利用可能な： Microsoft Copilot Studio
小売シナリオ: 返品詐欺検出エージェント
シナリオ
Copilot Studioを使用して返品詐欺検出エージェントを作成する
取引パターンに基づいて不正な返品アクティビティの可能性があるものを識別し、フラグを立てます。
購入行動、過去の顧客サービス データ、POS および電子商取引システムの返品などの顧客取引データを分析します。
AIエージェント
利点: POS/eコマース システムから顧客取引データを簡単に収集し、迅速に分析します。
過剰な頻度、異常な量、返品取引におけるフラグ付きアイテム カテゴリなどの顧客の購入パターンの異常を検出し、潜在的な不正の兆候を明らかにして、新たな不正パターンを継続的に再トレーニングします。
AIエージェント
利点: 顧客の購入パターンからリスクのある返品習慣を特定し、不正行為を防止して販売損失を削減します。
現在の返品行動を過去のパターンと比較し、使用済みまたは破損した商品の返品、欠陥のある返品、配達されなかったという虚偽の主張など、不正行為の兆候となる可能性のある逸脱を特定します。
AIエージェント
利点: 顧客の過去の行動や既知の問題と比較することで、不正行為の新たな兆候を見つけます。
不正な返品リクエストの疑いに関する詳細なレポートを自動的に生成し、関連チームにリアルタイムのアラートを送信します。
AIエージェント
利点: 不正行為レポートを作成し、迅速に対応して不正な支払いを回避します。
1Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、または Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリにアクセスし、トグルを「Web」に設定します。
2Microsoft 365 Copilotチャットにアクセスする 翻訳元、Microsoft 365 Copilot Chat モバイル アプリ、または Teams の Microsoft 365 Copilot Chat アプリにアクセスし、トグルを「仕事」に設定します。
3AIエージェントにより、Copilotは組織固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、記録システムからデータを取得するにはAPI呼び出しが必要でした。
このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。
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