Funzioni di input per ottenere previsioni sull'approvazione delle richieste di garanzia per veicoli e ricambi
Selezionare le funzioni di input da una serie di valori calcolati.
Versioni (Edition) richieste
Disponibile in: Lightning Experience
Disponibile in: Enterprise Edition, Performance Edition e Unlimited Edition
Procedimenti e serie di dati
L'app CRM Analytics installata in base alla configurazione del modello creata contiene i seguenti procedimenti preconfigurati.
Procedimento
Descrizione
Output
Get Example Dataset (Ottieni serie di dati di esempio)
Il procedimento crea una serie di dati da cui Einstein impara valutando gli account, le richieste, le coperture delle richieste, gli elementi delle richieste, gli insiemi di codici, gli asset, le garanzie degli asset, le condizioni di garanzia e i prodotti esistenti.
Serie di dati di esempio
Get Prediction Dataset (Ottieni serie di dati di previsione)
Il procedimento crea una serie di dati che Einstein utilizza per generare previsioni. Il procedimento valuta gli account, le richieste, le coperture delle richieste, gli elementi delle richieste, gli insiemi di codici, gli asset, le garanzie degli asset, le condizioni di garanzia e i prodotti esistenti.
Serie di dati di previsione
Get Predicted Claim Approval Scores (Ottieni punteggi approvazioni richieste previste)
Il procedimento valuta la serie di dati di previsione e quindi genera previsioni sulla probabilità che vengano approvate le richieste di garanzia e i primi tre fattori che possono influire sulle previsioni. Il procedimento scrive quindi i dettagli del punteggio di approvazione prevista delle richieste di garanzia e i tre principali predittori nei record pertinenti dell'oggetto di writeback selezionato per la configurazione del modello nel framework di calcolo del punteggio.
Serie di dati punteggio approvazione richieste di garanzia prevista
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