WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.460
Połowę dnia spędzasz, czekając na zatwierdzenia.

00:00:02.660 --> 00:00:05.040
Ktoś jest na urlopie, ktoś inny nie zauważył maila,

00:00:05.200 --> 00:00:09.040
a kiedy decyzja w końcu zapada, kontekst uzasadniający wniosek już dawno wygasł.

00:00:09.280 --> 00:00:12.760
Korporacyjny czyściec, postęp wstrzymywany przez ludzi, którzy przysięgają, że są zajęci.

00:00:12.980 --> 00:00:15.220
Wyobraź sobie teraz system, który po prostu nie czeka.

00:00:15.400 --> 00:00:18.280
Przepływ pracy, który rusza do przodu w momencie spełnienia warunków.

00:00:18.420 --> 00:00:22.340
Oto agent Flows w Microsoft, kopilot studio, pogrąca biurokracji w przebraniu automatyzacji.

00:00:22.520 --> 00:00:25.160
Tutaj sztuczna inteligencja staje się twoim pierwszym zatwierdzającym.

00:00:25.160 --> 00:00:29.640
Analizuje dane, porównuje je z polityką firmy i wydaje świadomą decyzję o akceptacji lub odrzuceniu,

00:00:29.740 --> 00:00:31.280
zanim człowiek zdąży mrugnąć okiem.

00:00:31.480 --> 00:00:36.240
Tylko wątpliwe przypadki trafiają do skrzynki menedżera, co oznacza szybkość bez rezygnacji z nadzoru.

00:00:36.420 --> 00:00:40.840
I w przeciwieństwie do starych systemów zatwierdzania, które załamują się pod ciężarem złożonych warunków,

00:00:40.960 --> 00:00:45.100
te oparte na AI skalują się, rozgałęziają, walidują i audytują w czasie rzeczywistym.

00:00:45.300 --> 00:00:48.980
W tym przewodniku pokażę ci, jak zbudować wieloetapowy system warunkowego zatwierdzania,

00:00:49.120 --> 00:00:52.860
który podejmuje decyzję szybciej niż twoi koledzy znajdą przycisk Odpowiedz wszystkim.

00:00:52.860 --> 00:00:56.720
Dowiesz się, jak skonfigurować etap, a i z własną logiką zatwierdzania,

00:00:56.880 --> 00:01:01.840
dodać ukierunkowane przeglądy ludzkie, zaprojektować dynamiczne warunki inteligentnego przekierowania

00:01:01.840 --> 00:01:04.460
i zintegrować walidację dokumentów dla zgodności.

00:01:04.720 --> 00:01:08.240
Na końcu otrzymasz zautomatyzowany proces, który wie, kiedy myśleć jak maszyna,

00:01:08.340 --> 00:01:09.800
a kiedy zdać się na ludzki osąd.

00:01:09.980 --> 00:01:12.700
Przestań stać w kolejce. Niech prowadzi cię logika.

00:01:12.980 --> 00:01:14.840
Problem z tradycyjnymi zatwierdzeniami.

00:01:15.060 --> 00:01:18.780
Tradycyjne ścieżki zatwierdzania to tragiczny remiks tej samej nieefektywności.

00:01:18.780 --> 00:01:22.480
Ktoś wysyła formularz, maile krążą, arkusze kalkulacyjne stają się niespójne,

00:01:22.860 --> 00:01:26.020
że kolejnymi przekierowaniami nikt nie pamięta, która wersja była ostateczna.

00:01:26.200 --> 00:01:28.740
Każdy uczestnik dodaje opóźnienie, a nie wartość.

00:01:28.880 --> 00:01:31.700
Ten proces nie zarządza pracą, on produkuje opóźnienia.

00:01:31.900 --> 00:01:35.020
Typowe przepływy zatwierdzania w Power Automatę próbują to rozwiązać,

00:01:35.140 --> 00:01:37.240
ale zacinają się, gdy pojawiają się niuanse.

00:01:37.420 --> 00:01:41.240
Pojedyncza ścieżka zatwierdzenia działa dobrze, jeśli potrzebujesz tylko prostego tak lub nie.

00:01:41.440 --> 00:01:45.160
W momencie, gdy dodajesz warstwy menedżerskie, limity wydatków czy specjalistyczne reguły,

00:01:45.160 --> 00:01:46.440
projekt zaczyna pękać w szwach.

00:01:46.600 --> 00:01:49.840
Kończysz z zagnieżdżonymi warunkami przypominającymi rosyjskie matrioszki nieeleganckie,

00:01:49.840 --> 00:01:51.840
kruche i niemożliwe do naprawienia po sześciu miesiącach.

00:01:52.040 --> 00:01:55.060
Jeden uszkodzony łącznik i cały system cicho przestaje działać.

00:01:55.240 --> 00:01:58.760
Ludzie stają się wąskimi gardłami albo mówiąc brutalnie węzłami opóźnień.

00:01:58.940 --> 00:02:02.680
Każda wiadomość, którą otrzymują, staje się kolejną asynchroniczną rundą wymiany danych.

00:02:02.880 --> 00:02:06.660
E-mail jako mechanizm zatwierdzania jest jak używanie gołębi pocztowych w świecie światłowodów.

00:02:06.840 --> 00:02:08.620
Technicznie to działa, ale nie powinno.

00:02:08.800 --> 00:02:10.640
Poznaj Microsoft Copilot Studio.

00:02:10.640 --> 00:02:13.420
To nie jest tylko kolejna wersja Power Automatę.

00:02:13.420 --> 00:02:21.760
Wprowadza agentowe przepływy pracy systemy zatwierdzania wspierane przez AI, w pełni zintegrowane ze źródłami danych, rolami i strukturami logicznymi Twojej organizacji.

00:02:22.000 --> 00:02:25.680
Łączy deterministyczne egzekwowanie polityk z adaptacyjnym podejmowaniem decyzji.

00:02:25.860 --> 00:02:28.860
Cała genialność tkwi w sposobie, w jaki rozdziela poszczególne etapy.

00:02:29.020 --> 00:02:33.000
Automatyzacja tam, gdzie zależy Ci na szybkości, człowiek tam, gdzie nadal wymagana jest weryfikacja.

