顧客支払予測の有効化

この記事では、新しいコンフィギュレーションまたはページでの顧客支払予測 財務インサイトコンフィギュレーション 説明します。 この記事には、機能を効果的に使用するために役立つ情報も含まれています。

1. 顧客支払に関するインサイト機能を構成します:

   1. 与信および回収 > 設定 > Finance Insights > 顧客支払予測に移動します。

   2. Finance Insights 構成ページの 顧客支払予測タブで、予測モデルに使用されるデータ フィールドの表示を選択して、予測モデルのデータ フィールド ページを開きます。 ここでは、顧客支払予測に対して人工知能 (AI) 予測モデルを作成するために使用されるフィールドの既定の一覧を表示できます。

      既定のフィールド一覧を使用して予測モデルを作成するには、予測モデルのデータ フィールド ページを閉じて、Finance Insights 構成 ページで 機能の有効化 オプションを はい に設定します。

   メモ

   モデル 成功をトレーニングするために、Customerの支払予測 過去6か月から9か月の間に100件以上の決済済トランザクションが必要となります。 このデータは、On-time、Late、Very late で、各トランザクションで最低 30 の決済トランザクションを処理する必要バケット。 このトランザクションには、フリーテキストの請求書、受注、顧客支払いなどが含まれます。

   2. "かなりの遅延" トランザクション期間を指定して、かなりの遅延 の予測バケットがビジネスにとって何を意味するかを定義します。

      未処理の請求書ごとに、システムは、以下の 3 つのバケットで支払いの確率を予測します: 期限内、遅延、かなりの遅延。

      • 期限: この期間バケットトランザクションの期日以前に支払が予測される支払が含まれます。
      • [ /&バケット支払] : この期間には、トランザクションの期日の後で "非常に遅い" トランザクション期間の開始前に支払が予測される支払が含まれます。
      • [非常 遅い] バケットこの期間には、"非常に遅い" トランザクション期間の開始後に支払が予測される支払が含まれます。

      メモ

      "かなりの遅延" トランザクション期間を変更し、顧客支払の AI 予測モデルが作成された後に 遅延しきい値の変更を選択した場合、既存の予測モデルが削除され、新しいモデルが作成されます。 新しい予測モデルは、それを定義するために入力された設定に基づいて、トランザクションを "かなりの遅延" 期間に移動します。

   3. "かなりの遅延" トランザクション期間の定義が完了したら、予測モデルの作成 を選択し、予測モデルを作成します。 Finance Insights 構成ページの 予測モデル セクションには、予測モデルの状態が表示されます。

      メモ

      予測モデルの作成中はいつでも、モデル作成のリセット を選択して、プロセスを再起動できます。

   これで、機能が構成され、使用する準備が整いました。

機能が構成され、予測モデル が作成され、機能すると、 予測モデル パラメータの 財務インサイトセクション ページにモデルの精度が示されます。