Die präsentierten Analysen haben keine 100%ige Genauigkeit, da die Originalinformationen, die aus BERC (im PDF- oder JSON-Format) extrahiert wurden, nicht in einer Form vorliegen, die eine solche Genauigkeit gewährleistet. Beispielsweise führt die Natur der Variabilität der Formate in BERC dazu, dass Bukarest aufgrund des spezifischen Formats des Registrierungsabschlusses in dieser Analyse schlecht gescannt wurde.
Wir laden alle Interessenten ein, die Haftungsausschlusserklärung für klare Details zu lesen.
Jeder, der eine Kopie der statistischen Ergebnisse oder zusätzliche Informationen wünscht, kann sie bei uns anfordern: [email protected].
Einführung
Incorpo.ro ist ein LawTech-Unternehmen, das sich der Automatisierung und Vereinfachung komplexer juristischer Aufgaben widmet. Unser Ziel ist es, Bürokratie abzubauen und zeitaufwändige Prozesse effizienter zu gestalten, wodurch wertvolle Ressourcen geschont werden.
Im Rahmen dieses Ziels haben wir uns zum Ziel gesetzt, einen Software-Roboter zu entwickeln, der in der Lage ist, Fehler in den Akte zu korrigieren und zu identifizieren, bevor sie an das Handelsregister weitergeleitet werden. Weniger Fehler bedeuten eine schnellere Akzeptanz der Akte und folglich zufriedene Kunden.
Um das Modell zu trainieren, damit es das Verhalten der Registrare, sowie rechtliche und nicht-rechtliche (gewohnheitsmäßige) Verzögerungsgründe versteht, war eine eingehende Analyse der vorhandenen Daten notwendig.
In diesem Artikel stellen wir die Methodik zur Analyse der Big Data des rumänischen Handelsregisters vor, gehen auf die wichtigsten Ergebnisse ein und erläutern deren Auswirkungen auf die Effizienzsteigerung des Prozesses der Gründung von Gesellschaften.
Daten und Sammelprozess
Die in dieser Analyse verwendeten Daten stammen aus dem elektronischen Bulletin des Handelsregisters, einer öffentlichen Quelle, die allgemeine Informationen von Interesse über Handelsgesellschaften und durchgeführte Registrierungen enthält. Die Verwendung dieser Daten für den angegebenen Zweck, die Öffentlichkeit über die Funktionalität des Handelsregisters als Einrichtung von öffentlichem Interesse zu informieren, entspricht den rechtlichen und ethischen Bestimmungen.
Der Datensammlungsprozess umfasste das Herunterladen der elektronischen Bulletins für das Jahr 2024 und die Extraktion relevanter Informationen mithilfe von Web-Scraping-Techniken und der PDF-Dokumentverarbeitung.
Analysemethodik
Die Analyse der gesammelten Daten wurde mithilfe von Python-Skripten durchgeführt, die die extrahierten Informationen verarbeiteten und ansprechende Visualisierungen der wichtigsten Leistungsindikatoren generierten. Zu den untersuchten Aspekten gehörten:
Die Schnelligkeit der Bearbeitung von Akten auf Landkreisebene
Prozentsatz der zugelassenen, abgelehnten und verschobenen Fälle pro Landkreis
Die Effizienz von Einzelregistratoren, gemessen an der Anzahl der bearbeiteten Einträge, den gearbeiteten Tagen und dem durchschnittlichen täglichen/stündlichen Produktivitätswert
Die Häufigkeit der Auflösungstypen je nach Uhrzeit der Aussprache
Die häufigsten Gründe für die Ablehnung von Anträgen, identifiziert durch Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Clustering
Schlüsselresultate präsentieren
Die Schnelligkeit der Bearbeitung von Anträgen
Eine erste Kennzahl für die Effizienz des Handelsregisters ist die Geschwindigkeit, mit der Anträge auf Registrierung von Unternehmen bearbeitet werden. Unsere Analyse hat gezeigt, dass in den meisten Bezirken Anträge innerhalb von 1-3 Werktagen bearbeitet werden, was im Vergleich zu anderen öffentlichen Institutionen in Rumänien bemerkenswert ist.
Akzeptanz/Lösung von Akten an Tagen seit Einreichung, Rumänien, Schlüsselbezirke
Der obige Graph veranschaulicht die Verteilung der Bearbeitungszeiten für den Bezirk Bukarest und hebt hervor, dass die meisten Entscheidungen innerhalb der ersten 5 Tage nach Einreichung des Antrags getroffen werden.
Anteil zugelassener, abgelehnter und verschobener Fälle
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verteilung der Entscheidungen des Handelsregisters je nach Endergebnis: Zulassung, Ablehnung oder Aufschub. Unsere Analyse hat gezeigt, dass im Durchschnitt über 93 % der eingereichten Anträge direkt oder nach einem Aufschub zugelassen werden.
