Debitoru maksājumu prognozes
Šajā rakstā ir aprakstīta maksājumu prognozēšanas iespēja, kas var palīdzēt labāk izprast klienta tipisko maksājumu praksi. Šis līdzeklis var arī palīdzēt identificēt apstākļus, kas varētu izraisīt to, ka jūs sākat iekasēšanas procesu agrāk, nekā to varētu sākt citādi.
Pārskats
Organizācijām bieži ir grūti noteikt, kad debitori apmaksās rēķinus. Šis informācijas trūkums var izraisīt šādas problēmas:
- Neprecīzākas naudas plūsmas prognozes
- Iekasēšanas procesi, kas sākas pārāk vēlu
- Pasūtījumi, kas tiek izlaisti debitoriem, kuri varētu neveikt maksājumu
Debitoru maksājumu prognozes palīdz organizācijām paredzēt, kad debitora rēķins tiks apmaksāts. Tāpēc tās var izveidot iekasēšanas stratēģijas, kas palīdz palielināt iespējamību, ka rēķini tiks apmaksāti laikā.
Prognozes
Maksājumu prognozes ļauj organizācijām uzlabot savus biznesa procesus, palīdzot tiem identificēt rēķinus, kas varētu tikt apmaksāti ar novēlošanos. Organizācija var izmantot šo informāciju, lai veiktu darbības, kas uzlabo iespējamību, ka rēķini tiks apmaksāti laikā.
Klienta maksājumu prognožu funkcija izmanto algoritmiskās mācīšanās modeli, lai precīzāk prognozētu, kad debitors apmaksās rēķinu. Šajā algoritmiskās mācīšanās modelī ir ietverti vēsturiski rēķini, maksājumi un debitora dati.
Katram atvērtajam rēķinam līdzeklis piešķir trīs apmaksas iespējamības:
- Iespējamība, ka maksājums tiks veikts laikā
- Iespējamība, ka maksājums tiks veikts novēloti
- Iespējamība, ka maksājums tiks veikts ļoti novēloti
Šis līdzeklis sniedz arī apkopotu skatījumu par paredzētajiem maksājumiem.
Turklāt katram rēķinam ir piešķirta laikā veikta maksājuma iespējamība. Rēķini, kuru laicīgas apmaksas iespējamība ir mazāka par 50 procentiem, tiek atzīmēti ar sarkanu apli, lai norādītu, ka parādu piedziņas atbildīgajam darbiniekam, iespējams, būs jāapskata šie rēķini.
Debitora maksājumu prognožu līdzeklis sniedz arī kontekstuālu informāciju, lai izskaidrotu prognozēšanu. Šī informācija ietver galvenos faktorus, kas ietekmēja prognozēšanu, pašreizējo biznesa situāciju ar debitoru un detalizētu informāciju par debitora vēsturiskas darbības ar maksājumiem.
Daudzos uzņēmumos iekasēšanas process ir reaktīva darbība. Citiem vārdiem sakot, iekasēšanas process netiek sākts, kamēr nav beidzies rēķinu termiņš. Debitoru maksājumu prognozes ļauj organizācijām būt aktīvākām iekasēšanas procesā. Vairs nav jāgaida, kamēr beidzas darījuma termiņš, lai sāktu iekasēšanas procesu. Tā vietā tās var izmantot maksājumu prognozēšanas iespēju, lai noteiktu, vai proaktīvās iekasēšanas uzlabos iespējamību, ka tiks maksāts laikā.
Metodoloģija
Iepriekš parasti bija sarežģīti izstrādāt un izvietot mākslīgā intelekta (AI) risinājumu. Procesam bija nepieciešama datu zinātnieku grupa, mācību priekšmetu eksperti un inženieri, kas strādā ilgāku laika periodu, lai formulētu, attīstītu, izvietotu un uzturētu izmantojamu AI risinājumu. Klientu maksājumu prognozes ļauj ērti izvietot un izmantot AI risinājumu 365 Microsoft Dynamics Finance. Microsoft fasē AI risinājumus, kas ir veidoti uz Microsoft bāzes AI Builder. Tāpēc lietotāji var izvietot AI risinājumu ar vienu peles klikšķi, lai izmantotu inteliģento prognožu priekšrocības. Ja neesat apmierināts ar prognožu precizitāti, pieredzējis lietotājs var (atkal ar vienu peles klikšķi) ievadīt paplašinājuma AI Builder pieredzi un pēc tam atlasīt vai notīrīt laukus, kas tiek izmantoti prognožu ģenerēšanai. Kad esat gatavs, varat apmācīt modeli un publicēt izmaiņas. Nesen apmācītais modelis tiks automātiski paņemts, lai ģenerētu prognozes programmā Dynamics 365 Finance.