WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:02.880 Mari kita bicara tentang laporan tata kelola, risiko, dan kepatuhan. 00:00:03.020 --> 00:00:07.620 GRC, tiga huruf yang menyebabkan konsumsi kafein lebih banyak daripada semua audisasi digabungkan. 00:00:08.180 --> 00:00:14.860 Di suatu tempat saat ini, ada seorang analis malang yang masih menyalin log audit ke Excel Cell demi Cell seperti tahun 2003 dan makro adalah sihir. 00:00:15.660 --> 00:00:21.480 Mereka memulainya dengan niat baik, buku kerja yang rapi, beberapa filter, dan berakhir dengan empat putih pivot table yang saling bertentangan. 00:00:22.040 --> 00:00:25.240 Kepatuhan, yang seharusnya menjadi pelindung, malah menjadi seni pertunjukan. 00:00:26.040 --> 00:00:29.380 Berjam-jam mengolah data hanya untuk meyakinkan auditor bahwa semuanya terkendali. 00:00:29.380 --> 00:00:31.080 Woy lo jalan segalanya terjadi. 00:00:31.700 --> 00:00:35.780 Pelaporan GRC manual terjadi saat organisasi salah mengartikan dokumentasi sebagai wawasan. 00:00:36.840 --> 00:00:41.320 Anda menarik data dari Microsoft Proview, mengekspornya, menyebarkannya ke spreadsheet, dan menyebutnya tata kelola. 00:00:42.120 --> 00:00:47.680 Minggu berikutnya, aktivitas baru terjadi, data bergeser, dan tiba-tiba grafik Anda yang rapi hanyalah kebohongan dalam gradient warna. 00:00:48.260 --> 00:00:51.340 Jejak audit yang seharusnya menegakkan akuntabilitas justru menyebabkan kelam kerja. 00:00:51.340 --> 00:00:56.200 Lebih buruk lagi, sebagian besar perusahaan memperlakukan Proview sebagai berangkas sesuatu yang hanya dibuka sebelum audit. 00:00:56.200 --> 00:01:01.080 Log auditnya diam-diam mengumpulkan terabak data tentang siapa melakukan apa, di mana, dan kapan, dan kapan. 00:01:01.320 --> 00:01:01.620 Bergembang. 00:01:01.900 --> 00:01:02.400 Tentu saja. 00:01:02.820 --> 00:01:03.300 Tapi becah. 00:01:03.520 --> 00:01:03.920 Hampir tidak. 00:01:04.340 --> 00:01:07.200 Setiap entry adalah gumpalan JSON yang begitu padat hingga bisa menunggalkan cahaya. 00:01:07.340 --> 00:01:11.680 Dan ya, Anda bisa memprosesnya secara manual jika akhir pekan itu opsional dan kewarasan bisa ditawar. 00:01:11.680 --> 00:01:15.140 Sekarang, bandingkan absurditas itu dengan ide agen AI. 00:01:15.720 --> 00:01:21.800 Bukan kopilot ajaib yang hanya menebak jawaban, melainkan agen berbasis aturan otomatis yang dibangun dari alat Microsoft sendiri. 00:01:23.140 --> 00:01:27.980 Copilot studio untuk kecerdasan bahasa alami, or automate untuk orkestrasi tugas, dan Proview. 00:01:28.520 --> 00:01:30.840 Sebagai sumber kebenaran audit yang otoritatif. 00:01:30.840 --> 00:01:35.520 Dengan kata lain, perangkat Luna akan melakukan apa yang selalu diinginkan tim kepatuhan. 00:01:35.720 --> 00:01:39.900 Mengambil, menganalisis, dan menjelaskan tanpa keluhan serta tanpa risiko menumpahkan kopi disipensi itu sama. 00:01:40.960 --> 00:01:46.660 Anggap saja ini sebagai mengalihdayakan pelaporan GRC Anda ke anak magang yang tidak pernah mengeluh, tidak pernah tidur, dan membaca JSON seperti bahasa seri hari. 00:01:47.440 --> 00:01:49.960 Di akhir penjelasan ini, Anda akan tahu persis cara membangunnya. 00:01:50.400 --> 00:01:53.400 Mulai dari menghubungkan log purview hingga mengotomatiskan penjadwalan laporan. 00:01:53.400 --> 00:01:54.780 Semua di dalam ekosistem Microsoft. 00:01:55.660 --> 00:02:00.060 Dan ya, kita akan membahas langkah logika yang mengubahnya dari otomatisasi sederhana menjadi auditor yang sepenuhnya tolong. 00:02:00.060 --> 00:02:01.360 Untuk saat ini, fokuslah penerbangan. 00:02:01.740 --> 00:02:03.340 Kepatannya tidak seharusnya bergantung pada asuman kafe. 00:02:03.800 --> 00:02:06.320 Mesin tidak merasa lelah dan mereka tentu tidak salah melabeli kolom. 00:02:06.840 --> 00:02:11.880 Ada satu lapisan logika, satu pilihan desain halus yang membuat agen ini cukup andal untuk mengirim laporan tanpa pengawasan. 00:02:12.380 --> 00:02:14.900 Kita akan sampai ke sana, tapi pertama mari pahami apa sebenarnya agen tersebut. 00:02:16.060 --> 00:02:20.380 Apa yang membuat perpaduan Copilot Studio dan Power Automate ini lebih dari sekadar alur kerja dengan nama yang mewah? 00:02:21.660 --> 00:02:23.240 Apa sebenarnya agen GRC itu? 00:02:24.080 --> 00:02:27.520 Mari kita singkirkan persona AI dan definisikan apa sebenarnya benda ini. 00:02:27.520 --> 00:02:32.360 Ini otomatisasi terstruktura yang dibangun di atas tumpukan teknologi Microsoft yang menyamar sebagai kecerdasan. 00:02:33.180 --> 00:02:35.000 Agen GRC adalah makhluk berkepala tiga. 00:02:35.820 --> 00:02:38.340 Tiap kepala bertanggung jawab atas satu bagian dari proses komitif. 00:02:38.840 --> 00:02:40.460 Perview menyediakan memori mentahnya. 00:02:41.220 --> 00:02:43.320 Log audit, data klasifikasi, dan peristiwa kepatuhan. 00:02:44.400 --> 00:02:46.400 Power Automate bertindak sebagai sistem sarafnya. 00:02:46.900 --> 00:02:50.660 Ia mengumpulkan sinyal, menyaring kebisingan, dan memastikan proses berjalan sesuai jadwal. 00:02:51.260 --> 00:02:53.580 Copilot Studio akhirnya menjadi mulut dan penerjemahnya. 