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？以公版合約與客戶談定收帳票期，將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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