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。
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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。
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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。
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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。
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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 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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