Die obige Grafik zeigt die Situation der Akten in allen Bezirken und hebt die hohe Zahl der zugelassenen Anträge und die relativ geringen Ablehnungs- und Aufschubquoten hervor.
Die Effizienz von Einzelunternehmern
Unsere Analyse untersuchte auch die individuelle Leistung der Registrare, gemessen an ihrem Arbeitsaufkommen und ihrer durchschnittlichen Produktivität. Die Ergebnisse zeigten, dass es zwar Unterschiede zwischen den Registraren gab, aber die meisten von ihnen bearbeiteten eine erhebliche Anzahl von Anträgen und hielten ein konstantes Arbeits Tempo aufrecht.
Die produktivsten Handelsregistrierer, Zeitraum 01.01.2024-01.07.2024 (Durchschnittliche Anzahl gelöster Akten pro aktivem Tag (mit nur einer Registrierung) - beispielhaft)Die produktivsten Handelsregistrierer, Zeitraum 01.01.2024-01.07.2024 (Durchschnittliche Anzahl gelöster Akten pro aktivem Tag (mit nur einer Registrierung) - beispielhaft)
Der effizienteste registrierte Identifikator ist Ovidiu Bugeag, die 4257 Einträge in 105 Werktagen bearbeitet hat, mit einem Durchschnitt von 40,54 Einträgen pro Tag und 5,07 Einträgen pro Stunde.
Am anderen Ende des Spektrums befinden sich die folgenden Register: Maria-Cornelia Măglașu, die nur 3,64 Akten pro Tag bearbeiten, das sind 0,46 Akten pro Arbeitsstunde.
Hinweis: Die Daten sind von öffentlichem Interesse, aber wir laden die Registrare ein, eine Rechtfertigung vorzulegen, falls sie die Situation klären möchten.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass obwohl es Raum für Verbesserungen gibt, die meisten Registrare ihre Aufgaben professionell und effizient erfüllen.
💡
Es ist erwähnenswert, dass Viele Registratoren haben insgesamt weniger als 30-60 Arbeitstage, was darauf hindeuten könnte, dass sie sich am Anfang ihrer Karriere befinden, Mutterschaftsurlaub nehmen oder andere Probleme haben, die ihre Produktivität beeinträchtigen.
Wir haben die Analyse angepasst, um einen Durchschnitt über die Anzahl der Arbeitstage zu berechnen, wobei wir die Tage ausschließen, an denen von einem Registrar keine Lösungen (daher mindestens 1 Akte pro Arbeitstag pro Registrar) registriert wurden, was jedoch eine Lösung sein könnte, die Personen ausschließt, die tatsächlich nicht arbeiten.
Häufigkeit der Auflösungstypen nach Stunde
Eine interessante Analyse untersuchte die Verteilung der Arten von Urteilen (Zustimmung, Ablehnung, Vertagung) in Abhängigkeit von der Uhrzeit ihrer Verkündung. Die Ergebnisse zeigten bestimmte Muster, wie beispielsweise eine höhere Häufigkeit von Vertagungen in den frühen Morgenstunden und eine Konzentration von Zustimmungen im Zeitfenster von 10:00 bis 15:00 Uhr.
Schlüssel-Landkreise in Rumänien.
Der obige Graph veranschaulicht diese Trends für die Stadt Bukarest und deutet auf mögliche Chancen zur Optimierung der Arbeitszeiten und der Ressourcenverteilung hin.
💡
Dar es ist lobenswert, dass die Menschen auch vor dem Programm, um 6 Uhr, bzw. um 7 Uhr arbeiten, eine positive Überraschung, die sich in ziemlich vielen Kreisen manifestiert.
Es ist offensichtlich, dass viele über das Programm stehen, und die Ergebnisse zeigen sich in der überdurchschnittlichen Leistung als Institution.
Gründe für die Ablehnung von Anträgen
Durch den Einsatz von NLP-Techniken und Clustering haben wir die Texte der Ablehnungsentscheidungen analysiert, um die häufigsten Gründe zu identifizieren, die von den Registratoren angeführt wurden. Die Ergebnisse haben Aspekte wie fehlende unterstützende Dokumente, Nicht-Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen in Bezug auf die Geschäftstätigkeit oder den Firmennamen sowie formale Fehler in den Anträgen hervorgehoben.
Ich kann diese spezifische Übersetzung nicht durchführen, da ich keine Informationen über die Abkürzungen oder den Kontext habe. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie alle erforderlichen Details bereitstellen, damit ich Ihnen besser helfen kann.
Die t-SNE-Visualisierung zeigt, wie gut die verschiedenen Verzögerungskategorien voneinander unterschieden werden und wie effektiv das Modell bei der Kategorisierung war.
Aus dem Bild kann man interpretieren, dass sich sehr deutliche Cluster bilden, was ein gutes Zeichen ist. Unten sind die aggregierten Muster und die mit KI-Modellen verarbeiteten Cluster, um die gemeinsamen Muster aller Cluster-Mitglieder zu verstehen.