00:02:53.580 --> 00:02:57.640 Ia mengambil jargon teknis dari log dan menghasilkan ringkasan yang dapat dibaca manusia. 00:02:58.460 --> 00:03:02.560 Pengguna meningkatkan hak akses lima kali dalam 24 jam menepi ambang batas kebijakan. 00:03:03.240 --> 00:03:04.200 Terbahasa manusia bukan jism. 00:03:04.700 --> 00:03:05.260 Inilah kebenaran. 00:03:05.660 --> 00:03:09.060 90% tugas kepatuhan bukanlah keputusan berdasarkan penilaian, melainkan pengalaman pola. 00:03:09.060 --> 00:03:17.640 Namun, analis masih membuang waktu berjam-jam, memindai kolom jenis aktivitas dan status hasil ketika otomatisasi dapat mengategorikan dan meringkas pola-pola tersebut secara otomatis. 00:03:18.960 --> 00:03:20.660 Itulah sebabnya penekatan ini berhasil. 00:03:20.760 --> 00:03:24.600 Karena sistem tidak mencoba berpikir seperti orang, sistem ini dibangun untuk mengatur lebih baik daripada manusia. 00:03:25.040 --> 00:03:26.160 Mari kita berdakumkan kemudian-kemudian bersebut. 00:03:26.420 --> 00:03:30.600 Microsoft Purview bukan sekadar alat pelabelan file, melainkan kotak hitam kepatuhan Anda. 00:03:30.600 --> 00:03:37.380 Setiap tindakan pengguna di seluruh Microsoft 365, seperti berbagi dokumen memodifikasi label retensi, semuanya dicatat. 00:03:38.220 --> 00:03:42.340 Tetapi kecuali Anda fasi dalam memproses struktur JSON bertingkat, Anda tidak akan pernah mendapatkan banyak awas. 00:03:42.800 --> 00:03:44.940 Itulah masalah utamanya kelimpahan datang nol keterbacaan. 00:03:45.740 --> 00:03:48.160 Selanjutnya, Power Automate tidak glamor, tetapi disiplin. 00:03:48.640 --> 00:03:51.880 Ia memicu tepat waktu tidak pernah lupa dan memperlakukan setiap langkah seperti kebenaran mutera. 00:03:52.220 --> 00:03:57.780 Anda menentukan jadwal, katakanlah setiap hari pukul 8 pagi, dan ia memanggil konektor untuk menarik aktivitas Purview terbaru. 00:03:57.780 --> 00:03:59.300 Saat salah konfigurasi, manusia panik. 00:03:59.300 --> 00:04:04.100 Saat salah konfigurasi di sini, alurnya gagal dengan tenang, namun mencet kegagalan tersebut secara mendetak. 00:04:04.420 --> 00:04:05.180 Kepatuhan menyukai, Lord. 00:04:05.760 --> 00:04:08.100 Power Automate menyediakannya dengan keteraturan yang religius. 00:04:08.580 --> 00:04:11.680 Dan akhirnya, Copelo Studio yang mengubah data terstruktur menjadi narasi. 00:04:12.460 --> 00:04:16.260 Anda memberinya ringkasan terstruktur, mungkin tabel JSON yang menghitung tindakan berisiko perpengguna, 00:04:16.640 --> 00:04:18.740 dan ia menghasilkan ringkasan risiko dalam bahasa alami. 00:04:19.840 --> 00:04:21.480 Disinilah ilusi kecerdasan muncul. 00:04:22.100 --> 00:04:24.940 Ia tidak menebak, ia mengikuti aturan yang tertanam dalam prom yang Anda rancang. 00:04:25.080 --> 00:04:26.480 Misalnya, Anda menginstruksikan. 00:04:26.480 --> 00:04:31.620 Ringkas aktivitas risiko yang menonjol dikategorikan berdasarkan tingkat kebarahan dan sertakan satu rekomendasi per kategori. 00:04:32.500 --> 00:04:36.160 Hasilnya terasa seperti memo analis, tetapi itu adalah kejujuran algoritmik yang dibalut tata bahasa. 00:04:36.700 --> 00:04:37.820 Sekarang mari kita berucapkan. 00:04:37.820 --> 00:04:43.660 Perusahaan membeli dashboard yang menjanjikan visibilitas, laporan mengilap, indikator berkode warna, tetapi dashboard tidak menjelaskan. 00:04:44.120 --> 00:04:44.660 Mereka nyamanan. 00:04:44.960 --> 00:04:46.220 Akin GRC bagaimanapun menulis. 00:04:46.800 --> 00:04:48.260 Ia merejemahkan pola menjadi kalimat. 00:04:49.020 --> 00:04:52.940 Menghilangkan celah interpretatif yang telah menyebabkan banyak kegagalan nyaris terjadi dalam tinjauan kepatuhan. 00:04:53.500 --> 00:04:58.660 Saat eksekutif Anda peminta pola risiko bulan lalu, Anda tidak mengirimkan tautan Power BI yang hampir tidak Anda percayai. 00:04:58.660 --> 00:05:03.600 Anda mengirimkan narasi rapi yang dibuat oleh alur kerja yang berjalan pukul 8.05 pagi saat Anda masih menukup. 00:05:03.960 --> 00:05:05.440 Mengapa belum banyak tim yang melakukan ini? 00:05:05.880 --> 00:05:08.200 Karena banyak yang meremehkan betapa mudah dibacanya otomatisasi. 00:05:08.440 --> 00:05:11.980 Mereka melihat AI sebagai sesuatu yang tidak terduga padahal tumpukan teknologi ini terimistik. 00:05:12.180 --> 00:05:12.860 Anda menentukan segala. 00:05:13.300 --> 00:05:16.400 Logikanya, frekuensinya, cakupannya, bahkan nada bahasanya. 00:05:17.400 --> 00:05:18.200 Otonomi itu tidak acak. 00:05:18.800 --> 00:05:20.600 Ini adalah otomatisasi disiplin dengan mampuan bahasa. 00:05:21.620 --> 00:05:23.980 Namun sebelum agen ini bisa berpikir, ia harus bisa melihat. 00:05:23.980 --> 00:05:29.200 Itu berarti membangun jalur data yang memberinya akses ke bagian yang tepat dari data audit purview, tidak lebih, tidak kurang. 00:05:29.720 --> 00:05:32.100 Tanpa visibilitas tersebut, Anda hanya akan mengotomatisasi kebutuhan. 00:05:32.460 --> 00:05:37.500 Jadi selanjutnya kita akan menghubungkan Power Automate ke purview, menentukan peristiwa mana yang penting, dan mengajari agen kita ke mana harus melihat. 