可用於： Copilot Studio/GitHub 和 Azure AI Foundry
製造場景： 減少貨物漏損
設想
即使在高度自動化和高效的時代，發票中隱藏的不準確費用（誤用的費用、未被發現的錯誤）也會悄悄地累積大量潛在的超額付款。人工智慧可以自動化尋找錯誤的流程並減少多付款。
客戶參考： 陶氏公司正在利用 Copilot 改變貨運發票
Copilot 代理程式會自動掃描所有傳入的電子郵件，尋找 PDF 或 Word 格式的運費發票。
Copilot工作室代理
好處：自動識別收到的發票以便進行分析。
將發票與合約進行匹配，並根據陸運、空運、駁船以及地理位置的貨運類型對發票進行分類。
Copilot工作室代理
好處：將發票分類，以根據貨運類型應用不同的分析規則。
使用基於發票分類的一組規則來尋找缺失資料、延遲代碼和附加費用、重量差異、不準確的費率、錯誤使用的費用、不準確的標籤（例如 NMFC 代碼）並標記以供進一步分析。
Copilot工作室代理
好處：透過識別可能的錯誤以進行進一步分析，從而優先安排員工的時間。
從發票中識別特定數據以及匹配的合約數據，並將數據輸入發票資料庫以進行進一步分析。
Copilot工作室代理
好處：自動化資料輸入並建立資料集來分析運輸效率低下的問題。
使用 Copilot 進一步分析發票中的數據，例如重複收費、延遲、路線效率低等。
Copilot工作室代理
好處：允許採購分析師使用自然語言查詢來發現有價值的見解，以降低運輸成本。
產生所有貨物的差異報告，顯示預計運輸成本與實際運輸成本的差異。
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好處：記錄計費錯誤，以簡化從貨運代理商收回費用的流程。
下一個場景： 確定新的供應商
1訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式並將切換設為「Web」。
2訪問 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 行動應用程式或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 應用程序，並將切換設為「工作」。
3AI 代理程式允許 Copilot 存取您組織的特定應用程式。過去，這需要呼叫 API 才能從記錄系統取得資料。
本範例場景中的內容僅用於演示目的。您應該評估 Copilot 如何與您組織的業務流程、監管要求和負責任的 AI 原則保持一致。
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