适用于： Copilot Studio/GitHub 和 Azure AI Foundry
制造场景： 减少货物漏损
设想
即使在高度自动化和高效的时代，发票中隐藏的不准确费用——例如误用的费用、未被发现的错误——也可能悄悄累积大量潜在的超额付款。人工智能可以自动化查找错误的过程，减少超额付款。
客户参考： 陶氏公司正在利用 Copilot 改变货运发票
Copilot 代理会自动扫描所有传入的电子邮件，查找 PDF 或 Word 格式的运费发票。
Copilot 工作室代理
好处：自动识别收到的发票以便进行分析。
将发票与合同进行匹配，并根据陆运、空运、驳船以及地理位置的货运类型对发票进行分类。
Copilot 工作室代理
好处：对发票进行分类，以根据货运类型应用不同的分析规则。
使用基于发票分类的一组规则查找缺失数据、延迟代码和附加费用、重量差异、不准确的费率、错误使用的费用、不准确的标签（例如 NMFC 代码）并标记以供进一步分析。
Copilot 工作室代理
好处：通过识别可能的错误以供进一步分析，从而优先安排员工的时间。
从发票中识别特定数据以及匹配的合同数据，并将数据输入发票数据库以供进一步分析。
Copilot 工作室代理
好处：自动化数据输入并创建数据集来分析运输效率低下的问题。
使用 Copilot 进一步分析发票中的数据，例如重复收费、延迟、路线效率低下等。
Copilot 工作室代理
好处：允许采购分析师使用自然语言查询来发现有价值的见解，以降低运输成本。
生成所有货物的差异报告，显示预计运输成本与实际运输成本的差异。
Copilot 工作室代理
好处：记录计费错误，以简化从货运代理商收回费用的流程。
下一个场景： 确定新的供应商
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。
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