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DescripciĆ³n general de funciones y activos de Tableau Next App para recopilaciones
Revise estas funciones y activos de entrada que se utilizan al instalar y configurar la aplicaciĆ³n Tableau Next para recopilaciones utilizando el tipo de plantilla de configuraciĆ³n Marco de puntuaciĆ³n, PuntuaciĆ³n de riesgo de recopilaciones.
Ediciones necesarias
| Disponible en: Lightning Experience |
| Disponible en: Ver disponibilidad de producto y ediciĆ³n. |
Funciones de entrada
La configuraciĆ³n de la plantilla PuntuaciĆ³n de riesgo de recopilaciones incluye un conjunto de campos predefinidos que puede seleccionar como funciones de entrada para entrenar y puntuar el modelo de IA predictivo.
| Etiqueta de funciĆ³n de entrada | DescripciĆ³n |
|---|---|
| Cargos en total | El total de intereses y comisiones asociados con un plan de cobro. |
| Cuartil de fecha de vencimiento | La semana del aƱo en la que recae la fecha de vencimiento. |
| Vida de recopilaciĆ³n | El nĆŗmero de dĆas entre la fecha de vencimiento y la fecha de cierre. |
| CĆ³digo de motivo | Un cĆ³digo exclusivo que representa el motivo del plan de recopilaciĆ³n. |
| Motivo | El motivo para iniciar el proceso de cobro, incluyendo el impago de facturas, quiebra, facturas pendientes y titulares de cuentas fallecidos. |
| Posibilidades de recuperaciĆ³n | La posibilidad de que un cobro se pague correctamente. |
Activos
Cuando instala la aplicaciĆ³n Tableau Next para recopilaciones, se instalan estos activos. Puede personalizar estos activos segĆŗn sus requisitos comerciales.
- TrasformaciĆ³n de datos por lotes de entrenamiento: Esta TrasformaciĆ³n de datos por lotes se crea y se ejecuta durante la instalaciĆ³n de la aplicaciĆ³n Tableau Next. El nombre de la TrasformaciĆ³n de datos del lote de entrenamiento tiene el formato <nombre de aplicaciĆ³n> Training BDT. Por ejemplo, si el nombre de la aplicaciĆ³n es Recopilaciones, el nombre de la transformaciĆ³n por lotes de entrenamiento es Recopilaciones Entrenamiento BDT. Recopila datos de mĆŗltiples objetos relevantes del modelo de datos basĆ”ndose en la configuraciĆ³n y crea los datos de entrenamiento aplanados en un nuevo objeto del modelo de datos de transformaciĆ³n. El nombre del objeto de modelo de datos reciĆ©n creado estĆ” en el formato, <Nombre de aplicaciĆ³n> RiskScore. Por ejemplo, si el nombre de su aplicaciĆ³n es Recopilaciones, el nombre del Objeto de modelo de datos es Recopilaciones RiskScore. TrasformaciĆ³n de datos por lotes de entrenamiento utiliza datos de recopilaciones histĆ³ricas para entrenar el modelo predictivo.
- Modelo de IA predictivo Einstein: El modelo se crea durante la instalaciĆ³n de la aplicaciĆ³n Tableau Next. Entrene el modelo utilizando los datos de entrenamiento. La configuraciĆ³n de este modelo se deriva de la plantilla predefinida, Configuraciones de plantillas de PuntuaciĆ³n de riesgo de recopilaciones. El nombre del modelo de IA predictivo es PuntuaciĆ³n de riesgo de recopilaciones y puede verlo en Einstein Studio.
- PuntuaciĆ³n TrasformaciĆ³n de datos por lotes: Esta TrasformaciĆ³n de datos por lotes se crea y se ejecuta durante la instalaciĆ³n de la aplicaciĆ³n Tableau Next. El nombre de la TrasformaciĆ³n de datos por lotes de puntuaciĆ³n estĆ” en el formato, <nombre de aplicaciĆ³n> BDT de puntuaciĆ³n. Por ejemplo, si el nombre de la aplicaciĆ³n es Recopilaciones, el nombre de transformaciĆ³n por lotes de puntuaciĆ³n es PuntuaciĆ³n de recopilaciones BDT. Recopila datos de mĆŗltiples objetos relevantes del Modelo de datos basĆ”ndose en la configuraciĆ³n, y tambiĆ©n recopila datos nuevos y en curso del Plan de recopilaciĆ³n. Utiliza el Modelo de Einstein entrenado para asignar las puntuaciones de riesgo en ellos. Los datos consolidados, junto con las puntuaciones de riesgo, se almacenan en un objeto Modelo de datos de transformaciĆ³n denominado PuntuaciĆ³n de riesgo <Nombre de aplicaciĆ³n>.
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