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 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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