Schritte: Machine Learning für Kundenzahlungsabgleich einrichten
- Kundenzahlungen erfassen. Sie müssen in den letzten 30 Tagen mindestens eine Kundenzahlung erfasst haben, um den Opt-in-Prozess für dieses Feature abzuschließen und ein Modell für Ihren Mandanten zu trainieren.
Machine Learning-Features, die Datenbeiträge erfordern, werden in Ihrem Sandbox-Mandanten nicht korrekt funktionieren. Um Machine Learning-Features zu testen, bevor Sie sie in Ihrem Produktionsmandanten bereitstellen, verwenden Sie Ihre Sandbox-Vorschau- oder Implementation-Mandanten.
Sie können Machine Learning aktivieren, um Empfehlungen für den Abgleich von Zahlungen mit Kundenrechnungen und Anpassungen zu erhalten, die wenige oder gar keine mit der Zahlung verknüpfte Zahlungsavise haben. Das Machine Learning-Modell verwendet Einblicke aus historischen Zahlungszuordnungsdaten und lernt zudem aus aktuellen Zahlungszuordnungen, um Rechnungsempfehlungen für eine bestimmte Zahlung zu bestimmen. Das Modell ignoriert Folgendes:
- Zahlungen, bei denen der Zahlung-von-Kunde im Zahlungs-Header fehlt.
- Konsolidierte Rechnungen.
- Rechnungen mit Skontobedingungen.
- Rechnungen, die bei Empfehlungen nicht zum Zahlungsbetrag addiert werden
Dieses Feature bietet nur dann nützliche Empfehlungen, wenn Sie Kundenzahlungen in Workday verarbeiten. Auf Empfehlungen trifft Folgendes zu:
- Sie befassen sich damit, wie Vorauszahlungen zugeordnet werden.
- Sie befassen sich damit, wie Akontozahlungen zugeordnet werden.
- Sie identifizieren falsch zugeordnete Zahlungen.
- Sie verhindern die Abschreibung einer Zahlung oder Rechnung, die eine Zahlungszuordnung sein sollte.
Workday berücksichtigt keine währungsübergreifenden Zahlungen in den Empfehlungen.
- Abhängig von der Abonnementvereinbarung Ihrer Organisation müssen Sie möglicherweise zusätzliche Schritte ausführen, um dieses Feature zu aktivieren. Weitere Informationen finden Sie in diesem Community- Artikel.
- Wählen Sie in der AufgabeInnovation Services Opt-Inden Service„Financial Management Machine Learning GA Features“auf dem RegisterAvailable Servicesin der Kategorie „Financials“.
- Wählen Sie in der AufgabeMaintain Innovation Services Data Selection Opt-Indie KategorieCustomer Payment Datafür den Service „Financial Management Machine Learning GA Features“.
- (Optional) Öffnen Sie die AufgabeRun On-Demand Machine Learning Activation for Implementation Tenant, um Tests in Implementation-Mandanten einzurichten.Nach dem Einrichten der Aufgabe kann es bis zu zwei Wochen dauern, bis die Funktionalität des Machine-Learning-Features in Ihrem Mandanten angezeigt wird. Anschließend haben Sie zwei Wochen Zeit, um die Tests abzuschließen.Workday empfiehlt, zum Testen dieser Funktionalität einen Vorschau-Mandanten zu verwenden, da Sie im Vergleich zum Implementation-Mandanten unbegrenzt viel Zeit zum Testen haben. Außerdem können Sie Machine Learning für Finanzen einfacher aktivieren.
- Öffnen Sie die AufgabeMandanten-Setup bearbeiten - Machine Learning.Wählen Sie die Region aus, in der Workday Daten hostet, die zur Verbesserung und Personalisierung von Machine Learning und Analytics verwendet werden.Sicherheit: DomäneSet Up: Tenant Setup - Machine Learningim funktionalen Bereich „System“
Wenn Sie das Feature zum ersten Mal aktivieren, dauert das Trainieren des Machine Learning-Modells mit Ihren Daten bis zu zwei Wochen.
Wenn Sie ein Opt-out für den Datenbeitrag setzen, werden Ihre Daten von Workday innerhalb von 30 Tagen gelöscht.
Führen Sie die Aufgabe
Insights zur Zuordnung von Zahlungseingängen planen
aus, um Empfehlungen zur Zuordnung von Zahlungseingängen zu planen.