Banken en verzekeraars

“Pas bij 99% betrouwbaarheid is Pipple echt tevreden”

Jan van den Berg

Manager BI & Control GV

Workforcemanagement zonder voorspellingsmodellen is als een telefoon zonder apps. Dat vindt Jan van den Berg, manager BI & Control GV bij Quion. ‘Pas als je goede programmatuur hebt kun je er echt leuke dingen mee doen.’ Met Pipple als partner is Quion gestart met een traject om meer voorspellende kracht te ontlenen aan hun cijfers.

Als iemand goed is met cijfertjes, is het Quion wel. Ze nemen geldverstrekkers de processen uit handen die aan de achterkant gemoeid zijn met het afsluiten en beheren van hypotheken. En ze adviseren hen bij de boekhoudkundige stroomlijning ervan. Maar intern kan de sturing op data wel een boost gebruiken.

Een statistische snoepwinkel openbaarde zich toen ze met Pipple cases bedachten waarbij voorspellingsmodellen goud waard kon zijn. Allerlei mooie initiatieven kwamen op tafel, van een waarschuwingssysteem voor langdurig verzuim en een fraudedetectiemodel tot automatische kredietrisicoafweging. Besloten werd om te beginnen met een model om de workload voor backoffice, midoffice en telefonie wekelijks te voorspellen. Daar zou de operatie het meest mee geholpen zijn.

Buy in
Eerder had Jan al een student laten experimenteren met een model hiervoor. ‘Daardoor kenden we de relevante parameters en wisten we dat de kwaliteit van de benodigde data op orde was’, legt Jan uit. ‘Een doorontwikkeld model zou, naast nuttig, ook een prettige buy in zijn voor andere modellen op ons verlanglijstje.’

Quion haalde Pipple-consultant Vera van der Lelij, voor langere tijd in huis. Jan: ‘Haar start bij ons was zoals ik gehoopt had van Pipple: ze had geen ellenlange gesprekken nodig, we hoefden niet eerst het probleem samen te ‘doorleven’ en aan eindeloos zenden over wat we moesten doen deed ze ook niet. Ze ging gewoon aan de slag.’ Het proces waar Vera verantwoordelijk is, is simpel: ze spart met een wiskundig onderlegd teamlid van Quion die veel weet van de data en modelleert vervolgens. Een derde teamlid implementeert het nieuwe model in het datawarehouse. Is het resultaat onvoldoende? Dan begint het hele riedeltje weer van voren af aan. Zo wist Vera al snel aan te tonen dat het oorspronkelijke model waar Quion van uitging flink afweek van de werkelijkheid. Niet iets waar Jan en zijn mensen zich door uit het veld lieten slaan. ‘Een model opstellen kan alleen iteratief. Mislukken is een deel van het proces.’

Geen knoppencursus
Pipple is gedreven om de cijfers kloppend te krijgen, merkt Jan. ‘Ze vinden een model eigenlijk pas goed als het 99% betrouwbaar is. Dat is hun wiskundige aard.’ Jan legt de lat wat lager. ‘Voorspellingen zijn maar voorspellingen. Soms komen ze niet uit. Tolereren we in dit specifieke model een afwijking van 10%, dan plannen we hooguit 2 FTE te veel of te weinig in. Dat is voor ons al een enorme winst.’

Wat Jan wel heel belangrijk vindt, is dat Pipple zijn team het model laat begrijpen. Met een knoppencursus om er cijfers uit te laten rollen neemt hij geen genoegen. ‘Ik wil dat we het model zonodig zelf kunnen bijstellen als we zelfstandig de modellen onderhouden.’ Gelukkig zorgt Vera voortdurend dat de daarvoor benodigde kwartjes vallen, constateert hij tevreden.

Wat Jan betreft blijft Pipple voorlopig kind aan huis bij Quion. Omdat het net als Quion aanpakkers zijn en de waarde groeit naarmate Pipple de hypotheekwereld beter leert kennen. Bovendien: ‘Eén app op je telefoon is natuurlijk lang niet genoeg.’

