SAP AI-innboksagent for SAP | Joule-agenter

ai — Hva en AI-innboksagent er og hva den gjør

En AI-innboksagent leser, klassifiserer og handler autonomt på innkommende meldinger som e-poster, varsler og saker (tickets) i et SAP-miljø. Den triagerer innkommende strømmer, trekker ut nøkkeldata, utarbeider svar og utløser systemhandlinger. For eksempel kan en innboksagent oppdage et varsel om forsinket forsendelse, hente den relaterte ordren fra ERP-en og foreslå en kontaktmelding til kunden innen sekunder. Dette reduserer manuelt arbeid og øker hastigheten på svar. Som et resultat kan teamene fokusere på mer verdiskapende arbeid og på strategiske initiativer.

Kjernearbeidsflyten inkluderer triagering av meldinger, datauttrekk, utarbeidelse av svar og igangsetting av etterfølgende arbeidsflyter. Disse handlingene lar intelligente agenter behandle rutineforespørsler samtidig som de markerer unntak for mennesker. SAP anslår at agentene deres kan støtte opptil 80 % av de mest brukte forretningstaskene, og organisasjoner har rapportert reduksjoner i manuelt arbeid på rundt 50 % i publiserte eksempler [SAP AI-agenter: 20 virkelige brukstilfeller og funksjoner] og [SAP bruker AI-agenter: 10 måter å bruke AI]. Disse tallene viser målbar forretningsverdi og begrunner pilotprosjekter.

Forvent at innboksen blir et automasjonshub, og at første-kontakt-løsning øker. Agenten kan fungere som en AI-copilot og som en kundeserviceagent for rutineforespørsler, og den kan oppdatere fakturaer, ordre eller saksjournaler uten å vente på manuelt inndata. Når du kombinerer naturlig språkbehandling med forankret tilgang til foretaksregistre, blir resultatet raskere leveranser, færre feil og forbedret kundetilfredshet. Hvis teamet ditt håndterer 100+ innkommende e-poster per person per dag, kan en innboksagent vesentlig redusere denne byrden og forbedre svarenes kvalitet. For et praktisk eksempel fokusert på logistikk-e-poster, se våre ressurser om automatisert logistikkkorrespondanse og hvordan skalere logistikkoperasjoner uten å ansette Automatisert logistikkkorrespondanse og Hvordan skalere logistikkoperasjoner uten å ansette.

ai agent — Hvordan en ai-agent tolker kontekst og bestemmer handlinger

En AI-agent bruker flere lag med teknologi for å tolke en innkommende melding og avgjøre hvilken handling som skal tas. Først konverterer naturlig språkbehandling ustrukturert tekst til intensjoner og entiteter. Deretter klassifiserer maskinlæring meldingen etter prioritet, og regler pluss forretningslogikk validerer om automatisert handling er trygg. Denne beslutningskjeden hjelper agenten å velge mellom automatisk svar, eskalering eller å starte en arbeidsflyt. Resultatet er et system som kan utføre flertrinns operasjoner på tvers av systemer med forutsigbare utfall.

Kontekstlaget betyr mye. Agenten slår opp ordrestatus, fakturahistorikk og serviceavtaler for å forankre valgene sine. For eksempel, når en e-post nevner en manglende faktura, finner agenten fakturaposten, sjekker betalingsbetingelser og foreslår deretter en handling som å merke den som en tvist eller sende en betalingspåminnelse. Denne forankringen reduserer risikoen for feilinformasjon (hallusinasjon) og øker tilliten. SAPs tilnærming plasserer agentene tett på ERP og hendelser slik at de tar beslutninger basert på relevante fakta [Rollen til AI-agenter i SAP-produkter]. Kontinuerlig læring er også viktig. Når brukere korrigerer utkast eller omdirigerer handlinger, oppdaterer agenten modellene sine og forbedrer klassifisering, og dermed øker nøyaktigheten over tid.