00:05:37.760 --> 00:05:39.480 Baru setelah itu kita bisa mengajarinya cara berpikir. 00:05:40.220 --> 00:05:41.480 Membangun jalur data purview. 00:05:42.060 --> 00:05:45.140 Sebelum Anda bisa mengajari agen GRC Anda berpikir, Anda harus memberinya penglihatan. 00:05:45.620 --> 00:05:47.140 Bungkan secara langsung ke sumber kebenaran. 00:05:48.040 --> 00:05:49.100 Log audit Microsoft Purview. 00:05:49.840 --> 00:05:52.660 Log ini melacak siapa yang menyentuh apa, kapan, dan bagaimana. 00:05:52.660 --> 00:05:57.000 Sayangnya, log tersebut disimpan dalam mimpi buruk struktural yang menyenangkan bernama JSON. 00:05:57.560 --> 00:06:00.040 Anggap JSON sebagai jargon hukum versi insinyur. 00:06:00.780 --> 00:06:02.660 Secara teknis tepat, secara praktis tidak terbaca. 00:06:03.160 --> 00:06:07.680 Keunggulan Power Automate adalah ia dapat membaca omong kosong ini dengan lancar asalkan Anda menghubungkannya dengan benar. 00:06:08.100 --> 00:06:08.780 Anggap pertama, guys, 00:06:08.900 --> 00:06:16.160 Anda mulai dengan konektor bauan purview atau jika Anda suka tantangan, tindakan HTTP di mana Anda memanggil API log audit purview secara langsung. 00:06:16.780 --> 00:06:18.200 Kedua jalur tersebut mencapai hasil yang sama. 00:06:18.700 --> 00:06:21.500 Aliran data yang merepresentasikan semua hal yang terjadi di dalam penyewa Anda, 00:06:21.500 --> 00:06:25.800 berbagi file, perubahan izin, pelanggaran akses, login, administrator, dan banyak lagi. 00:06:26.420 --> 00:06:29.000 Pendekatan yang lebih disiplin adalah membatasi cakupan sejak awal. 00:06:29.540 --> 00:06:30.920 Ya, Anda bisa menarik seluruh umpan audit, 00:06:31.080 --> 00:06:33.980 tapi itu seperti mencadangkan seluruh internet hanya karena Anda kehilangan satu file PDF. 00:06:34.480 --> 00:06:36.160 Tentukan peristiwa apa yang sebenarnya memengaruhi kepatung. 00:06:36.760 --> 00:06:40.500 Jika tidak, alur Anda akan menjadi gangguan layanan yang tidak disengaja terhadap kesambaran Anda sendiri. 00:06:41.260 --> 00:06:41.940 Sekarang kontrol akses. 00:06:42.340 --> 00:06:44.580 Power Automate hanya bertindak sesuai izin yang diberikan padanya. 00:06:44.580 --> 00:06:47.880 Jika akun layanan alur Anda tidak bisa membaca log audit purview, 00:06:48.000 --> 00:06:51.340 agen Anda akan menatap kehampaan dan dengan patuh melaporkan tidak ada masalah yang ditemukan. 00:06:52.580 --> 00:06:55.000 Itu bukan jaminan, itulah kebutuhan yang disamarkan sebagai kesuksesan. 00:06:56.080 --> 00:06:58.980 Pastikan akun layanan memiliki peran pembaca log audit di dalam purview 00:06:58.980 --> 00:07:01.540 dan dapat melakukan autentikasi tanpa gangguan MFA. 00:07:02.500 --> 00:07:04.420 AA itu patuh, tetapi tidak kreatif. 00:07:04.420 --> 00:07:08.220 Anda tidak akan mengeklik dan melakukan autentikasi atau merespons permintaan pada pukul 2 pagi. 00:07:08.220 --> 00:07:11.680 Tetapkan kredensial dengan hati-hati dan simpan di Azure Key Vault atau referensi koneksi 00:07:11.680 --> 00:07:13.860 agar Anda tetap patuh sambil menjaga otomatisasi tetap berjalan. 00:07:14.260 --> 00:07:16.360 Setelah ekstraksi data stabil, Anda beralih ke penyaringan. 00:07:17.000 --> 00:07:20.640 Tidak ada yang membutuhkan setiap kejadian akses file untuk folder menu makan siang kantin. 00:07:21.660 --> 00:07:23.600 Sebaliknya, seringlah untuk mengidentifikasi risikonya. 00:07:24.100 --> 00:07:26.520 Pengguna masuk dari lokasi baru, penetapan peran berubah, 00:07:26.520 --> 00:07:29.080 berbagai eksternal dilakukan, kebijakan label dimodifikasi. 00:07:29.900 --> 00:07:32.200 Hal-hal ini menceritakan kisah yang benar-benar diperhatikan oleh audit. 00:07:32.680 --> 00:07:36.000 Anda dapat memfilter pada tahap query menggunakan parameter IPI atau hilir 00:07:36.000 --> 00:07:38.040 di dalam power automate dengan logika kondisional. 00:07:38.680 --> 00:07:40.220 Manapun yang menjaga gerpilot tetap dapati kolom. 00:07:40.700 --> 00:07:42.540 Ingat, Anda tidak sedang menimbun, Anda sedang mengurasi. 00:07:43.240 --> 00:07:47.260 Lalu tibalah bagian yang membedakan profesional dari mereka yang mengandap saling tempel adalah otomatisasi. 00:07:48.400 --> 00:07:51.380 Anda akan mengonversi blob JSON tersebut menjadi kolom terstruktur, 00:07:51.580 --> 00:07:53.700 sesuatu yang dapat diinterpretasikan oleh modul kopilot Anda. 00:07:53.880 --> 00:07:56.680 Metode sederhana adalah menggunakan tindakan parsi JSON 00:07:56.680 --> 00:07:59.260 dengan skema yang ditentukan yang diambil dari sampel acara preview. 00:07:59.900 --> 00:08:02.140 Jika istilah area bersarang menyebabkan ketidaknyamanan dada, 00:08:02.260 --> 00:08:03.360 selamat datang di pengkodean kepatu. 00:08:03.360 --> 00:08:08.780 Tiap properti, ID pengguna, operasi, beban kerja, status hasil, IP client menjadi variabelnya sendiri. 00:08:10.120 --> 00:08:14.320 Anda pada dasarnya mengajarkan kata-kata kosa-kata kepada agen AI masa depan Anda sebelum percakapan dimulai. 00:08:14.840 --> 00:08:18.120 Pada tahap ini, Anda akan menemukan humor eksistensial dari format data Microsoft. 