顧客支払予測の有効化
この記事では、財務情報コンフィギュレーション ページの顧客支払予測 機能をコンフィギュレーションする方法について説明 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。
メモ
次の手順を実行する前に、Finance insights の構成 記事の前提条件の手順を必ず完了してください。
顧客支払に関するインサイト機能を構成します:
与信および回収 > 設定 > Finance Insights > 顧客支払予測に移動します。
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
顧客支払予測 は、過去 6 ヶ月から 9 ヶ月の間に 100 件以上のトランザクションがあることを条件としています。 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。 このデータは、オンタイム、遅延、大きな遅延の各設定にまたがっている必要があります。
"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。
- 期限内 – このバケットには、トランザクションの期日またはそれ以前に支払われると予測される支払が含まれます。
- 遅延 – このバケットには、トランザクション期日後ではあるが、"かなりの遅延" トランザクション期間の開始前に支払われると予測される支払が含まれます。
- かなりの遅延 – このバケットには、"かなりの遅延" トランザクション期間の開始後に支払われると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。
"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、財務情報パラメータ ページの [予測モデル] セクションにモデルの精度が表示されます。