00:02:33.000 --> 00:02:35.360
Pomyśl o tym, jak o przeprojektowanej hierarchii.

00:02:35.540 --> 00:02:41.080
Etap AI ocenia sztywne reguły, limity kwot, typy kategorii i zakresy dat z kliniczną skutecznością.

00:02:41.080 --> 00:02:47.320
Jeśli decyzja jest niejednoznaczna, proces kierowany jest do człowieka, bez zmuszania do stania w kolejce błahych spraw.

00:02:47.520 --> 00:02:49.740
Już samo to eliminuje wykładnicze opóźnienia.

00:02:50.000 --> 00:02:55.780
Zamiast 10 osób wykonujących żmudne przeglądy, a i natychmiast obsługuje 80%, kierując do ludzi tylko wyjątki.

00:02:55.960 --> 00:03:03.260
Oczywiście Copilot Studio śledzi wszystko poprzez szkielet Dataverse, tworząc weryfikowalne logi bez konieczności przeszukiwania archiwów poczty.

00:03:03.440 --> 00:03:05.860
Poprzednie przepływy pracy zostały zbudowane dla ludzi.

00:03:05.860 --> 00:03:11.360
Przepływy agentów są zbudowane wokół nich, angażując ludzi tylko wtedy, gdy wymagana jest interpretacja, a nie powtarzalność.

00:03:11.580 --> 00:03:17.000
Gdy zobaczysz, jak działa ta architektura, tradycyjne zatwierdzenia wydadzą się prymitywne, jak liczenie na liczydle przy świecach.

00:03:17.220 --> 00:03:19.920
Stawka jest prosta, zgodność, spójność i skala.

00:03:20.160 --> 00:03:25.940
Współczesne operacje toną bez zautomatyzowanej weryfikacji, a logika wspomagana przez AI to teraz podstawa niezawodności.

00:03:26.180 --> 00:03:29.940
Przechodząc od statycznych przepływów do warunkowych i audytowalnych przepływów agentów,

00:03:30.060 --> 00:03:34.100
przestajesz zarządzać zatwierdzeniami reaktywnie i zaczynasz traktować je jako żywe systemy.

00:03:34.100 --> 00:03:37.140
Różnica to nie tylko szybkość, to strukturalny ład.

00:03:37.360 --> 00:03:40.440
Budowanie etapu AI, nauka pierwszego osoby zatwierdzającej.

00:03:40.640 --> 00:03:44.380
Teraz czas na najciekawszą część, szkolenie twojego pierwszego cyfrowego biurokraty.

00:03:44.560 --> 00:03:47.660
Etap AI jest logicznym strażnikiem twojego procesu zatwierdzania.

00:03:47.920 --> 00:03:52.740
Jego zadaniem nie jest myślenie jak człowiek, lecz wykonywanie ustrukturyzowanego rozumowania z nadludzką spójnością.

00:03:52.740 --> 00:03:57.780
Czyta instrukcje, sprawdza je względem danych wejściowych i wydaje jeden z dwóch werdyktów, zatwierdzono lub odrzucono.

00:03:58.020 --> 00:03:59.720
Bez polityki, bez przerw na kawę.

00:03:59.920 --> 00:04:02.000
Zaczynasz od zdefiniowania nowego przepływu agenta.

00:04:02.000 --> 00:04:06.980
Podczas tworzenia etap AI znajduje się w centrum niczym pusty arkusz egzaminacyjny czekający na klucz odpowiedzi.

00:04:07.180 --> 00:04:11.680
Wyzwalacz zazwyczaj pochodzi z Dataverse rekord dodany lub zmodyfikowany w twojej tabeli roszczeń lub wydatków.

00:04:11.920 --> 00:04:16.140
Gdy roszczenie zostanie utworzone, etap ten się aktywuje, ocenia dane i podejmuje decyzje.

00:04:16.360 --> 00:04:20.440
Wewnątrz etapu najważniejszym polem jest prompt instrukcji, czyli mózg całej operacji.

00:04:20.600 --> 00:04:24.240
To tutaj opisujesz logikę zatwierdzania w prostym, lecz rygorystycznym języku.

00:04:24.460 --> 00:04:27.580
Napisz to tak, jakbyś instruował prawnika, który nigdy nie improwizuje.

00:04:27.580 --> 00:04:35.680
Na przykład zatwierdź roszczenie, jeśli kwota jest mniejsza niż 500, opis wspiera zdrowie fizyczne lub psychiczne, a data zakupu mieści się w 30 dniach od zgłoszenia.

00:04:35.900 --> 00:04:38.140
Odrzuć, jeśli jakakolwiek reguła nie jest spełniona.

00:04:38.300 --> 00:04:39.740
To wszystko, binarna jasność.

00:04:39.960 --> 00:04:42.160
Następnie zdefiniuj swoje dynamiczne dane wejściowe.

00:04:42.360 --> 00:04:45.440
Pomyśl o nich jak o zmiennych dostarczających rzeczywiste dane do twojej logiki.

00:04:45.900 --> 00:04:48.560
Najprawdopodobniej uwzględnisz kwotę, opis i datę zakupu.

00:04:48.760 --> 00:04:54.740
Każdy element jest dodawany jako treść, tekst lub liczba, które sztuczna inteligencja wykorzysta przy podejmowaniu decyzji.

00:04:54.740 --> 00:04:59.720
Copilot Studio klasyfikuje te dane wejściowe według typu, tekst, liczba lub dokument graficzny.

00:04:59.960 --> 00:05:05.500
Wybieraj trafnie, ponieważ mieszanie typów, na przykład liczby zapisanej jako tekst, dezorientuje ludzi i maszyny.

00:05:05.700 --> 00:05:08.580
Pod każdym polem wejściowym podaj przykładowe dane do testów.

00:05:08.800 --> 00:05:11.180
Stanowi to rusztowanie podczas kalibracji logiki.

00:05:11.440 --> 00:05:17.200
Na przykład wprowadź przykładowe roszczenie, mata do jogi, kwota 300, data zakupu 22 sierpnia.

