顧客支払予測の使用

この記事では、顧客支払予測の使用方法について説明します。 この機能を使用する前に、そのためのセットアップ手順が完了していることを確認してください。 詳細については、顧客支払予測の有効化を参照してください。

顧客の与信および回収の管理 ワークスペース、および 2 つの新しいリスト ページ トランザクション支払予測 と 顧客支払予測で、顧客支払予測を表示できます。

[顧客の与信および回収の管理] ワークスペース

顧客の与信および回収の管理 ワークスペースには、2 つの新しいタイル トランザクション支払予測 と 顧客支払予測 が含まれます。

トランザクション支払予測リスト ページ

トランザクション支払予測 リスト ページでは、オープンなトランザクションの支払の確率を、期限内、遅延、かなりの遅延 の各バケットで表示できます。 グリッド内のトランザクションごとに、期限内の確度 列には、請求書が期日までに支払われる可能性が示されます。 期限内の支払の確率が 50% 未満の場合、期限内の確率 列のパーセンテージの横に赤い円が表示されて、遅延支払のリスクを示します。

ページの右側にある 関連情報 ウィンドウには、予測に関する詳細が表示されます。

• グリッドで選択されたトランザクションについて、支払予測 クイックタブに支払予測の詳細が、期限内、遅延、かなり遅延 のバケットとして表示されます。 トップ要素 セクションには、予測に影響を与えるトップ要素が表示されます。 トップ要素は、選択されたトランザクションやそのトランザクションの顧客に対する属性です。
• 顧客インサイト クイックタブには、選択したトランザクションについて、顧客の現在の請求書、支払、および回収統計が表示されます。
• 顧客履歴 クイックタブでは、期限内、遅延、かなり遅延 バケットに顧客の支払履歴が表示されます。

トップ要素 セクションのデータ、および 顧客インサイト と 顧客履歴 クイックタブには、支払予測を説明するのに役立つデータが含まれています。 これにより、予測の有効性に対する信頼度を高めることができます。

顧客支払予測リスト ページ

顧客支払予測 リスト ページでは、オープンな残高の合計と、支払われると予測される額が 期限内、遅延、かなり遅延 に表示され ます。

各バケットの支払金額は、トランザクション残高の加重平均の合計として計算されます。 この金額は、各バケットの支払確度に基づいて計算されます。

たとえば、顧客には、各バケットで次のような支払確率を持つ未処理のトランザクションが 3 つとします。

取引	日数	期限内の支払の確度	遅延した支払の確度	かなり遅延した支払の確度
T1	100	10%	50%	40%
T2	1.000	50%	30%	20%
T3	10,000	1%	4%	95%

この場合、各バケットに対して支払が次のように予測されます。

バケット	トランザクション T1	トランザクション T2	トランザクション T3	小計
期限内	100 × 10 ÷ 100 = 10	1,000 × 50 ÷ 100 = 500	10,000 × 1 ÷ 100 = 100	610
遅い	100 × 50 ÷ 100 = 50	1,000 × 30 ÷ 100 = 300	10,000 × 4 ÷ 100 = 400	750
非常に遅い	100 × 40 ÷ 100 = 40	1,000 × 20 ÷ 100 = 200	10,000 × 95 ÷ 100 = 9,500	9,740

ページの右側にある 関連情報 セクションには、予測に関する詳細が表示されます。

• グリッドで選択されたトランザクションについて、支払予測 クイックタブに支払予測の詳細が、期限内、遅延、かなり遅延 のバケットとして表示されます。
• 顧客インサイト クイックタブには、選択したトランザクションについて、顧客の現在の請求書、支払、および回収統計が表示されます。
• 顧客履歴 クイックタブでは、期限内、遅延、かなり遅延 バケットに顧客の支払履歴が表示されます。

顧客インサイト と 顧客履歴 クイックタブのデータは、支払予測を説明するのに役立ちます。 これにより、予測の有効性に対する信頼度を高めることができます。

支払予測の正確性の向上

支払予測の精度を表示するには、与信および回収 > 設定 > Finance 分析情報 > Finance 分析情報パラメーター を使用します。 顧客支払に関するインサイト タブの 予測モデル セクションに、予測モデルの精度が割合として表示されます。

精度に満足していない場合は、モデル精度の改善 リンクを選択して、AI Builder 拡張エクスペリエンスを開きます。 AI Builder 拡張エクスペリエンスでは、支払確度を正確に予測するために最も重要と思われるフィールドを選択するまで、選択したフィールドを選択またはキャンセルすることができます。 完了したら、予測モデルを簡単に再トレーニングして、変更を公開できます。 新しくトレーニングした予測モデルは、Dynamics 365 Finance で予測のために自動的に選択されます。