대본

AI 에이전트를 사용하여 근무표 조정 에이전트 생성

시간 데이터, 일정 및 지리적 위치 기록을 자동으로 교차 확인하여 급여 사기를 감지하고 방지하고 정확한 급여 처리를 보장합니다.

1. 시간 데이터 수집

다양한 소스(예: 일정 시스템, 급여 엔진, 휴가 일정)에서 시간 데이터를 즉시 수집합니다.

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Copilot 스튜디오 에이전트

작업 일정 및 정책에 따라 기록을 검증합니다.

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고급 패턴 분석을 통해 불규칙성/불일치를 식별합니다.

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초과 근무 규칙, 출근 정책 및 지역 노동법 위반 사항을 표시합니다.

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검증된 시간 데이터를 급여 시스템으로 직접 전송합니다.

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KPI

핵심 기능 영역 KPI에 영향을 미칠 수 있는 기회

Microsoft Copilot가 평균 해결 시간을 돕는 방법

Microsoft Copilot는 지원 요구 사항을 줄이고 직원 만족도를 높일 수 있는 HR 시스템을 사용하는 직원을 위한 셀프 서비스 옵션을 지원합니다.​
생산성 향상​
  • 신속한 정보 찾기​
  • 더욱 빠르게 문제 진단​
  • 유사한 문제 및 해결 방법을 확인하세요.​
  • 후속 커뮤니케이션을 신속하게 전송합니다.

Copilot가 평균 문제 해결 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 됩니까?

Microsoft Copilot는 해결 시간을 줄이는 데 도움이 되며 결과적으로 생산성이 향상되고 직원 만족도가 높아집니다.​
생산성 향상​
  • 서비스 상호작용을 신속하게 조사합니다.​
  • 초안을 더욱 빠르게 작성​
  • 유사한 문제 및 해결 방법을 확인하세요.​
  • 후속 커뮤니케이션을 신속하게 전송합니다.

Copilot가 혜택 사용량을 늘리는 데 어떻게 도움이 됩니까?

직원들이 자신의 혜택을 알아보고 등록 프로세스를 개선할 수 있는 개선된 인터페이스를 만드세요.​
HR 복리후생 캠페인 만들기​
  • HR 팀 또는 부서로부터 뉴스 및 공지사항을 생성합니다.
  • 복리후생, 급여, 성과, 규정 준수 등 HR 관련 문제에 대한 정책 및 절차를 전달합니다.​

Copilot가 eNPS 점수 향상에 어떻게 도움이 되는지

eNPS(Employee Net Promoter Score)는 직원 참여도를 평가하는 데 유용한 지표입니다. 이는 직원들이 귀하의 조직을 친구나 가족에게 일하기 좋은 장소로 추천할 가능성을 측정합니다. Microsoft Copilot는 긍정적인 업무 환경을 조성하고 직원에게 권한을 부여함으로써 직원 순추천지수(eNPS)를 향상시키는 데 중추적인 역할을 합니다.
내부 피드백 루프 생성
  • 직원 설문조사 초안
  • 설문조사를 분석하여 가치 있는 정보를 얻으세요
    직원 감정 통찰력

Microsoft Copilot가 온보딩 시간을 줄이는 데 어떻게 도움이 됩니까?

램프업 시간을 줄이는 것은 모두에게 유익합니다. 직원의 자신감과 참여도를 높여줍니다. 학습 곡선을 단축하여 직원이 더 빨리 영향력을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.
온보딩 자료 만들기
  • Copilot를 사용하여 교육 가이드 초안 작성
  • Copilot를 사용하여 직원 핸드북 강화

Microsoft Copilot가 직원 이직률에 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

Microsoft Copilot를 사용하여 복잡성을 줄이고 시간을 절약함으로써 일상 업무의 스트레스를 줄이는 것은 직원 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 유지율을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
내부 자재 및 프로세스의 품질 향상
  • 역할 명확성을 더욱 높이기 위해 직무 설명을 개선합니다.
  • 요약 및 요약을 통해 회사 회의 개선
  • 회의 중에는 완전히 집중하세요.

Microsoft Copilot가 채용에 어떻게 도움이 될 수 있나요?

Copilot는 직무 설명 작성, 인터뷰 수행, 후보자와의 커뮤니케이션 초안 작성을 지원하여 HR이 채용 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
채용 경험 및 자료의 질 향상
  • 직무 설명 개선
  • 요약 및 요약을 통해 인터뷰 개선
  • 후보자와의 이메일 및 채팅 품질 향상

이 예제 시나리오의 내용은 데모용으로만 제공됩니다. Copilot가 조직의 비즈니스 프로세스, 규제 요구 사항 및 책임 있는 AI 원칙과 어떻게 부합하는지 평가해야 합니다.