00:05:17.200 --> 00:05:24.580
Po kliknięciu testuj, Copilot Studio uruchamia model wnioskowania oparty na technologii GPT i podaje decyzję wraz z wyjaśnieniem.

00:05:24.840 --> 00:05:27.460
Jeśli wynik jest zgodny z oczekiwaniami, to dobrze.

00:05:27.780 --> 00:05:30.340
Jeśli nie, Twoim instrukcjom brakuje determinizmu.

00:05:30.520 --> 00:05:32.960
I właśnie tutaj większość początkujących popełnia błąd.

00:05:33.100 --> 00:05:38.040
Szerokie lub niejednoznaczne sformułowania, jak rozsądny wydatek czy niedawny zakup to trucizna dla AI.

00:05:38.320 --> 00:05:41.740
System nie czyta nastrojów korporacyjnych, potrzebuje definicji matematycznych.

00:05:41.900 --> 00:05:45.260
Dlatego nieustannie dopracowuj instrukcje, aż wyniki testów będą spójne.

00:05:45.260 --> 00:05:49.060
Każda kolejna zmiana sformułowań dostraja silnik oceny pod kątem powtarzalności.

00:05:49.320 --> 00:05:53.040
Dążysz do wzorca, w którym identyczne dane wejściowe zawsze dają identyczny wynik.

00:05:53.220 --> 00:05:55.060
Logika maszynowa, a nie biurowe plotki.

00:05:55.320 --> 00:06:00.860
Gdy Twój prompt zapewnia wiarygodne decyzje w wielu przypadkach testowych, skutecznie wytrenowałeś swojego cyfrowego zatwierdzającego.

00:06:01.040 --> 00:06:06.780
Teraz wprowadź rzeczywiste dane dynamiczne za pomocą tokenów z Dataverse, szczegóły kwoty roszczenia, datę zakupu lub zgłoszenia.

00:06:06.780 --> 00:06:09.660
Zastąpią one wartości testowe podczas działania na żywo.

00:06:09.840 --> 00:06:15.760
Od tego momentu sztuczna inteligencja ocenia każde roszczenie w kontekście, zwracając werdykt w momencie pojawienia się nowych danych.

00:06:16.020 --> 00:06:18.480
Zanim ogłosisz sukces, przeprowadź testy iteracyjne.

00:06:18.680 --> 00:06:20.760
Zmień kwotę na 600, czy nastąpi odrzucenie.

00:06:20.920 --> 00:06:23.700
Zmień datę na sprzed 3 miesięcy, czy zostanie oznaczona jako nieważna.

00:06:23.900 --> 00:06:26.880
Dodaj niedorzeczne roszczenie, jak zakup iPada, czy wykryje niezgodność.

00:06:27.060 --> 00:06:30.040
Każda próba powinna wykazywać spójny związek przyczynowo-skutkowy.

00:06:30.040 --> 00:06:33.980
Jeśli odpowiedzi się wahają, problemem jest przejrzystość promptu, a nie model AI.

00:06:33.980 --> 00:06:37.980
Gdy wyłonią się spójne wzorce, ustal konwencję nazewnictwa dla zmiennych zawartości.

00:06:38.780 --> 00:06:43.000
Przedrostki takie jak stra dla kwoty roszczenia, czy nam dla daty zakupu.

00:06:43.160 --> 00:06:46.980
Ta drobna dyscyplina zapobiega chaosowi, gdy później przejdziesz do logiki wielogałęziowej.

00:06:47.960 --> 00:06:53.360
Na tym etapie twój zautomatyzowany system może podejmować niezależne decyzje w oparciu o politykę firmy bez nadzoru.

00:06:53.740 --> 00:06:56.460
Automatyzacja to jednak nie dyktatura, lecz delegowanie zadań.

00:06:56.640 --> 00:06:59.080
Maszyna dba o szybkość i precyzję, a nie o ocenę.

00:06:59.080 --> 00:07:05.320
W scenariuszach granicznych potrzebna będzie eskalacja człowiek, który przejrzy to, co AI odrzuci lub uzna za niepewne.

00:07:05.580 --> 00:07:09.620
Właśnie tu wchodzi kolejny etap i tak władza jest dzielona między krzem a ludzi.

00:07:10.180 --> 00:07:13.540
Dodanie nadzoru ludzkiego oraz logiki wieloetapowej i warunkowej.

00:07:13.780 --> 00:07:19.380
Gdy twój system AI będzie pewnie oceniał roszczenia, możesz dodać to, co biurokracje ironicznie nazywają ludzkim dotykiem.

00:07:19.620 --> 00:07:24.860
W Copilot Studio oznacza to etap ręczny, punkt kontrolny, w którym człowiek może wykazać się własnym osądem.

00:07:24.860 --> 00:07:27.140
Potraktuj to jako swój zawór bezpieczeństwa.

00:07:27.360 --> 00:07:29.740
Wszystko, co przewidywalne, przepływa automatycznie.

00:07:29.960 --> 00:07:32.600
Wszystko, co wymaga niuansów, trafia na biurko menedżera.

00:07:32.820 --> 00:07:36.200
Zaczynasz w projektancie zatwierdzeń, dodając etap ręczny zaraz po etapie AI.

00:07:36.420 --> 00:07:38.880
Tworzy to drugą bramkę w przepływie pracy twojego agenta.

00:07:39.100 --> 00:07:39.860
Przekazanie jest warunkowe.

00:07:40.620 --> 00:07:44.020
Tylko jeśli werdykt AI to zatwierdzono, przechodzimy do etapu ludzkiego.

00:07:44.260 --> 00:07:47.000
Jeśli AI mówi odrzucono, proces kończy się w tym miejscu.

00:07:47.140 --> 00:07:50.720
Po co tracić czas, prosząc menedżerów o potwierdzenie tego, co polityka już odrzuciła?

00:07:50.720 --> 00:07:53.720
Wydajność to selektywna uwaga ubrana w formę automatyzacji.

00:07:53.880 --> 00:07:55.400
Ustalmy przykładowy scenariusz.