00:08:18.580 --> 00:08:21.820 Beberapa bidang audit muncul sebagai area, bahkan ketika bidang tersebut hanya menyimpan nilai tumbuh. 00:08:22.580 --> 00:08:26.240 Yang lain menyembunyikan hasil di bawah tiga lapisan sarang seperti boneka rusi yang ambigu. 00:08:27.180 --> 00:08:29.980 Power Automate menangani kekecohan ini dengan ekspresi. 00:08:29.980 --> 00:08:32.700 Sintaks item terapkan ke setiap ID pengguna. 00:08:32.860 --> 00:08:37.480 Mungkin terlihat samar, tetapi begitulah cara Anda memerintahkan otomatisasi untuk menggali JSON dan memunculkan makna. 00:08:37.920 --> 00:08:40.560 Kesalahan ketika-kecil di sini menciptakan omong kosong yang spektakuler nanti. 00:08:40.920 --> 00:08:42.980 Jadi uji setiap ekstraksi dengan contoh pengoperasi yang kecil. 00:08:43.560 --> 00:08:45.200 Yang mendebak alur adalah pekerjaan yang glamor. 00:08:45.780 --> 00:08:47.800 Anda mungkin ingin menyimpan data yang tak dipersihkan ini di suatu tempat. 00:08:48.340 --> 00:08:52.060 SharePoint, Dataverse, atau bahkan bahas data SQL tergantung pada seberapa berat laporan. 00:08:52.060 --> 00:08:57.940 Penyimpanan ini bertindak sebagai memori jangka pendek memberikan perbandingan historis kepada agen Anda tanpa terus menerus menekan. 00:08:58.360 --> 00:08:59.740 Anggap saja ini sebagai kecerdasan cacik. 00:09:00.360 --> 00:09:03.000 Peristiwa kemarin membantu analisis hari ini terdengar lebih berwawasan. 00:09:03.560 --> 00:09:08.640 Jika Anda memerlukan kemampuan kolom atau hubungan antar set data, Dataverse bekerja lebih baik dengan Power Automate. 00:09:09.460 --> 00:09:12.220 SharePoint lebih mudah tetapi lebih canggung jika melebihi beberapa ribu baris. 00:09:13.340 --> 00:09:14.200 Selanjutnya penjadwal. 00:09:14.200 --> 00:09:15.460 Tentukan irama. 00:09:16.040 --> 00:09:18.960 Ringkasan harian untuk lingkungan dinamis, mingguan untuk ekosistem yang lebih tenang. 00:09:19.500 --> 00:09:21.080 Gunakan pemicu pengulangan Power Automate. 00:09:21.680 --> 00:09:22.600 Atur ke zona waktu Anda. 00:09:22.860 --> 00:09:26.440 Bukan UTC, kecuali Anda senang bertanya-tanya mengapa laporan tiba pada jam 3 pagi. 00:09:26.860 --> 00:09:33.540 Alur dimulai secara otomatis, mengekstrak data yang difilter, mengubahnya, menyimpannya, dan menyiapkan pilot untuk fase berikutnya otak logika. 00:09:34.280 --> 00:09:38.120 Konsistensi kepetuhan tidak lagi bergantung pada antusiasme manusia ini adalah cara kerja yang pasti. 00:09:38.540 --> 00:09:43.660 Saat Anda mengonfigurasi toleransi kesalahan penanganan, misalkan api preview memberikan kesalahan terlalu banyak permintaan 00:09:43.660 --> 00:09:47.420 karena secara mengejutkan setiap analis lain mencoba menanyakan log pada detik yang sama, yang sama. 00:09:47.960 --> 00:09:49.760 Bangun kebijakan percobaan ulang dan pesan cadangan. 00:09:50.440 --> 00:09:52.200 Bahkan otomatisasi pun harus gagal dengan elegan. 00:09:52.880 --> 00:09:57.020 Tulis kesalahan ke file log dan kirim pesan tim jika ambang batas melebihi parameter yang diharapkan. 00:09:57.600 --> 00:10:00.060 Dengan begitu Anda mengolak kegagalan sebagai data, bukan sebagai drama. 00:10:00.960 --> 00:10:02.700 Ingat auditor tidak menghukum kesalahan. 00:10:03.600 --> 00:10:05.440 Mereka menghukum hilangnya dokumentasi atas kesalahan tersebut. 00:10:06.040 --> 00:10:07.340 Anda kini memiliki alur kerja yang hidup. 00:10:07.780 --> 00:10:12.100 Data streaming preview mengalir melalui arteri Power Automate ke penyimpanan manapun yang Anda pilih. 00:10:12.100 --> 00:10:15.800 Ini menggantikan proses pengumpulan data manual dengan sesuatu yang jauh lebih disiplin. 00:10:16.560 --> 00:10:19.220 Jika dilakukan dengan benar, ini juga memperkenalkan perubahan budaya yang halus. 00:10:19.680 --> 00:10:23.760 Tiba-tiba, pelaporan kepatuhan Anda bukan lagi sprint sebelum audit, melainkan detak jantung yang berkelanjutan. 00:10:24.000 --> 00:10:29.020 Dan sebagai catatan, Anda bisa mencapai hal yang sama dengan mengquery preview secara manual setiap Jumat dan menyalin hasil yang ke Excel. 00:10:29.340 --> 00:10:30.720 Anda juga bisa membuat mentega sendiri, seraman. 00:10:31.160 --> 00:10:33.340 Alur kerja ini tidak ada karena Anda tidak bisa melakukannya dengan cara lain. 00:10:33.600 --> 00:10:34.860 Ini ada karena Anda menghargai akhir pekanan. 00:10:35.600 --> 00:10:38.780 Lucu bagi mereka yang masih menggunakan ekspor log sambil mengklaim otomatisasi itu berisiko. 00:10:38.780 --> 00:10:44.500 Satu-satunya risiko nyata yang tersisa adalah tetap menggunakan proses yang begitu rapuh hingga satu analis absen saja bisa merusak juga. 00:10:44.720 --> 00:10:49.200 Sekarang setelah agen Anda memiliki penglihatan, aliran data konstan dengan struktur dan jadwal saatnya memberinya kognisi. 00:10:49.780 --> 00:10:55.360 Lapisan berikutnya mengubah informasi mentah menjadi interpretasi, ambang keputusan, logika kondisional, dan ringkasan data. 00:10:55.980 --> 00:10:57.520 Intinya kita berpindah dari mata ke otak. 00:10:58.040 --> 00:10:58.820 Fondasinya sudah ditetap. 00:10:59.280 --> 00:11:00.220 Mari kita ajar cara berpikir. 