利用机器学习预测应收账款
机器学习
2020-08-18 v1
摘要
能够预测发票何时被支付在多个行业都具有价值，并支持大多数金融工作流程中的决策过程。然而，由于与发票相关数据的复杂性以及决策过程未在应收账款系统中登记，执行该预测成为一项挑战。在本文中，我们提出了一个能够支持催收人员预测发票付款的原型系统。该原型是某跨国银行合作开发的解决方案的一部分，其预测准确率高达 81%，改善了客户的优先排序并支持了催收人员的日常工作。我们的仿真表明，采用我们的模型对催收人员的工作进行优先排序每月可节省多达约 175 万美元。本文提出的方法与结果将使研究人员和实践者能够应对发票付款预测问题，并提供如何处理真实数据中存在的问题的见解与示例。
引用
@article{arxiv.2008.07363,
title = {Predicting Account Receivables with Machine Learning},
author = {Ana Paula Appel and Gabriel Louzada Malfatti and Renato Luiz de Freitas Cunha and Bruno Lima and Rogerio de Paula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07363},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 6 figures, Workshop Machine Learning in Finance. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1912.10828