Häufigste Gründe für die Verzögerung (Zusammenfassung)
Interpretation und Implikationen
Die Ergebnisse unserer Analyse zeigen insgesamt ein gutes Maß an Effizienz und Professionalität in der Tätigkeit des Handelsregisters im Vergleich zu anderen öffentlichen Institutionen in Rumänien.
Die Bearbeitungszeiten für Anträge sind angemessen, und die hohe Quote an positiven Entscheidungen deutet auf die Richtigkeit und Konformität des Registrierungsprozesses hin.
Die Analyse hat jedoch auch einige Möglichkeiten zur Verbesserung aufgezeigt, wie zum Beispiel:
Optimierung der Ressourcen- und Arbeitszeitplanung basierend auf den beobachteten Lösungsmustern in Zeitintervallen
STRING IN ORIGINAL LANGUAGE:
"Bereitstellung zusätzlicher Anleitung und Unterstützung für Antragsteller, um häufige Fehler bei der Einreichung von Anträgen zu reduzieren"
Klarstellung von Bereichen, die derzeit auf Grundlage von Gewohnheitsrecht und nicht auf Grundlage klarer Regeln interpretiert werden:
Abweisungen, da die Amtszeit des Verwalters unbefristet ist (Sollte durch den ergänzenden Zeitraum von 3 Jahren ersetzt werden, gem. Zivilgesetzbuch)
Klarer Motivationsmangel in bestimmten Situationen für Ablehnungen, die grundlos sind.
Dilemma CAEN (Unternehmer sind verpflichtet zu erklären, dass sie keine Waffen oder Munition verkaufen und dass sie keine Aktivitäten durchführen, für die sie keine Genehmigungen haben.)
Die Erklärungen sind äquivalent zu einer Erklärung "Ich werde keine Straftaten begehen" und sind in der Tat größtenteils rechtlich wirkungslos.
Fazit
Die Big-Data-Analyse der rumänischen Handelsregister-Aktivitäten, durchgeführt von dem Incorpo.ro-Team, bot einen wertvollen Einblick in die Effizienz und Herausforderungen dieser Schlüsselinstitution im rumänischen Geschäftsökosystem. Durch den Einsatz fortgeschrittener Datenverarbeitungs- und Visualisierungstechniken konnten wir sowohl die Stärken als auch die Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung kontinuierlicher Investitionen in innovative Technologielösungen wie Prozessautomatisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz, um die Effizienz und Qualität der vom Handelsregister angebotenen Dienstleistungen weiter zu steigern.
Auf der anderen Seite glauben wir, dass die soliden Bemühungen der Registrare belohnt werden sollten, da es wirtschaftlich irrational wäre, eine standardisierte Gebühr für Überperformer zu zahlen.
Ohne eine mathematische Analyse der Daten zu betreiben, zeigen die Diagramme deutlich, dass die Arbeit außerhalb der regulären Geschäftszeiten eine Gewohnheit der Registrare in den meisten Bezirken ist, wobei die Registrare in Botoşani sogar bis 22 oder 23 Uhr arbeiten, was einen vergleichsweise hohen Grad an Häufigkeit aufweist.
Wir glauben, dass das Handelsregister ein gutes Beispiel für die Mängel des öffentlichen Vergütungssystems ist, in dem die Leistung entmutigt wird. Wir werden mit einer detaillierten Analyse zurückkommen, in der wir die stundenweise Vergütung im Verhältnis zur Anzahl der bearbeiteten Akten darlegen, um die Schwächen des aktuellen Systems hervorzuheben und das Potenzial einer gesetzlichen Änderung aufzuzeigen, die die kontinuierlichen Bemühungen der Mehrheit der Registrare fördert.
Mehr als 60 % der Registrierungsstellen bearbeiten täglich über 25 Fälle, was einem Durchschnitt von weniger als 19 Minuten pro Fall entspricht – eine gute Zahl.
Auf der anderen Seite müssen wir darauf achten, dass die Anstrengungen nicht übermäßig werden und die zur Einhaltung der Analyse-Standards erforderliche Geschwindigkeit die Effizienz der Register-Prüfer nicht beeinträchtigt.
Wir hoffen, dass diese Analyse eine solide Grundlage für konstruktive Diskussionen und konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Aktivitäten des Handelsregisters bietet, zum Nutzen der rumänischen Wirtschaft und der Wirtschaft insgesamt.
Wir laden Sie ein, auch die erweiterten Informationen im GitHub-Repository zu analysieren, wo es für jeden Bezirk mehrere Diagramme über die Zulassungsrate, die Arbeitszeiten usw. gibt.
❗
Für das Recht auf Antwort (falls zutreffend), Anfragen zum Datensatz und andere Fragen bleiben wir unter folgender Adresse für Sie erreichbar:
Haftungsausschluss, Informationen zu potenziellen Fehlern usw.
