适用于： Copilot工作室
金融场景： 支出异常识别代理
设想
使用 AI 代理构建支出异常识别代理
使用人工智能异常检测和欺诈检测逻辑，自动检测可疑供应商活动、异常消费模式和重复发票。
从 ERP 系统中提取财务交易并持续监控交易。
Copilot 工作室代理
持续提取交易数据以实现主动异常检测。
将数据转换为干净、一致且可供分析的格式，以便进行异常检测。
Copilot 工作室代理
清理和格式化数据以实现一致、准确的分析。
应用基于规则和基于模式的逻辑并检测供应商行为和付款历史中的模式。
Copilot 工作室代理
识别供应商行为和支付活动中的可疑趋势。
根据预定义的风险指标对每笔交易进行评分，并标记高风险交易以供审查。
Copilot 工作室代理
根据预定义的风险规则和指标标记高风险交易。
标记符合内部政策和监管要求的交易，以进行合规性验证交叉引用。
Copilot 工作室代理
确保每笔交易符合内部政策和监管标准。
提供解决标记问题的可行见解并自动执行后续操作。
Copilot 工作室代理
提供明确的后续步骤来解决标记的异常并防止未来出现问题。
下一个场景： 修正案比较
1访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序并将切换设置为“Web”。
2访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 应用程序，并将切换设置为“工作”。
3AI 代理允许 Copilot 访问您组织的特定应用程序。过去，这需要调用 API 才能从记录系统获取数据。
此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。
下一步
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