Rozszerzenie przewidywań opóźnień w płatności
Efektywne zarządzanie należnościami jest ważne dla ogólnej kondycji finansowej firmy. Rozszerzenie może pomóc w ograniczeniu zaległych należności i usprawnić strategię ich egzekwowania poprzez przewidywanie, czy pojawią się opóźnienia płatności. Na przykład, jeśli spodziewane jest opóźnienie w płatności, można odpowiednio skorygować warunki płatności lub metodę płatności dla nabywcy.
Wprowadzenie
Gdy zaksięgowany dokument sprzedaży zostanie otwarty, na górze strony zostanie wyświetlone powiadomienie. Aby użyć rozszerzenia Late Payment Prediction Extension, w powiadomieniu można wybrać opcję Włącz. Alternatywnie, rozszerzenie może zostać skonfigurowane ręcznie. Na przykład, jeśli odrzucono powiadomienie.
Aby włączyć rozszerzenie ręcznie, należy wykonać następujące kroki:
- Wybierz ikonę
, wprowadź Ustawienia rozszerzenia Late Payment Prediction Extension, a następnie wybierz powiązane łącze. - Wypełnij odpowiednio pola.
Uwaga
Należy pamiętać o tym, że Business Central nie zezwoli na ręczne uruchomienie rozszerzenia jeśli jakość modelu jest zbyt niska. Jakość modelu wskazuje, jak dokładne będą przewidywania modelu. Jakość modelu zależy od kilku czynników. Na przykład, mogło nie być wystarczającej ilości danych lub dane nie zawierały wystarczającej liczby zmian. Jakość obecnie używanego modelu można sprawdzić na stronie Ustawienia rozszerzenia Late Payment Prediction Extension. Można również określić minimalny próg jakości modelu.
Wyświetlanie wszystkich przewidywań płatności
Po włączeniu rozszerzenia w widoku głównym użytkownika Dyrektor handlowy dostępny jest kafelek Płatności przewidywane jako opóźnione. Kafelek wyświetla liczbę płatności, które według przewidywań mają być opóźnione oraz pozwala na otwarcie strony Zapisy księgi nabywców, na której można zagłębić się w zaksięgowane faktury. Są trzy kolumny, na które należy zwrócić uwagę:
- Płatność opóźniona - Wskazuje, czy płatność za fakturę jest przewidywana jako opóźniona.
- Pewność przewidywania - Wskazuje poziom niezawodności przewidywań. Wysoki oznacza, że przewidywanie jest co najmniej w 90% pewne, Średni oznacza pewność na poziomie od 80% do 90%, a Niski jest poniżej 80%.
- % pewności przewidywania - Pokazuje rzeczywistą wartość procentową za oceną pewności. Kolumna nie jest domyślnie wyświetlana, ale może zostać dodana. Dodatkowe informacje zamieszczono w artykule Personalizacja obszaru roboczego.
Porada
W prawej części strony Zapisy księgi nabywców wyświetlono również pole informacji. Podczas przeglądania przewidywań, pomocne mogą być informacje zawarte w sekcji Szczegóły dot. nabywcy. Po wybraniu faktury z listy, sekcja wyświetla informacje na temat nabywcy. Pozwala to również na podjęcie natychmiastowej akcji. Na przykład, jeśli nabywca często błędnie wprowadza portfel, można otworzyć kartotekę nabywcy z pola informacji i zablokować nabywcę do przyszłej sprzedaży.
Szczegóły projektu
Microsoft wdraża i obsługuje wiele predykcyjnych usług sieci Web we wszystkich regionach, gdzie dostępny jest Business Central. Dostęp do tych usług sieci Web jest zawarty w subskrypcji Business Central. Dodatkowe informacje zamieszczono w Przewodniku licencjonowania Microsoft Dynamics 365 Business Central. Przewodnik jest dostępny do pobrania na stronie internetowej Business Central.
Usługi sieci Web działają w trzech trybach:
- Trenowanie modelu. Usługa sieci Web trenuje model w oparciu o dostarczony zestaw danych.
- Ocena modelu. Usługa sieci Web sprawdza, czy model zwraca wiarygodne dane dla danego zestawu danych.
- Przewidywanie. Usługa sieci Web stosuje model na danym zestawie danych, aby utworzyć przewidywanie.
Wspomniane usługi sieci Web są bezstanowe, co oznacza, że używają danych wyłącznie w celu obliczania prognoz na żądanie. Nie przechowują one danych.
