支払期日超過状況を積極的に回避したり、状況により適切に対応したりするために、遅延支払のリスクの予測シナリオを使用することができます。この事前定義された予測シナリオにより、データサイエンティストまたは機械学習エキスパートは、ユーザが請求書の遅延支払のリスクを予測できるようにすることができます。このシナリオを有効化すると、遅延支払のリスク項目でコレクションスペシャリストの日常業務がサポートされます。遅延支払のリスクの予測は、履歴データに基づき、インテリジェントシナリオライフサイクル管理を使用して行われます。
遅延支払のリスク項目は、請求書の遅延支払のリスクが高いかどうかを示します。遅延支払は、正味額支払期日の 30 日以上後として定義されています。
コレクションスペシャリストは、以下の方法でこの区分を使用することができます。
- 債権処理アプリで、請求書の遅延支払のリスクを照会します。
- 請求書の優先順位付けルール管理アプリを使用して、請求書の優先順位付けを行う選択基準として遅延支払のリスクを定義します。
- 回収方針に遅延支払のリスクを含めます。
遅延支払のリスクは、機械学習シナリオに基づいて決定されます。自動バックグラウンドジョブにより、請求書の遅延支払のリスクが 1 日に 1 回更新されます。
モデルをトレーニングする場合は、十分な量のデータがあるビジネスケースに対応するデータを使用することを検討し、少なくとも月に 1 回はモデルのトレーニングと有効化を行います。
インテリジェントシナリオおよびインテリジェントシナリオ管理アプリケーションを使用して、シナリオを有効化する必要があります。