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Administrator Guide
Zuletzt aktualisiert: 2025-10-31
Schritte: Empfehlungen und Standardvorgaben für Spesenposten in gescannten Belegen einrichten

Schritte: Empfehlungen und Standardvorgaben für Spesenposten in gescannten Belegen einrichten

  • Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Schritte unternehmen, um dieses Feature basierend auf der Abonnementservicevereinbarung Ihrer Organisation zu aktivieren. Für Ihre Organisation gilt entweder die MSA- oder die universelle Hauptservicevereinbarung (UMSA). So bestimmen Sie die Abonnementservicevereinbarung Ihrer Organisation:
    1. Wählen Sie Ihren Profil-Avatar in der Workday Community aus.
    2. Wählen Sie
      Profil
      aus.
    3. Wählen Sie auf Ihrer Profilseite den Namen Ihrer Organisation aus. Dieser wird unter Ihrem Namen und neben Ihrer Tätigkeitsbezeichnung.
    4. Zeigen Sie den Wert Ihrer
      Vereinbarung für Abonnementservice
      an.
    Wenn der Wert:
    • UMSA
      : Das Feature ist automatisch verfügbar. Sie können den Schritt
      "Innovation Services Feature and AI Data Postings for MSA Customers"
      aktivieren. Weitere Informationen zu Machine Learning-Datenbeiträgen finden Sie unter Konzept: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers .
    • MSA
      , müssen Sie dieses Feature über Innovation Services aktivieren. Verwenden Sie dazu den Schritt
      "Innovation Services Feature and AI Data Contributions for MSA Customers"
      .
    Hinweis: UMSA-Kunden haben keine Innovation Services-Aufgaben und -Berichte in ihren Mandanten, da diese nur für MSA-Kunden gelten. UMSA-Kunden können alle Informationen zu Innovation Services ignorieren.
Sie können Machine Learning-Standardvorgaben und Empfehlungen für Spesenposten in gescannten Belegen aktivieren.
Das Machine Learning-Modell empfiehlt Spesenposten basierend auf häufig und zuletzt verwendeten Spesenposten. Außerdem werden Spesenposten basierend auf den folgenden Werten aus gescannten Belegen empfohlen:
  • Betrag
  • Währung
  • Aufwandsdatum
  • Händler
Empfehlungen und Standardvorgaben für Spesenposten sind für folgende Benutzer verfügbar:
  • Selfservice
  • Im Auftrag von Benutzern
  • Stellvertreter
Standardvorgaben und Empfehlungen optimieren den Übermittlungsprozess für Spesenabrechnungen und reduzieren die Anzahl an falsch kategorisierten Spesenposten.
Sie müssen mindestens 3.000 gescannte Belege haben, damit Workday Empfehlungen geben kann.
  1. Abhängig von der Abonnementvereinbarung Ihrer Organisation müssen Sie möglicherweise zusätzliche Schritte ausführen, um dieses Feature zu aktivieren. Weitere Informationen finden Sie in diesem Community- Artikel.
  2. Öffnen Sie die Aufgabe
    Mandanten-Setup bearbeiten - Machine Learning
    .
    Wählen Sie die Region aus, in der Workday Daten hostet, die zur Verbesserung und Personalisierung von Machine Learning und Analytics verwendet werden.
    Sicherheit:
    Domäne Set Up: Tenant Setup - Machine Learning
    im funktionalen Bereich „System“
  3. Öffnen Sie die Aufgabe
    Wertelistenempfehlungen für Machine Learning verwalten
    .
    1. Wählen Sie auf der Initiierungsseite den Produktbereich
      Spesen
      .
    2. Aktivieren Sie im Grid „Spesen“ das Kontrollkästchen
      Spesenposten für gescannte Belege
      .
      Sicherheit: Domäne
      Set Up: Tenant Setup - Financials
      im funktionalen Bereich „System“
Wenn das Machine Learning ein hohes Konfidenzniveau hat, gibt Workday automatisch Spesenposten auf gescannten Belegen vor. Spesenübermittler können den vorgegebenen Spesenposten in folgenden Bereichen anzeigen:
  • Werteliste „Spesenposten“ aus gescannten Belegen
  • Spesenposition, die mit Schnellspesen verknüpft ist
Workday zeigt Spesenübermittlern Empfehlungen für die Werteliste
Spesenposten
an. Sie können Empfehlungen in folgenden Bereichen anzeigen:
  • Empfohlener Ordner
  • Pillen unter der
    Werteliste
    Spesenposten.
Spesenadministratoren können das
Berichtsfeld ML Defaulted Expense Item
verwenden, um Machine Learning-Standardspesenposten anzuzeigen, die mit Spesenpositionen verknüpft sind.