00:07:55.620 --> 00:07:58.640
Załóżmy, że pracownik przesyła wniosek o zwrot kosztów karnetu na siłownię,

00:07:58.800 --> 00:08:01.860
a i zatwierdza go, ponieważ wszystkie kryteria są zgodne z polityką.

00:08:02.100 --> 00:08:06.360
Teraz ta decyzja wyzwala etap ręczny na poziomie menedżera, zwany zatwierdzeniem menedżerskim.

00:08:06.600 --> 00:08:09.300
Wewnątrz konfigurujesz ten etap tytułem, na przykład,

00:08:09.600 --> 00:08:11.740
wniosek o zatwierdzenie od wnioskodawcy.

00:08:12.200 --> 00:08:14.880
Te zmienne pobierają dane dynamicznie z Dataverse.

00:08:14.880 --> 00:08:19.900
W polu przypisane do określasz, kto otrzyma zadanie, zazwyczaj menedżer wnioskodawcy.

00:08:20.100 --> 00:08:25.180
Aby zautomatyzować to rutowanie, Copilot Studio pozwala zintegrować konektor użytkowników Office 365.

00:08:25.800 --> 00:08:29.080
Najpierw pobierz rekord użytkownika, który utworzył wniosek, używając akcji

00:08:29.080 --> 00:08:31.880
Pobierz wiersz według ID w tabeli użytkowników w Dataverse.

00:08:32.040 --> 00:08:33.780
To pobiera informacje o wnioskodawcy.

00:08:34.020 --> 00:08:38.000
Następnie akcja Pobierz menedżera znajduje przełożonego użytkownika za pomocą jego głównego adresu e-mail.

00:08:38.200 --> 00:08:40.780
Przekaż ten wynik z powrotem do etapu ręcznego jako zmienną, na przykład,

00:08:40.780 --> 00:08:42.840
STR, podkreślenie e-mail, podkreślenie menedżera.

00:08:43.040 --> 00:08:45.360
Wynik, brak sztywnych kodów, brak przestarzałych hierarchii.

00:08:45.520 --> 00:08:47.920
Menedżerowie się zmieniają, hierarchia odświeża się sama.

00:08:48.100 --> 00:08:51.920
Teraz przechodzimy do rozgałęzień warunkowych, to prawdziwy powód istnienia zatwierdzeń wieloetapowych.

00:08:52.160 --> 00:08:54.720
Możesz wprowadzić logikę bezpośrednio w przepływ pracy agenta.

00:08:54.960 --> 00:08:59.740
Jeśli kwota wniosku jest większa lub równa 150, dodaj dodatkowy etap zatwierdzenia przez administratora.

00:08:59.920 --> 00:09:01.400
W przeciwnym razie zakończ proces.

00:09:01.640 --> 00:09:06.340
To zmienia prostą, dwuetapową procedurę w wielopoziomowe drzewo decyzyjne dostosowujące się do kontekstu.

00:09:06.340 --> 00:09:08.860
Wnioski o niskiej wartości trafiają do jednego człowieka.

00:09:09.040 --> 00:09:12.100
Wnioski o wyższej wartości lub ryzykowne są eskalowane do dodatkowej weryfikacji.

00:09:12.300 --> 00:09:15.040
W projektancie wstaw akcję warunkową przed zakończeniem przepływu.

00:09:15.180 --> 00:09:18.960
Odwołaj się do swojej zmiennej liczbowej, na przykład nam podkreślenie kwota podkreślenie wniosku.

00:09:19.180 --> 00:09:22.980
Wybierz operator większe lub równe i ustaw próg, na przykład 150.

00:09:23.540 --> 00:09:27.320
W gałęzi, jeśli prawda, dodaj kolejny etap ręczny o nazwie zatwierdzenie przez administratora.

00:09:27.440 --> 00:09:30.100
Przypisz go do stałego osoby zatwierdzającej, na przykład administratora do spraw.

00:09:30.400 --> 00:09:30.880
Zgodności.

00:09:31.100 --> 00:09:33.280
W gałęzi, jeśli fałsz, zakończ jako zatwierdzone.

00:09:33.280 --> 00:09:37.880
Efekt przepływ pracy zachowuje się jak racjonalna organizacja, a nie jak uniwersalne wąskie gardło.

00:09:38.060 --> 00:09:40.120
Przyda się tutaj odrobina praktycznego humoru.

00:09:40.240 --> 00:09:43.280
Tak, delegowanie nadal wymaga zaufania, a nie tylko życzeniowego myślenia.

00:09:43.440 --> 00:09:46.320
Nie przypisuj szerokich ról zabezpieczeń, które pozwalają zatwierdzać wszystko.

00:09:46.540 --> 00:09:50.640
Ogranicz uprawnienia do odpowiednich użytkowników lub grup poprzez kontrolę dostępu opartą na rolach w Dataverse.

00:09:50.860 --> 00:09:52.660
W przeciwnym razie zautomatyzujesz anarchię.

00:09:52.840 --> 00:09:56.020
Testowanie struktury pokazuje, jak płynnie dopasowują się poszczególne elementy.

00:09:56.020 --> 00:10:00.900
Gdy wniosek poniżej 150 dolarów przejdzie weryfikację, a i proces kończy się po zatwierdzeniu przez menedżera.

00:10:01.080 --> 00:10:06.000
Gdy kwota przekracza 150 dolarów, system grzecznie ustawia go w kolejce do przeglądu przez administratora przed finalizacją.

00:10:06.220 --> 00:10:11.660
Każda ścieżka pozostawia ślad audytu, dziennik rozumowania, a i zatwierdzenia ze znacznikami czasu i zapisane wyniki przechowywane w Dataverse.

00:10:11.860 --> 00:10:14.240
Nikt nie będzie mógł później twierdzić, nigdy tego nie widziałem.

00:10:14.480 --> 00:10:15.700
Baza danych mówi co innego.

00:10:15.940 --> 00:10:18.520
Podczas dopracowywania zachowaj dyscyplinę w konwencjach nazewnictwa.

00:10:18.520 --> 00:10:24.500
Oznaczaj etapy ludzkie jasno, na przykład zatwierdzone przez menedżera, zatwierdzone przez administratora, aby móc wizualnie śledzić gałęzie.