Jan van den Berg

Manager BI & Control GV

Workforcemanagement zonder voorspellingsmodellen is als een telefoon zonder apps. Dat vindt Jan van den Berg, manager BI & Control GV bij Quion. ‘Pas als je goede programmatuur hebt kun je er echt leuke dingen mee doen.’ Met Pipple als partner is Quion gestart met een traject om meer voorspellende kracht te ontlenen aan hun cijfers.

Als iemand goed is met cijfertjes, is het Quion wel. Ze nemen geldverstrekkers de processen uit handen die aan de achterkant gemoeid zijn met het afsluiten en beheren van hypotheken. En ze adviseren hen bij de boekhoudkundige stroomlijning ervan. Maar intern kan de sturing op data wel een boost gebruiken.

Een statistische snoepwinkel openbaarde zich toen ze met Pipple cases bedachten waarbij voorspellingsmodellen goud waard kon zijn. Allerlei mooie initiatieven kwamen op tafel, van een waarschuwingssysteem voor langdurig verzuim en een fraudedetectiemodel tot automatische kredietrisicoafweging. Besloten werd om te beginnen met een model om de workload voor backoffice, midoffice en telefonie wekelijks te voorspellen. Daar zou de operatie het meest mee geholpen zijn.

Buy in
Eerder had Jan al een student laten experimenteren met een model hiervoor. ‘Daardoor kenden we de relevante parameters en wisten we dat de kwaliteit van de benodigde data op orde was’, legt Jan uit. ‘Een doorontwikkeld model zou, naast nuttig, ook een prettige buy in zijn voor andere modellen op ons verlanglijstje.’

Quion haalde Pipple-consultant Vera van der Lelij, voor langere tijd in huis. Jan: ‘Haar start bij ons was zoals ik gehoopt had van Pipple: ze had geen ellenlange gesprekken nodig, we hoefden niet eerst het probleem samen te ‘doorleven’ en aan eindeloos zenden over wat we moesten doen deed ze ook niet. Ze ging gewoon aan de slag.’ Het proces waar Vera verantwoordelijk is, is simpel: ze spart met een wiskundig onderlegd teamlid van Quion die veel weet van de data en modelleert vervolgens. Een derde teamlid implementeert het nieuwe model in het datawarehouse. Is het resultaat onvoldoende? Dan begint het hele riedeltje weer van voren af aan. Zo wist Vera al snel aan te tonen dat het oorspronkelijke model waar Quion van uitging flink afweek van de werkelijkheid. Niet iets waar Jan en zijn mensen zich door uit het veld lieten slaan. ‘Een model opstellen kan alleen iteratief. Mislukken is een deel van het proces.’

Geen knoppencursus
Pipple is gedreven om de cijfers kloppend te krijgen, merkt Jan. ‘Ze vinden een model eigenlijk pas goed als het 99% betrouwbaar is. Dat is hun wiskundige aard.’ Jan legt de lat wat lager. ‘Voorspellingen zijn maar voorspellingen. Soms komen ze niet uit. Tolereren we in dit specifieke model een afwijking van 10%, dan plannen we hooguit 2 FTE te veel of te weinig in. Dat is voor ons al een enorme winst.’

Wat Jan wel heel belangrijk vindt, is dat Pipple zijn team het model laat begrijpen. Met een knoppencursus om er cijfers uit te laten rollen neemt hij geen genoegen. ‘Ik wil dat we het model zonodig zelf kunnen bijstellen als we zelfstandig de modellen onderhouden.’ Gelukkig zorgt Vera voortdurend dat de daarvoor benodigde kwartjes vallen, constateert hij tevreden.

Wat Jan betreft blijft Pipple voorlopig kind aan huis bij Quion. Omdat het net als Quion aanpakkers zijn en de waarde groeit naarmate Pipple de hypotheekwereld beter leert kennen. Bovendien: ‘Eén app op je telefoon is natuurlijk lang niet genoeg.’