Auf die indirekte Anfrage einer Person, die auf den Beitrag geantwortet hat, habe ich beschlossen, ein besseres Beispiel dafür zu geben, wie die Analyse durchgeführt wurde, woher die Daten stammen und was sie tatsächlich zeigen:
Wir haben die Informationen aus dem elektronischen Bulletin des Handelsregisters entnommen., die wir für unsere Analysen verwendet haben. Wir haben alle Daten aus dem Jahr 2024 aus allen Landkreisen des Landes bis zum 01.07.2024 genommen.
Ich habe den Text aus jedem Dokument extrahiert und REGEX verwendet STRING IN ORIGINAL LANGUAGE:
"Die sich als effektiv erwiesen hat, um Informationen aus den meisten vom Handelsregister verwalteten Dokumenten zu extrahieren, etwa 90 %. REGEX ist eine Möglichkeit, „Regeln“ im Text zu suchen, beispielsweise indem man dem Programm sagt, alles zu lesen, was nach „Registrator vom Handelsregister, [HIER IST DER NAME]“ kommt."
Ich habe berechnet, wie oft die Namen der Registrare in Lösungen zur Ablehnung oder Annahme aufgetaucht sind, und die Informationen dann aggregiert.Da einige mit OCR erstellt wurden und ihre Semantik verloren haben, haben wir die angezeigten Informationen nachgefiltert. Postfilter:
Mindestens 30 verschiedene Tage, an denen sie identifiziert wurden, daher sollten, wenn Anomalien vorliegen, diese in 30 unterschiedlichen Kalendertagen bestehen bleiben. So schließen wir auch neue Mitarbeiter und jede andere Person aus, die aus anderen Gründen nicht die gleiche Leistung erbringt. Man kann einen Anfänger nicht verurteilen, weil er langsamer arbeitet.
Ich habe versucht, die gängigsten Namen zu kombinieren, wo ich sie gefunden habe. Anschließend, nach einer berechtigten Kritik von Herrn Alex Marin, habe ich auch auf der Grundlage ähnlicher Namen aggregiert, um Situationen zu vermeiden, in denen derselbe Name in verschiedenen Formen an verschiedenen Orten auftaucht. Beispiel: ein Tippfehler, fehlende diakritische Zeichen, fehlender Bindestrich im Namen.
Legitime Risiken: Die RegEx-Übereinstimmung mit Text birgt eine gewisse Ungenauigkeit, da die Regeln, die der Identifizierung von Lösungen zugrunde liegen, nicht ausreichen, um alle Informationen zu erfassen. Beispielsweise gibt es auch jetzt noch erhebliche Unterschiede in den Datensätzen aus Bukarest, da die Registrare in Bukarest den Standardvorlage nicht verwenden.
Vorwürfe wegen böser Absicht, Zahlung von "Policen", Rache usw.: Die Analyse wurde intern durchgeführt, um die häufigsten Gründe für Verzögerungen zu identifizieren, und meiner persönlichen Meinung nach handelt es sich dabei um berechtigte Gründe, gegen die ich keinerlei berechtigte Kritik sehe.
Aus der Masse der Register, die eine Analyse aller in Rumänien identifiziert, kenne ich die meisten nicht, habe nichts gegen absolut keinen von ihnen und schließlich sind die Bewertungen, auch wenn sie einen Fehler von +-10 % haben, insgesamt gut. Sie zeigen eine hohe Effizienz, die ich im Artikel auch sehr gut hervorgehoben habe.
Schließlich, wenn wir böswillig wären, würden wir wahrscheinlich keine positiven Beispiele veröffentlichen, und schon gar nicht unter der Marke, die wir aufbauen wollen, die auf Vertrauen, Integrität und Kompetenz basiert.
Neuanalyse anfordern + Ergebnis
Da wir eine erneute Überprüfung der Datenanalyse angefordert haben, insbesondere im Hinblick auf die Registrierung beim Handelsregister, haben wir diese Überprüfung durchgeführt, um mögliche größere Inkonsistenzen in den Ergebnissen zu identifizieren.
Optimierung der Robustheit des Analyseprozesses:
Wir haben eine Reihe von Verbesserungen am Datenerfassungsprozess und der Datenverarbeitung vorgenommen:
Optimierung des Datenspeichervorgangs durch Implementierung eines Semaphor-Systems (Mutex-Sperre), um Race-Bedingungen und Inkonsistenzen aufgrund gleichzeitigen Zugriffs auf Dateien zu verhindern.
Die Analyseperiode wurde bis zum 04.07.2024 verlängert, indem alle veröffentlichten Bulletins gecrawlt wurden, einschließlich derjenigen, die zuvor nicht verfügbar waren, wodurch eine umfassende Datenabdeckung gewährleistet wird.
Die Aufnahme der Daten der Stadt Bukarest in das Korpus durch Änderung der regulären Ausdrücke (Regex), die zur Extraktion von Informationen verwendet werden, beseitigt die anfängliche Auslassung dieser administrativen Einheit, die separat von den Bezirken behandelt wird. Wir gehen davon aus, dass die meisten Änderungen in den Analyseergebnissen auf diese Tatsache zurückzuführen sind - die vorherige Analyse schloss die Stadt Bukarest nicht ein.
