顧客支払予測

この記事では、顧客の一般的な支払方法を理解するために役立つ支払インサイト機能について説明します。 この機能を使用すると、コレクション プロセスを開始したとしても、それ以外の状況を把握することができます。

概要

多くの場合、組織にとって顧客が請求書に支払を行う時を予測するのは難しいことです。 分析情報が不足していると、次のような問題が発生する可能性があります。

• キャッシュフロー予測の正確性の低下
• 開始が遅すぎる回収プロセス
• 顧客にリリースされる顧客に対して既定で支払を行う可能性のある注文

顧客支払予測 (プレビュー) は、組織が顧客が請求書を支払う時を予測するのに役立ちます。 したがって、これらのユーザーは、時間どおりに支払われる可能性を高めるための回収戦略を作成できます。

予測

支払予測を使用すると、組織は支払いが遅延する可能性が高い請求書を識別することで業務プロセスを改善できます。 組織では、この情報を使用して、期日までに支払われる可能性を高めるアクションを実行することができます。

顧客支払予測機能では、機械学習モデルを使用して、顧客が未払の請求書を支払うタイミングをより正確に予測します。 この機械学習モデルには、過去の請求書、支払、および顧客データが含まれています。

未処理の各請求書に対して、この機能は次の 3 つの支払確度を割り当てます。

• 支払が期日までに実行される確度
• 支払が遅延して実行される確度
• 支払が非常に遅い確度

この機能では、予測支払の集計ビューも提供されます。

各請求書には期限内支払いの確度が割り当てられます。 期限支払いの確度が 50 パーセント未満の請求書は赤い丸でタグ付けられ、この請求書は回収代行業者からのアクションが必要かもしれないことを示します。

顧客支払予測機能では、予測を説明するためのコンテキスト情報も提供されます。 この情報には、予測の影響を受けるトップ要素、顧客との取引の現在の状態、および顧客の過去の支払動作に関する詳細が含まれます。

多くの企業では、回収プロセスは最有効化活動となっています。 つまり、回収プロセスは、請求書の期日になるまで開始されません。 顧客支払予測 (プレビュー) を使用すると、組織はコレクションをより積極的に行うことができます。 トランザクションがコレクション プロセスを開始するまで待機する必要がなくなりました。 代わりに、支払予測機能を使用して、プロアクティブなコレクションで期日内支払いの確度を改善するかどうかを判断することができます。

方法

従来は、人工知能 (AI) ソリューションを開発および配置することは困難でした。 データ科学者、領域の専門家 (SME)、およびエンジニアのチームが、使用可能な AI ソリューションの作成、開発、展開、および管理を行うために長期間働く必要があります。 顧客支払予測を使用すると、Microsoft Dynamics 365 Finance で AI ソリューションを簡単に導入および使用できるようになります。 Microsoft は、Microsoft AI Builder の上に構築された AI ソリューションをパッケージ化しています。 したがって、ユーザーは、AI ソリューションを 1 回のマウスクリックで配置することにより、インテリジェント予測のメリットを活用することができます。 予測の正確性に満足しない場合は、パワー ユーザーは (ここでも 1 回のクリックで)、AI Builder の拡張機能のエクスペリエンスへと入り、予測生成に使用するフィールドを選択または選択解除できます。 準備が整ったら、モデルを "トレーニング" して変更を公開することができます。 新しくトレーニングしたモデルは、Dynamics 365 Finance で予測を生成するために自動的に選択されます。