AI inbox agent pro SAP | Joule agents

ai — Co je AI agent pro inbox a co dělá

AI agent pro inbox autonomně čte, klasifikuje a jedná s příchozími zprávami, jako jsou e-maily, oznámení a tikety v prostředí SAP. Provádí třídění příchozích toků, extrahuje klíčová data, připravuje odpovědi a spouští systémové akce. Například agent do schránky může rozpoznat oznámení o zpožděné zásilce, vytáhnout související objednávku z ERP a během sekund navrhnout kontaktní zprávu zákazníkovi. To snižuje manuální práci a urychluje odpovědi. Výsledkem je, že týmy se mohou soustředit na hodnotnější práci a strategické iniciativy.

Jádro pracovního postupu zahrnuje třídění zpráv, extrakci dat, přípravu odpovědí a spuštění následných pracovních toků. Tyto kroky umožňují inteligentním agentům zpracovávat rutinní požadavky a zároveň upozorňovat lidi na výjimky. SAP předpovídá, že jeho agenti by mohli pokrýt až 80 % nejpoužívanějších podnikových úkolů, a v publikovaných případech použití organizace uvádějí snížení manuálního zpracování přibližně o 50 % [SAP AI Agents: 20 Real-life use cases & features] a [SAP Uses AI Agents: 10 Ways to Use AI]. Tato čísla ukazují měřitelnou obchodní hodnotu a ospravedlňují pilotní projekty.

Očekávejte, že schránka se stane centrem automatizace a že se zvýší procento vyřešení při prvním kontaktu. Agent může fungovat jako AI copilot i jako zákaznický servis pro rutinní požadavky a může aktualizovat faktury, objednávky nebo záznamy tiketů bez čekání na manuální zásah. Když zkombinujete zpracování přirozeného jazyka se zakotveným přístupem k podnikovým záznamům, výsledkem jsou rychlejší výsledky, méně chyb a lepší spokojenost zákazníků. Pokud váš tým zpracovává 100+ příchozích e-mailů na osobu denně, agent do schránky může tuto zátěž výrazně snížit a zlepšit kvalitu odpovědí. Pro praktický příklad zaměřený na logistické e-maily si prohlédněte naše zdroje o automatizované logistické korespondenci a o tom, jak škálovat logistické operace bez náboru Automatizovaná logistická korespondence a Jak škálovat logistické operace bez náboru.

ai agent — How an ai agent interprets context and decides actions

AI agent používá více vrstev technologie k interpretaci příchozí zprávy a k rozhodnutí, jakou akci provést. Nejprve zpracování přirozeného jazyka převádí nestrukturovaný text na intence a entity. Poté strojové učení klasifikuje zprávu podle priority a pravidla spolu s obchodní logikou ověřují, zda je automatická akce bezpečná. Tento rozhodovací řetězec pomáhá agentovi vybrat mezi automatickou odpovědí, eskalací nebo spuštěním pracovního toku. Výsledkem je systém, který dokáže provádět vícekrokové operace napříč systémy s předvídatelnými výsledky.

Vrstva kontextu má velký význam. Agent vyhledává stav objednávky, historii faktur a úrovně služeb (SLA), aby svá rozhodnutí podložil fakty. Například když e-mail zmiňuje chybějící fakturu, agent najde záznam faktury, zkontroluje platební podmínky a pak navrhne akci, jako je označení sporu nebo upomínka platby. Toto zakotvení snižuje riziko vymýšlení informací a zvyšuje důvěru. Přístup SAP klade agenty blízko ERP a událostí, takže rozhodují na základě relevantních údajů [The Role of AI Agents in SAP Products]. Kontinuální učení je rovněž klíčové. Jak uživatelé upravují návrhy nebo přesměrovávají akce, agent aktualizuje své modely a zpřesňuje klasifikaci, takže se přesnost postupně zlepšuje.

Designéři kombinují pravidla a ML, aby agent respektoval obchodní cíle a dodržoval compliance. Můžete nakonfigurovat prahové hodnoty eskalace a ochranné mechanismy tak, aby citlivé faktury nebo reklamace dodavatelů směřovaly k lidem. V mnoha nasazeních potvrzuje člověk v cyklu (human-in-the-loop) odpovědi s vysokým rizikem, zatímco odpovědi s nízkým rizikem se odesílají automaticky. Toto rozdělení udržuje provoz bezpečný a rychlý. Virtualworkforce.ai vytváří no-code AI e-mailové agenty, kteří zakotvují odpovědi v ERP a historii e-mailů, a pomáháme týmům konfigurovat tón, šablony a cesty eskalace, aby se agent choval jako důvěryhodný asistent ERP e-mailová automatizace pro logistiku.

sap — Where inbox agents sit inside SAP products and ecosystems

Inbox agenti se integrují se SAP Business Technology Platform a se SAP Cloud ERP, Service Cloud a dalšími aplikacemi SAP. Přihlašují se k událostem, volají SAP API a aktualizují záznamy, když je potřeba provést akci. Tento event-driven design propojuje schránku s podnikem a umožňuje agentům aktualizovat objednávky, zaúčtovat faktury nebo změnit priority tiketů bez manuálního kopírování. SAP na konferenci Sapphire 2025 představil nový AI operační systém a síť agentů, které objasnily, jak agenti zapadají do životního cyklu SAP a jak spolupracují s ostatními systémy [SAP goes all-in on agentic AI at SAP Sapphire].

