Étapes : définir des recommandations et l'application des valeurs par défaut pour les éléments de frais sur les justificatifs scannés
- Des étapes supplémentaires peuvent s'avérer nécessaires pour activer cette fonctionnalité en fonction du contrat d'abonnement de votre organisation. Votre organisation figure soit sur le accord principal de services (MSA), soit sur l'accord de service principal universel (UMSA). Pour déterminer le contrat d'abonnement de votre organisation :
- Sélectionnez votre avatar de profil dans Workday Community .
- SélectionnezProfil.
- Sur votre page de profil, sélectionnez le nom de votre organisation, qui se trouve sous votre nom et en regard de la désignation de l'emploi.
- Affichez la valeur de votreAccord d'abonnement.
Si la valeur est :- UMSA, la fonctionnalité est automatiquement disponible. Vous pouvez ignorer l' étapeActiver la fonctionnalité Innovation Services et les contributions de données d'IA pour les clients MSA. Pour plus d'informations sur les contributions de données de Machine Learning, voir Concept : Workday AI for Universal Subscription Agreement Customers .
- MSA, vous devez activer cette fonctionnalité via Innovation Services en utilisant l' étapeActiver la fonctionnalité Innovation Services et les contributions de données d'IA pour les clients MSA.
Remarque : les clients UMSA n'ont pas de tâches et de rapports Innovation Services dans leurs environnements clients, car ils s'adressent uniquement aux clients MSA. Les clients UMSA peuvent ignorer toutes les informations concernant Innovation Services.
Vous pouvez activer l'application des valeurs par défaut du Machine Learning et les recommandations pour les éléments de frais sur les justificatifs scannés.
Le modèle de Machine Learning recommande des éléments de frais en fonction des éléments de frais fréquemment utilisés ou récemment utilisés. Il recommande également des éléments de frais en fonction des valeurs suivantes extraites des justificatifs scannés :
- Montant
- Devise
- Date des frais
- Commerçant
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'application des valeurs par défaut et les recommandations simplifient le processus de soumission des note de frais et réduisent le nombre d'éléments de frais mal classés.
Vous devez avoir au moins 3 000 justificatifs scannés pour que Workday puisse fournir des recommandations.
- 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 .
- Accédez à la tâcheModifier 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'analyses.Sécurité : domaineSet Up: Tenant Setup - Machine Learningdans le domaine fonctionnel System.
- Accédez à la tâcheMettre à jour des recommandations d'invites de Machine Learning.
- Sur la page de lancement, sélectionnez le domaine de produitFrais.
- Dans la grille Frais, cochez la caseÉlément de frais pour les justificatifs scannés.Sécurité : domaineSet Up: Tenant Setup - Financialsdans le domaine fonctionnel System.
Lorsque le Machine Learning atteint un niveau de confiance élevé, Workday affiche automatiquement les éléments de frais par défaut sur les justificatifs scannés. Les auteurs de frais peuvent afficher l'élément de frais par défaut dans les éléments suivants :
- Invite Élément de frais à partir des justificatifs scannés.
- Ligne de frais associée à des frais express.
Élément de frais
pour les auteurs de frais. Ils peuvent afficher les recommandations dans les éléments suivants :
- Dossier recommandé.
- Pills dans l' inviteÉlément de frais.
Les administrateurs des frais peuvent utiliser le champ de rapport
ML Default Expense Item
pour afficher les éléments de frais par défaut du Machine Learning associés aux lignes de frais.