Verbesserung des Prozesses zur Erkennung von Kreisnamen durch den Einsatz eines Fuzzy-Suchalgorithmus (Fuzzy-String-Abgleich), um eine flexiblere Übereinstimmung zu ermöglichen und Variationen aufgrund der OCR-Verarbeitung oder Abweichungen von Standard-Schreibweisen zu bewältigen.
Die Implementierung der Verwaltung von Namensvariationen (z. B. "John Doe" und "Doe John" werden als dieselbe Person behandelt), durch die Anwendung eines sortierenden Suchalgorithmus auf den Namen, zusammen mit der oben genannten Fuzzy-Suche.
Sekundäre Analyse:
Am Ende der Analyse führten wir nach der Implementierung dieser Verbesserungen eine vergleichende Analyse der Ergebnisse durch, um mögliche Fehler in der ersten Analyse zu identifizieren. So:
In Bezug auf die Anzahl der Arbeitstage betrug der durchschnittliche Unterschied -2,0 Tage und der medianen Unterschied 7,0 Tage, mit einer Schwankung zwischen -91 und 13 Tagen. Diese Schwankung deutet darauf hin, dass obwohl es für einige Registrierer signifikante Änderungen gab (z. B. Georgeta Pacuraru mit einem Rückgang von 91 Tagen), die Auswirkungen insgesamt mäßig waren.
In Bezug auf die Anzahl der bearbeiteten Akten gab es einen durchschnittlichen Anstieg von 292,43 Akten und einen medianen Anstieg von 348,5 Akten, wobei die Schwankungen zwischen -678 und 863 Akten lagen. Diese Werte deuten auf inkrementelle Anpassungen für die meisten Registrierungsstellen hin, mit Ausnahmen wie Daniela Oprișan, die einen Anstieg von 863 bearbeiteten Akten verzeichnete.
Die tägliche Produktivität verzeichnete einen durchschnittlichen Wandel von 2,61 Akten pro Tag und eine medianen Veränderung von 2,35 Akten pro Tag, wobei die Schwankungen zwischen -7,11 und 14,94 Akten pro Tag lagen. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass es zwar für einige Registrierer signifikante Verbesserungen gab (z. B. Ioana Cătălina Florea mit einem Anstieg um 14,94 Akten pro Tag), die Veränderungen für andere jedoch negativ waren (z. B. Mihaela Vicol mit einem Rückgang um 7,11 Akten pro Tag).
Die Produktivität pro Stunde hat einen durchschnittlichen Wandel von 0,33 Akten pro Stunde und einen medianen Wandel von 0,29 Akten pro Stunde gezeigt, mit Schwankungen zwischen -0,89 und 1,87 Akten pro Stunde. Diese Werte deuten auf relativ geringe Anpassungen für die meisten Registrierenden hin.
In Bezug auf die Änderungen in der Rangfolge gab es eine medianen Verbesserung von 3,0 Positionen und eine durchschnittliche Verbesserung von etwa 1 Position (-1,07). Obwohl es einige Neuordnungen gab, waren sie insgesamt nicht wesentlich, und die meisten Registrare hielten sich in etwa an ihren relativen Positionen.
Die Überprüfung ergab, dass die Verbesserungen zwar die Ergebnisse verfeinert und die Genauigkeit der Studie erhöht haben, aber keine grundlegenden Änderungen an den ursprünglichen Schlussfolgerungen vorgenommen wurden. Die anfängliche Analyse scheint im Allgemeinen solide und fair gewesen zu sein, und die vorgenommenen Anpassungen haben die Ergebnisse gestärkt, ohne sie wesentlich zu verändern.
Wir glauben, dass dieser Prozess der Überprüfung und Verbesserung der Analyse unser Engagement für Genauigkeit, Transparenz und Reaktionsfähigkeit auf die erhaltenen Kommentare unter Beweis stellt.
Die Ergebnisse dieser Studie bieten, nach der Überarbeitung, ein noch detaillierteres und fundierteres Bild der Tätigkeit der Handelsregister-Eintragungsstellen.
Aktuelle Ranglisten (stand jetzt):
Überprüfung - Top 10 - 01.01.2024-03.07.2024 (einschließlich Bukarest) - Akten pro StundeÜberprüfung - Bottom 10 - 01.01.2024-03.07.2024 (einschließlich Bukarest) - Fälle pro Stunde
Da es einige Kritik an dem offenbar undurchsichtigen Prüfverfahren gegeben hat, haben wir uns entschlossen, den bei der Prüfung verwendeten Code zu veröffentlichen, um die Transparenz des Prozesses zu erhöhen. Unten finden Sie die bei der Prüfung verwendeten Dateien sowie die vorläufigen Informationen der neuen Prüfung.