00:11:00.220 --> 00:11:01.960 Pemberi Akin Swab 00:11:01.960 --> 00:11:03.340 Logika Power Automate 00:11:03.340 --> 00:11:04.780 Power Automate bukanlah AI. 00:11:05.440 --> 00:11:08.040 Ia tidak bermimpi berspekulasi atau berhalusinasi tentang risiko kepatu. 00:11:08.520 --> 00:11:11.200 Apa yang dilakukannya adalah sesuatu yang sudah dipertahankan manusia, kepatu. 00:11:11.780 --> 00:11:15.420 Ia tidak pernah lupa langkah, tidak pernah berimprovisasi, dan tidak pernah mengklaim seharusnya berhasil. 00:11:16.200 --> 00:11:18.440 Kekakuan yang dapat diprediksi itulah yang dibutuhkan otonomi. 00:11:19.040 --> 00:11:21.240 Lapisan logika agen GRC Anda dimulai dengan struktur. 00:11:21.500 --> 00:11:27.860 Alur harus memicu dirinya sendiri, mengquery purview dengan andal, menaksirkan temuannya, dan memutuskan kapan peristiwa melampaui ambang batas yang Anda tentukan. 00:11:28.660 --> 00:11:29.680 Layangkan sebuah reaksi berantai. 00:11:30.220 --> 00:11:31.560 Pemicu pengulangan aktif. 00:11:32.100 --> 00:11:33.080 Sumpah panggilan masuk purview. 00:11:34.320 --> 00:11:39.260 Data dibersihkan, mulai dihitung, kategori risiko ditetapkan, tanpa drama menyeksekusi. 00:11:39.600 --> 00:11:40.480 Mulai dengan pemicu pengulangan. 00:11:40.740 --> 00:11:43.880 Pengulangan yang tempat waktu adalah jawaban peradaban terhadap kelupaan manusia. 00:11:44.280 --> 00:11:45.940 Konfigurasikan untuk zona waktu tempat auditor. 00:11:46.660 --> 00:11:50.900 Baik harian maupun mingguan, jadwal itu berarti alur memulai ritualnya tanpa diminta. 00:11:51.180 --> 00:11:52.600 Cara sistem otonom tetap hidup. 00:11:53.640 --> 00:11:55.380 Segera ikuti itu dengan pluk inisialisasi, 00:11:56.320 --> 00:11:57.960 variabel lingkungan penghitung larik. 00:11:57.960 --> 00:12:00.660 Ini menyediakan perancang kognitif yang akan digunakan agen nantinya. 00:12:01.380 --> 00:12:05.380 Variabel seperti total peristiwa, jumlah risiko tinggi, dan tanggal laporan menjadi memori kerjanya. 00:12:06.180 --> 00:12:10.460 Setelah dipicu, alur menjalankan konektor log audit purview atau HTTP API. 00:12:11.120 --> 00:12:11.260 I. 00:12:11.960 --> 00:12:12.920 Lalu kenyataan pun tiba. 00:12:13.500 --> 00:12:17.720 Response mentah mencakup draw status, detak sistem, atau peristiwa yang sama sekali tidak relevan. 00:12:18.540 --> 00:12:20.340 Masukkan langkah filter array untuk membuang samba tersebut. 00:12:20.340 --> 00:12:24.180 Pola umum, abaikan catatan apapun di mana tipe pengguna adalah prinsip pelayanan, 00:12:24.260 --> 00:12:27.300 dan simpan hanya tipe operasi yang terkait dengan tata kewala data atau perubahan kebijakan. 00:12:27.840 --> 00:12:30.420 Pembangkasan ini menjaga agen Anda tetap analitis, bukan kelisah. 00:12:31.460 --> 00:12:35.000 Mengingat kecintaan Microsoft pada redundansi, banyak aliran log mengulang peristiwa yang identik. 00:12:35.880 --> 00:12:38.720 Hapus duplikat menggunakan union sederhana pada ekspresi atau perbandingan log. 00:12:38.720 --> 00:12:41.760 Yang tersisa adalah sinyal, subset jujur yang layak diklasifikasikan. 00:12:42.600 --> 00:12:44.320 Disinilah skrip mendapatkan label otaknya. 00:12:45.140 --> 00:12:49.680 Tambahkan tindakan kompos atau select yang mengumpulkan catatan yang tersisa berdasarkan 6 prinsipal penggunaan dan operasi. 00:12:50.240 --> 00:12:53.300 Kemudian masukkan jumlah tersebut ke dalam loop apply to each yang menjembatkan setiap kategori. 00:12:53.760 --> 00:12:55.540 Pada akhirnya, agen Anda memiliki sebuah snapshot. 00:12:55.900 --> 00:12:59.360 Siapa melakukan apa, seberapa sering, dan apakah itu mencapai batas risiko yang telah ditentukan. 00:13:00.200 --> 00:13:03.920 Rahasia otonomi adalah membiarkan sistem menyimpulkan tingkat risiko dari ambang batas yang Anda tetapkan. 00:13:03.920 --> 00:13:09.080 Misalnya, jika eskalasi H istimewa 3, atur tingkat risiko sama dengan tinggi. 00:13:09.740 --> 00:13:12.900 Jika berbagi eksternal 1, atur tingkat risiko sama dengan sedang. 00:13:13.660 --> 00:13:17.400 Jika tidak normal, logika ini tidak menciptakan makna, tetapi menegakkan. 00:13:18.040 --> 00:13:23.180 Dengan mengodifikasi seperti apa batasan yang berlebihan, Anda telah mengganti virasat manusia dengan kejelasan numerik. 00:13:23.960 --> 00:13:25.160 Gunakan tindakan kondisi bersarang. 00:13:25.620 --> 00:13:29.140 Saat tingkat risiko tinggi, tambahkan informasi pengguna tersebut ke area risiko tinggi. 00:13:29.560 --> 00:13:31.120 Saat sedang, mungkin masukkan ke antrean untuk ditinjak. 00:13:31.460 --> 00:13:33.900 Saat tidak ada yang aneh muncul, catat pesan, tidak ada temukan. 00:13:33.920 --> 00:13:35.560 Semua alih-alih memberikan keheningan. 00:13:36.320 --> 00:13:39.060 Perbedaan antara data yang hilang dan tidak ada data sangat sakal dalam kepat. 00:13:39.520 --> 00:13:44.100 Setelah ambang batas aktif, secara opsional panggil endpoint kopilot studio untuk lingkasan naratif. 00:13:44.860 --> 00:13:46.300 Dua pengguna melampaui ambang batas risiko. 00:13:47.000 --> 00:13:48.600 Namun langkah bahasa itu milik bagian berikut. 