Jan van den Berg

Manager BI & Control GV

Workforcemanagement zonder voorspellingsmodellen is als een telefoon zonder apps. Dat vindt Jan van den Berg, manager BI & Control GV bij Quion. ‘Pas als je goede programmatuur hebt kun je er echt leuke dingen mee doen.’ Met Pipple als partner is Quion gestart met een traject om meer voorspellende kracht te ontlenen aan hun cijfers.

Als iemand goed is met cijfertjes, is het Quion wel. Ze nemen geldverstrekkers de processen uit handen die aan de achterkant gemoeid zijn met het afsluiten en beheren van hypotheken. En ze adviseren hen bij de boekhoudkundige stroomlijning ervan. Maar intern kan de sturing op data wel een boost gebruiken.

Een statistische snoepwinkel openbaarde zich toen ze met Pipple cases bedachten waarbij voorspellingsmodellen goud waard kon zijn. Allerlei mooie initiatieven kwamen op tafel, van een waarschuwingssysteem voor langdurig verzuim en een fraudedetectiemodel tot automatische kredietrisicoafweging. Besloten werd om te beginnen met een model om de workload voor backoffice, midoffice en telefonie wekelijks te voorspellen. Daar zou de operatie het meest mee geholpen zijn.

Buy in
Eerder had Jan al een student laten experimenteren met een model hiervoor. ‘Daardoor kenden we de relevante parameters en wisten we dat de kwaliteit van de benodigde data op orde was’, legt Jan uit. ‘Een doorontwikkeld model zou, naast nuttig, ook een prettige buy in zijn voor andere modellen op ons verlanglijstje.’

Quion haalde Pipple-consultant Vera van der Lelij, voor langere tijd in huis. Jan: ‘Haar start bij ons was zoals ik gehoopt had van Pipple: ze had geen ellenlange gesprekken nodig, we hoefden niet eerst het probleem samen te ‘doorleven’ en aan eindeloos zenden over wat we moesten doen deed ze ook niet. Ze ging gewoon aan de slag.’ Het proces waar Vera verantwoordelijk is, is simpel: ze spart met een wiskundig onderlegd teamlid van Quion die veel weet van de data en modelleert vervolgens. Een derde teamlid implementeert het nieuwe model in het datawarehouse. Is het resultaat onvoldoende? Dan begint het hele riedeltje weer van voren af aan. Zo wist Vera al snel aan te tonen dat het oorspronkelijke model waar Quion van uitging flink afweek van de werkelijkheid. Niet iets waar Jan en zijn mensen zich door uit het veld lieten slaan. ‘Een model opstellen kan alleen iteratief. Mislukken is een deel van het proces.’

Geen knoppencursus
Pipple is gedreven om de cijfers kloppend te krijgen, merkt Jan. ‘Ze vinden een model eigenlijk pas goed als het 99% betrouwbaar is. Dat is hun wiskundige aard.’ Jan legt de lat wat lager. ‘Voorspellingen zijn maar voorspellingen. Soms komen ze niet uit. Tolereren we in dit specifieke model een afwijking van 10%, dan plannen we hooguit 2 FTE te veel of te weinig in. Dat is voor ons al een enorme winst.’

Wat Jan wel heel belangrijk vindt, is dat Pipple zijn team het model laat begrijpen. Met een knoppencursus om er cijfers uit te laten rollen neemt hij geen genoegen. ‘Ik wil dat we het model zonodig zelf kunnen bijstellen als we zelfstandig de modellen onderhouden.’ Gelukkig zorgt Vera voortdurend dat de daarvoor benodigde kwartjes vallen, constateert hij tevreden.

Wat Jan betreft blijft Pipple voorlopig kind aan huis bij Quion. Omdat het net als Quion aanpakkers zijn en de waarde groeit naarmate Pipple de hypotheekwereld beter leert kennen. Bovendien: ‘Eén app op je telefoon is natuurlijk lang niet genoeg.’