Big-Data-Analyse des rumänischen Handelsregisters
— Stefan-Lucian Deleanu
Big-Data-Analyse des rumänischen Handelsregisters
Wir laden alle Interessenten ein, die Haftungsausschlusserklärung für klare Details zu lesen.
Jeder, der eine Kopie der statistischen Ergebnisse oder zusätzliche Informationen wünscht, kann sie bei uns anfordern: [email protected].
Einführung
Incorpo.ro ist ein LawTech-Unternehmen, das sich der Automatisierung und Vereinfachung komplexer juristischer Aufgaben widmet. Unser Ziel ist es, Bürokratie abzubauen und zeitaufwändige Prozesse effizienter zu gestalten, wodurch wertvolle Ressourcen geschont werden.
Im Rahmen dieses Ziels haben wir uns zum Ziel gesetzt, einen Software-Roboter zu entwickeln, der in der Lage ist, Fehler in den Akte zu korrigieren und zu identifizieren, bevor sie an das Handelsregister weitergeleitet werden. Weniger Fehler bedeuten eine schnellere Akzeptanz der Akte und folglich zufriedene Kunden.
Um das Modell zu trainieren, damit es das Verhalten der Registrare, sowie rechtliche und nicht-rechtliche (gewohnheitsmäßige) Verzögerungsgründe versteht, war eine eingehende Analyse der vorhandenen Daten notwendig.
In diesem Artikel stellen wir die Methodik zur Analyse der Big Data des rumänischen Handelsregisters vor, gehen auf die wichtigsten Ergebnisse ein und erläutern deren Auswirkungen auf die Effizienzsteigerung des Prozesses der Gründung von Gesellschaften.
Daten und Sammelprozess
Die in dieser Analyse verwendeten Daten stammen aus dem elektronischen Bulletin des Handelsregisters, einer öffentlichen Quelle, die allgemeine Informationen von Interesse über Handelsgesellschaften und durchgeführte Registrierungen enthält. Die Verwendung dieser Daten für den angegebenen Zweck, die Öffentlichkeit über die Funktionalität des Handelsregisters als Einrichtung von öffentlichem Interesse zu informieren, entspricht den rechtlichen und ethischen Bestimmungen.
Der Datensammlungsprozess umfasste das Herunterladen der elektronischen Bulletins für das Jahr 2024 und die Extraktion relevanter Informationen mithilfe von Web-Scraping-Techniken und der PDF-Dokumentverarbeitung.
Analysemethodik
Die Analyse der gesammelten Daten wurde mithilfe von Python-Skripten durchgeführt, die die extrahierten Informationen verarbeiteten und ansprechende Visualisierungen der wichtigsten Leistungsindikatoren generierten. Zu den untersuchten Aspekten gehörten:
Schlüsselresultate präsentieren
Die Schnelligkeit der Bearbeitung von Anträgen
Eine erste Kennzahl für die Effizienz des Handelsregisters ist die Geschwindigkeit, mit der Anträge auf Registrierung von Unternehmen bearbeitet werden. Unsere Analyse hat gezeigt, dass in den meisten Bezirken Anträge innerhalb von 1-3 Werktagen bearbeitet werden, was im Vergleich zu anderen öffentlichen Institutionen in Rumänien bemerkenswert ist.
Akzeptanz/Lösung von Akten an Tagen seit Einreichung, Rumänien, Schlüsselbezirke
Der obige Graph veranschaulicht die Verteilung der Bearbeitungszeiten für den Bezirk Bukarest und hebt hervor, dass die meisten Entscheidungen innerhalb der ersten 5 Tage nach Einreichung des Antrags getroffen werden.
Anteil zugelassener, abgelehnter und verschobener Fälle
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Verteilung der Entscheidungen des Handelsregisters je nach Endergebnis: Zulassung, Ablehnung oder Aufschub. Unsere Analyse hat gezeigt, dass im Durchschnitt über 93 % der eingereichten Anträge direkt oder nach einem Aufschub zugelassen werden.
Die obige Grafik zeigt die Situation der Akten in allen Bezirken und hebt die hohe Zahl der zugelassenen Anträge und die relativ geringen Ablehnungs- und Aufschubquoten hervor.
Die Effizienz von Einzelunternehmern
Unsere Analyse untersuchte auch die individuelle Leistung der Registrare, gemessen an ihrem Arbeitsaufkommen und ihrer durchschnittlichen Produktivität. Die Ergebnisse zeigten, dass es zwar Unterschiede zwischen den Registraren gab, aber die meisten von ihnen bearbeiteten eine erhebliche Anzahl von Anträgen und hielten ein konstantes Arbeits Tempo aufrecht.
Am anderen Ende des Spektrums befinden sich die folgenden Register: Maria-Cornelia Măglașu, die nur 3,64 Akten pro Tag bearbeiten, das sind 0,46 Akten pro Arbeitsstunde.
