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最終更新: 2023-06-23
ステップ: 支出カテゴリ推奨のための機械学習の設定

ステップ: 支出カテゴリ推奨のための機械学習の設定

正確な支出カテゴリの予測を行えるように、少なくとも 1 年間の調達依頼または発注書のデータおよび対応するサプライヤ請求書データを用意します。
この機能を有効化するには、組織のサブスクリプション サービス契約に基づいて、追加の手順を実行する必要がある場合があります。組織がメイン サービス契約 (MSA) または 汎用メイン サービス契約 (UMSA) に基づいている。組織のサブスクリプション サービス契約を確認するには、以下の手順に従ってください。
  1. Workday Communityでプロファイル アバターを選択します。
  2. "プロファイル"
    を選択します。
  3. プロファイル ページで、組織名を選択します。これは自分の名前の下と職務名の横に表示されます。
  4. サブスクリプション サービス契約の
     値を表示します。
値が次であるかどうか:
  • UMSA の
    場合、この機能は自動的に使用可能になります。
    "Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"
     ステップはスキップできます。機械学習データ コントリビューションの詳細については、 概念: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers を参照してください。
  • MSA にオプトイン
    すると、
    "Enable Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions for MSA Customers"
     ステップを使用して、Innovation Services からこの機能を有効にする必要があります。
注: UMSA の顧客のテナントに Innovation Services のタスクとレポートはありません。これらは MSA の顧客専用であるためです。UMSA のお客様は、Innovation Services に関するすべての情報を無視できます。
機械学習を有効にして調達依頼と発注書の支出カテゴリが予測されるようにすることができます。機械学習モデルは、これらのドキュメントから生成された承認済みのサプライヤ請求書レコードから学習して、支出カテゴリの候補を決定します。
予測精度の低いテナントでは、候補は表示されません。予測精度を、選択したデータ サブセット内の推奨値のうち、承認済値の発生割合として定義します。これは、表示される推奨の精度の代理です。
  1. Innovation Services Features and Machine Learning Data Contributions を有効化します。
    組織のサブスクリプション サービス契約によっては、この機能を有効にするために追加のステップが必要になる場合があります。詳細については、Community のこの記事を参照してください。
    "Innovation Services Opt-In
    " タスクの "
    Available Services"
     タブで、"
    支出管理"
     カテゴリの "
    Spend Management Machine Learning GA Features"
     サービスを選択します。
  2. "テナント設定の編集 - 機械学習
     " タスクにアクセスします。
    機械学習および分析機能の改善とパーソナライズのために使用されるデータが Workday によってホストされる地域を選択します。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Machine Learning"
    。
  3. "機械学習に基づく推奨の管理"
     タスクにアクセスします。
    開始ページで、
    "調達"
     製品領域を選択します。
    "発注書"
     および
    "調達依頼" の
     グリッドで
    "機械学習に基づく推奨の有効化
     " チェックボックスをオンにして、これらのビジネス ドキュメントに対する支出カテゴリの候補の表示を有効にします。
    この機能をテストする際は、プレビュー テナントを使用することをお勧めします。実装テナントとは異なり、プレビュー テナントを使用すると、支出管理の機械学習機能をより簡単に有効にすることができ、テストの期間が制限されることはありません。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Financials"
     ドメイン
  4. (任意)
    "テナント設定の編集 - 財務
     会計" タスクにアクセスします。
    "調達オプション"
     セクションで
    "調達依頼の支出カテゴリ/サプライヤの不一致に関するアラートを有効にする" をオンにし、リクエスト
     者がこの支出カテゴリに対して選択されていないサプライヤを選択した場合に警告を表示します。また、Workday ではサプライヤの上位 3 つを選択することが推奨されます。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Financials"
     ドメイン
  5. (任意) "
    Run On-Demand Machine Learning Activation for Implementation Tenant"
     タスクにアクセスし、実装テナントでのテストを設定します。
    タスクの設定後、テナントで機械学習機能を参照できるまでに最大で 2 週間かかる場合があります。その場合、テストを完了する必要があるのは 2 週間です。
支出カテゴリの推奨を初めて有効にした場合、支出管理の機械学習モデルはユーザーのデータに基づいて最長 2 週間かけて学習を行います。最初の 2 週間が経過すると、選択したドキュメントの支出カテゴリの候補が表示されます。
すべての設定要件を有効にしてから 2 週間経過しても支出カテゴリの候補が表示されない場合は、サポート ケースをオープンしてください。