适用于： Microsoft Copilot Studio
零售场景： 退货欺诈检测代理
设想
使用 Copilot Studio 创建退货欺诈检测代理
根据交易模式识别并标记潜在的欺诈性退货活动。
分析客户交易数据，包括购买行为、过去的客户服务数据以及 POS 和电子商务系统的回报。
人工智能代理
好处：轻松从 POS/电子商务系统收集客户交易数据并快速分析。
检测客户购买模式中的异常情况，例如退货交易中频率过高、数量异常或标记的商品类别，以发现潜在的欺诈信号并不断对新出现的欺诈模式进行再培训。
人工智能代理
好处：帮助从客户的购买模式中发现有风险的退货习惯，以防止欺诈并减少销售损失。
将当前退货行为与历史模式进行比较，以识别可能表明欺诈的偏差，例如退回使用过的或损坏的商品、有缺陷的退货、虚假声称未交货等。
人工智能代理
好处：通过与客户过去的行为和已知问题进行比较，发现新的欺诈迹象。
自动生成有关疑似欺诈性退货请求的详细报告，并向相关团队发送实时警报。
人工智能代理
好处：创建欺诈报告以帮助快速采取行动并避免错误支付。
1访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com或 Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序并将切换设置为“Web”。
2访问 Microsoft 365 Copilot 聊天 m365copilot.com、Microsoft 365 Copilot Chat 移动应用程序或 Teams 中的 Microsoft 365 Copilot Chat 应用程序，并将切换设置为“工作”。
3AI 代理允许 Copilot 访问您组织的特定应用程序。过去，这需要调用 API 才能从记录系统获取数据。
此示例场景中的内容仅用于演示目的。您应该评估 Copilot 如何与您组织的业务流程、监管要求和负责任的 AI 原则保持一致。
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