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上次更新时间 ：2025-09-19
步骤：针对时间异常设置机器学习

步骤：针对时间异常设置机器学习

您可能需要执行其他步骤来启用此功能，具体取决于您组织的订阅服务协议。您的组织已加入主要服务协议 (MSA) 或通用主要服务协议 (UMSA)。要确定您组织的订阅服务协议，请执行以下操作：
  1. 选择您在 Workday Community上的个人资料头像。
  2. 选择
    “个人资料”
    。
  3. 在您的个人资料页面上，选择您组织的名称，该名称位于您的姓名下方、职务名称旁边。
  4. 查看您的
    “订阅服务协议”
     值。
如果值为：
  • UMSA
    ，则该功能自动可用。您可以跳过
    “为 MSA 客户启用 Innovation Services 功能和机器学习数据贡献”
     步骤。有关机器学习数据贡献的更多信息，请参见 概念：适用于通用主要订阅协议客户的 Workday AI。
  • MSA
    ，则必须使用
    “为 MSA 客户启用 Innovation Services 功能和机器学习数据贡献”
     步骤，通过 Innovation Services 启用此功能。
注意：UMSA 客户在其租户中没有 Innovation Services 任务和报告，因为这些任务和报告仅适用于 MSA 客户。UMSA 客户可以忽略有关 Innovation Services 的所有信息。
  • 部署 Workday Time Tracking。我们建议您至少在实施时间异常检测之前 1 年部署考勤。
  • 创建时间审批模板。
您可以让 Workday 使用机器学习来检测非典型时间输入，以便您能够：
  • 创建自定义报告，以查看时间块的时间异常分数和最可能的时间异常原因。
  • 访问“时间异常趋势”
    报告，以按主管组织查看时间异常趋势。
  • 使经理和工时记录员能够在“检查时间”
    报告中看到时间异常并对其采取操作。
  1. 启用 Innovation Services 功能和机器学习数据贡献。
    在
    “Innovation Services and Data Selection Opt-In”
     报告中，选择
    “HCM: Workforce Management Machine Learning Services”
     版块。
    要构建可以检测时间异常的机器学习模型，您必须选择启用以下所有种类：
    • Time Configuration Data
    • 员工数据
    • 历史时间表块数据
    • 员工时间和休假数据
    您还可以选择启用
    “User Feature Delivery Data”
    ，以帮助 Workday 检测时间异常。
    您可能需要执行其他步骤才能启用此功能，具体取决于您组织的订阅服务协议。如需了解更多信息，请参见此 社区 文章。
  2. 访问
    “编辑租户设置 - 机器学习”
     任务。
    选择 Workday 托管用于机器学习和分析功能改进及个性化设置的数据的区域。
    安全性：“System”功能区域中的“Set Up: Tenant Setup - Machine Learning”
    。
  3. （可选）访问“编辑时间审批模板”
    任务。
    选中“包括时间异常”
    复选框，以在“检查时间”
    报告中显示时间异常。
    安全性：“Time Tracking”功能区域中的“Set Up: Time Tracking”
    。
我们建议您在上线租户中对机器学习模型进行至少 3 周的训练。在上线租户中进行训练时，您可以确保模型有持续的实际数据流可供训练，以便模型能够了解可接受和不可接受的时间块的模式。
如果您需要在非上线租户中进行测试，可以在实施租户中启用时间异常检测。如果您在 2024 年 10 月 4 日之前就开始在实施租户中进行测试，则现在需要启用按需数据提取，以便继续进行常规数据提取。