점수 매기기 프레임워크 템플릿 구성(파일럿)

이렇게 하면 모델이 교육 및 점수 매기기에 사용하는 인보이스 데이터가 결정됩니다.

임계값에 따라 위험 점수가 낮은, 중간, 높은 위험 수준으로 분류되는 방식이 결정됩니다.

• 중간 임계값을 설정합니다. 기본값은 0.3입니다.
  

  노트 위험 점수가 이 값보다 작거나 같은 인보이스는 낮은 위험으로 분류됩니다. 위험 점수가 이 값보다 큰 인보이스는 보통 또는 높은 위험으로 분류됩니다.
• 높은 임계값을 설정합니다. 기본값은 0.7입니다.
  

  노트 위험 점수가 이 값보다 큰 인보이스는 높은 위험으로 분류됩니다. 위험 점수가 보통과 높은 임계값 사이인 인보이스는 중간 위험으로 분류됩니다.

예를 들어 기본 임계값을 중간값: 0.2 및 높음: 0.8로 설정하면 0.15의 위험 점수가 낮은 위험으로 분류됩니다. 0.5의 위험 점수는 중간 위험으로 분류되고, 0.85의 위험 점수는 높은 위험으로 분류됩니다.

미리 정의된 필드는 위험 예측에 최적화된 표준 인보이스 필드입니다. 인보이스 사용자 정의 필드는 위험 평가에 사용되는 비즈니스별 필드입니다.

노트 입력 기능은 AI 모델에서 결제 위험을 예측하는 데 사용되는 인보이스 특성입니다. 보다 관련성이 높은 기능이 예측 정확도를 향상하므로 사전 정의된 사용자 정의 필드에서 비즈니스의 결제 동작에 대한 강력한 지표인 기능을 선택합니다.

설치에 실패할 경우 성공적으로 설치된 구성 요소를 유지하려면 자산 저장을 활성화합니다. 기본적으로 설치에 실패하면 모든 변경 사항이 롤백됩니다.