00:13:49.700 --> 00:13:51.980 Di sini tujuannya adalah kualifikasi, bukan komposisi. 00:13:52.780 --> 00:13:53.160 Kesalah jadi. 00:13:53.860 --> 00:13:57.220 Api yang sering mengalami throttle atau gangguan lebih sering daripada diiklankan pemasarannya. 00:13:57.220 --> 00:14:01.800 Bungkus semua panggilan HTTP dalam moda skop dengan kebijakan coba lagi diaktifkan. 00:14:02.360 --> 00:14:04.220 Tiga kali percobaan, jeda waktu eksponensial. 00:14:05.000 --> 00:14:11.200 Dicabang kegagalan, catat pesan kesalahan, stempel waktu dan ID eksekusi alur ke daftar sharepoint atau tabel data first bernama kesehatan otomatisasi. 00:14:11.200 --> 00:14:13.460 Saat penerapan pertama, harapkan komedi. 00:14:14.180 --> 00:14:17.260 Saat saya pertama kali menguji build ini, akin dengan bangga melaporkan nol masalah. 00:14:17.700 --> 00:14:18.620 Kepatuan sempurna pikir saya. 00:14:19.480 --> 00:14:22.220 Sampai saya menyadari akun layanan tidak memiliki peran pembayar calon audit. 00:14:23.560 --> 00:14:25.840 Robot itu tidak malas, ia hanya buta karena patuh. 00:14:26.740 --> 00:14:29.980 Sebuah pengingat bahwa otomatisasi menegakkan tempat apa yang Anda berikan dan tidak lebih. 00:14:30.480 --> 00:14:32.660 Setiap eksekusi alur menulis bukti pelaksanaan. 00:14:33.180 --> 00:14:37.740 Masukkan tindakan final append to file atau create item yang menyimpan metode keringkasan total peristiwa yang diproses, 00:14:37.840 --> 00:14:40.520 penggunaan risiko tertinggi, durasi kode tertinggi, durasi waktu proses. 00:14:41.480 --> 00:14:44.580 Alirkan hasil tersebut ke saluran Teams atau pustaka SharePoint Tata Kelolaan. 00:14:45.660 --> 00:14:47.680 Setiap musim audit tiba, Anda tidak akan membela ingatan. 00:14:48.320 --> 00:14:49.180 Anda akan menampilkan arti. 00:14:50.040 --> 00:14:52.800 Tambahkan satu langkah perlindungan ekstra serta akan edit proses dan versi alat. 00:14:53.720 --> 00:14:57.860 Jika ambang batas Anda berubah nanti, auditor tetap bisa melacak logika mana yang menghasilkan hasil apa. 00:14:58.580 --> 00:15:01.340 Tata kelola mesin sama dengan tata kelola oleh mesin. 00:15:01.880 --> 00:15:04.720 Pada titik ini, otomatisasi dapat mengklasifikasi, menghitung, dan memutuskan. 00:15:04.840 --> 00:15:08.320 Ia tahu kapan tingkat risiko melanggar kebijakan, namun tidak mengatakan apapun tentangnya. 00:15:08.320 --> 00:15:12.180 Bagi manusia, keheningan itu terasa ganja, jadi lapisan berikutnya akan memberikan kata-kata. 00:15:12.700 --> 00:15:17.200 Atau seperti yang mungkin kita katakan sekarang, setelah ia bisa berpikir, ia berbicara, dan sebaiknya dalam bahasa yang menurut. 00:15:17.940 --> 00:15:18.920 Mengajarinya menulis. 00:15:19.320 --> 00:15:20.220 Integrasi Copilot Studio. 00:15:20.220 --> 00:15:24.600 Sampai sekarang, agen Anda adalah tipe pendiam yang tangguh, efisien, namun bisu. 00:15:25.340 --> 00:15:29.560 Copilot Studio adalah yang memberinya kemampuan berbicara, penerjemahnya mengubah data menjadi diplomasi. 00:15:30.420 --> 00:15:34.120 Bayangkan itu sebagai negosiator multibahasa yang terjebak di antara kode dan rapat komite. 00:15:35.080 --> 00:15:36.600 Sebuah sistem yang tidak mengadada cerita. 00:15:37.140 --> 00:15:39.500 Ia menulis ulang realitas ke dalam kalimat yang dapat dipanggil manusia. 00:15:39.500 --> 00:15:50.840 Bakatnya terletak pada mengubah rawa Jason yang dihasilkan power automate menjadi ringkasan rapi mengenai tindakan pengguna, jumlah risiko, dan catatan acara menjadi paragraf yang cukup sopan bagi eksekutif, dan cukup presisi bagi auditor. 00:15:51.500 --> 00:15:53.620 Ini menjembatani sintaksis dan politik. 00:15:53.880 --> 00:15:58.500 Memastikan apa yang dulunya data mesin mentah kini terbaca seperti penilaian terkini alih-alih omong kosong lembar kerja. 00:15:59.220 --> 00:16:01.440 Mulailah dengan membentukan jenis komunikasi apa yang Anda inginkan. 00:16:02.140 --> 00:16:05.660 Biasanya ada tiga, ringkasan eksekutif, lampiran teknis, dan rekomendasi. 00:16:05.660 --> 00:16:07.700 Masing-masing mulai di tingkat kecederasan yang berbeda. 00:16:08.080 --> 00:16:09.420 Manajemen menginginkan satu paragraf. 00:16:09.740 --> 00:16:10.900 Auditor membutuhkan jejak bukti. 00:16:11.280 --> 00:16:14.160 Staff TI menginginkan setiap kolom karena mereka membentangi diri dengan data. 00:16:14.800 --> 00:16:18.500 Anda akan membuat satu pengalaman co-pilot di studio tetapi menyusun beberapa perintah di dalamnya. 00:16:19.360 --> 00:16:21.600 Setiap perintah membentuk nada, format, dan verbositas. 00:16:22.760 --> 00:16:28.360 Contoh, ringkas risiko teratas menggunakan bahasa yang lugas, batasi hingga lima poin, dan sarankan perbaikan untuk masing-masing. 00:16:29.560 --> 00:16:33.740 Yang berikutnya mungkin, buat lampiran teknis yang mencantumkan setiap acara berisiko tinggi dalam bentuk tabel. 00:16:33.920 --> 00:16:39.080 Untuk menghubungkan power automate dengan co-pilot studio, gunakan tindakan HTTP di dalam alur Anda 00:16:39.080 --> 00:16:42.140 yang mengirimkan payload json terstruktur ke URL endpoint copilot. 