Designere kombinerer regler og ML slik at agenten respekterer forretningsmål og overholdelse. Du kan konfigurere eskaleringsgrenser og sikkerhetsbarrierer slik at sensitive fakturaer eller leverandørkrav rutes til mennesker. I mange implementasjoner bekrefter en human-in-the-loop svar med høy risiko, mens lavrisikosvar sendes automatisk. Denne delingen holder driften trygg og rask. Virtualworkforce.ai bygger kodefrie AI e-postagenter som forankrer svar i ERP og e-posthistorikk, og vi hjelper team med å konfigurere tone, maler og eskaleringsveier slik at agenten oppfører seg som en betrodd assistent ERP e-postautomatisering for logistikk.

sap — Hvor innboksagenter plasseres i SAP-produkter og økosystemer

Innboksagenter integreres med SAP Business Technology Platform og med SAP Cloud ERP, Service Cloud og andre SAP-applikasjoner. De abonnerer på hendelser, kaller SAP-APIer og oppdaterer poster når en handling er nødvendig. Dette hendelsesdrevne designet kobler innboksen til virksomheten, og lar agentene oppdatere ordre, poste fakturaer eller endre sakprioriteter uten manuell kopiering og liming. SAP viste frem et nytt AI-operativsystem og agentnettverk på Sapphire 2025, og disse kunngjøringene klargjorde hvordan agentene passer inn i SAP-livssyklusen og hvordan de samvirker med andre systemer [SAP satser fullt på agentbasert AI på SAP Sapphire].

I praksis fungerer agentene som et nav i SAP for kommunikasjondrevne handlinger. De sitter mellom innboksen og backend-prosessene, og bygger bro mellom e-posttråder, servicesaker og økonomiposter. For team som håndterer fakturaer og leverandørhenvendelser kan agentene rute fakturatvister, loggføre handlinger i hovedboken og varsle interessenter. Dette reduserer omarbeid og forkorter løsningssykluser. For å gjøre disse flytene sikre, stoler agentene vanligvis på SAP-integrasjonsmønstre og rollebaserte tillatelser slik at de aldri endrer poster uten riktig autorisasjon.

SAPs verktøykasse støtter både ferdigbygde agenter og tilpassede agenter. For eksempel kan en kundeserviceagent bruke forhåndsbygde ferdigheter for å svare på vanlige spørsmål, mens en tilpasset agent kan håndtere en spesifikk forretningsfunksjon som personaladministrasjon eller innkjøp. Innenfor SAP-økosystemet er det viktig å kartlegge forretningsprosessene og identifisere hvilke arbeidsflyter på tvers av systemer agenten vil utløse. Gartner anbefaler at selskaper vurderer strategisk samsvar og operasjonell gjennomførbarhet før bred utrulling for å sikre at systemet av agenter møter forretningsmålene [AI-agenter: veiledning for SAP]. Hvis teamet ditt ønsker konkrete logistikkeksempler, sjekk vår guide om hvordan skalere logistikkkommunikasjon med AI-agenter Hvordan skalere logistikkoperasjoner med AI-agenter.

joule agents — Joule-agenter: Agent Builder, funksjoner og agentorkestrering

Joule Studios Agent Builder muliggjør lavkode-opprettelse og tilpasning av agenter, og retter seg like mye mot forretningsbrukere som tekniske team. Med Joule Studio kan du definere domeneferdigheter, angi eskaleringsregler og koble koblinger til SAP og andre systemer. En viktig styrke er flertrinnsorkestrering: én agent kan utløse en annen, og en kjede av agenter kan fullføre en hel forretningsinteraksjon. For eksempel kan en innkjøpsforespørsel utløse en leverandørsjekk, opprette en fakturablokkering og be om godkjenning fra innkjøpsansvarlige. Denne sekvensen viser hvordan agenter bestemmer hvilke handlinger som skal utføres på tvers av systemer og team.

Joule-agenter inkluderer domeneorienterte Joule-ferdigheter slik at byggeren ikke starter fra bunnen av. Du kan legge til innkjøpsferdigheter, finansferdigheter eller serviceferdigheter, og deretter finjustere dem med forretningsregler. Disse Joule-ferdighetene lar agenter få tilgang til spesifikke poster som innkjøpsordrer, leverandørkontaktinformasjon og fakturastatus. Det gjør svarene kontekstuelle og handlingsorienterte. Et Joule-innboksscenario sentraliserer agentvarsler og foreslåtte handlinger for menneskelig gjennomgang eller automatisk utførelse. Resultatet er raskere behandlingstider, og det frigjør folk til å fokusere på unntak og strategi.

