確認が必要なビジネス上の意思決定事項

支出分類モジュールの構成または設定を開始する前に、組織の支出の分類方法を評価するためにビジネス上の意思決定を行う必要があります。

これには、新しいカテゴリ構造の導入、またはアプリケーション内の支出トランザクションの処理に使用される既存のカテゴリ定義のセットのレビューと更新が必要な場合があります。

支出カテゴリが定義されていない場合は、独自のカテゴリ・セットを作成する基準として、UNSPSCなど、公開されているカテゴリ定義をレビューする必要があります。

Oracle Fusion Cloud Procurementソリューションを実装している場合は、一連の購買カテゴリがすでに構成されています。これらは、支出分類内でそのまま使用することも、カテゴリ定義を改訂することを選択して、支出分析のニーズを満たすためにカテゴリを追加および削除することもできます。

支出分析アクティビティに関する情報を持つ組織全体で、すべての主要な利害関係者と広範囲にわたる協議を実施することをお薦めします。これらの既存の利害関係者に相談して、現在の支出分析結果の制限やギャップを明らかにする必要があります。フィードバックに基づいて、支出分類で使用されるタクソノミのドラフト提案をレビュー目的で回覧できます。必要に応じて、複数のタクソノミを提案できます。

協議に含める必要がある組織の部分の数に応じて、分類タクソノミのレビューと調整を完了するのに数週間かかる場合があります。

改訂されたタクソノミまたは新しいタクソノミについては、数千のカテゴリ定義をターゲットにすることは現実的ではない場合があります。組織のマネージャは、膨大な設定や継続的なアプリケーション管理コストを回避するために、支出アクティビティの詳細なインサイトのニーズを妥協する必要がある場合があります。

タクソノミのニーズがビジネスに合致した後は、アプリケーションでの設定は、スプレッドシートによってサポートされる単純なプロセスです。

トレーニング・データ・セット

支出分類では、機械学習テクノロジを使用して支出トランザクションを処理し、カテゴリ予測を生成します。機械学習アルゴリズムでは、ツールが各トランザクションを認識および分類できるようにする費用データの類似度およびパターンを識別する方法をエンジンに教えるために、トレーニング・データが必要になります。

カテゴリに割り当てる必要がある様々なタイプの支出を示すために提供された十分な例を使用して、分類するカテゴリごとにトレーニング・セット・データを作成する必要があります。予測エンジンを適切に動作させるには、少なくとも、支出カテゴリごとに30から40のサンプルの支出レコードが必要です。

トレーニング・セット・データを作成する時間とリソースのコストは、支出分類で予測を生成するために使用される支出カテゴリのセットを確立する際に、明確にファクタとみなされる必要があります。必要なカテゴリの粒度と、トレーニング・データを作成するためのコストとで、バランスを取る必要があります。初期実装では、カテゴリ数を減らすことを必ず検討してください(このことをこのツールで繰り返して、時間の経過に伴って詳細度を上げることができるためです)。