Referenz: Workday AI-Datenbeiträge

Basierend auf der Abonnementservicevereinbarung Ihres Unternehmens müssen Sie für diese Features Ihre Mandant Daten beisteuern, um die Vorteile von künstlicher Intelligenz (AI) und Machine Learning (ML) zu maximieren.

Anwendungsübergreifende Services: Allgemein verfügbare Funktionen von „Intelligent Core“.

ML Feature	Opt-in-Datenkategorie	Überlegungen
Machine Learning-Empfehlungen für „Tätigkeit ändern“.	Benutzerdefinierte Organisationsdaten Daten der Linienorganisation Personalbesetzungsereignisdaten Mitarbeiterprofildaten	Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorien „Linienorganisationsdaten“ und „Benutzerdefinierte Organisationsdaten“ nicht verfügbar.

Financials: Financial Management Machine Learning GA Features

Datenkategorie	Überlegung
Kundenzahlungsdaten	Um „Intelligent Customer Payment Matching“ zu aktivieren, müssen Sie in den letzten 30 Tagen über Transaktion für Kundenzahlungen verfügen. Diese Funktion bietet nur dann nützliche Empfehlungen, wenn Sie Kundenzahlungen in Workday verarbeiten.
Spesendaten	Um das Expense Protect-Feature zu verwenden, benötigen Sie mindestens 10.000 Aufwand in Ihrem Mandant. Wenn Benutzer Spesen übermitteln, evaluiert Expense Protect diese automatisch, um Risikostufen, Empfehlungen und Insights bereitzustellen.
Journalpositionsdaten	Bevor Sie das Feature „Insights zu Journalen“ verwenden können, benötigen Sie mindestens 12 Monate an vorhandenen historischer Daten.
Lieferantenrechnungsdaten	Sie können ML-Vorschläge für Ihre fünf am häufigsten verwendeten ausgewählten Elemente für die folgenden Worktags in Lieferantenrechnungspositionen aktivieren: Kostenstelle Standort Region Ausgabenkategorie Nachdem Sie ein Opt-in für den Innovation Service gesetzt haben, müssen Sie Worktag-Empfehlungen in Lieferantenrechnungsdokumenten im Abschnitt „Optionen für Lieferantenkonten“ in der Aufgabe „Mandanten-Setup bearbeiten - Financials“ aktivieren.
Debitorendaten	Um Empfehlungen für Gründe und Worktags für Kundenüberzahlungen zu aktivieren, benötigen Sie mindestens 3.000 historische Kundenüberzahlungen. Um Empfehlungen für Kundenrechnungspositionen zu aktivieren, benötigen Sie mindestens 3.000 Kundenrechnungen mit den Feldern „Ertrag “ und „Vertrieb “ .

Financials: Receipt Scanning for Expenses

Datenkategorie	Überlegung
Scannen von Belegen für Spesen	Sie können Belege in den Dateiformaten PDF, JPG, TIFF und PNG scannen.

HCM: HCM ML-Features und Konnektoren von Drittanbietern

Um ML für diese Features zu aktivieren, müssen Sie den Service

„HCM ML Features and Third Party Connectors GA“

aktivieren und den Datenbeitrag für jedes Feature aktivieren.

