Sie befinden sich hier:
Konfigurieren der Bewertungs-Framework-Vorlage (Pilot)
Nachdem Sie die Bewertungs-Framework-Vorlage konfiguriert haben, richten Sie das Prognose-AI-Modell ein, indem Sie den Datenbereich, die Trainingsdaten, die Risikobewertungsschwellenwerte und die Eingabefunktionen definieren.
Erforderliche Editionen
| Verfügbarkeit: Lightning Experience |
| Verfügbarkeit: Enterprise, Performance, Unlimited und Developer Edition mit der Revenue Cloud Advanced-Lizenz oder der Revenue Cloud Billing-Lizenz |
| Erforderliche Benutzerberechtigungen | |
|---|---|
| Erstellen und Konfigurieren der Risikobewertung für Rechnungen: | AI Accelerator-Benutzer UND Bewertungs-Framework-Administrator |
- Suchen Sie unter "Setup" im Feld "Schnellsuche" nach Bewertungs-Framework und wählen Sie es aus.
- Öffnen Sie die Vorlage "Rechnungsrisikobewertung".
- Wählen Sie den Datenbereich aus, in dem Sie den Datenstrom für die Rechnungsrisikobewertung erstellen möchten. Wählen Sie Standard aus, wenn Sie keinen benutzerdefinierten Datenbereich haben.
-
Wählen Sie Rechnung (STANDARD) als Datenmodellobjekt aus.
Dadurch wird bestimmt, welche Rechnungsdaten das Modell für Schulungen und Bewertungen verwendet.
-
Konfigurieren Sie Schwellenwerte für die Risikobewertung.
Die Schwellenwerte bestimmen, wie Risikobewertungen in Risikostufen "Niedrig", "Mittel" und "Hoch" kategorisiert werden.
- Richten Sie den mittleren Schwellenwert ein. Der Standardwert lautet 0,3. Hinweis Rechnungen mit Risikobewertungen kleiner oder gleich diesem Wert werden als risikoarm eingestuft. Rechnungen mit Risikobewertungen, die diesen Wert überschreiten, werden als mittleres oder hohes Risiko eingestuft.
- Richten Sie den hohen Schwellenwert ein. Der Standardwert lautet 0,7. Hinweis Rechnungen mit Risikobewertungen, die größer als dieser Wert sind, werden als hohes Risiko eingestuft. Rechnungen mit Risikobewertungen zwischen dem mittleren und dem hohen Schwellenwert werden als mittleres Risiko eingestuft.
Wenn die Standardschwellenwerte beispielsweise auf "Mittel" festgelegt sind: 0,2 und Hoch: 0,8 wird eine Risikobewertung von 0,15 als gering eingestuft. Eine Risikobewertung von 0,5 wird als mittleres Risiko eingestuft, während eine Risikobewertung von 0,85 als hohes Risiko eingestuft wird.
- Richten Sie den mittleren Schwellenwert ein. Der Standardwert lautet 0,3.
- Konfigurieren Sie bei Bedarf die Filtertrainings- und Bewertungsdaten.
-
Wählen Sie mindestens zwei Felder aus vordefinierten Feldern oder benutzerdefinierten Rechnungsfeldern aus, die als Eingabe für Ihr Bewertungsmodell fungieren.
Vordefinierte Felder sind Standardrechnungsfelder, die für die Risikoprognose optimiert sind. Benutzerdefinierte Rechnungsfelder sind unternehmensspezifische Felder, die zur Risikobewertung verwendet werden.
Hinweis Eingabefunktionen sind Rechnungsattribute, die vom AI-Modell zur Prognose des Zahlungsrisikos verwendet werden. Wählen Sie Funktionen aus vordefinierten und benutzerdefinierten Feldern aus, die starke Indikatoren für das Zahlungsverhalten in Ihrem Unternehmen sind, da relevantere Funktionen die Prognosegenauigkeit verbessern. -
Verwenden Sie bei Bedarf die Debug-Konfigurationseinstellungen, um Installationsprobleme zu beheben.
Aktivieren Sie "Datenbestände speichern", um erfolgreich installierte Komponenten beizubehalten, wenn die Installation fehlschlägt. Standardmäßig werden alle Änderungen zurückgesetzt, wenn die Installation fehlschlägt.
- Überprüfen und aktivieren Sie das Framework.
Das System beginnt mit der Erstellung der Anwendung "Rechnungsrisikobewertung", die das Generieren von Datentransformationen für Schulungen und Bewertungen, das Trainieren des AI-Modells für historische Rechnungsdaten und das Bereitstellen des Modells für die Bewertung mit einer erwarteten Dauer von 15–20 Minuten umfasst. Während dieses Prozesses wird automatisch ein Modelltraining durchgeführt, Datentransformationen erstellt und das AI-Modell für die Bewertungsbereitschaft bereitgestellt.
Installation überprüfen
- Suchen Sie unter "Setup" im Feld "Schnellsuche" nach App Hub und wählen Sie diese Option aus.
- Überprüfen Sie den Installationsstatus Ihrer Anwendung "Rechnungsrisikobewertung".
Anzeigen des AI-Modells
- Suchen Sie im Data 360 App Launcher nach AI-Modellen und wählen Sie diese Option aus.
- Suchen und öffnen Sie Ihr Modell "Rechnungsrisikobewertung".
- Überprüfen Sie die Modelldetails: Trainingsstatus, Modellgenauigkeitskennzahlen, verwendete Eingabefunktionen und letztes Trainingsdatum.
