Previsões de pagamento de clientes

Isto artigo descreve a capacidade de previsão de pagamentos que pode ajudá-lo a compreender melhor as práticas de pagamento típicas de um cliente. Esta funcionalidade pode também ajudar a identificar circunstâncias que devem levar o cliente a iniciar os processos de cobranças mais cedo do que normalmente iniciaria.

Descrição Geral

Frequentemente, as organizações consideram difícil prever quando é que os clientes pagarão as suas faturas. Esta falta de informações pode causar os seguintes problemas:

  • Previsões menos precisas do fluxo de caixa
  • Processos de cobrança iniciados demasiado tarde
  • Encomendas distribuídas a clientes que possam não efetuar o respetivo pagamento

As previsões de pagamento de clientes ajudam as organizações a prever quando uma fatura de cliente será paga. Portanto, podem criar estratégias de cobrança que ajudam a aumentar a probabilidade de serem pagas a tempo.

Previsões

As previsões de pagamento permitem às organizações melhorar os respetivos processos empresariais ajudando-as a identificar as faturas que provavelmente serão pagas com atraso. A organização pode utilizar essas informações para tomar medidas que melhorem as probabilidades de serem pagas a tempo.

A funcionalidade de Previsões de pagamento de clientes utiliza um modelo de machine learning para prever com maior precisão quando um cliente pagará uma fatura pendente. Este modelo de machine learning inclui histórico de faturas, pagamentos e dados dos clientes.

Para cada fatura em aberto, a funcionalidade atribui três probabilidades de pagamento:

  • A probabilidade de o pagamento ser efetuado a tempo
  • A probabilidade de o pagamento ser efetuado com atraso
  • A probabilidade de o pagamento ser efetuado com muito atraso

Esta funcionalidade também proporciona uma vista agregada dos pagamentos previstos.

Vista agregada das previsões de pagamento.

A cada fatura é atribuída uma probabilidade de pagamento dentro do prazo. As faturas com uma probabilidade de pagamento dentro do prazo inferior a 50% são marcadas com um círculo vermelho para indicar que podem necessitar da atenção de um agente de cobranças.

Lista de probabilidades de pagamento.

A funcionalidade de Previsões de pagamento de clientes também fornece informações contextuais para explicar a previsão. Estas informações incluem os principais fatores que influenciaram a previsão, o estado atual dos negócios com o cliente e detalhes sobre o comportamento do histórico de pagamentos do cliente.

Em muitas empresas, o processo de cobranças tem sido uma atividade reativa. Por outras palavras, o processo de cobranças não é iniciado até que as faturas se tornem devidas. As previsões de pagamento de clientes permitem que as organizações sejam mais proativas em relação às cobranças. Já não têm de esperar que uma transação se torne devida para iniciar o processo de cobranças. Em alternativa, podem utilizar a capacidade de previsões de pagamento para determinar se as cobranças proativas irão melhorar a probabilidade de serem efetuadas a tempo.

Metodologia

No passado, tem sido normalmente difícil desenvolver e implementar uma solução de inteligência artificial (IA). Para o processo foi necessária uma equipa que inclui cientistas de dados, especialistas na matéria (SMEs), e engenheiros, que trabalham ao longo do tempo para formular, desenvolver, implementar e manter uma solução de IA utilizável. As previsões de pagamento do cliente facilitam a implementação e a utilização de uma solução de IA em Microsoft Dynamics 365 Finance. A Microsoft está a preparar um pacote de soluções de IA criadas com base no Microsoft AI Builder. Portanto, os utilizadores podem implementar a solução de IA com um único clique do rato para tirar partido dos benefícios das previsões inteligentes. Se não estiver satisfeito com a precisão das previsões, um utilizador avançado pode (mais uma vez, com um único clique do rato) entrar na experiência da extensão do AI Builder e, em seguida, selecionar ou limpar os campos que são utilizados para gerar previsões. Quando estiver pronto, pode "preparar" o modelo e publicar as alterações. O modelo recém-treinado será automaticamente selecionado para gerar previsões no Dynamics 365 Finance.