利用可能な： Copilot スタジオ
財務シナリオ: 支出異常識別エージェント
シナリオ
AIエージェントを使用して支出異常識別エージェントを構築する
AI を活用した異常検出および不正検出ロジックを使用して、疑わしいベンダー活動、異常な支出パターン、重複請求書の検出を自動化します。
1. 金融取引を抽出する
ERP システムから財務取引を抽出し、取引を継続的に監視します。
AIエージェント
トランザクション データを継続的に取得し、プロアクティブな異常検出を可能にします。
2. 取引を標準化し構造化する
異常検出に備えて、データをクリーンで一貫性のある分析可能な形式に変換します。
AIエージェント
一貫性のある正確な分析のためにデータをクリーンアップしてフォーマットします。
3. パターンを検出する
ルールベースおよびパターンベースのロジックを適用し、ベンダーの行動と支払い履歴のパターンを検出します。
AIエージェント
ベンダーの行動と支払い活動における疑わしい傾向を特定します。
4. リスク評価を実施する
事前に定義されたリスク メトリックに基づいて各トランザクションにスコアを付け、高リスクのトランザクションにレビュー用のフラグを付けます。
AIエージェント
事前定義されたリスク ルールとメトリックに基づいて、リスクの高いトランザクションにフラグを設定します。
5. コンプライアンス検証を完了する
コンプライアンス検証の相互参照のために、内部ポリシーと規制要件に一致するトランザクションにフラグを付けます。
AIエージェント
すべての取引が社内ポリシーおよび規制基準に準拠していることを確認します。
6. 問題解決を文書化する
フラグが付けられた問題を解決するための実用的な洞察を提供し、フォローアップアクションを自動化します。
AIエージェント
フラグが付けられた異常を解決し、将来の問題を防ぐための明確な次のステップを提供します。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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