Построение системы оценки дебиторов или поставщиков с помощью нейросетей
Если у вас есть определенные данные за прошлый период, за какой-то достаточно большой период, по которому можно научиться каким-то расчетным способом определять и прогнозировать поведение дебиторов или поставщиков, то методом простого промтинга через нейросети можно разработать систему показателей, которые подскажут вам, какого поставщика выбрать, если вы решаете, кому и за что заплатить, и чего ожидать от того или иного дебитора.
В этой статье я подготовила для вас серию последовательных промптов, которые можно использовать для построения системы оценки дебиторов или поставщиков с помощью нейросети (например, ChatGPT).
1️⃣ Шаг 1. Формулируем задачу
Промпт 1
Ты — финансовый директор с опытом управления дебиторской и кредиторской задолженностью. Сформулируй критерии, по которым можно оценивать надежность дебиторов и поставщиков. Раздели их на количественные и качественные. Укажи, какие из них можно посчитать по данным за прошлые периоды, а какие — требуют экспертной оценки.
2️⃣ Шаг 2. Строим структуру системы оценки
Промпт 2
Используя следующие данные (перечислить: даты оплат, суммы, сроки просрочек, количество поставок, случаи брака и пр.), предложи структуру скоринговой модели для оценки дебиторов. Какие показатели могут лечь в основу оценки? Как можно объединить эти показатели в итоговый рейтинг?
На основе поведения поставщиков в прошлом предложи шкалу оценки надежности: от «высокий риск» до «надежный поставщик». Приведи критерии для каждой группы. Как их можно формализовать?
3️⃣ Шаг 3. Разработка классификатора на основе нейросети
Проанализируй примеры поведения дебиторов за последние 12 месяцев. В виде таблицы: [название контрагента, количество просрочек, средний срок оплаты, наличие претензий, и т.п.]. Определи логические правила, по которым можно классифицировать их как «ненадежные», «средние», «надежные». Построй такие правила как if‑then.
Используя таблицу с историями поставок (например: [контрагент, количество поставок, случаи брака, смена цен, выполнение сроков, объем заказов]), предложи способ оценки по балльной системе (0–100 баллов). Какие параметры дают больше вес?
4️⃣ Шаг 4. Проверка модели на кейсах
Протестируй предложенную модель оценки на следующих примерах (вставить 3–5 реальных кейсов с описанием поведения дебиторов/поставщиков). Покажи, какие оценки они получат, и какие управленческие выводы можно сделать.
5️⃣ Шаг 5. Интерпретация и визуализация
Промпт 7
Составь наглядную таблицу с рейтингом всех контрагентов: название, тип (дебитор/поставщик), итоговая оценка, уровень риска, рекомендация. Добавь цветовую маркировку по уровням риска (зелёный/жёлтый/красный).
6️⃣ Шаг 6. Автоматизация анализа
Преобразуй предложенную модель оценки в пошаговый алгоритм, который можно реализовать в Excel или Google Sheets. Укажи, какие формулы и правила можно заложить для автоматической оценки новых контрагентов.
Коллеги, рекомендую попробовать эту серию промтов и дополнить промт на каждом этапе спецификой и данными вашей компании. Думаю, вы получите интересный, а главное - применимый на практике результат.