern, insbesondere in den Niederlanden, müssen Unternehmen einen Teil ihres Einkommens in die Rentenkasse ihrer Mitarbeiter einzahlen. Stellen Sie sich vor, wie nachteilig es für die Pensionsfonds ist, wenn Unternehmen versehentlich im falschen Sektor bei der Handelskammer (CoC) eingetragen sind! Dies könnte dazu führen, dass Pensionsfonds verpflichtet werden, Renten an Arbeitnehmer zu zahlen, obwohl deren Arbeitgeber nie in den Fonds eingezahlt haben.

Um dieses Problem zu lösen, halfen wir einem Kunden aus der Pensionsfondsbranche, indem wir Web Scraping und maschinelle Lerntechnologien einsetzten. Unser Ziel war es, so viele Handelskammernummern wie möglich mit den Websites der richtigen Online-Unternehmen abzugleichen. Auf diese Weise konnte unser Kunde die Unternehmen anhand von Schlüsselwörtern analysieren, die für seine Branche relevant waren. Je relevanter das Schlüsselwort war, desto wahrscheinlicher war es, dass das Unternehmen zu diesem Sektor gehörte. Durch die Vermeidung von verpassten Prämien konnten höhere Einnahmen erzielt werden und verbesserte Prozesse steigerten die Effizienz.

DAS KONZEPT

Der Rentenbeitrag, den Unternehmen zahlen müssen, hängt von der Branche ab, in der sie tätig sind. Durch die Verwischung der Branchengrenzen sind heute viele Unternehmen versehentlich in einer falschen Kategorie bei der Handelskammer eingetragen. Dies kann dazu führen, dass die Rentenkassen Renten an Arbeitnehmer zahlen müssen, für die nie Beiträge gezahlt wurden. Dadurch besteht die Gefahr, dass den Pensionskassen jährlich bis zu 4.000 – 5.000 € pro Arbeitnehmer an Einnahmen entgehen. Dies führte zu der Frage: „Wie können wir unseren Kunden helfen, Unternehmen, die diesen Verpflichtungen nachkommen müssen, automatisch zu erkennen?“.

DIE HERAUSFORDERUNG

Für dieses Projekt mussten wir so viele Handelskammer-Nummern wie möglich mit den entsprechenden Unternehmens-Websites verknüpfen. Auf diese Weise konnten wir die Websites der einzelnen Unternehmen automatisch auf bestimmte Schlüsselwörter überprüfen, die auf die Branche des Unternehmens hinwiesen. Je mehr dieser Schlüsselwörter mit der Branche übereinstimmten, desto sicherer konnten wir sein, dass das Unternehmen zu dieser Branche gehörte. Um die Genauigkeit dieses Tools zu testen und zu verfeinern, verwendeten wir ein maschinelles Lernmodell, das auf einem Datensatz von 2.000 Unternehmenswebsites trainiert wurde. Da Website-Scraping und maschinelles Lernen sehr rechenintensiv sind, insbesondere bei großen Datenmengen, haben wir uns für Cloud-Computing-Dienste entschieden, um eine hohe Leistung und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

TECHNOLOGY STACK

Unser Team hat bei diesem Projekt die folgenden Methoden und Technologien eingesetzt

  • Web-Scraping

  • Machine learning Modell und Algorithmen

  • Microsoft Azure

ERGEBNISSE

Die Identifizierung von Unternehmen, die keine Prämien zahlten, war eine große Herausforderung für unseren Kunden. Sie erforderte manuelle Recherchen, die fehleranfällig und zeitaufwändig waren. Dies brachte nicht nur Unsicherheit in den Prozess, sondern machte diesen auch zu einer mühsamen und zeitaufwändigen Aufgabe. Dank des Web-Scraping-Tools verfügt unser Kunde nun über eine intelligente und generische Datenbank. Das Tool erstellt automatisch einen nach Relevanz sortierten Bericht. Darüber hinaus müssen nur die wirklich relevanten Unternehmen untersucht werden, d. h. die 1 % der Online-Unternehmen, die am besten abschneiden. So können Sie schnell neue potenzielle Online-Unternehmen finden und untersuchen. Dieses Instrument verhindert auch, dass der Kunde 4.000 bis 5.000 Euro pro Mitarbeiter verliert. Schließlich hilft dieses Tool auch dabei, potenzielle Kunden schneller zu finden, was zu einer allgemeinen Umsatzsteigerung führt.

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