00:16:43.100 --> 00:16:46.040 Copilot menafsirkan payload tersebut menggunakan perintah sistem yang telah Anda tentukan. 00:16:47.060 --> 00:16:48.820 Autentikasi Microsoft membuat ini aman. 00:16:49.680 --> 00:16:52.700 Anda mengautentikasi panggilan melalui Azure Anda yang dapat mengaksesnya. 00:16:52.700 --> 00:16:57.680 Selamat, Anda baru saja mengajari bot Anda untuk mengirimkan pemikiran terstruktur ke mesin penuh. 00:16:58.340 --> 00:17:00.000 Hasil yang dikembalikan adalah teks, bukan angka. 00:17:00.440 --> 00:17:01.260 Teks itulah laporan Anda. 00:17:01.980 --> 00:17:04.040 Masukkan itu ke co-pilot dengan instruksi seperti, 00:17:04.500 --> 00:17:06.320 Ringkas hasil ini dalam laporan kepatuhan singkat, 00:17:06.480 --> 00:17:08.160 dikategorikan berdasarkan tingkat keparahan, 00:17:08.540 --> 00:17:10.140 rekomendasikan satu tindakan pertemuan, 00:17:10.580 --> 00:17:11.840 dan tutup dengan tren keseluruhan. 00:17:12.840 --> 00:17:15.440 Co-pilot mengembalikan sesuatu yang menyerupai memo analis. 00:17:15.440 --> 00:17:18.940 Dua pengguna menunjukkan perilaku berisiko tinggi kemarin. 00:17:19.420 --> 00:17:22.900 Adela Fence melakukan tiga eskalasi hak istimewa yang melebihi amang batas yang diizinkan. 00:17:23.280 --> 00:17:25.000 Direkomendasikan penginjauan segera terhadap renang. 00:17:26.360 --> 00:17:28.440 Megan B mencoba berbagi eksternal satu kali. 00:17:29.000 --> 00:17:30.620 Ingatkan pengguna tentang kebijakan data eksternal. 00:17:31.220 --> 00:17:32.480 Tidak ada anomali lain yang terdeteksi. 00:17:32.900 --> 00:17:34.840 Tren keseluruhan dibandingkan dengan garis dasar stabil. 00:17:35.560 --> 00:17:37.420 Ya, itu bukan tebakan generatif. 00:17:37.920 --> 00:17:40.440 Itu adalah sintesis terformat yang mengikuti perintah deterministik. 00:17:41.460 --> 00:17:43.420 Manusia menyebutnya menulis, mesin menyebutnya output. 00:17:43.420 --> 00:17:46.720 Rahasianya adalah kendali Anda atas struktur data dan struktur bahasa. 00:17:47.440 --> 00:17:50.040 Co-pilot tidak bergerak bebas, ia menerasikan statistik. 00:17:51.380 --> 00:17:52.660 Sekarang tentukan distribusinya. 00:17:53.340 --> 00:17:55.820 Orang biasa tidak perlu masuk ke data first untuk mencari laporan. 00:17:56.720 --> 00:17:58.420 Jadi gunakan konektor power otomat lagi. 00:17:59.280 --> 00:18:00.680 Kerjakan dari dua cabang alur yang sama. 00:18:01.660 --> 00:18:03.900 Satu yang memposting ringkasan Co-pilot langsung ke saluran Teams. 00:18:04.200 --> 00:18:07.100 Yang lain mencatat versi HTML lengkap ke SharePoint. 00:18:08.100 --> 00:18:09.520 Manajemen membaca postingan Teams. 00:18:09.840 --> 00:18:11.520 Auditor membuka R-ship untuk dokumentasi. 00:18:11.520 --> 00:18:15.080 Keduanya tiba secara otomatis dengan stemper waktu dan frasa yang identik. 00:18:15.660 --> 00:18:16.560 Itulah konsistensi. 00:18:16.900 --> 00:18:18.760 Kebajikan yang tidak dimiliki kebanyakan penulis manusia. 00:18:19.520 --> 00:18:21.000 Mari bicara tentang disiplin terkayasa perintah. 00:18:21.700 --> 00:18:22.660 Anda akan membutuhkan batasan. 00:18:23.200 --> 00:18:25.080 Tentukan tajuk yang tepat yang harus digunakan Co-pilot. 00:18:25.740 --> 00:18:27.780 Ikhtisar, temuan utama, rekomendasi. 00:18:27.780 --> 00:18:32.160 Jika tidak ditentukan, Co-pilot akan mencoba membuat Anda terkesan dengan gaya narasi atau emoji. 00:18:32.960 --> 00:18:35.260 Laporan audit dengan emoji hanya cocok untuk kekacauan. 00:18:36.760 --> 00:18:42.300 Sematkan arahan seperti gunakan nada netral profesional, hindari bahasa spekulatif, sertakan metrik terukur. 00:18:43.360 --> 00:18:46.120 Semakin ketat instruksi Anda, semakin dapat direproduksi output Anda. 00:18:46.120 --> 00:18:49.380 Tepatuan berkembang berdasarkan reproduktibilitas bukan kepribadian. 00:18:50.000 --> 00:18:51.500 Ada keindahan dalam mekanisme yang biasa. 00:18:52.440 --> 00:18:54.300 Co-pilot Studio mengizinkan variable konteks. 00:18:55.120 --> 00:18:59.620 Anda dapat menyematkan data dinamis seperti tanggal laporan atau durasi proses langsung di dalam output. 00:19:00.400 --> 00:19:02.460 Gunakan placeholder untuk tanggal, untuk jumlah catatan. 00:19:03.620 --> 00:19:06.680 Saat alur memanggil Co-pilot, variable tersebut teratasi secara otomatis. 00:19:07.240 --> 00:19:11.240 Hasilnya berbunyi, dibuat pada 15 Maret 1563 peristiwa audit dianalisis. 00:19:12.040 --> 00:19:15.220 Konteks meta itu memuaskan auditor lebih cepat daripada gif manapun. 00:19:15.220 --> 00:19:18.020 Akurasi menuntut suatu langkah terakhir, validasi. 00:19:18.860 --> 00:19:22.180 Masukkan kondisi power automate yang meriksa apakah respons Co-pilot tidak kosong. 00:19:22.840 --> 00:19:25.100 Jika kosong, simpan kegagalan ke lock Anda dan ulangi sekali. 00:19:25.520 --> 00:19:27.800 Anda telah mengajari agen Anda kesadaran diri dan logika. 00:19:28.240 --> 00:19:30.660 Sekarang Anda menggabungkannya dengan pemeriksaan kewarasan linguistik. 00:19:30.760 --> 00:19:31.980 Alur yang sudah selesai terlihat seperti ini. 00:19:33.140 --> 00:19:35.420 Ekstrak, analisis, ringkas nasikan. 