2026.10.19_FI/TR: 기계학습(ML) 기반 수금 자동 반제(Cash Application) 아키텍처 실무
수금 반제 방식
ECC
- FLB1·FEBP 룰 기반 해석 알고리즘(001, 015 등)
- 적요에 고객 번호·송장 번호가 명확해야 작동
S/4HANA
- BTP 의 SAP Cash Application 연동
- 미결 AR·은행 통지서 내역을 ML 엔진에 전송
- 과거 반제 이력으로 매칭 확률(Confidence Level) 계산
- 반제 제안(Proposal)을 S/4HANA 로 회신
학습 → 추론
학습
- FQK_MAKE_CASH_APP_DATA 또는 Schedule Cash Application Training
- BSAD·BKPF·FEBEP 를 BTP 로 전송
- 모델 생성 (최소 1만 건)
추론
- 미결 AR + 은행 통지서 → BTP ML 엔진
- 매칭 확률 계산
- 반제 제안 회신
- 임계값(예: 85%) 이상 자동 반제
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