V praxi agenti fungují jako hub v SAP pro akce řízené komunikací. Sedí mezi schránkou a backendovými procesy a propojují e-mailová vlákna s servisními tikety a finančními záznamy. Pro týmy, které spravují faktury a dotazy dodavatelů, mohou agenti směrovat spory o fakturách, zaznamenávat akce do účetnictví a upozorňovat zainteresované strany. To snižuje přepracování a zkracuje doby řešení. Aby byly tyto toky bezpečné, agenti obvykle spoléhají na integrační vzory SAP a na oprávnění založená na rolích, takže nikdy nemění záznamy bez příslušné autorizace.

Nástrojová sada SAP podporuje jak připravené agenty k použití, tak vlastní agenty. Například zákaznický servis může použít předpřipravené dovednosti k odpovědi na běžné dotazy, zatímco vlastní agent může řešit specifickou obchodní funkci, jako je řízení lidských zdrojů nebo procurement. V rámci ekosystému SAP je důležité namapovat obchodní procesy a identifikovat, které pracovní toky napříč systémy agent spouští. Gartner doporučuje, aby firmy před širokým nasazením zhodnotily strategickou vhodnost a provozní proveditelnost, aby zajistily, že systém agentů splní obchodní cíle [AI Agents Guide: SAP]. Pokud váš tým chce konkrétní logistické příklady, podívejte se na náš průvodce škálováním logistické komunikace s AI agenty Jak škálovat logistické operace s AI agenty.

joule agents — Joule agents: builder, capabilities and agent orchestration

Agent Builder v Joule Studio umožňuje low-code vytváření a přizpůsobení agentů a cílí jak na obchodní uživatele, tak na technické týmy. V Joule Studiu můžete definovat doménové dovednosti, nastavit pravidla eskalace a připojit konektory k SAP a dalším systémům. Klíčovou silou je multikroková orchestraci: jeden agent může vyvolat jiného a řetězec agentů může dokončit kompletní obchodní interakci. Například dotaz v procurementu může vyvolat kontrolu dodavatele, vytvořit zablokování faktury a požádat manažery procurementu o schválení. Tato sekvence ukazuje, jak se agenti rozhodují, které akce podniknout napříč systémy a týmy.

Joule agenti zahrnují doménově zaměřené joule dovednosti, takže builder nezačíná od nuly. Můžete přidat dovednosti pro procurement, finance nebo servis a poté je doladit obchodními pravidly. Tyto joule dovednosti umožňují agentům přistupovat ke konkrétním záznamům, jako jsou nákupní objednávky, kontaktní údaje dodavatelů a stav faktur. To dělá odpovědi kontextuální a proveditelné. Scénář Joule inboxu centralizuje oznámení agentů a navrhované akce pro lidskou kontrolu nebo automatické provedení. Výsledkem jsou kratší doby zpracování a to uvolňuje lidi, aby se zaměřili na výjimky a strategii.

Protože Joule podporuje orchestraci, můžete sestavit systém AI agentů, kteří spolupracují na složitých případech. Tito spolupracující AI agenti mohou požádat o schválení, dotazovat se na SAP a systémy třetích stran a poté aktualizovat více záznamů, když je rozhodnutí potvrzeno. Když spojíte Joule Studio se sap business data cloud a s SAP Knowledge Graph, agenti získají jak dovednosti, tak fakta potřebná k akci. Pro týmy, které potřebují automatizovat logistickou komunikaci, přístup Joule dobře koresponduje s no-code agenty do inboxu, které vytváříme v virtualworkforce.ai. Dozvíte se více o návrzích logistických e-mailů a automatizaci přepravní komunikace v našich zdrojích o tvorbě logistických e-mailů a o AI pro komunikaci se speditery Tvorba logistických e-mailů pomocí AI a Umělá inteligence pro komunikaci se speditéry.

sap knowledge graph — Using sap knowledge graph and enterprise data for accurate responses

SAP Knowledge Graph a sap business data cloud poskytují faktický základ, který agenti potřebují. Propojením entit, jako jsou dodavatelé, nákupní objednávky, smlouvy a SLA, graf snižuje nejednoznačnost a zabraňuje nepřesným nebo vymyšleným odpovědím. Zakotvené reference mají význam. Když se agent odkazuje na ustanovení smlouvy nebo číslo PO, příjemce získává větší důvěru. To zlepšuje spokojenost zákazníka a snižuje následné doplňující dotazy.