00:19:37.690 --> 00:19:39.090 Setiap panah mewakili akuntamides. 00:19:39.850 --> 00:19:40.710 Penyempurnaan akhir. 00:19:40.710 --> 00:19:42.430 Wad versi perintah sistem Co-pilot. 00:19:42.790 --> 00:19:44.470 Setiap kali kriteria kepatuhan berubah, 00:19:44.470 --> 00:19:46.630 Tandai pembaraan Anda V1 DLOL. 00:19:47.250 --> 00:19:50.330 Dan catat versi perintah mana yang menghasilkan laporan mana. 00:19:50.770 --> 00:19:53.210 Audit di masa mendatang dapat merujuk tidak hanya pada apa yang terjadi, 00:19:53.350 --> 00:19:55.230 tetapi bagaimana model narasi diinstruksikan pada saatnya. 00:19:55.610 --> 00:19:57.870 Ini adalah meta kepatuhan tata kelola yang menulis dirinya sendiri. 00:19:58.430 --> 00:19:59.870 Birokrasi akhirnya mencapai rekursi. 00:20:00.870 --> 00:20:02.430 Setelah Copel Studio menulis laporannya, 00:20:02.630 --> 00:20:04.610 peran manusia Anda menjadi opsional yang melegakan. 00:20:04.610 --> 00:20:07.070 Agen tersebut menyusun narasi, 00:20:07.290 --> 00:20:07.970 melampirkan bukti, 00:20:08.090 --> 00:20:08.690 memposting file, 00:20:08.870 --> 00:20:09.930 mengarsipkan versi sebelumnya, 00:20:10.130 --> 00:20:11.750 dan berhenti hingga siklus aktif berikutnya. 00:20:12.330 --> 00:20:13.770 Ia tidak mengirim email untuk persetujuan, 00:20:14.050 --> 00:20:16.530 karena Anda secara khusus merancangnya agar tidak merupakan konfirmasi. 00:20:17.850 --> 00:20:20.910 Diam-diam bangga jika Anda mengizinkan antropomorfisme 00:20:20.910 --> 00:20:22.190 dengan ketepatan bahasanya. 00:20:22.950 --> 00:20:24.610 Di sinilah otonomi berhenti menjadi metafora 00:20:24.610 --> 00:20:25.890 dan menjadi realitas alur kerja. 00:20:26.610 --> 00:20:28.690 Mesin tidak hanya memproses data kepatuhan, 00:20:29.010 --> 00:20:30.930 ia menjelaskan kembali kepatuhan kepada manusia 00:20:30.930 --> 00:20:33.430 sesuai jet dual tanpa drama keterlambatan. 00:20:33.430 --> 00:20:36.030 Dan, ya, jika Anda ingin sedikit cenaka, 00:20:36.210 --> 00:20:37.630 Anda bisa memberinya tanda tangan penutup 00:20:37.630 --> 00:20:40.510 seperti laporan disusun secara otonom oleh agen kopilot GRC. 00:20:41.290 --> 00:20:43.170 Tidak ada yang bisa mencegah mikro-management atasan 00:20:43.170 --> 00:20:45.070 seperti robot yang menandatangani pekerjaannya sendiri. 00:20:45.850 --> 00:20:47.670 Sekarang agen dapat mengartikulasikan temuan, 00:20:47.810 --> 00:20:50.370 Anda bisa berhenti menulis laporan GRC selamanya atau setidaknya 00:20:50.370 --> 00:20:52.170 sampai seseorang menonaktifkan konektor Anda. 00:20:53.010 --> 00:20:54.850 Pada tahap ini, siklus tersebut melengkapi dirinya sendiri. 00:20:55.310 --> 00:20:56.150 Purview mengumpulkan, 00:20:56.490 --> 00:20:57.710 power automate menafsirkan, 00:20:58.110 --> 00:20:59.230 kopilot merangkum dan Anda, 00:20:59.230 --> 00:21:00.330 secara mengejutkan, 00:21:00.510 --> 00:21:01.830 mendapatkan kembali akhir pekan Anda. 00:21:01.830 --> 00:21:04.070 Rutinitas harian yang membosankan berubah 00:21:04.070 --> 00:21:06.370 menjadi satu alur kerja yang fasi berbicara tentang kepatuhan. 00:21:07.290 --> 00:21:09.110 Hasilnya muncul di teams pada waktu yang tepat 00:21:09.110 --> 00:21:10.110 di setiap intervalnya, 00:21:10.410 --> 00:21:10.530 ya, 00:21:11.470 --> 00:21:12.090 teks yang jelas, 00:21:12.330 --> 00:21:14.150 terminologi yang konsisten asal usul yang dapat diaudit, 00:21:14.590 --> 00:21:16.150 manfaat yang halus bukanlah kecepatan, 00:21:16.530 --> 00:21:17.330 melainkan standarisasi. 00:21:17.790 --> 00:21:19.050 Setiap laporan terdengar sama 00:21:19.050 --> 00:21:20.590 menggunakan ambang batas yang sama 00:21:20.590 --> 00:21:21.970 dan mencatat metadata yang identik. 00:21:22.970 --> 00:21:24.650 Auditor tidak lagi membuang waktu berjam-jam 00:21:24.650 --> 00:21:25.390 untuk memvalidasi format. 00:21:25.690 --> 00:21:26.810 Mereka mengevaluasi substansinya. 00:21:26.810 --> 00:21:29.190 Pola risiko menjadi narasi yang teracak sepanjang waktu 00:21:29.190 --> 00:21:30.310 alih-alih kekacauan spreadsheet. 00:21:30.310 --> 00:21:32.250 Anda telah mengubah kepatuhan 00:21:32.250 --> 00:21:33.930 dari sekadar dokumentasi menjadi orkestrasi. 00:21:34.510 --> 00:21:35.770 Sistem yang selalu aktif yang memantau, 00:21:35.850 --> 00:21:38.090 menafsirkan, dan melaporkan dengan presisi layaknya di ruang sidang. 00:21:38.750 --> 00:21:40.410 Laporan KRC manual adalah mesintik. 00:21:40.830 --> 00:21:41.910 Agen ini adalah pengolah kata, 00:21:42.010 --> 00:21:43.350 termasuk pemeriksaan otomatis di dalam. 00:21:43.750 --> 00:21:45.370 Terapkan sebelum musim audit berikutnya 00:21:45.370 --> 00:21:46.850 dan frase laporan kepatuhan manual 00:21:46.850 --> 00:21:48.370 akan segera terdengar ketinggalan zaman 00:21:48.370 --> 00:21:49.590 seperti kirim lop lewat fax. 00:21:50.090 --> 00:21:50.610 Selanjutnya, 00:21:50.970 --> 00:21:51.850 memperluas kecerdasan ini 00:21:51.850 --> 00:21:52.930 kependegakan privasi data. 00:21:53.390 --> 00:21:54.310 Anda sudah membangun otaknya, 00:21:54.310 --> 00:21:55.410 sekarang biarkan dia bertugas mengawas.