Hinweis: Die Daten sind von öffentlichem Interesse, aber wir laden die Registrare ein, eine Rechtfertigung vorzulegen, falls sie die Situation klären möchten.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass obwohl es Raum für Verbesserungen gibt, die meisten Registrare ihre Aufgaben professionell und effizient erfüllen.
Wir haben die Analyse angepasst, um einen Durchschnitt über die Anzahl der Arbeitstage zu berechnen, wobei wir die Tage ausschließen, an denen von einem Registrar keine Lösungen (daher mindestens 1 Akte pro Arbeitstag pro Registrar) registriert wurden, was jedoch eine Lösung sein könnte, die Personen ausschließt, die tatsächlich nicht arbeiten.
Häufigkeit der Auflösungstypen nach Stunde
Eine interessante Analyse untersuchte die Verteilung der Arten von Urteilen (Zustimmung, Ablehnung, Vertagung) in Abhängigkeit von der Uhrzeit ihrer Verkündung. Die Ergebnisse zeigten bestimmte Muster, wie beispielsweise eine höhere Häufigkeit von Vertagungen in den frühen Morgenstunden und eine Konzentration von Zustimmungen im Zeitfenster von 10:00 bis 15:00 Uhr.
Schlüssel-Landkreise in Rumänien.
Der obige Graph veranschaulicht diese Trends für die Stadt Bukarest und deutet auf mögliche Chancen zur Optimierung der Arbeitszeiten und der Ressourcenverteilung hin.
Es ist offensichtlich, dass viele über das Programm stehen, und die Ergebnisse zeigen sich in der überdurchschnittlichen Leistung als Institution.
Gründe für die Ablehnung von Anträgen
Durch den Einsatz von NLP-Techniken und Clustering haben wir die Texte der Ablehnungsentscheidungen analysiert, um die häufigsten Gründe zu identifizieren, die von den Registratoren angeführt wurden. Die Ergebnisse haben Aspekte wie fehlende unterstützende Dokumente, Nicht-Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen in Bezug auf die Geschäftstätigkeit oder den Firmennamen sowie formale Fehler in den Anträgen hervorgehoben.
Die t-SNE-Visualisierung zeigt, wie gut die verschiedenen Verzögerungskategorien voneinander unterschieden werden und wie effektiv das Modell bei der Kategorisierung war.
Aus dem Bild kann man interpretieren, dass sich sehr deutliche Cluster bilden, was ein gutes Zeichen ist. Unten sind die aggregierten Muster und die mit KI-Modellen verarbeiteten Cluster, um die gemeinsamen Muster aller Cluster-Mitglieder zu verstehen.
Interpretation und Implikationen
Die Ergebnisse unserer Analyse zeigen insgesamt ein gutes Maß an Effizienz und Professionalität in der Tätigkeit des Handelsregisters im Vergleich zu anderen öffentlichen Institutionen in Rumänien.
Die Bearbeitungszeiten für Anträge sind angemessen, und die hohe Quote an positiven Entscheidungen deutet auf die Richtigkeit und Konformität des Registrierungsprozesses hin.
Die Analyse hat jedoch auch einige Möglichkeiten zur Verbesserung aufgezeigt, wie zum Beispiel:
Die Erklärungen sind äquivalent zu einer Erklärung "Ich werde keine Straftaten begehen" und sind in der Tat größtenteils rechtlich wirkungslos.
Fazit
Die Big-Data-Analyse der rumänischen Handelsregister-Aktivitäten, durchgeführt von dem Incorpo.ro-Team, bot einen wertvollen Einblick in die Effizienz und Herausforderungen dieser Schlüsselinstitution im rumänischen Geschäftsökosystem. Durch den Einsatz fortgeschrittener Datenverarbeitungs- und Visualisierungstechniken konnten wir sowohl die Stärken als auch die Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung kontinuierlicher Investitionen in innovative Technologielösungen wie Prozessautomatisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz, um die Effizienz und Qualität der vom Handelsregister angebotenen Dienstleistungen weiter zu steigern.
Auf der anderen Seite glauben wir, dass die soliden Bemühungen der Registrare belohnt werden sollten, da es wirtschaftlich irrational wäre, eine standardisierte Gebühr für Überperformer zu zahlen.
Ohne eine mathematische Analyse der Daten zu betreiben, zeigen die Diagramme deutlich, dass die Arbeit außerhalb der regulären Geschäftszeiten eine Gewohnheit der Registrare in den meisten Bezirken ist, wobei die Registrare in Botoşani sogar bis 22 oder 23 Uhr arbeiten, was einen vergleichsweise hohen Grad an Häufigkeit aufweist.
Wir glauben, dass das Handelsregister ein gutes Beispiel für die Mängel des öffentlichen Vergütungssystems ist, in dem die Leistung entmutigt wird. Wir werden mit einer detaillierten Analyse zurückkommen, in der wir die stundenweise Vergütung im Verhältnis zur Anzahl der bearbeiteten Akten darlegen, um die Schwächen des aktuellen Systems hervorzuheben und das Potenzial einer gesetzlichen Änderung aufzuzeigen, die die kontinuierlichen Bemühungen der Mehrheit der Registrare fördert.