00:10:24.720 --> 00:10:27.600
Schemat blokowy powinien być czytelny jak logika, a nie jak tajemnicza sztuka.

00:10:27.860 --> 00:10:30.800
Gdy będziesz zadowolony, opublikuj i przetestuj na rzeczywistych scenariuszach.

00:10:30.960 --> 00:10:33.820
Obserwuj, jak rozwija się łańcuch, a i ocenia natychmiast.

00:10:34.040 --> 00:10:36.200
Menedżer otrzymuje konkretne zadanie zatwierdzenia.

00:10:36.500 --> 00:10:39.200
Administrator wkracza tylko wtedy, gdy wymagają tego warunki.

00:10:39.440 --> 00:10:45.160
Rezultat przypomina mniej automatyzację wykonującą wszystko, a bardziej przejrzystą hierarchię, która obsługuje się sama.

00:10:45.160 --> 00:10:49.260
Ta warstwowa orkiestracja otwiera również nowy front – walidację dokumentów.

00:10:49.380 --> 00:10:52.100
Ponieważ czasami pole formularza kłamie, ale paragon nie.

00:10:52.320 --> 00:10:57.300
Następnym krokiem jest sprawienie, by AI zbadała dowody fizyczne, zanim w ogóle dotrą do Twojej skrzynki odbiorczej.

00:10:57.420 --> 00:11:01.140
Tu wkracza walidacja paragonów, zmieniając biurokrację w weryfikowalną naukę.

00:11:01.340 --> 00:11:03.820
Dynamiczne dane wejściowe i walidacja dokumentów.

00:11:03.940 --> 00:11:10.300
Porozmawiajmy o paragonach, tych małych, zmiętych kawałkach papieru, które tajemniczo stają się kluczowym dowodem, gdy ktoś chce zwrotu kosztów.

00:11:10.300 --> 00:11:13.600
W ręcznym procesie zatwierdzania ludzie weryfikują je na oko.

00:11:13.600 --> 00:11:16.240
Tak, to wygląda jak mata do jogi, a nie jacht.

00:11:16.460 --> 00:11:20.960
W procesie zautomatyzowanym zmuszamy AI do wykonania tego samego sprawdzenia bez zmęczenia oceną.

00:11:21.200 --> 00:11:25.680
W przepływach agentów Copilot Studio walidacja dokumentów ożywa dzięki dynamicznym danym wejściowym,

00:11:25.800 --> 00:11:29.340
a konkretnie możliwości przekazania obrazu lub pliku do logiki zatwierdzania.

00:11:29.620 --> 00:11:32.740
Dodaje to trzeci zmysł do Twojego narzędzia zatwierdzającego AI wzrok.

00:11:32.960 --> 00:11:38.260
Zamiast polegać wyłącznie na polach tekstowych, model odczytuje dokument i porównuje to, co napisano, z tym, co przesłano.

00:11:38.260 --> 00:11:39.260
Oto struktura.

00:11:39.500 --> 00:11:43.440
Wewnątrz etapu AI dodajesz nowy typ wejścia o nazwie obraz lub dokument.

00:11:43.740 --> 00:11:46.400
Oznacz go wyraźnie, na przykład jako klik paragonu.

00:11:46.560 --> 00:11:48.440
Prześlij przykładowy paragon do testów.

00:11:48.580 --> 00:11:51.060
To nie trafia do produkcji, jedynie trenuje układ logiki.

00:11:51.300 --> 00:11:54.880
Teraz dostosuj instrukcję promptu, aby uwzględnić weryfikację krzyżową dokumentu.

00:11:55.080 --> 00:11:56.700
Rozszerzasz swoją poprzednią logikę.

00:11:56.900 --> 00:11:57.520
Zatwierdź wniosek.

00:11:57.520 --> 00:12:06.040
Jeśli wszystkie poniższe warunki są spełnione, kwota 500, szczegóły wniosku dotyczą zdrowia fizycznego lub psychicznego, data zakupu w ciągu 30 dni, a dokument paragonu zgadza się z deklarowanym przedmiotem, kwotą i datą.

00:12:06.200 --> 00:12:11.340
Ten czwarty warunek zmienia Twoje narzędzie zatwierdzające AI z egzekutora polityki w księgowego śledczego.

00:12:11.840 --> 00:12:17.400
Podczas testu model wyodrębnia tekst z dokumentu i weryfikuje jego spójność ze wprowadzonymi danymi.

00:12:17.400 --> 00:12:24.880
Jeśli na paragonie widnieje mata do ćwiczeń za 300 dolarów z 22 sierpnia, a w zgłoszeniu podano co innego, werdykt zmienia się na odrzucony.

00:12:24.880 --> 00:12:28.800
Jeśli chodzi o wdrożenie, przed uruchomieniem zatwierdzania musisz pobrać ten dokument.

00:12:28.980 --> 00:12:31.440
Użyj akcji pobierania pliku lub obrazu z Dataverse.

00:12:31.700 --> 00:12:35.440
Wskaż tę samą tabelę, w której znajduje się rekord zgłoszenia, prawdopodobnie Claims.

00:12:35.560 --> 00:12:39.540
W kolumnie pliku wybierz pole załącznika, często nazywane na przykład Receipt.

00:12:39.760 --> 00:12:44.780
Następnie określ dynamicznie identyfikator wiersza z wyzwalacza, czyli unikalny identyfikator zgłoszenia.

00:12:44.980 --> 00:12:48.820
Ta akcja zwraca metadane i zawartość pliku, ale kryje się tu pewna pułapka.

00:12:49.100 --> 00:12:53.460
Dane wyjściowe zawartości wymagają niewielkiej korekty, aby AI mogła je poprawnie zinterpretować.

00:12:53.460 --> 00:12:59.980
Mapując zawartość pliku do pola wejściowego paragonu, otwórz edytor wyrażeń i dodaj Content do odwołania Body.

00:13:00.220 --> 00:13:04.120
Ta drobna poprawka dostarczy właściwe bajty pliku, a nie otoczkę metadanych.

