Decanter AI 風險控管

企業的風險控管甚為重要,透過 AI 風險智能儀表板的監控,企業可以快速瀏覽財務狀況並找出問題所在。封城與塞港導致企業資金短缺和庫存周轉率降低?公版合約與客戶談定收帳票期,客戶的信用狀況不同導致企業無法避免及因應潛在違約客戶嗎?

Decanter AI 協助企業突破傳統財務指標限制,預測客戶應收帳款的逾期機率,協助企業及早因應,調整資金運用策略並移轉風險,進而達到財務監控與風險管理的目的。

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為何需要 AI 進行風險控管

國際化的經營趨勢加重了企業業務處理的負擔,提高了公司仔細審計每筆財務交易的困難。不僅造成高風險的客戶違約情形容易被忽略,企業常規審查才注意到過度支出和資金缺口,早已造成一定程度的傷害,導致財報帳列減損評價出現問題,企業別無選擇只能認列呆帳與損失。企業在進行風險管理時常遇到以下困難:

被動選擇風險應對

財務風險多在問題發生數月後才被識別
與審查,導致企業反應時間不足

風險控管成效不彰

人為控管難以查明交易表現不佳之根本原因,導致企業
從風險識別、分析、計劃至跟蹤與應對整體出現偏移

有限的管理資源

企業審計資源有限,全面監控
財務與營運風險難度高

Decanter AI 風險控管解決方案

風險控管解決方案協助企業預測風險和決策支援,透過 Decanter AI 數據分析與 AutoML 技術,結合超過 500 項 KRI 快速聚焦可能風險與異常,並透過風險引擎進行整體資料的評估與分析,以圖形化介面呈現數據分析結果,進而提供企業高品質之資訊和有價值之管理決策建議。

Step1 

數據準備

  • 客戶基本訊息
  • 合約基本訊息
  • 收款條件天數
  • 實際收款逾期天數

Step 2

AI 預測

  • 預測合約逾期狀況
  • 預測顧客流失可能
  • 預測現金流變化
  • 預測風險可能因子

Step 3

結果分析與應用對接

  • 客戶合約違約率
  • 影響客戶違約關鍵因子
  • 高機率流失客戶名單
  • 終端設備串接

方案優勢

數據快速整合

透過 Decanter AI 「訂單二元分類逾期預測」與「應收逾期天數回歸預測」,較常規審查提前至少 6 個月回應高風險合約,透過領先指標進行預測,即時反應績效

找出影響關鍵因子

透過模型特徵重要性找出影響客戶違約的關鍵因子,依此設定最適配之關鍵風險指標(KRI),並制定相對應之預防措施,做到即時改善並降低未來發生風險

模擬效能預測

透過與 Decanter AI 核心運算引擎串接,每月自動產出客戶合約違約率與高機率流失客戶名單,縮減資料分析至客戶溝通之流程,優化流程效率並反映將發生的風險

即時監控生產狀況

透過 What-if 模擬分析將客戶數據帶入,透過實時審視預測違約率以優化合約內容,依此客製化最適配方案

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