Fordi Joule støtter orkestrering, kan du bygge et system av ai-agenter som samarbeider om komplekse saker. Disse samarbeidende ai-agentene kan be om godkjenning, spørre SAP og tredjepartssystemer og deretter oppdatere flere poster når en beslutning er bekreftet. Når du kombinerer Joule Studio med sap business data cloud og SAP Knowledge Graph, får agentene både ferdighetene og faktaene de trenger for å handle. For team som trenger å automatisere logistikkkommunikasjon, stemmer Joule-tilnærmingen godt overens med kodefrie innboksagenter som de vi bygger hos virtualworkforce.ai. Lær mer om utforming av logistikk-e-poster og automatisering av fraktkommunikasjon i våre ressurser om Logistikk e-postutkast AI og AI for speditørkommunikasjon.

sap knowledge graph — Bruke SAP Knowledge Graph og foretaksdata for nøyaktige svar

SAP Knowledge Graph og sap business data cloud gir den faktiske ryggraden som agentene trenger. Ved å koble enheter som leverandører, innkjøpsordrer, kontrakter og SLA-er, reduserer grafen tvetydighet og forhindrer unøyaktige eller oppdiktede svar. Forankrede referanser er viktige. Når en agent refererer til en kontraktsbestemmelse eller et POnummer, får mottakeren økt tillit. Det forbedrer kundetilfredsheten og reduserer oppfølgingsarbeid.

Agenter som får tilgang til en graf og sap business data kan verifisere leverandørposter, sjekke fakturastatus og sikre at foreslåtte handlinger samsvarer med kontraktsvilkårene. Denne forankrede tilnærmingen reduserer risikoen for hallusinasjoner og gjør det mulig for agenter å foreslå presise tiltak for fakturatvister eller leveringsunntak. For fakturabehandling kan agenten hente fakturaen, sammenligne beløp og merke avvik. Det sparer tid i leverandørreskontro og i leverandørforholdsstyring, og hjelper team med å fokusere på unntak i stedet for rutinemessige avstemminger.

Før du aktiverer autonome handlinger, kartlegg relevante datanoder som leverandører, PO-er, fakturaer og SLA-vilkår. Denne kartleggingen sikrer at grafen og sap business data gir riktig kontekst for beslutninger. Oppretthold også revisjonsspor slik at hver automatiserte handling forblir sporbar. Pålitelige SAP-distribusjoner kombinerer knowledge graph med rollebaserte policyer, og de begrenser autonome skriv til lavrisikooperasjoner. Når team designer agenter som er forankret i virksomheten din, leverer systemet forretningsverdi raskt og pålitelig. For praktiske tips om håndtering av fakturaer og omstridte beløp, se vårt innhold om fakturaautomatisering og om AI i containerfrakt-kundeservice. Til slutt er denne kombinasjonen av graf og sap business data sentral for trygg og effektiv automatisering.

deploying ai agents — Utrulling av ai-agenter på tvers av innkjøp og tjenestestyring

Utrulling av ai-agenter begynner med et klart omfang og med sikkerhetsregler. Først definer hvilke oppgaver agenten skal automatisere og hvilke som må beholdes av mennesker. Deretter kobler du agenten til relevante SAP-data og til eksterne systemer. Neste steg er å teste i overvåket modus og fange opp måledata om nøyaktighet, spart tid og kundetilfredshet. Til slutt skalerer du agenten på tvers av team når ytelse og styring oppfyller målene.

Vanlige bruksområder inkluderer leverandørtriage, ruting av fakturatvister og prioritering av serviceticket. For innkjøp kan en agent sjekke en PO, validere kvitteringer og anbefale om man skal utstede en kreditnota eller eskalere for godkjenning. For tjenestestyring kan agenten prioritere saker, utforme svar ved hjelp av naturlig språk og foreslå løsninger. Disse arbeidsflytene på tvers av team viser hvordan agenter kan automatisere ende-til-ende-prosesser og redusere manuelt arbeid. SAPs veiledning understreker å vurdere strategisk samsvar og operasjonell gjennomførbarhet før bred utrulling [AI-agenter: veiledning for SAP], og SAPs kunngjøringer på Sapphire fremhevet styring og interoperabilitet for et system av ai-agenter [SAP satser fullt på agentbasert AI på SAP Sapphire].

