Аналитика платежей клиентов
В этой статье описывается возможность аналитики платежей, которая помогает лучше понять типичную практику платежей отдельных клиентов. Функция помогает определить обстоятельства, которые оправдывают запуск процессов сбора задолженностей раньше обычного.
Может быть сложно прогнозировать, когда клиенты оплачивают свои накладные. Этот недостаток аналитики может привести к следующим проблемам:
- Менее точные прогнозы движения денежных средств
- Процессы сбора задолженностей, которые запускаются слишком поздно
- Заказы, отпущенные клиентам, которые могут допустить дефолт по своему платежу
Аналитика платежей клиентов помогает организациям предсказать, когда накладная клиента будет оплачена. Эта информация помогает организациям создавать стратегии сбора задолженностей для повышения вероятности выплаты вовремя.
Прогнозы платежей позволяют организациям совершенствовать свои бизнес-процессы, помогая им легко определять накладные, которые, вероятно, будут оплачены с задержкой, и предпринимать соответствующие меры, которые повысят шансы на получение оплаты вовремя.
Используя модель машинного обучения, которая использует исторические накладные, платежи и данные о клиентах, аналитика платежей клиентов более точно предсказывает, когда клиент оплатит неоплаченную накладную.
Для каждой открытой накладной аналитика платежей клиентов прогнозирует три вероятности оплаты:
- Вероятность оплаты вовремя
- Вероятность поздней оплаты
- Вероятность очень поздней оплаты
Аналитика платежей клиентов позволяет получить сводное представление ожидаемых платежей от клиента в одном из трех периодов:
- Вовремя
- Поздний
- Очень поздно
Каждой накладной назначается вероятность оплаты вовремя. Если вероятность оплаты составляет менее 50%, накладные помечаются красным кружком, чтобы указать на то, что для этих накладных, возможно, потребуется уделить внимание сбору.
Аналитика по платежам клиентов содержит следующие сведения о прогнозе:
- Основные факторы, которые повлияли на прогнозы
- Текущее состояние бизнес-отношений с клиентом
- Сведения об истории платежей от клиентов. Во многих компаниях процесс сбора был реактивным действием; процесс сбора не начинается, пока не наступит срок оплаты накладных.
Благодаря аналитике платежей клиентов организации могут действовать упреждающим образом в отношении сборов. В этом случае больше не придется ждать, пока проводки не станут активными в связи с началом процесса сбора. Они могут использовать функцию прогнозирования платежей, чтобы определить, улучшают ли упреждающие сборы вероятность оплаты вовремя. Прогнозирование платежей также позволяет предоставить сведения, необходимые для раннего начала процесса сбора.
Разработка и развертывание решения ИИ выполняется сложно. Нужна группа специалистов по обработке данных, эксперты по теме и инженеры, работающими в течение продолжительного периода времени для формулировки, разработки, развертывания и поддержки пригодного к использованию решения ИИ. Развертывание и использование решений ИИ в Finance стало проще. Решения ИИ упаковываются в Finance, которые созданы на основе Microsoft AI Builder. Конечный пользователь при однократном нажатии кнопки может развернуть решение ИИ и приступить к использованию преимуществ интеллектуальных прогнозов. Если организацию не устраивает точность прогнозов, опытного пользователь может открыть расширение AI Builder и выбрать или снять выделение с полей, используемых для создания прогнозов. Они могут обучить и опубликовать изменения, а новая обученная модель автоматически отбирается для прогнозирования в Finance.
Если вы хотите попробовать аналитику платежей клиентов, отправьте сообщение электронной почты по адресу Аналитика платежей клиентов.
Предварительные версии (1) могут использовать меньшую степень конфиденциальности и безопасности, чем сервис Dynamics 365 для управления финансами и операциями, (2) не включаются в соглашение об уровне обслуживания для этого сервиса, (3), не должны использоваться для обработки личных данных или других данных, являющихся объектом соответствия юридическим или нормативным требованиям и (4) имеют ограниченную поддержку.