インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定に関するFAQ
インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定機能はいつ値を予測しますか?
セグメント値を予測する機能では、セグメント値をアクティブ化するために必要なすべてのステップを完了する必要があります。「インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定」の「機能のアクティブ化」の項を参照してください。
機能が値を予測していることを確認するにはどうすればよいですか。
この機能は、請求書明細レベルで配分組合せフィールドをクリックまたはナビゲートしたときに値を予測します。予測サービスのタイムアウトは2秒です。通常、セグメント値は2秒未満でデフォルト設定されます。デフォルトのセグメント値が予測されると、レビューのために配分組合せフィールドが強調表示されます。2秒以内に予測が表示されない場合は、引き続きフィールドに値を入力できます。
機能の予測範囲と精度はどのくらいですか。
セグメントが予測でデフォルト設定される回数と予測の精度は、請求書データとセグメントによって異なります。勘定科目やコスト・センターなどの一部のセグメントは予測が難しく、予測範囲と精度が低い場合があります。平均すると、予測範囲が60%から70%、予測精度が97%から98%になると予想できます。
予測範囲と精度を向上させるにはどうすればよいですか。
機械学習モデルでは、入力データの一貫性が保たれたときに予測が改善されます。モデルでは、サプライヤ名、サプライヤ・サイト、金額、摘要などの請求書ヘッダーと明細情報を使用して、様々なセグメント値を予測します。一貫性のパターンにより、予測精度が向上します。Oracle Intelligent Document Recognition (IDR)を使用すると、データの一貫性が向上し、予測結果が向上します。
デフォルト設定されるセグメントの数を増やすために請求書で確認する必要があるものはどれですか。
- ヘッダー・レベルおよび明細レベルですべての請求書情報を入力します。追加データを取得する必要はありませんが、通常のデータ属性をすべて入力します。少ないデータ属性で実行される予測は予測の信頼度に影響し、デフォルト設定されるセグメントは少なくなります。
- 請求書で、摘要およびその他のフィールドが「配分組合せ」フィールドの後にある場合は、請求書レイアウトを並べ替えて、摘要およびその他のフィールドを移動して「配分組合せ」フィールドの前に表示されるようにすることをお薦めします。デフォルトでは、明細摘要は「配分組合せ」フィールドの後に表示されます。
機械学習モデルでは、インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定を使用して予測を提供するためにどのようなデータが使用されますか。
インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定機能は、請求書ヘッダーおよび請求書明細レベルの複数の入力属性を利用して、効率的なアルゴリズムを開発します。これらの属性には、「サプライヤ」、「サプライヤ・サイト」、「ビジネス・ユニット」、「法的エンティティ」、「金額」、「通貨」、「摘要」、「依頼人」、「請求書ソース」および「明細ソース」があります。
アルゴリズムが拡張されると、モデルで使用される属性のリストが時間の経過とともに変化する可能性があります。このアルゴリズムは、各セグメントの予測を行うために最も関連性の高い属性を決定し、それらを使用します。データ・パターンの一貫性により、アルゴリズムの高速化および予測の改善に役立ちます。
インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定機能は請求書コード付けワークフローをサポートしていますか。
インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定では、現在、請求書コード付けワークフローはサポートされていません。これらのコード組合せは請求書配分レベルで入力され、予測は請求書明細レベルでのみ行われます。
請求書承認ワークフローを使用するコード付けのために請求書がルーティングされる場合、コード付けは請求書明細レベルで実行され、機能はセグメント値を予測します。
機能によって予測およびデフォルト設定される値を変更できますか。
はい、機能でデフォルト設定される値を変更できます。予測値を削除して別の値を入力した場合、機能によって上書きされません。かわりに、モデルはアルゴリズムを拡張するための入力としてそれを使用します。
デフォルト値を上書きした後にこの機能で予測を提供する場合は、すべてのセグメント値を削除し、画面上の任意の場所をクリックしてから、「配分組合せ」フィールドに戻ります。
機能によって予測およびデフォルト設定されたコード組合せを数週間後に修正しました。モデルでは新しい値が入力として取得されますか。
はい。機械学習モデル・アルゴリズムは、修正された値を入力として使用し、買掛/未払金に記録された最新の有効なデータについてトレーニングされます。
インテリジェント勘定科目組合せのデフォルト設定機能をテストするためのベスト・プラクティスは何ですか。
テスト環境では、本番からコピーされたデータについてアルゴリズムがトレーニングされるため、本番データと同様のデータの機能を検証することをお薦めします。テスト環境では、アルゴリズムは、P2Tリフレッシュ日より後に入力された新しいデータについてはトレーニングを継続しないため、入力した新しいトランザクションに基づいて正確性または範囲が大きく変更されることはありません。
テスト環境にこの機能を実装する場合、ベストな方法は、本番請求書と同じ請求書属性を使用するテスト請求書を使用することです。ベスト・プラクティスは、1 USDの請求書値などのテスト・データや、テストなどの摘要値を使用しないことです。
勘定体系定義が変更された場合、モデルで新しい定義を学習し、値を予測するまでにかかる時間はどのくらいですか。
デフォルトのセグメント値を変更すると、アルゴリズムはモデルを認識して変更を開始します。ただし、変更した定義に基づいてデフォルト値を予測するには、より多くの例が必要です。予測の信頼度スコアがそのセグメントのしきい値を超えると、アルゴリズムは値をデフォルト設定します。デフォルト値に変更を加えるたびに、モデルの信頼度スコアが変更されます。モデルが十分な例を受け取り、信頼度スコアがしきい値を超えると、新しい値がデフォルト設定されます。
モデルが新しいパターンを学習するために必要な時間は、請求書の数とデータの一貫性によって異なります。一貫性のあるデータを含む請求書が大量にある場合、数日以内に正確な予測になる可能性があります。
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これらの権限を実装コンサルタント・ロールに追加した後、「自分の企業」セクションにアクセスし、機能のアクティブ化を完了できます。