Workforcemanagement zonder voorspellingsmodellen is als een telefoon zonder apps. Dat vindt Jan van den Berg, manager BI & Control GV bij Quion. ‘Pas als je goede programmatuur hebt kun je er echt leuke dingen mee doen.’ Met Pipple als partner is Quion gestart met een traject om meer voorspellende kracht te ontlenen aan hun cijfers.

Als iemand goed is met cijfertjes, is het Quion wel. Ze nemen geldverstrekkers de processen uit handen die aan de achterkant gemoeid zijn met het afsluiten en beheren van hypotheken. En ze adviseren hen bij de boekhoudkundige stroomlijning ervan. Maar intern kan de sturing op data wel een boost gebruiken.

Een statistische snoepwinkel openbaarde zich toen ze met Pipple cases bedachten waarbij voorspellingsmodellen goud waard kon zijn. Allerlei mooie initiatieven kwamen op tafel, van een waarschuwingssysteem voor langdurig verzuim en een fraudedetectiemodel tot automatische kredietrisicoafweging. Besloten werd om te beginnen met een model om de workload voor backoffice, midoffice en telefonie wekelijks te voorspellen. Daar zou de operatie het meest mee geholpen zijn.

Buy in
Eerder had Jan al een student laten experimenteren met een model hiervoor. ‘Daardoor kenden we de relevante parameters en wisten we dat de kwaliteit van de benodigde data op orde was’, legt Jan uit. ‘Een doorontwikkeld model zou, naast nuttig, ook een prettige buy in zijn voor andere modellen op ons verlanglijstje.’

Quion haalde Pipple-consultant Vera van der Lelij, voor langere tijd in huis. Jan: ‘Haar start bij ons was zoals ik gehoopt had van Pipple: ze had geen ellenlange gesprekken nodig, we hoefden niet eerst het probleem samen te ‘doorleven’ en aan eindeloos zenden over wat we moesten doen deed ze ook niet. Ze ging gewoon aan de slag.’ Het proces waar Vera verantwoordelijk is, is simpel: ze spart met een wiskundig onderlegd teamlid van Quion die veel weet van de data en modelleert vervolgens. Een derde teamlid implementeert het nieuwe model in het datawarehouse. Is het resultaat onvoldoende? Dan begint het hele riedeltje weer van voren af aan. Zo wist Vera al snel aan te tonen dat het oorspronkelijke model waar Quion van uitging flink afweek van de werkelijkheid. Niet iets waar Jan en zijn mensen zich door uit het veld lieten slaan. ‘Een model opstellen kan alleen iteratief. Mislukken is een deel van het proces.’

Geen knoppencursus
Pipple is gedreven om de cijfers kloppend te krijgen, merkt Jan. ‘Ze vinden een model eigenlijk pas goed als het 99% betrouwbaar is. Dat is hun wiskundige aard.’ Jan legt de lat wat lager. ‘Voorspellingen zijn maar voorspellingen. Soms komen ze niet uit. Tolereren we in dit specifieke model een afwijking van 10%, dan plannen we hooguit 2 FTE te veel of te weinig in. Dat is voor ons al een enorme winst.’

Wat Jan wel heel belangrijk vindt, is dat Pipple zijn team het model laat begrijpen. Met een knoppencursus om er cijfers uit te laten rollen neemt hij geen genoegen. ‘Ik wil dat we het model zonodig zelf kunnen bijstellen als we zelfstandig de modellen onderhouden.’ Gelukkig zorgt Vera voortdurend dat de daarvoor benodigde kwartjes vallen, constateert hij tevreden.

Wat Jan betreft blijft Pipple voorlopig kind aan huis bij Quion. Omdat het net als Quion aanpakkers zijn en de waarde groeit naarmate Pipple de hypotheekwereld beter leert kennen. Bovendien: ‘Eén app op je telefoon is natuurlijk lang niet genoeg.’

Jan van den Berg

Manager BI & Control GV

Geinteresseerd?

Neem contact op.