.png)
在供应链金融中，供应商的付款周期和频率分析是优化资金管理和供应链效率的关键。例如，通过分析某供应商的付款数据，识别出其每30天进行一次付款的规律。基于此，企业可以优化自身的资金周转周期，提高资金利用率。
供应链金融供应商付款周期案例
某公司通过分析其供应商的历史付款数据，利用AI模型识别出每月的付款周期。预测未来几个月的付款时间点，并据此优化公司的资金安排和库存管理，减少资金占用，提高现金流管理效率。
订单数据分析案例
使用AI模型对订单数据进行聚类分析，识别出高风险订单并提前预警，有效降低供应链风险。比如，通过分析历史订单数据，发现某类订单在特定时间段存在较高的违约风险。公司可以在未来的交易中提前采取措施，如增加信用审核力度或调整付款条件，以降低风险。
通过支付数据算法和模型，供应链金融企业能够更好地管理和预测供应商的付款行为，提高整体运营效率和风险管理能力。
信号处理与建模
AI模型可以告诉我们每个信号的幅度、频率和相位，但我们还需要捕捉用户首次交易的信息。这能使我们在不同商户之间用一致的日期索引叠加信号。为此，我们应用了一个简单的窗口函数，返回每个客户的首次记录日期，并计算每个交易信号与首次记录日期之间的时间差。这种方法不仅有助于分析和重构信号，还能将不同客户的信号进行时间对齐，便于进一步的分析和应用。
通过简单的数学特征，我们能够对每个常规支付行为进行建模，并将这些数据资产存储为一个Delta表。这些数据可以在多个场景中重复使用，从客户360度视图、市场分析、移动银行体验到反欺诈等应用中都能发挥作用。通过这种方式，我们可以更好地理解和利用交易数据，提高业务决策的准确性和效率。
傅里叶变换与信号重建
通过将傅里叶变换结果转换为三角信号，提取主要的频率成分，并将其用于信号重建。信号重建可以帮助我们识别付款模式，并通过这些模式预测未来的付款行为。将频率转换为周期（天数），识别主要的周期性付款模式。例如，识别出每30天进行一次的供应商付款。使用提取的主要频率成分重建信号，预测未来的付款模式。这一步有助于企业自动识别供应商的定期付款行为，提高供应链管理的效率。通过持续监控和更新模型，确保预测的准确性和可靠性。
聚合信号
为了更好地理解客户的支付行为，我们需要聚合来自多个商户的交易数据，聚合每个客户在每个日期的交易数据。
1. 交易数据聚合：将每个客户在每个日期的所有交易数据加总。
2. 信号重组：重组后的信号也进行加总，以便更好地分析客户的总支付行为。
通过这种聚合方法，我们可以生成一个包含所有客户交易和重组信号的表。对于每个客户，我们可以绘制他们的实际交易和模型化的支付行为，从而更清晰地了解他们的支付规律。
案例分析
例如，对于某供应商A，我们可以绘制她的实际交易、单个商户的模型化支付以及所有商户的总支付行为。图表显示了她在不同时间点的交易金额，帮助我们识别财务压力和缓解期。根据模型测算这位客户需要保持平均70000元的余额来应对定期支付，包括营销费用、水电费、金融产品和租金等。在九月左右，客户可能会面临财务压力，因为总支付金额超过80000元，而在六月左右，则有财务缓解期。
支付态势感知
我们将利用机器学习优化技术，建议客户行为的变化（例如自动储蓄）和支付日期。我们将调整每个客户在同一账单周期内的支付日期，比较原始和优化后的支付情况，展示客户在不同时间点的支付模式。
1. 提取账单周期：傅里叶变换给我们提供了支付频率，我们可以轻松地提取每个定期交易的账单周期。优化器将智能地遍历每个商户在账单周期内的不同日历日。
2. 应用内存中的Hyperopt：使用内存中的Hyperopt代替Spark Trials，我们可以通过使用@pandas_udf函数并行地为每个客户应用这种逻辑，返回每个商户的优化支付日期，从而最小化交易方差。
3. 优化后的支付：原始的定期支付数据通过优化后，能更好地分散定期支付，从而减少财务脆弱性。
我们可以将我们的发现整合到一个增量表（Delta Table）中，这个表可以推送到不同的渠道，如财务咨询服务或移动银行应用，以便客户自助获取洞见。从操作角度看，零售银行可以轻松地在Delta Live Table中摄取卡交易数据，并实时监控客户的余额与常规模式，以作为可能透支的早期指标。
定义优化数据结构
使用ArrayType和StructType定义一个数据结构来保存原始支付日期、建议支付日期、支付金额和支付频率的信息。
定义优化函数
定义一个UDF（用户自定义函数），用于计算优化后的支付日期。这个函数会忽略负周期性，并根据支付频率计算出每个支付日期的原始和建议日期，以及支付金额。
显示优化结果
使用optimized_periodicity_df中的数据来展示优化后的支付信息，包括客户、商户、原始支付日期、建议支付日期、支付频率和支付金额。通过可视化工具展示客户的优化支付情况，帮助客户了解他们的支付模式，减少财务波动和压力。
结论
通过优化后的支付数据，我们观察到相同的平均余额70000元，但波动更小，交易行为对意外事件的防御性更强。通过这种方法，银行可以更好地实时建模客户的交易行为，检测支付规律，并为每个客户提供财务建议和个性化洞见。
通过AI支付数据分析解决方案，金融机构能够更好地管理和预测供应商的付款行为，提高整体运营效率和风险管理能力。