Verfügbar mit: Copilot Studio
Finanzszenario: Agent zur Identifizierung von Ausgabenanomalien
Szenario
Verwenden von KI-Agenten zum Erstellen eines Agenten zur Erkennung von Ausgabenanomalien
Automatisieren Sie die Erkennung verdächtiger Lieferantenaktivitäten, ungewöhnlicher Ausgabemuster und doppelter Rechnungen mithilfe einer KI-gestützten Anomalieerkennungs- und Betrugserkennungslogik.
Extrahiert Finanztransaktionen aus ERP-Systemen und überwacht die Transaktionen kontinuierlich.

Copilot Studio-Agent
Ruft kontinuierlich Transaktionsdaten ab, um eine proaktive Anomalieerkennung zu ermöglichen.
Wandelt Daten in ein sauberes, konsistentes und analysebereites Format um, sodass sie für die Anomalieerkennung bereit sind.

Copilot Studio-Agent
Bereinigt und formatiert Daten für eine konsistente, genaue Analyse.
Wendet regel- und musterbasierte Logik an und erkennt Muster im Verhalten und Zahlungsverlauf von Lieferanten.

Copilot Studio-Agent
Identifiziert verdächtige Trends im Verhalten und in der Zahlungsaktivität von Lieferanten.
Bewertet jede Transaktion anhand vordefinierter Risikometriken und kennzeichnet Transaktionen mit hohem Risiko zur Überprüfung.

Copilot Studio-Agent
Markiert Transaktionen mit hohem Risiko basierend auf vordefinierten Risikoregeln und -metriken.
Kennzeichnet Transaktionen mit internen Richtlinien und gesetzlichen Anforderungen für Querverweise zur Compliance-Validierung.

Copilot Studio-Agent
Stellt sicher, dass jede Transaktion den internen Richtlinien und gesetzlichen Standards entspricht.
Bietet umsetzbare Erkenntnisse zur Lösung gekennzeichneter Probleme und automatisiert Folgemaßnahmen.

Copilot Studio-Agent
Bietet klare nächste Schritte zum Beheben gekennzeichneter Anomalien und zur Vermeidung künftiger Probleme.
Der Inhalt dieses Beispielszenarios dient nur zu Demonstrationszwecken. Sie sollten bewerten, wie Copilot mit den Geschäftsprozessen, gesetzlichen Anforderungen und verantwortungsvollen KI-Prinzipien Ihres Unternehmens übereinstimmt.
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