Uwaga
Użytkownik może korzystać z własnych usług predykcyjnych sieci Web. Dodatkowe informacje zamieszczono w artykule Tworzenie i korzystanie z własnych usług predykcyjnych sieci Web przy przewidywaniu opóźnionych płatności.
Dane wymagane do trenowania i oceny modelu
Dla każdego Zapisu księgi nabywców, który jest powiązany z Zaksięgowaną fakturą płatności:
- Kwota (PLN) z podatkiem
- Warunki płatności w dniach są obliczane jako Termin płatności minus Data księgowania.
- Czy istnieje rozliczona faktura korygująca.
Dodatkowo, rekord jest wzbogacony o dane zagregowane z innych faktur, które są powiązane z tym samym nabywcą.
- Liczba i kwota opłaconych faktur
- Liczba i kwota faktur opłaconych po terminie
- Liczba i kwota niezrealizowanych faktur
- Liczba i kwota niezrealizowanych faktur, które są już opóźnione
- Średnia liczba dni opóźnienia
- Stosunek: Liczba opłaconych po terminie/opłaconych faktur
- Stosunek: Kwota faktur opłacona/opłacona po terminie
- Stosunek: Liczba niezrealizowanych opóźnionych/niezrealizowanych faktur
- Stosunek: Kwota niezrealizowanych opóźnionych/niezrealizowanych faktur
Uwaga
Informacje na temat nabywcy nie są zawarte w zestawie danych.
Model standardowy i Mój model
Rozszerzenie Late Payment Prediction Extension zawiera model predykcyjny, który jest trenowany z użyciem danych odzwierciedlających szereg małych i średnich przedsiębiorstw. Po rozpoczęciu księgowania faktur i przyjmowania płatności, Business Central oceni, czy model standardowy spełnia potrzeby firmy w zakresie przepływu procesów biznesowych.
Jeśli okaże się, że procesy nie pasują do modelu standardowego, użycie rozszerzenia będzie nadal możliwe, ale będzie trzeba uzyskać więcej danych. Wystarczy nadal używać Business Central.
Uwaga
Co tydzień część czasu obliczeń jest wykorzystywana do oceny i ponownego trenowania modelu.
Business Central automatycznie uruchamia funkcje treningu i ewaluacji, kiedy jest dostępna wystarczająca liczba faktur opłaconych oraz tych z opóźnieniem w płatności. Funkcje te można także uruchomić ręcznie w razie potrzeby.
Aby trenować i wykorzystać własny model
- Wybierz ikonę , wprowadź Ustawienia rozszerzenia Late Payment Prediction Extension, a następnie wybierz powiązane łącze.
- W polu Wybrany model, wybierz opcję Mój model.
- Wybierz akcję Utwórz mój model, aby wytrenować model w oparciu o twoje dane.
Tworzenie i korzystanie z własnych usług predykcyjnych sieci Web przy prognozowaniu przepływów pieniężnych
Użytkownik ma możliwość tworzenia własnych usług predykcyjnych sieci Web, wykorzystując przy tym ogólnodostępny model o nazwie Eksperyment przewidywania dla Microsoft Business Central. Model ten jest dostępny w Galerii Azure AI. Aby skorzystać z modelu, należy wykonać następujące kroki:
- Otwórz przeglądarkę, aby przejść do Galerii Azure AI.
- Wyszukaj Eksperyment przewidywania dla Microsoft Business Central, a następnie otwórz model w Azure Machine Learning Studio.
- Użyj konta Microsoft, aby zarejestrować się obszarze roboczym, a następnie skopiować model.
- Uruchom model, a następnie opublikuj go jako usługę sieci Web.
- Zanotuj adres API URL oraz klucz API. Te dane będą niezbędne jako poświadczenia przy konfiguracji przepływu pieniężnego.
- Wybierz ikonę , wprowadź Ustawienia rozszerzenia Late Payment Prediction Extension, a następnie wybierz powiązane łącze.
- Zaznacz pole wyboru Korzystaj z mojej subskrypcji Azure.
- Na skróconej karcie Poświadczenia mojego modelu, wprowadź API URL i klucz API dla twojego modelu.
Zobacz też
Dokumentacja Azure Machine Learning Studio
Rozszerzenia - przegląd
Witamy w Dynamics 365 Business Central
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w Microsoft Dynamics 365 Business Central