00:13:04.380 --> 00:13:07.680
Jeśli to pominiesz, twoja AI z entuzjazmem zatwierdzi puste paragony.

00:13:07.940 --> 00:13:11.720
Zajmijmy się synchronizacją, czyli piętą achillesową przepływów pracy z dokumentami.

00:13:11.940 --> 00:13:15.960
Większość tabel Dataverse nie przechowuje załączników, dopóki rekord nie zostanie zapisany,

00:13:16.100 --> 00:13:20.340
więc jeśli przepływ uruchamia się przy tworzeniu rekordu, może zadziałać, zanim plik będzie istniał.

00:13:20.340 --> 00:13:23.820
Objaw przepływ kończy się niepowodzeniem lub zawartość paragonu jest pusta.

00:13:24.040 --> 00:13:25.500
Rozwiązanie jest eleganckie.

00:13:25.740 --> 00:13:31.420
Zmień warunek wyzwalania na modyfikację elementu, ale ogranicz go tak, aby uruchamiał się tylko przy zmianie kolumny paragonu.

00:13:31.620 --> 00:13:35.520
Dzięki temu w momencie przesłania lub zastąpienia pliku rozpoczyna się walidacja.

00:13:36.200 --> 00:13:38.640
Aby to skonfigurować, otwórz ustawienia wyzwalacza.

00:13:38.780 --> 00:13:42.200
Wybierz zmodyfikowane kolumny i wklej nazwę logiczną kolumny paragonu,

00:13:42.300 --> 00:13:45.980
którą można uzyskać w szczegółach kolumny Dataverse w zaawansowanych narzędziach.

00:13:45.980 --> 00:13:49.960
Po ustawieniu opublikuj. Teraz Twoja automatyzacja zachowuje się poprawnie.

00:13:50.200 --> 00:13:52.420
Czeka, aż faktycznie będzie coś do zweryfikowania.

00:13:52.720 --> 00:13:56.260
Gdy zgłoszenie jest aktualizowane o nowy paragon, przepływ uruchamia się ponownie.

00:13:56.420 --> 00:14:00.240
Pobiera plik, przesyła go przez etap A i weryfikuje wszystkie dane.

00:14:01.020 --> 00:14:05.760
Jeśli istnieją rozbieżności, niezgodność kwot, przestarzała data lub niespójne opisy,

00:14:05.900 --> 00:14:07.960
a i odrzuca wniosek wraz z wyjaśnieniem.

00:14:08.220 --> 00:14:09.560
Dziennik uzasadnień może brzmieć.

00:14:09.560 --> 00:14:13.320
Zgłoszona kwota 305 dolarów różni się od sumy na dokumencie 300 dolarów.

00:14:13.440 --> 00:14:15.880
To zgodność bez skarg, a praktyczny efekt?

00:14:16.080 --> 00:14:18.340
Każde zgłoszenie podlega automatycznej kontroli.

00:14:18.520 --> 00:14:22.340
Pracownicy nie mogą już przemycać wątpliwych paragonów czy niejasnych opisów,

00:14:22.480 --> 00:14:27.120
a i zapewnia osąd Dataverse dostarcza dowody, a żadne z nich nie robi przerw na kawę.

00:14:27.400 --> 00:14:29.820
Więc nie, walidacja dokumentów to nie przesada.

00:14:29.980 --> 00:14:32.540
To pamięć immunologiczna dla Twoich przepływów pracy.

00:14:32.940 --> 00:14:37.040
Nieprawidłowości są wyłapywane na poziomie molekularnym, czyli znaków wydrukowanych na paragonach,

00:14:37.040 --> 00:14:40.480
a recenzent awansuje z kontrolera ręcznego na obsługującego wyjątki.

00:14:40.680 --> 00:14:43.340
Gratulacje, właśnie zautomatyzowałeś uczciwość.

00:14:43.700 --> 00:14:47.120
Budowanie niezawodności, testowanie, wersjonowanie i publikowanie.

00:14:47.360 --> 00:14:50.540
Każda automatyzacja wygląda idealnie, dopóki nie zostanie uruchomiona.

00:14:50.800 --> 00:14:53.140
Dlatego niezawodność to nie etap, lecz dyscyplina.

00:14:53.320 --> 00:14:57.820
Kopilot Studio czyni tę dyscyplinę zaskakująco prostą dzięki kontroli wersji, testowaniu i publikowaniu

00:14:57.820 --> 00:14:59.800
w budowanym bezpośrednio w procesy agentów.

00:15:00.020 --> 00:15:01.520
Zacznij od testów iteracyjnych.

00:15:01.720 --> 00:15:04.180
Każdy proces zatwierdzania to miniaturowy ekosystem.

00:15:04.180 --> 00:15:07.080
Nawet jedna błędna nazwa zmiennej może wywołać chaos.

00:15:07.260 --> 00:15:09.720
Traktuj więc testowanie jak proces naukowy.

00:15:09.920 --> 00:15:12.640
Izoluj zmiany, wprowadzaj dane, obserwuj wyniki.

00:15:12.920 --> 00:15:18.180
W edytorze procesów Kopilot Studio pozwala symulować przykładowe dane bez uruchamiania produkcyjnych wyzwalaczy.

00:15:18.420 --> 00:15:22.760
Wprowadzaj warianty scenariuszy, zbyt wysokie kwoty, przestarzałe daty, nieistotne nazwy elementów

00:15:22.760 --> 00:15:25.160
i upewnij się, że każdy kończy się poprawnym werdyktem.

00:15:25.340 --> 00:15:27.180
Następnie przejdź do konwencji nazewnictwa.

00:15:27.380 --> 00:15:27.760
Nudne?

00:15:27.980 --> 00:15:28.600
Zdecydowanie?

00:15:28.880 --> 00:15:29.420
Niezbędne?

00:15:29.640 --> 00:15:30.580
Bardziej niż powietrze.

00:15:30.800 --> 00:15:32.720
Stosuj systematyczne przedrostki dla każdej zmiennej.

00:15:32.720 --> 00:15:35.340
STR dla ciągów tekstowych, NAM dla liczb, DOG dla plików.

00:15:35.460 --> 00:15:37.360
Podobnie etykietuj działania w sposób jawny.

