优化现金回收:利用机器学习预测发票付款
机器学习
2019-12-24 v1
摘要
预测发票付款在多个行业具有价值,并支持大多数财务工作流中的决策过程。然而,该领域的挑战在于处理复杂数据,以及缺乏未在应收账款系统中登记的与决策过程相关的数据。本工作提出一个原型,作为与某跨国银行合作期间 devised 的解决方案,用于支持催收员预测发票付款。所提原型准确率达77%,改进了客户优先级排序并支持了催收员的日常工作。借助呈现的结果,期望支持面临发票付款预测问题的研究者获得见解与如何应对真实数据中问题的示例。
引用
@article{arxiv.1912.10828,
title = {Optimize Cash Collection: Use Machine learning to Predicting Invoice Payment},
author = {Ana Paula Appel and Victor Oliveira and Bruno Lima and Gabriel Louzada Malfatti and Vagner Figueredo de Santana and Rogerio de Paula},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10828},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 5 figures, 5 tables