Beste praksis for utrulling inkluderer revisjonsspor, human-in-the-loop-terskler og ytelses-KPIer. Start med fakturabehandling eller med en begrenset innkjøpsarbeidsflyt. Utvid deretter til relaterte oppgaver etter hvert som tiltroen øker. Agenter kan få tilgang til SAP og tredjepartssystemer, og de kan utføre komplekse arbeidsflyter når integrasjon, datakartlegging og styring er på plass. Hos virtualworkforce.ai fokuserer vi på kodefrie oppsett som lar forretningsbrukere finjustere agentadferd mens IT håndterer connectorer og sikkerhet. Denne tilnærmingen reduserer time-to-value og gir målbare driftsgevinster. Hvis du vil utforske AI-drevet utarbeidelse av logistikk-e-poster eller ROI for virtuelle assistenter innen logistikk, se våre spesialiserte guider om logistikk-e-postautomatisering og våre ROI-studier Virtuell logistikkassistent og Virtualworkforce.ai ROI Logistikk. Rull ut forsiktig, mål kontinuerlig, og utvid agentene til å dekke flere forretningsapplikasjoner etter hvert som du viser forretningsverdi.

Ofte stilte spørsmål

Hva er egentlig en AI-innboksagent?

En AI-innboksagent er programvare som leser og handler på innkommende kommunikasjon som e-poster og varsler. Den bruker AI og automatisering for å triagere meldinger, hente ut data, utarbeide svar og utløse arbeidsflyter.

Hvordan avgjør en AI-agent hvilke handlinger som skal tas?

Agenter bruker naturlig språkbehandling og maskinlæring for å hente ut intensjon og entiteter. Deretter guider forretningsregler og kontekstuelle data om agenten skal svare automatisk, eskalere eller starte en arbeidsflyt.

Hvor integreres innboksagenter i SAP-systemer?

Innboksagenter kobles typisk til SAP Business Technology Platform, Cloud ERP og Service Cloud. De kaller SAP-APIer og oppdaterer poster, noe som holder kommunikasjon og forretningsapplikasjoner synkronisert.

Hva er Joule-agenter og Joule Studio?

Joule-agenter er tilpassede agenter bygget med Joule Studios lavkode Agent Builder. Joule Studio tilbyr dra-og-slipp-orkestrering og domeneferdigheter for innkjøp, økonomi og service-scenarier.

Hvordan forbedrer SAP Knowledge Graph agentnøyaktighet?

SAP Knowledge Graph kobler leverandører, PO-er, kontrakter og fakturaer slik at agentene forankrer svar i verifiserte fakta. Forankring reduserer risikoen for feilaktige eller oppdiktede svar og øker tilliten.

Hvilke innkjøpsoppgaver kan agenter automatisere først?

Start med leverandørtriage, ruting av fakturatvister og kontroll av PO-status. Disse oppgavene er høyt volum og regelbaserte, noe som gjør dem til gode kandidater for tidlig automatisering.

Hvordan holder man agenter sikre og etterprøvbare?

Implementer rollebaserte tillatelser, human-in-the-loop-terskler og revisjonslogger. Test i overvåket modus og oppretthold sporbarhet for hver automatiserte beslutning for å møte krav til etterlevelse og styring.

Kan agenter få tilgang til SAP- og ikke-SAP-systemer?

Ja. Agenter kan få tilgang til SAP-data og tredjepartssystemer via connectorer og APIer. Denne interoperabiliteten lar dem utføre arbeidsflyter på tvers av systemer og produsere kontekstuelle svar.

Hvilke måleparametere viser ROI for innboksagenter?

Mål spart tid per melding, reduksjon i manuelt arbeid, første-kontakt-løsning og kundetilfredshet. Publiserte brukstilfeller rapporterer opptil 50 % reduksjon i manuelt arbeid og stor dekning av rutineoppgaver [kilde].

Hvordan bør bedrifter starte utrulling av ai-agenter?

Begynn med et fokusert pilotprosjekt, definer sikkerhetsregler, koble til riktige datakilder og kjør agenten i overvåket modus. Skaler deretter gradvis mens du sporer ytelse og tilpasser agentene til forretningsmål.