고객 지불 예측 사용

이 문서에서는 고객 지불 예측을 사용하는 방법을 설명합니다. 이 기능을 사용하기 전에 설정 단계를 완료했는지 확인하세요. 자세한 내용은 고객 지불 예측 활성화를 참조하세요.

고객 신용 및 추심 관리 작업 공간과 두 개의 새로운 목록 페이지인 거래 지불 예측 및 고객 지불 예측을 볼 수 있습니다.

고객 신용 및 수금 관리 작업 영역

고객 신용 및 추심 관리 작업 공간에는 두 개의 새로운 타일이 포함되어 있습니다: 거래 지불 예측 및 고객 지불 예측.

거래 지불 예측 목록 페이지

거래 지불 예측 목록 페이지에서 정시에서 미결 거래에 대한 지불 가능성을 볼 수 있습니다., 늦은 및 매우 늦은 버킷. 그리드의 각 거래에 대해 정시 확률 열은 인보이스가 만기일 또는 그 이전에 지불될 확률을 보여줍니다. 기한 내에 결제할 확률이 50% 미만인 경우 정시 확률 열의 백분율 옆에 빨간색 원이 표시되어 연체 위험을 나타냅니다. .

페이지 오른쪽의 관련 정보 창에는 예측에 대한 자세한 내용이 표시됩니다.

• 그리드에서 선택된 거래에 대해 지불 예측 FastTab의 정시, 늦은 및 매우 늦은 버킷에 지불 예측 세부 정보가 표시됩니다. 상위 요인 섹션에는 예측에 영향을 미친 주요 요인이 표시됩니다. 주요 요인은 선택한 거래 및/또는 해당 거래에 대한 고객의 특성입니다.
• 고객 통찰력 FastTab에는 선택한 거래에 대한 고객의 현재 송장, 결제 및 추심 통계가 표시됩니다.
• 고객 내역 FastTab에서는 정시, 지연 시간에 고객의 결제 내역을 보여줍니다. 및 매우 늦은 버킷.

주요 요소 섹션, 고객 통계 및 고객에 대한 데이터 내역 FastTabs는 지불 예측을 설명하는 데 도움이 됩니다. 예측의 효율성에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 지불 예측 목록 페이지

고객 지불 예측 목록 페이지에는 총 미결제 잔액과 정시, 늦은 및 매우 늦은 버킷에 지불될 것으로 예상되는 금액이 표시됩니다.

각 버킷의 지불 금액은 거래 잔액의 가중 평균 합계로 계산됩니다. 이 금액은 각 버킷의 지불 확률을 기반으로 계산됩니다.

예를 들어 고객에게 각 버킷에 다음과 같은 지불 가능성이 있는 3개의 미결 거래가 있습니다.

거래	금액	정시 지불 가능성	늦은 지불 가능성	매우 늦은 지불 가능성
T1	100	10%	50%	40%
T2	1,000	50%	30%	20%
T3	10,000	1%	4%	95%

이 경우 각 버킷에 대해 다음과 같은 방식으로 지불이 예상됩니다.

버킷	거래 T1	거래 T2	거래 T3	합계
정시	100 × 10 ÷ 100 = 10	1,000 × 50 ÷ 100 = 500	10,000 × 1 ÷ 100 = 100	610
늦음	100 × 50 ÷ 100 = 50	1,000 × 30 ÷ 100 = 300	10,000 × 4 ÷ 100 = 400	750
매우 늦음	100 × 40 ÷ 100 = 40	1,000 × 20 ÷ 100 = 200	10,000 × 95 ÷ 100 = 9,500	9,740

페이지 오른쪽의 관련 정보 섹션에는 예측에 대한 자세한 내용이 표시됩니다.

• 그리드에서 선택된 거래에 대해 지불 예측 FastTab은 정시, 늦음 및 매우 늦음 버킷에 대한 지불 예측 세부정보를 표시합니다.
• 고객 통찰력 FastTab에는 선택한 거래에 대한 고객의 현재 송장, 결제 및 추심 통계가 표시됩니다.
• 고객 내역 FastTab에서는 정시, 지연 시간에 고객의 결제 내역을 보여줍니다. 및 매우 늦은 버킷.

고객 인사이트 및 고객 내역 FastTabs에 대한 데이터는 결제 예측을 설명하는 데 도움이 됩니다. 예측의 효율성에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

지불 예측의 정확도 개선

신용 및 추심 > 설정 > 재무 통계 > 재무 통계 매개변수로 이동하여 지불 예측의 정확성을 확인할 수 있습니다. 고객 결제 통계 탭의 예측 모델 섹션에는 예측 모델의 정확도가 백분율로 표시됩니다.

정확도가 만족스럽지 않으면 모델 정확도 향상 링크를 선택하여 AI Builder 확장 프로그램 환경을 엽니다. AI Builder 확장 환경에서 지불 가능성을 정확하게 예측하는 데 가장 중요하다고 생각되는 필드를 선택할 때까지 필드 선택을 선택하거나 취소할 수 있습니다. 완료되면 예측 모델을 쉽게 다시 학습시키고 변경 사항을 게시할 수 있습니다. 새로 훈련된 예측 모델은 Dynamics 365 Finance의 예측을 위해 자동으로 선택됩니다.