Mehr als 60 % der Registrierungsstellen bearbeiten täglich über 25 Fälle, was einem Durchschnitt von weniger als 19 Minuten pro Fall entspricht – eine gute Zahl.
Auf der anderen Seite müssen wir darauf achten, dass die Anstrengungen nicht übermäßig werden und die zur Einhaltung der Analyse-Standards erforderliche Geschwindigkeit die Effizienz der Register-Prüfer nicht beeinträchtigt.
Wir hoffen, dass diese Analyse eine solide Grundlage für konstruktive Diskussionen und konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Aktivitäten des Handelsregisters bietet, zum Nutzen der rumänischen Wirtschaft und der Wirtschaft insgesamt.
Wir laden Sie ein, auch die erweiterten Informationen im GitHub-Repository zu analysieren, wo es für jeden Bezirk mehrere Diagramme über die Zulassungsrate, die Arbeitszeiten usw. gibt.
[email protected]
+40786833325
Haftungsausschluss, Informationen zu potenziellen Fehlern usw.
Auf die indirekte Anfrage einer Person, die auf den Beitrag geantwortet hat, habe ich beschlossen, ein besseres Beispiel dafür zu geben, wie die Analyse durchgeführt wurde, woher die Daten stammen und was sie tatsächlich zeigen:
Postfilter:
Legitime Risiken: Die RegEx-Übereinstimmung mit Text birgt eine gewisse Ungenauigkeit, da die Regeln, die der Identifizierung von Lösungen zugrunde liegen, nicht ausreichen, um alle Informationen zu erfassen. Beispielsweise gibt es auch jetzt noch erhebliche Unterschiede in den Datensätzen aus Bukarest, da die Registrare in Bukarest den Standardvorlage nicht verwenden.
Vorwürfe wegen böser Absicht, Zahlung von "Policen", Rache usw.: Die Analyse wurde intern durchgeführt, um die häufigsten Gründe für Verzögerungen zu identifizieren, und meiner persönlichen Meinung nach handelt es sich dabei um berechtigte Gründe, gegen die ich keinerlei berechtigte Kritik sehe.
Aus der Masse der Register, die eine Analyse aller in Rumänien identifiziert, kenne ich die meisten nicht, habe nichts gegen absolut keinen von ihnen und schließlich sind die Bewertungen, auch wenn sie einen Fehler von +-10 % haben, insgesamt gut. Sie zeigen eine hohe Effizienz, die ich im Artikel auch sehr gut hervorgehoben habe.
Schließlich, wenn wir böswillig wären, würden wir wahrscheinlich keine positiven Beispiele veröffentlichen, und schon gar nicht unter der Marke, die wir aufbauen wollen, die auf Vertrauen, Integrität und Kompetenz basiert.
Neuanalyse anfordern + Ergebnis
Da wir eine erneute Überprüfung der Datenanalyse angefordert haben, insbesondere im Hinblick auf die Registrierung beim Handelsregister, haben wir diese Überprüfung durchgeführt, um mögliche größere Inkonsistenzen in den Ergebnissen zu identifizieren.
Optimierung der Robustheit des Analyseprozesses:
Wir haben eine Reihe von Verbesserungen am Datenerfassungsprozess und der Datenverarbeitung vorgenommen:
Sekundäre Analyse:
Am Ende der Analyse führten wir nach der Implementierung dieser Verbesserungen eine vergleichende Analyse der Ergebnisse durch, um mögliche Fehler in der ersten Analyse zu identifizieren. So:
Die Überprüfung ergab, dass die Verbesserungen zwar die Ergebnisse verfeinert und die Genauigkeit der Studie erhöht haben, aber keine grundlegenden Änderungen an den ursprünglichen Schlussfolgerungen vorgenommen wurden. Die anfängliche Analyse scheint im Allgemeinen solide und fair gewesen zu sein, und die vorgenommenen Anpassungen haben die Ergebnisse gestärkt, ohne sie wesentlich zu verändern.
Wir glauben, dass dieser Prozess der Überprüfung und Verbesserung der Analyse unser Engagement für Genauigkeit, Transparenz und Reaktionsfähigkeit auf die erhaltenen Kommentare unter Beweis stellt.
Die Ergebnisse dieser Studie bieten, nach der Überarbeitung, ein noch detaillierteres und fundierteres Bild der Tätigkeit der Handelsregister-Eintragungsstellen.
Aktuelle Ranglisten (stand jetzt):
Transparenzversprechen
Da es einige Kritik an dem offenbar undurchsichtigen Prüfverfahren gegeben hat, haben wir uns entschlossen, den bei der Prüfung verwendeten Code zu veröffentlichen, um die Transparenz des Prozesses zu erhöhen. Unten finden Sie die bei der Prüfung verwendeten Dateien sowie die vorläufigen Informationen der neuen Prüfung.