00:15:37.540 --> 00:15:40.960
Pobierz plik paragonu, sprawdź zatwierdzenie menedżera, zaktualizuj status wniosku.

00:15:41.160 --> 00:15:46.460
Bo za trzy miesiące, gdy ktoś zapyta, dlaczego akcja numer 7 przestała działać, docenisz, że wskazówki są lepsze niż archeologia.

00:15:46.700 --> 00:15:50.420
Gdy testy indywidualne zakończą się sukcesem, rozszerz je o walidację scenariuszy granicznych.

00:15:50.620 --> 00:15:52.660
Wciel się w rolę niekompetentnego użytkownika.

00:15:52.900 --> 00:15:56.860
Nie załączaj paragonu, zmień datę na przyszły rok, wpisz 500 zamiast 500.

00:15:56.860 --> 00:16:00.380
Potwierdź, że AI wyjaśnia błąd i odrzuca wniosek bez zawieszania się.

00:16:00.540 --> 00:16:03.580
To nie są hipotetyczne wpadki, to próby generalne rzeczywistości.

00:16:03.800 --> 00:16:09.860
Im więcej błędów wyeliminujesz na początku, tym mniej wiadomości na Teams o dwóch w nocy dostaniesz z informacją, że proces znów stanął.

00:16:09.860 --> 00:16:12.020
Publikowanie wprowadza ład i zarządzanie.

00:16:12.260 --> 00:16:16.060
Za każdym razem, gdy zapisujesz ważną zmianę, Copilot Studio Cicho tworzy nową wersję.

00:16:16.300 --> 00:16:17.960
Możesz cofnąć zmiany w dowolnym momencie.

00:16:18.260 --> 00:16:19.780
Koniec z obawą o nadpisanie pracy.

00:16:20.040 --> 00:16:23.140
Użyj tego, by oddzielić piaskownice logiczne od środowiska produkcyjnego.

00:16:23.400 --> 00:16:26.900
Jeden proces nazwi zatwierdzanie wniosków DEV, a drugi zatwierdzanie wniosków PROD.

00:16:27.020 --> 00:16:29.640
Testuj w wersji DEV, publikuj tylko gdy jest stabilna.

00:16:29.880 --> 00:16:33.880
Pamiętaj, niezawodność to nie tylko poprawność, to kontrola w obliczu zmian.

00:16:34.560 --> 00:16:37.140
Po publikacji korzystaj z dzienników aktywności.

00:16:37.140 --> 00:16:41.260
Nie są one dekoracją, lecz prawnie wiążącym z zapisem interakcji, a i z człowiekiem.

00:16:41.500 --> 00:16:44.140
Znaczniki czasu, tożsamość osób zatwierdzających, podsumowania uzasadnień.

00:16:44.820 --> 00:16:46.340
Przeglądaj te dzienniki okresowo.

00:16:46.600 --> 00:16:53.380
Wzorce same się ujawnią, które reguły powodują najwięcej odrzuceń, którzy menedżerowie zmieniali decyzję, a jak często angażowane są kroki zgodności.

00:16:53.600 --> 00:16:56.560
Test postrzeżenia pozwalają ulepszyć zarówno politykę, jak i projekt.

00:16:56.780 --> 00:16:58.140
Inna subtelna, dobra praktyka.

00:16:58.300 --> 00:17:01.740
Automatyzuj aktualizację statusu w rekordach Dataverse na końcu każdej ścieżki.

00:17:01.740 --> 00:17:07.300
Akcja aktualizacji wiersza powinna ustawiać jasne pole, np. status wniosku na zatwierdzony lub odrzucony.

00:17:07.440 --> 00:17:09.480
Ten widoczny punkt końcowy buduje zaufanie.

00:17:09.660 --> 00:17:12.060
Użytkownicy widzą decyzję we własnych widokach tabeli.

00:17:12.280 --> 00:17:15.100
Brak oddzielnych arkuszy do śledzenia, brak widmowych zatwierdzeń.

00:17:15.280 --> 00:17:18.380
Gdy system przejdzie wszystkie testy, kliknij publikuj z cichą pewnością siebie.

00:17:18.640 --> 00:17:21.360
W przeciwieństwie do wcześniejszych generacji procesów Power Automate,

00:17:21.500 --> 00:17:27.120
procesy agentów zachowują metadany kontekstowe, schemat decyzji, a i powiązania z zawartością dynamiczną i tagi wersji.

00:17:27.120 --> 00:17:32.200
Wynikiem nie jest tylko działający proces, lecz powtarzalny artefakt podlegająca audytowi automatyzacja.

00:17:32.380 --> 00:17:34.600
Ostateczny test niezawodności odbywa się w głowie.

00:17:34.780 --> 00:17:36.320
Oprzyj się przesadnemu komplikowaniu.

00:17:36.540 --> 00:17:39.880
Czasami nieudany przepływ ujawnia zbyt złożone reguły, a nie błędy techniczne.

00:17:40.080 --> 00:17:41.780
Usprawniaj logikę, gdzie to możliwe.

00:17:42.000 --> 00:17:45.140
Mniej etapów, jaśniejsze instrukcje, minimum niejasności.

00:17:45.820 --> 00:17:48.860
Automatyzacja to nie losowość, to niepotrzebna przebiegłość.

00:17:49.100 --> 00:17:52.500
Po zakończeniu tego etapu Twój system zatwierdzania osiąga dojrzałość operacyjną,

00:17:52.500 --> 00:17:55.920
jest przetestowany, zwersjonowany, gotowy do wycofania i weryfikowalny.

00:17:56.080 --> 00:18:01.140
Każdy wynik od decyzji, a i po podpis administratora pozostawia cyfrowy ślad, który wytrzyma każdą kontrolę.

00:18:01.260 --> 00:18:05.160
To nie zawodność wymierna nieodczucie, nieszczęście, tylko ustrukturyzowane rozumowanie,

00:18:05.300 --> 00:18:08.840
wiernie rejestrowane przez narzędzia, które stworzyłeś, by myślały, gdy Ty śpisz.