ML Feature	ML-Kategorien für Feature	Opt-in-Datenkategorie	Überlegungen
ML für Mitarbeiterprofil und Kenntnisse	Skills Cloud Kenntnisvorschläge und Verifizierung	Job Requisition Data Talentprofildaten Mitarbeiterprofildaten	Workday empfiehlt, die Skills Cloud zu aktivieren, um die Kenntnisdaten Ihrer Mitarbeiter zu verwalten. Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorien „Talent Profile Data“ und „Job Requisition Data“ nicht verfügbar. Obwohl dies nicht erforderlich ist, empfiehlt Workday ein Opt-in für Datenbeiträge für die Kategorien „Skills Cloud“, „Skills Suggestions“ und „Verification“.
ML für Recruiting	Vorgeschlagene Stellen für externe Kandidaten Vorgeschlagene Kenntnisse für externe Kandidaten Vorgeschlagene Kenntnisse für Personalanforderungen	Job Requisition Data	Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorie „Job Requisition Data“ nicht verfügbar.
ML für Learning Core	Learning-Kenntnisse Machine Learning für Sie empfohlen Empfehlungen für zugehörige Inhalte Basierend auf Ihren zu entwickelnden Kenntnissen	Learning-Daten	Verwenden Sie die Aufgabe Mandanten-Setup bearbeiten - HCM , um das Worklet Empfehlungen für zugehörige Inhalte zu konfigurieren. Verwenden Sie die Aufgabe Learning-Erfahrung verwalten , um die Worklets Basierend auf Ihren zu entwickelnden Kenntnissen und Für Sie empfohlene Machine Learning-Kenntnisse zu konfigurieren. Sie müssen ein Opt-in für die Kategorie Learning-Daten setzen, um das Worklet Basierend auf Ihren zu entwickelnden Kenntnissen verwenden zu können. Workday stellt eine Nicht-ML- Version der Empfehlungen bereit, wenn Sie kein Opt-in setzen. Sie müssen ein Opt-in für die Kategorie Learning-Daten setzen, um das Worklet Empfehlungen für zugehörige Inhalte verwenden zu können. Sie müssen ein Opt-in für die Kategorien „Learning-Daten“ und „Mitarbeiterprofildaten“ setzen, um das Worklet Machine Learning „Empfehlungen für Sie“ verwenden zu können. Workday aktualisiert ML-Daten alle 24 Stunden von Montag bis Freitag.
ML für Talent Marketplace	Talent Marketplace	Demografische Daten Job Requisition Data Learning-Daten Projektdaten Kenntnisdaten Daten aus Talent Opportunity Marketplace Mitarbeiterprofildaten	Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorien „Job Requisition Data“ und „Talent Opportunity Marketplace Data“ nicht verfügbar. Daten aus Talent Opportunity Marketplace und Mitarbeiterprofildaten sind erforderlich. Details dazu, welche Features von diesen Datenkategorien abhängen, finden Sie unter Schritte: Talent Marketplace einrichten .
ML für Karriere-Hub	Karriere-Hub	Job Requisition Data Learning-Daten Daten aus Talent Opportunity Marketplace Talentprofildaten Mitarbeiterprofildaten Kenntnisdaten	Sie müssen Karriere-Hub-Kunde sein und bestimmte Anforderungen erfüllen, um dieses Feature verwenden zu können. Wenden Sie sich an Ihren Customer Success Manager, um Informationen zum Karriere-Hub zu erhalten. Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorien „Job Requisition Data“, „Talent Opportunity Marketplace Data“ und „Talent Profile Data“ nicht verfügbar. Talentprofildaten und Mitarbeiterprofildaten sind erforderlich. Details dazu, welche Features von diesen Datenkategorien abhängen, finden Sie unter Schritte: Karriere-Hub einrichten .
ML für Manager-Insights-Hub	Manager Insights Hub	Learning-Daten Daten aus Talent Opportunity Marketplace Mitarbeiterprofildaten	Das Ausschließen von Ländern ist für die Kategorie „Talent Opportunity Marketplace Data“ nicht verfügbar. Im Abschnitt „Vorgeschlagene Karrierechancen“ des Manager-Hub werden mithilfe von ML personalisierte Vorschläge unterbreitet. Um auf diese Funktionalität zuzugreifen, müssen Sie ein Opt-in für den Service „HCM Machine Learning GA Features“ und die relevanten Datenkategorien setzen und die Skills Cloud und Interessen aktivieren.

Wenn Sie die Skills Cloud über den Innovation Service „Workday Graph“ aktiviert haben, bleiben Ihre Datenauswahl und Ihre Skills Cloud-Konfiguration gültig.

Sie können den Bericht

Innovation Service Data Details

öffnen, um einen Drill durchführen zu den Feldern durchzuführen, die mit dem Service „HCM ML Features“ und „ Third Party Connectors GA“ verknüpft sind.

HCM: Workforce Management Machine Learning Services

Datenkategorie	Überlegung
Zeitkonfigurationsdaten	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Workday -Feature für Zeitanomalien verwenden zu können. Workday aktualisiert die Daten, die zum Trainieren des ML-Modells verwendet werden, wöchentlich mit allen Daten aus Zeit , Arbeitszeitkalendern und Zeit .
Worker Data	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Workday -Feature für Zeitanomalien verwenden zu können. Workday aktualisiert die Daten, die zum Trainieren des ML-Modells verwendet werden, wöchentlich mit einer begrenzten Anzahl von Organisations- und Tätigkeitsdaten für Mitarbeiter, die Zeit eingegeben haben.
Historische Zeitplanblockdaten	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Workday -Feature für Zeitanomalien verwenden zu können. Workday aktualisiert die Daten, die zum wöchentlichen Training des ML-Modells verwendet werden, mit historischen Zeitplanblöcken für Mitarbeiter.
Zeit- und Abwesenheitsdaten für Mitarbeiter	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Workday -Feature für Zeitanomalien verwenden zu können. Workday aktualisiert die Daten, die zum Trainieren des ML-Modells verwendet werden, wöchentlich mit den Ereignisdaten zu Zeit , Zeit , Zeit und Zeit aller Mitarbeiter.
User Feature Delivery Data	Sie können Daten zu Ihrem Mandant aus der Kategorie User Feature Delivery Data beisteuern, um Workday bei der Erkennung von Zeit zu unterstützen. Um zu sehen, welche Daten aus dieser Kategorie Sie beitragen, führen Sie den Bericht Innovation Service Data Details für Workforce Management Machine Learning Services aus. Das Ausschließen von Ländern ist für diese Kategorie nicht verfügbar.

