Abstract

SCHOONBEE, L.; MOORE, W.R.  and  VAN VUUREN, J.H.. A machine-learning approach towards solving the invoice payment prediction problem. S. Afr. J. Ind. Eng. [online]. 2022, vol.33, n.4, pp.126-146. ISSN 2224-7890.  http://dx.doi.org/10.7166/33-4-2726.

Maatskappye ondervind dikwels probleme met die invordering van skuld wat deur hul kliënte aangegaan word. As 'n alternatief tot reaktiewe tegnieke wat tradisioneel toegepas word om 'n maatskappy se vermoë om skuld in te vorder, te verhoog, kan voorkomende tegnieke aangewend word om die betalingsgedrag van gereëlde kliënte te voorspel. So 'n voorkomende tegniek, in die vorm van 'n masjienleermodel wat in 'n besluitsteunstelsel ingebed is, word in hierdie artikel voorgestel met die doel om maatskappye te help om skuldinvorderingshulpbronne te prioritiseer na fakture wat waarskynlik laat betaal sal word. Die stelsel is in staat om die betalingsgedrag-uitkomste wat aan fakture gekoppel is, te voorspel as verwagte betalings gedurende een van drie intervalle: 1-30 dae laat, 31-60 dae laat, of minstens 61 dae laat. Die onderliggende model van die besluitsteunstelsel word geïdentifiseer deur 'n algoritme wat die beste presteer uit 'n poel van kandidaat-masjienleeralgoritmes. Hierdie seleksieproses vereis die daarstelling van 'n sinvolle metodologiese benadering. 'n Masjienleer-ontwikkelingspadkaart word vir hierdie doel voorgestel en in 'n praktiese, illustratiewe gevallestudie toegepas wat op werklike industrie-faktuurdata berus.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )