Explore for Billing:財務インサイトのコンテンツ

ベースコンフィギュレーションでは、Explore for Billing に次の財務インサイトのデータセット、モデル、検索結果、および Liveboards が含まれています。これらには、InsuranceSuite アプリケーションからほぼリアルタイムでストリーミングされるキュレーション済みデータが使用されます。

メリット

Explore for Billing 財務インサイトは、売掛債権(AR)経過時間、AR 保険料アクティビティ、現金残高、および手数料の分析に役立ちます。請求パフォーマンスを監視し、回収に関する問題を早期に特定し、より適切な現金管理と販売担当者のパフォーマンスに関する意思決定をサポートできます。

このソリューションには、トランザクションの詳細な調査とトラブルシューティングを行うための、Data Studio のトランザクションレベルのデータセットも含まれています。

Explore for Billing の財務インサイトコンテンツの系統

次の図は、系統を示しています。クリックすると画像が拡大されます。


Data Studio の複数のソリューションファクトデータセットが Explore に公開されてテーブルになった後、モデル、検索結果、および Liveboards になります。
  1. Guidewire は、Explore for Billing の財務インサイトソリューションのデータセットを作成し、Data Studio に組み込みました。このデータセットには、中央ファクトデータセットとそれに関連するいくつかのディメンションデータセットが含まれます。このデータセットは、事前定義されたクエリを請求保険データモデル(IDM)の動的に生成されたデータセットに適用することにより、IDM から生成されます。ソリューションデータセットの詳細については、「Data Studio データディクショナリ」を参照してください(『 Data Studio Guide』を参照)。
  2. その後、ソリューションデータセットは Explore に公開され、モデルの作成に使用されます。ファクトデータセットごとに 1 つの Explore モデルがあります。
  3. モデルは、検索結果とライブボードのデータソースです。

請求の財務インサイトの Liveboards

Liveboard 名 主な内容 データソース(Explore モデル)
請求分析(AR 残高/経過時間) 月末、販売担当者、都道府県、支払期日経過日数、アカウントなどの属性別の売掛債権の経過時間の分析。支払期日超過日数は、Liveboard を開いた時点で計算されます。また、計上保険料と前払保険料の月末残高も含まれます。
請求分析現金残高 月末、保険商品、販売担当者、および都道府県別のさまざまな現金額の分析。 GW - 現金残高:データディクショナリのダウンロード
暦年請求分析 - 手数料 月末、保険商品、販売担当者、保険引受会社、および都道府県別の手数料金額の分析。 GW - 請求手数料 - 暦年:データディクショナリのダウンロード

請求の財務インサイトの検索結果

次の検索結果は、さまざまな請求の保険金支払総額を報告します。これらは Liveboard にピン留めされているのではなく、別個のピボットテーブルレポートになっており、表示およびフィルタできます。フィルタ処理の詳細については、ピボットテーブルの探索を参照してください。

検索結果名 主な内容
請求の経過時間の概要 支払期日超過日数(30、60、および 90)別の請求書数と金額が含まれます。
  • 請求数
  • 請求金額
  • 30 日超過の請求数
  • 30 日超過の請求金額
  • 60 日超過の請求数
  • 60 日超過の請求金額
  • 90 日超過の請求数
  • 90 日超過の請求金額
保険引受会社、種目、管轄都道府県、およびアカウントのそれぞれに対して小計があります。支払期日超過日数は、検索結果を開いた時点で計算されます。
AR 保険料残高の概要 請求方法および会計期間別の売掛金合計が含まれます。
  • 前納保険料の開始残高
  • 前納保険料の新規
  • 前納保険料の再分類
  • 前納保険料の現金クレジット
  • 前納保険料の損金処理
  • 前納保険料の終了残高
  • 計上保険料の開始残高
  • 計上保険料の新規
  • 計上保険料再分類
  • 計上保険料の現金クレジット
  • 計上保険料の損金処理
  • 計上保険料の終了残高
保険引受会社、保険商品、および管轄区域ごとに小計があります。
現金アクティビティ 指定された日付範囲内の現金合計が含まれます。
  • 現金額
  • 未適用金額
保険引受会社、保険商品コード、リスク管轄ごとに小計があります。
出金アクティビティ 指定された日付範囲内の出金合計が含まれます。
  • 現金額
  • 未適用金額
保険引受会社、保険商品コード、リスク管轄ごとに小計があります。

請求の財務インサイトのモデル

詳細については、リンク先のページとExplore モデルのデータディクショナリを参照してください。

モデル名 主な内容 Data Studio からのソースソリューションデータセット
GW - 請求 AR 経過時間

売掛債権経過時間残高の月次スナップショットが請求書の粒度で含まれます。請求書が支払期日を経過している日数を計算し、30 日超、60 日超、または 90 日超のバケットに分類します。

アナリストが、販売担当者、アカウント、種目などの属性別に経時変化残高を視覚化するのに役立ちます。

efr_fact_bill_accountsreceivable_aging
GW - 請求 AR 残高

保険契約のさまざまな売掛債権金額の月次スナップショットが含まれます(前納保険料新規、計上保険料再分類、保険料の損金処理総額など)。スナップショットは、トランザクション金額を 1 か月間にわたって請求のコンテキストから集計したものです。

アナリストが売掛債権アクティビティの傾向と合計を視覚化するのに役立ちます。保険契約、請求パターンのサブタイプ、保険商品、保険引受会社などの属性別に金額を分析できます。

efr_fact_bill_receivable_balance
GW - 現金残高 現金、または保留状態で保留されている現金に影響する請求トランザクションの月次集計が含まれます。

アナリストが月、トランザクションのサブタイプ、保険商品、販売担当者などの属性別に現金額を視覚化するのに役立ちます。

efr_fact_cash_balancing
GW - 請求手数料 - 暦年 販売担当者に支払可能な手数料の月次スナップショットが、保険契約の粒度で含まれます。スナップショットは、トランザクション金額を販売担当者のコンテキストから集計したものです。

アナリストが、支払備金、獲得済み、および支払済みの手数料金額を視覚化するのに役立ちます。販売担当者名、販売担当者コード、保険商品などの属性別に金額を分析できます。

efr_fact_commissions_calendaryear

詳細なトランザクションデータセット

次のデータセットには、買掛債権(AP)トランザクションと売掛債権(AR)トランザクションの詳細なトランザクションレベルのビューが含まれています。構造はスタースキーマです。 ファクトデータセットは、トランザクションを説明する属性を提供する複数のディメンションデータセットに関連しています。
データセット名 主な内容
efr_fact_receivable_transaction 請求のコンテキストからのすべての売掛債権トランザクションが含まれます。各行は、トランザクションレベルの 1 つの請求トランザクションイベントを表します。例えば、初回請求(保険料、料金)、支払い(顧客または販売担当者から)、損金処理、請求済みの請求などです。派生された残高数値データが含まれ、これを総勘定元帳の照合に使用できます。
efr_fact_payable_transaction 販売担当者のコンテキストからのすべてのトランザクションが含まれます。各行は、トランザクションレベルで 1 つの販売担当者トランザクションイベントを表します。例えば、支払、手数料獲得額、支払備金増減額、前払、損金処理、調整額などです。派生された残高数値データが含まれ、これを総勘定元帳の照合に使用できます。
これらのデータセットは Data Studio で使用できます。これらのデータセットには、ベースコンフィギュレーションの Explore モデル、Liveboards、検索結果はありません。ただし、トランザクションの詳細な調査やトラブルシューティングの開始点として使用できます。これらのデータセットは以下の場合に使用します。
  • Data Studio でクエリを実行してサンプルデータを表示する
  • Data Studio からキュレーションして公開し、外部アプリケーションのデータをクエリする
  • Data Studio からキュレーションして公開し、詳細なトランザクションレベルの分析で Explore Liveboards を拡張する
Data Studio から公開する前に、ベースコンフィギュレーションのデータセットをキュレーションしてフィルタすることが重要です。データセット内に大量のトランザクション行があると、使用に制限が生じ、Explore のパフォーマンスの低下を招きます。トランザクションのどのサブセットを Explore で使用するかを検討した上で、日付または属性のフィルタを使用して独自のデータセットを作成します。

関連情報