Payroll: Payroll Machine Learning GA Features

Wählen Sie

Payroll: Payroll Machine Learning GA Features

aus dem Feld

Innovation Services Valid for Maintain Data Opt-In

. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen

Opt-in

für folgende Kategorien:

Datenkategorie	Überlegung
Anomale Ergebnisse der Entgeltabrechnung	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können.
Entgeltabrechnungsdaten	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können. Wir empfehlen, dass für Ihren Mandant mindestens 6 Abrechnungsperioden oder mehr historische Entgeltabrechnung vorliegen, bevor Sie ein Opt-in für dieses Feature setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass genügend Trainingsdaten für das ML-Modell vorhanden sind.
Entgeltabrechnungsdaten (Historisch)	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können. Wir empfehlen, dass für Ihren Mandant mindestens 6 Abrechnungsperioden oder mehr historische Entgeltabrechnung vorliegen, bevor Sie ein Opt-in für dieses Feature setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass genügend Trainingsdaten für das ML-Modell vorhanden sind.
Validierungen für Abrechnungsanomalien	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können.
Vorheriger Status der Ergebnisse der Entgeltabrechnung (historisch)	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können. Wir empfehlen, dass für Ihren Mandant mindestens 6 Abrechnungsperioden oder mehr historische Entgeltabrechnung vorliegen, bevor Sie ein Opt-in für dieses Feature setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass genügend Trainingsdaten für das ML-Modell vorhanden sind.
Worker Data	Sie müssen Daten aus dieser Kategorie beisteuern, um das Feature „Workday Pay Anomalien“ verwenden zu können.
P45 - Scannen von Steuerformularen	Sie müssen diese Kategorie auswählen, um die Funktion zum Scannen von Steuerformularen in Workday P45 zu verwenden.

Um die Funktion für Abrechnungsanomalien zu aktivieren und mandantendefinierte Modelle zu erstellen , müssen Sie ein Opt-in für die folgenden Kategorien setzen:

Anomale Ergebnisse der Entgeltabrechnung

Entgeltabrechnungsdaten

Entgeltabrechnungsdaten (Historisch)

Validierungen für Abrechnungsanomalien

Vorheriger Status der Ergebnisse der Entgeltabrechnung (historisch)

Worker Data

Wenn Sie diese Datenkategorien nicht auswählen, kann das ML-Modell nicht wie geplant erstellen und bereitgestellt werden. Das Feature für Abrechnungsanomalien ist ohne diese Modelle nicht voll funktionsfähig.

Workday empfiehlt, dass Sie kein Opt-out für den Innovation Service setzen, sobald Sie den Bericht Abrechnungsanomalien ausgeführt haben, um Prognosen anzuzeigen. Ein Opt-out deaktiviert das Feature und verursacht Probleme bei der Datensynchronisierung.

People Experience: Machine Learning für Benutzererfahrung

Datenkategorie	Überlegung
Von Workday generierte Benutzerinformationen	Workday zeigt die drei empfohlenen Aufgaben im Abschnitt Quicktasks auf der Home-Seite basierend auf folgenden Kriterien an: Die mandantenübergreifenden Trends. Mandant in Ihrem Produktion .
Artikel zum Knowledge Management	Sie können Daten zu Ihrem Mandant aus der Kategorie „Artikel aus dem Knowledge Management“ beisteuern, sodass Workday Benutzern relevante Artikel empfehlen kann.
Suchabfrage	Sie können Daten zu Ihrem Mandant aus der Kategorie Suchabfrage beisteuern, um bei der Verwendung von Workday Search relevantere und personalisierte Suchergebnisse bereitzustellen.

Ausgabenmanagement: Spend Management Machine Learning GA Features

Datenkategorie	Überlegung
Ausgabentransaktionsdaten	Wenn Sie ein Opt-in gesetzt haben, bevor Workday eine Unterstützung für Bestellaufträge hinzugefügt hat, zeigt Workday das Kontrollkästchen Opt In to Additional Data an. Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen, um Daten für Bestellauftragsempfehlungen beizusteuern. Wenn Sie ein Opt-out für den Datenbeitrag setzen, werden Ihre Daten von Workday innerhalb von zwei Wochen gelöscht.