Zalando Payments 公司：支持 20 种不同的付款方式，加快交易结算速度，提升客户体验
了解 Zalando Payments 与 SAP 的合作之旅
支付服务提供商 Zalando Payments 公司基于 SAP Business Technology Platform [业务技术云平台] 构建解决方案，降低因使用外部工具计算其服务提供商付款分配所带来的风险。Zalando 运用机器学习技术，自动进行预测建模、执行预测并共享预测数据，从而提供更准确、更及时的预测结果。
| 行业 | 地区 | 企业规模 |
| 银行业 | 德国柏林 | 250 名员工 |
借助 SAP 解决方案实现 100% 流程自动化。
预测管理速度和效率提高 2 倍。
全面遵守金融服务相关法规。
Zalando Payments 公司 SAP 商业智能和分析团队负责人
| 行业 | 地区 | 企业规模 |
| 银行业 | 德国柏林 | 250 名员工 |
借助 SAP 解决方案实现 100% 流程自动化。
预测管理速度和效率提高 2 倍。
全面遵守金融服务相关法规。
Zalando Payments 公司 SAP 商业智能和分析团队负责人
自动执行高度准确的付款分配预测
Zalando Payments GmbH 是在线零售商 Zalando SE 的支付服务提供商，在塑造客户对 Zalando 购物体验的认知方面发挥着关键作用。该公司能够在 Zalando SE 的结账环节为客户提供便捷灵活的服务，每年可为 5,000 多万名活跃客户处理超过 2.5 亿笔订单的付款事宜。
作为一家接收全球客户付款的企业，Zalando Payments 需要确保遵守各个国家和地区及国际层面的法规要求。这家德国金融服务提供商持有电子货币交易许可，并接受德国联邦金融监管局（简称 BaFin）、德意志联邦银行及欧盟相关机构的监管。
Zalando Payments 的预测流程最初在 SAP S/4HANA 中运行，需要将数据导出至外部工具进行付款分配计算。这种方式带来了多重风险，包括数据传输过程中可能出现的媒介中断、与银行信息主数据之间的数据脱节，以及违规风险。此外，使用外部工具也限制了公司更改预测计算数据的能力。
为了提升付款分配预测模型的质量，Zalando Payments 希望增强该模型应对多重因素的的灵活性与适应性。这些因素包括特价促销活动引发的意外波动、新市场入驻、支付方式更新，以及新老客户结构变化。Zalando Payments 还希望支持其服务提供商优化人力资源配置，确保履行每日零积压的合同义务。
Zalando Payments 公司 SAP 商业智能和分析团队负责人
优化付款分配预测，降低间接成本
为了实现更精准、更稳健的付款分配预测，灵活支持公司的业务增长、新市场进驻和不同的支付方式，Zalando Payments 决定将解决方案完全部署在 SAP 软件架构内。该公司抓住机会，通过更有效地利用技术资源提升预测能力，开始着手在 SAP Business Technology Platform (SAP BTP) 上构建创新的预测模型。Zalando Payments 部署了由 SAP Datasphere 解决方案提供支持的业务数据编织架构，帮助他们实施强大的数据治理机制并访问实时数据。此外，该公司使用 SAP Data Intelligence [数据枢纽] 解决方案来编写 Python 脚本，依托 SAP HANA Cloud [HANA 云] 提供机器学习功能，并借助 SAP Analytics Cloud [分析云] 解决方案提高计划准确性。
如下图所示，在新的付款分配预测流程中，来自 SAP S/4HANA 和 SAP BW/4HANA [企业级数据仓库] 解决方案的数据在基于 SAP BTP 的 SAP Datasphere 解决方案中整合一体。面向 SAP HANA 的 Python 机器学习客户端用于确定预测结果，预测结果将于每周在 SAP Data Intelligence 中自动建模。最终结果将写回到 SAP Datasphere 解决方案，并通过 SAP Analytics Cloud [分析云] 向服务提供商提供分析报告。
Zalando Payments 公司 SAP 商业智能和分析团队负责人
实现未结款项的每日清零目标
得益于全新的付款分配预测模型，Zalando Payments 现在能够更有效地提升预测准确度并降低风险，从而在满足金融服务企业合规要求的同时削减间接成本。新模型还帮助该公司增进了与服务提供商之间的关系，服务提供商如今可以更准确地分配资源，确保实现未结清款项的每日清零目标。
此外，通过与 SAP 紧密合作并由内部团队自主管理整个项目，Zalando Payments 成功将项目过程中的经验转化为内部知识。对技术有更深入的理解后，公司内部能够更加自信地采用 SAP 解决方案中内置的机器学习和 AI 工具。
新的付款分配预测模型上线以来，已有超过 5,000 万的 Zalando 客户及其合作银行从中受益，通过 20 余种付款方式享受更快捷的交易结算体验。
持续运用 SAP 提供的机器学习资源库中的机器学习功能，不仅有助于持续提升预测准确度，还可以为未来充分使用 SAP AI Services 奠定基础。
Zalando Payments 公司客户体验团队负责人
催生超越机器学习范畴的全新应用
目前，Zalando Payments 还在继续利用机器学习与 AI 工具开发新解决方案，其中的一大重点是设计一款采用蒙特卡洛模拟技术的风险评估工具，目的是通过运行足够多的模拟，生成模拟真实场景的不同预测结果。
此外，该公司还在开发一款为其经销商合作伙伴计算信用风险的解决方案，并为人工智能在数据管理领域的应用构建用例。
Zalando Payments 公司的 SAP 商业智能和分析团队负责人 Robby Finke 总结道：“我们能够直接、深入地了解如何利用 SAP 解决方案优化团队的关键流程，这也催生了很多推动业务发展的新思路与新提案。”