고객 지불 예측 활성화

이 문서에서는 재무 인사이트 구성 페이지에서 고객 결제 예측 기능을 구성하는 방법을 설명합니다. 이 문서에는 이 기능을 효과적으로 사용하는 데 도움이 되는 정보도 포함되어 있습니다.

1. 고객 결제 인사이트 기능을 구성합니다.

   1. 신용 및 수금 설정 > 재무 인사이트 > 고객 결제 예측으로 > 이동합니다.

   2. 재무 인사이트 구성 페이지의 고객 결제 예측 탭에서 예측 모델 에 사용된 데이터 필드 보기를 선택하여 예측 모델 의 데이터 필드를 엽니다 . 여기서 고객 지불 예측을 위한 인공지능(AI) 예측 모델을 만드는 데 사용되는 기본 필드 목록을 볼 수 있습니다.

      기본 필드 목록을 사용하여 예측 모델을 만들려면 예측 모델에 대한 데이터 필드 페이지를 닫기 다음 재무 인사이트 구성 페이지에서 기능 사용 옵션을 예 로 설정합니다 .

   메모

   고객 결제 예측 기능을 사용하려면 이전 6개월에서 9개월 사이에 100건 이상의 정산 거래가 있어야 모델을 성공적으로 학습할 수 있습니다. 이 데이터는 각 버킷에 최소 30개의 정산 트랜잭션이 있는 On-time, Late 및 Very late 버킷에 분산되어야 합니다. 거래에는 무료 텍스트 송장, 판매 주문 및 고객 지불이 포함될 수 있습니다.

   2. "매우 늦은" 거래 기간을 지정하여 매우 늦은 예측 버킷이 비즈니스에 의미하는 바를 정의합니다.

      각 미결 송장에 대해 시스템은 정시, 연체 및 매우 늦음의 세 가지 버킷 으로 지불 확률을 예측합니다.

      • 정시 – 이 버킷에는 거래 만기일 또는 그 이전에 지불될 것으로 예상되는 지불이 포함됩니다.
      • Late – 이 버킷에는 거래 만기일 이후, "매우 늦은" 거래 기간이 시작되기 전에 지불될 것으로 예상되는 지불이 포함됩니다.
      • 매우 늦음 – 이 버킷에는 "매우 늦은" 거래 기간이 시작된 후 지불될 것으로 예상되는 지불이 포함됩니다.

      메모

      고객 결제를 위한 AI 예측 모델 생성 후 '매우 늦은' 거래 기간을 변경하고 연체 임계값 변경을 선택하면 기존 예측 모델이 삭제되고 새 모델이 생성됩니다. 새 예측 모델은 트랜잭션을 정의하기 위해 입력한 설정에 따라 "매우 늦은" 기간으로 이동합니다.

   3. "매우 늦은" 거래 기간 정의를 완료한 후 예측 모델 만들기를 선택하여 예측 모델을 만듭니다. 재무 인사이트 구성 페이지의 예측 모델 섹션 에는 예측 모델의 상태가 표시됩니다.

      메모

      예측 모델이 만들어지는 동안 언제든지 모델 만들기 재설정을 선택하여 프로세스를 다시 시작할 수 있습니다.

   이제 기능이 구성되었으며 사용할 준비가 되었습니다.

기능이 구성되고 예측 모델이 생성되어 작동되면 재무 통계 매개변수 의 예측 모델 섹션에서는 모델의 정확도가 표시됩니다.