00:18:09.020 --> 00:18:10.560
Wyniki i rzeczywiste korzyści.

00:18:10.740 --> 00:18:13.180
Co się dzieje, gdy przekazujesz biurokrację matematyce?

00:18:13.500 --> 00:18:14.920
Zatwierdzenia przestają czekać.

00:18:15.100 --> 00:18:18.980
Wspierany przez AI wieloetapowy przepływ agenta skraca czas realizacji z dni do minut,

00:18:18.980 --> 00:18:21.680
bo decyzje nie zależą już od dostępności w kalendarzu.

00:18:21.840 --> 00:18:25.360
Każdy wniosek spełniający obiektywne zasady jest zatwierdzany natychmiast.

00:18:25.520 --> 00:18:29.660
Każdy nietypowy przypadek trafia prosto do kolejki menedżera wraz z dołączonym kontekstem.

00:18:29.900 --> 00:18:32.940
Ludzie podejmują oceny wartościujące, a nie wykonują prace biurowe.

00:18:33.180 --> 00:18:35.320
Wpływ przejawia się najpierw jako skrócenie czasu.

00:18:35.580 --> 00:18:40.120
Zwrot kosztów, który kiedyś wymagał czterech maili i dwóch przypomnień, teraz jest załatwiony przed lunchem.

00:18:40.380 --> 00:18:45.880
Działy odnotowują krótsze cykle przetwarzania, mniej przestojów i idealnie zarejestrowane ścieżki rozumowania.

00:18:45.880 --> 00:18:52.540
Mechanizm zatwierdzania przestaje być przeszkodą, staje się infrastrukturą, później następuje redukcja błędów.

00:18:52.700 --> 00:18:57.520
Egzekwując deterministyczne reguły przez AI usuwasz subiektywną zmienność z more ręcznych zatwierdzeń.

00:18:57.680 --> 00:19:01.040
Koniec z argumentami typu myślałem, że to liczy się jako zdrowie i dobre samopoczucie.

00:19:01.220 --> 00:19:03.800
AI interpretuje kryteria w ten sam sposób za każdym razem.

00:19:04.060 --> 00:19:07.300
Spójność w logice administracyjnej sprawdza się lepiej niż współczucie.

00:19:07.520 --> 00:19:11.180
Menedżerowie zajmują się tylko anomaliami, a nawet te mają swój ścieżkę audytu.

00:19:11.380 --> 00:19:14.120
Dane wejściowe, historia decyzji, wyjaśnienie modelu.

00:19:14.120 --> 00:19:17.480
Audyty zmieniają się z panicznych działań w uprzejmą weryfikację.

00:19:17.680 --> 00:19:20.880
Na poziomie organizacyjnym to nie tylko szybciej, to bezpieczniej.

00:19:21.140 --> 00:19:23.420
Zgodność nie polega na pamięci czy nastroju.

00:19:23.640 --> 00:19:24.460
Jest wbudowana.

00:19:24.740 --> 00:19:27.560
Dzienniki Dataverse pokazują, kto zatwierdził, kiedy i dlaczego.

00:19:27.800 --> 00:19:33.080
Ta przejrzystość zniechęca do kultury chodzenia na skróty, ponieważ każda decyzja istnieje teraz w przeszukiwalnej formie na stałe.

00:19:33.220 --> 00:19:38.480
A filozoficznie przepływ zmienia się z człowiek przede wszystkim z pomocą AI na AI przede wszystkim z ludzką korektą.

00:19:38.480 --> 00:19:43.500
Praktyczne zarządzanie nie science fiction, a i zajmuje się egzekwowaniem reguł, ludzie zajmują się oceną.

00:19:43.660 --> 00:19:47.320
To połączenie tworzy bardziej sprawiedliwe, szybsze i ostatecznie bardziej godne zaufania systemy.

00:19:47.500 --> 00:19:49.460
Wyobraź sobie, że tłumaczysz to audytorowi.

00:19:49.640 --> 00:19:52.180
Uśmiech, który się pojawia, jest wart samej automatyzacji.

00:19:52.420 --> 00:19:53.260
Więc oto jest.

00:19:53.480 --> 00:19:56.380
Microsoft Copilot Studio to nie tylko kolejne narzędzie do automatyzacji.

00:19:56.560 --> 00:19:59.920
To miejsce, gdzie niezdecydowanie Twojej organizacji wreszcie przechodzi na emeryturę.

00:19:59.920 --> 00:20:06.660
Budujesz silnik zatwierdzania, który potrafi myśleć warunkowo, odpowiedzialnie eskalować, sprawdzać rachunki z rzeczywistością i dokumentować każdy swój ruch.

00:20:06.780 --> 00:20:08.980
To nie jest zwykły przepływ, to model zarządzania.

00:20:09.200 --> 00:20:11.520
Jeśli masz zapamiętać tylko jedną rzecz, zapamiętaj tę.

00:20:11.720 --> 00:20:15.280
Sztuczna inteligencja powinna czynić decyzje przewidywalnymi, a ludzi wyjątkowymi.

00:20:15.440 --> 00:20:17.620
Przestań z przyzwyczajenia kierować wszystko do ludzi.

00:20:17.840 --> 00:20:21.240
Pozwól logice zająć się rutyną, aby menedżerowie mogli zająć się wyjątkami.

00:20:21.500 --> 00:20:25.920
Jeśli ten przewodnik oszczędził Ci kolejnego tygodnia czekania na decyzję przełożonego, rozważ subskrypcję.

00:20:25.920 --> 00:20:34.140
Kolejny poradnik zgłębia zaawansowane automatyzacje w Copilot Studio, gdzie przepływy agentów łączą się z analityką Power Platform i adaptacyjnymi zasadami.

00:20:34.360 --> 00:20:39.140
Zablokuj swoją ścieżkę rozwoju, subskrybuj, włącz powiadomienia i pozwól, by nowe odcinki wdrażały się automatycznie.

00:20:39.320 --> 00:20:43.280
Bez ręcznego sprawdzania, bez przegapionych wydań, po prostu ciągłe dostarczanie użytecznej wiedzy.

00:20:43.440 --> 00:20:44.040
Kontynuuj.