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回収およびリカバリー
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          コレクションのリスクスコア予測用の Tableau Next アプリケーションのインストールと設定

          コレクションのリスクスコア予測用の Tableau Next アプリケーションのインストールと設定

          Tableau Next アプリケーションをインストールして設定するには、事前作成済みスコアリングフレームワーク設定テンプレート種別の Collections Risk Score を使用します。このアプリケーションでは、コレクションのリスク スコアを予測できるEinstein予測AIモデルを作成してトレーニングします。

          必要なエディション

          使用可能なインターフェース: Lightning Experience
          使用可能なエディション: 製品とエディションの可用性を表示します。
          必要なユーザー権限
          Tableau Next アプリケーションを作成および設定する

          AI アクセラレーターユーザー

          および

          Einstein for Financial Services

          1. スコアリングフレームワークを有効にし、ユーザーに必要な権限セットとオブジェクトアクセス権を割り当てます。
          2. [設定] から、[クイック検索] ボックスに「Industries Cloud Einstein」と入力し、[スコアリングフレームワーク] を選択します。
          3. [New Template Configuration (新規テンプレート設定)] をクリックします。
          4. テンプレート設定種別として [Collections Risk Scoring (コレクションリスクスコアリング)] を選択します。
          5. 作成する Tableau Next アプリケーションの表示ラベルを入力します。
            表示ラベルの長さが 20 文字を超えないようにしてください。
          6. [トレーニング & リリース] を選択します。
          7. 説明を入力し、[保存して続行] をクリックします
          8. データスペースを選択する
            1. [設定] をクリックします。
            2. コレクションデータ用に以前に作成したカスタムデータスペースを選択し、[保存して続行] をクリックします。
          9. トレーニングおよびスコアリング用のデータモデルオブジェクトを選択する
            1. [設定] をクリックします。
            2. [Collection Plan (STANDARD) (コレクションプラン (標準))] を選択し、[Save & Continue (保存して続行)] をクリックします。
          10. Data 360 で金融口座、金融口座残高、関連データを考慮するには、金融口座資産を含めます。
            1. [設定] をクリックします。
            2. [はい] を選択し、[保存して続行] をクリックします。
          11. Data 360 で当事者金融資産データを考慮するには、当事者金融資産を含めます。
            1. [設定] をクリックします。
            2. [はい] を選択し、[保存して続行] をクリックします。
          12. トレーニング検索条件の期間を設定するには、期間を月単位で指定します。予測 AI モデルは、指定された期間までの現在の履歴データを使用してトレーニングされます。たとえば、期間を 12 か月に設定した場合、予測 AI モデルは前年のデータを使用してトレーニングされます。
            1. [設定] をクリックします。
            2. 期間 (月単位) を選択し、[保存 & 続行] をクリックします。
          13. コレクションリカバリのしきい値を設定するには、期間を日数で指定します。まだ進行中の収集計画は、期日を過ぎた対応する日数がこのしきい値を超えている場合、復元不可能とみなされます。
            1. [設定] をクリックします。
            2. 期間 (日数) を選択し、[Save & Continue (保存して続行)] をクリックします。
          14. 期日を過ぎた日数のしきい値を設定します。モデルのトレーニングでは、この指定日数以上経過したレコードのみが考慮されます。これは、現在進行中のコレクション計画にのみ適用されます。
            1. [設定] をクリックします。
            2. しきい値を日数で選択し、[Save & Continue] をクリックします。
          15. トレーニングおよびスコアリングデータを絞り込む条件を定義する
            1. [設定] をクリックします。
            2. トレーニングデータとスコアリングデータに異なる絞り込み条件を指定する場合は、[異なるトレーニング条件とスコアリング条件の設定] を有効にします。
            3. 検索条件を指定し、[保存して続行] をクリックします。
          16. 予測 AI モデルのトレーニングに使用する入力特徴を選択する
            1. [設定] をクリックします。
            2. 定義済みの一連のフィールド、コレクション計画 DMO フィールド、またはその両方から入力特徴を選択し、[保存して続行] をクリックします。
            ビジネス要件に最も適した機能を選択するには、一連の入力機能を確認します。
          17. デバッグ設定を定義するには、[設定] をクリックします。
            [アセットを保存] を有効にすると、インストール全体が失敗しても、正常にインストールされたアセットは保存されます。それ以外の場合、失敗したインストールは完全に復元されます。
          18. テンプレート設定の概要を確認して有効化します。
            Tableau Next アプリケーションが作成され、[スコアリングフレームワーク] ページで新しく作成されたアプリケーションを確認できます。アプリケーションが正常にインストールされると、アプリケーションの状況が [有効] として表示されます。予測 AI モデルを表示するには、作成されたアプリケーションを開きます。アプリのインストールに失敗した場合は、[設定] の [アプリのインストール履歴] に移動して失敗を確認します。
          • Tableau Next App for Collections の機能とアセットの概要
            スコアリングフレームワーク設定テンプレート種別 [コレクションリスクスコア] を使用して、コレクション用の Tableau Next アプリケーションをインストールおよび設定するときに使用する次の入力機能とアセットを確認します。
           
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