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Dernière mise à jour : 2024-03-08
Étapes : définir les recommandations et l'application des valeurs par défaut pour les éléments de frais dans les transactions par carte de crédit

Étapes : définir les recommandations et l'application des valeurs par défaut pour les éléments de frais dans les transactions par carte de crédit

Vous pouvez activer l'application des valeurs par défaut et les recommandations d'éléments de frais par le Machine Learning dans les transactions par carte de crédit. L'inférence de machine learning se produit uniquement au moment du chargement de la transaction par carte de crédit. Si vous effectuez des tests basés sur des transactions chargées avant l'implémentation du modèle, vous ne verrez aucune recommandation.
Le modèle de machine learning utilise par défaut les éléments de frais ou affiche des recommandations sur les lignes de frais créées à partir des champs suivants issus des transactions par carte de crédit :
  • Montant
  • Devise
  • Commerçant
  • Code de catégorie de commerçant
  • Bénéficiaire
  • Date de transaction
Les recommandations et l'application des valeurs par défaut pour les éléments de frais sont disponibles pour les utilisateurs suivants :
  • Libre-service
  • Pour le compte d’utilisateurs
  • Délégataires
L'utilisation de valeurs par défaut et de recommandations simplifie le processus de soumission des notes de frais et réduit le nombre d'éléments de frais mal classés.
  1. Activer les fonctionnalités Innovation Services et les contributions de données de Machine Learning
    Il se peut que vous deviez effectuer des étapes supplémentaires pour activer cette fonctionnalité en fonction de l'accord de service d'abonnement de votre organisation. Pour plus d'informations, voir cet article de Workday Community .
  2. Accédez à la tâche
    Modifier la définition de l'environnement client - Machine Learning
     .
    Sélectionnez la région dans laquelle Workday héberge les données utilisées pour améliorer et personnaliser les fonctionnalités de Machine Learning et d'Analyse.
    Sécurité : domaine
    Set Up: Tenant Setup - Machine Learning
     dans le domaine fonctionnel System.
  3. Accédez à la tâche
    Mettre à jour les recommandations d'invites de Machine Learning
     .
    1. Sur la page de lancement, sélectionnez le domaine de produit
      Expenses
       .
    2. Dans la grille Frais, cochez la case Élément
      de frais pour les transactions par carte de crédit
       .
      Sécurité : domaine
      Set Up: Tenant Setup - Financials
       dans le domaine fonctionnel System.
Lorsque le Machine Learning a un niveau de confiance élevé, Workday applique automatiquement des éléments de frais par défaut dans les transactions par carte de crédit. Les demandeurs de frais peuvent consulter l'élément de frais par défaut dans les lignes de frais. Ils peuvent consulter les recommandations sous l'invite
Élément de frais
 .
Workday donne désormais la priorité à l'ordre suivant pour déterminer les éléments de frais dans les notes de frais :
  • Élément de frais saisi ou mis à jour manuellement sur la ligne de frais
  • Élément de frais par défaut provenant du Machine Learning sur la transaction par carte de crédit
  • Élément de frais par défaut provenant de mappages des codes de catégorie de commerçant
  • Élément de frais saisi manuellement dans les frais express par le demandeur
  • Élément de frais par défaut provenant du Machine Learning sur les frais express
Les administrateurs des frais peuvent utiliser le champ de rapport
ML Defaulted Expense Item
 pour afficher les éléments de frais par défaut du Machine Learning associés aux lignes de frais.