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Installazione e configurazione dell'app Tableau Next per le raccolte
Utilizzare il tipo di modello di configurazione predefinito del framework di calcolo del punteggio, Collections Risk Score (Punteggio di rischio raccolte) per installare e configurare un'app Tableau Next. Questa app crea e addestra il modello Einstein Predictive AI, in grado di prevedere i punteggi di rischio per le raccolte.
Versioni (Edition) richieste
| Disponibile nelle versioni: Lightning Experience |
| Disponibile in: Visualizzare la disponibilità dei prodotti e delle versioni. |
| Autorizzazioni utente necessarie | |
|---|---|
| Per creare e configurare l'app Tableau Next: | Utente AI Accelerator E Einstein per Financial Services |
- Abilitare il framework di calcolo del punteggio e assegnare agli utenti gli insiemi di autorizzazioni e l'accesso agli oggetti necessari.
- Da Imposta, nella casella Ricerca veloce, immettere Industries Cloud Einstein e quindi selezionare Scoring Framework.
- Fare clic su Nuova configurazione modello.
- Selezionare Collections Risk Scoring come tipo di configurazione del modello.
-
Immettere un'etichetta per l'app Tableau Next da creare.
Assicurarsi che la lunghezza dell'etichetta non superi i 20 caratteri.
- Selezionare Addestra e distribuisci.
- Immettere una descrizione e fare clic su Salva e continua.
-
Per selezionare uno spazio dati:
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare lo spazio dati personalizzato creato in precedenza per i dati delle raccolte e fare clic su Salva e continua.
-
Per selezionare un oggetto modello di dati per l'addestramento e il calcolo del punteggio:
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare Collection Plan (STANDARD) (Piano raccolta (STANDARD)) e fare clic su Save & Continue (Salva e continua).
-
Per considerare l'account finanziario, il saldo dell'account finanziario e i dati correlati in Data 360, includere gli asset degli account finanziari.
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare Sì e fare clic su Salva e continua.
-
Per considerare i dati degli asset finanziari della parte in Data 360, includere gli asset finanziari della parte.
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare Sì e fare clic su Salva e continua.
-
Per impostare la durata del filtro di addestramento, specificare un periodo di tempo in mesi. Il modello di intelligenza artificiale predittiva viene addestrato utilizzando dati storici dal presente al periodo di tempo specificato. Ad esempio, se si imposta il periodo di tempo su 12 mesi, il modello di intelligenza artificiale predittiva viene addestrato utilizzando i dati dell'anno precedente.
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare il periodo di tempo in mesi e fare clic su Salva e continua.
-
Per impostare la soglia per il recupero della riscossione, specificare un periodo di tempo in giorni. I piani di riscossione ancora in corso sono considerati non recuperabili se i giorni di scadenza corrispondenti sono superiori a questo valore di soglia.
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare il periodo di tempo in giorni e fare clic su Salva e continua.
-
Impostare la soglia per i giorni trascorsi in scadenza. Per l'addestramento del modello vengono considerati solo i record con un minimo di questi giorni di scadenza specificati. Valido solo per i piani di raccolta attualmente in corso.
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare la soglia in giorni e fare clic su Salva e continua.
-
Per definire le condizioni per filtrare i dati di addestramento e calcolo del punteggio:
- Fare clic su Imposta.
- Se si prevede di specificare condizioni di filtro diverse per i dati di addestramento e calcolo del punteggio, attivare Configura condizioni di addestramento e calcolo del punteggio diverse.
- Specificare le condizioni di filtro e fare clic su Salva e continua.
-
Per selezionare le funzioni di input utilizzate per l'addestramento del modello AI predittivo:
- Fare clic su Imposta.
- Selezionare le funzioni di input da un insieme predefinito di campi o da un insieme di campi DMO Piano di raccolta o da entrambi e fare clic su Salva e continua.
Per selezionare le funzioni più adatte alle proprie esigenze aziendali, rivedere la serie di funzioni di input. -
Per impostare la configurazione debug, fare clic su Imposta.
Se si abilita Salva asset, tutti gli asset installati correttamente vengono salvati anche se l'installazione complessiva non riesce. In caso contrario, un'installazione non riuscita viene ripristinata completamente.
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Rivedere il riepilogo della configurazione del modello e attivarlo.
Viene creata l'app Tableau Next ed è possibile visualizzare l'app appena creata nella pagina Framework di calcolo del punteggio. Se l'installazione dell'app ha esito positivo, lo stato dell'app viene visualizzato come Attivo. Per visualizzare il modello AI predittivo, aprire l'app creata. Se l'installazione dell'app non riesce, accedere a Cronologia installazioni app in Imposta ed esaminare l'errore.
- Panoramica delle funzioni e degli asset dell'app Tableau Next per le raccolte
Esaminare queste funzioni di input e asset utilizzati durante l'installazione e la configurazione dell'app Tableau Next per le raccolte utilizzando il tipo di modello di configurazione del framework di calcolo del punteggio, Punteggio di rischio delle raccolte.
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