Agenti, kteří přistupují ke grafu a sap business data, mohou ověřit záznamy o dodavatelích, zkontrolovat stav faktury a zajistit, že navrhované akce odpovídají smluvním podmínkám. Tento zakotvený přístup snižuje riziko halucinací a umožňuje agentům navrhovat přesná řešení pro spory o faktury nebo výjimky v dodávkách. Při zpracování faktur může agent vytáhnout fakturu, porovnat částky a označit nesrovnalosti. To šetří čas v oddělení účtářství a v řízení vztahů s dodavateli a pomáhá týmům zaměřit se na výjimky místo rutinních vyrovnání.

Před povolením autonomních akcí namapujte relevantní datové uzly, jako jsou dodavatelé, PO, faktury a podmínky SLA. Toto mapování zajistí, že graf a sap business data poskytnou správný kontext pro rozhodování. Také udržujte auditní stopy, aby byla každá automatizovaná akce sledovatelná. Důvěryhodná nasazení SAP párují knowledge graph s politikami založenými na rolích a omezují autonomní zápisy na operace s nízkým rizikem. Když týmy navrhnou agenty, kteří jsou ukotveni ve vašem podnikání, systém poskytuje obchodní hodnotu rychle a spolehlivě. Pro praktické tipy na řešení faktur a sporných částek si přečtěte náš obsah o automatizaci faktur a o AI v zákaznickém servisu kontejnerové přepravy AI v zákaznickém servisu kontejnerové přepravy. Nakonec je tato kombinace grafu a sap business data ústřední pro bezpečnou a účinnou automatizaci.

deploying ai agents — Deploying ai agents across procurement and service management

Nasazení AI agentů začíná jasným vymezením rozsahu a bezpečnostními pravidly. Nejprve definujte, které úkoly agent automatizuje a které musí zůstat v rukou lidí. Poté připojte agenta k relevantním datům SAP a k externím systémům. Dále testujte v monitorovaném režimu a zachyťte metriky přesnosti, ušetřeného času a spokojenosti zákazníků. Nakonec agenta rozšiřte napříč týmy, jakmile výkon a governance splní cíle.

Běžné případy použití zahrnují třídění dodavatelů, směrování sporů o faktury a prioritizaci servisních tiketů. Pro procurement může agent zkontrolovat PO, ověřit příjmy a doporučit, zda vystavit dobropis nebo eskalovat ke schválení. Pro správu servisů může agent prioritizovat tikety, připravit odpovědi pomocí zpracování přirozeného jazyka a navrhnout řešení. Tyto pracovní toky napříč týmy ukazují, jak agenti mohou automatizovat end-to-end procesy a snižovat manuální úsilí. Doporučení SAP zdůrazňují hodnocení strategické vhodnosti a provozní proveditelnosti před širokým nasazením [AI Agents Guide: SAP], a oznámení na Sapphire podtrhla otázky governance a interoperability pro systém AI agentů [Sapphire 2025 agent announcements].

Osvedčené postupy rolloutu zahrnují auditní stopy, prahy pro člověka v cyklu a KPI výkonu. Začněte zpracováním faktur nebo s omezeným workflow v procurementu. Pak rozšiřte na související úkoly, jakmile poroste důvěra. Agenti mohou přistupovat k SAP a systémům třetích stran a dokážou vykonávat složité pracovní toky, když jsou integrace, mapování dat a governance na místě. V virtualworkforce.ai se soustředíme na no-code nastavení, která umožňují obchodním uživatelům ladit chování agentů, zatímco IT spravuje konektory a bezpečnost. Tento přístup zkracuje dobu do přinesení hodnoty a přináší měřitelné provozní zisky. Pokud chcete prozkoumat tvorbu logistických e-mailů poháněnou AI nebo ROI virtuálních asistentů pro logistiku, podívejte se na naše specializované průvodce o automatizaci logistických e-mailů a o studiích ROI virtualworkforce.ai Virtuální asistent pro logistiku a Virtualworkforce.ai ROI Logistika. Nasazujte opatrně, měřte průběžně a rozšiřujte agenty na více obchodních aplikací, jakmile potvrdíte obchodní hodnotu.

FAQ

What exactly is an AI inbox agent?

AI agent pro inbox je software, který čte a jedná s příchozí komunikací, jako jsou e-maily a oznámení. Používá AI a automatizaci k třídění zpráv, extrakci dat, přípravě odpovědí a spouštění pracovních toků.

How does an AI agent decide which actions to take?

Agenti používají zpracování přirozeného jazyka a strojové učení k extrakci intencí a entit. Poté obchodní pravidla a kontextová data určují, zda agent odpoví automaticky, eskaluje nebo spustí workflow.

Where do inbox agents integrate within SAP systems?

Inbox agenti se typicky připojují k SAP Business Technology Platform, Cloud ERP a Service Cloud. Volají SAP API a aktualizují záznamy, což udržuje komunikaci a podnikové aplikace v synchronizaci.

What are Joule agents and Joule Studio?

Joule agenti jsou vlastní agenti vytváření pomocí nízkokódového Agent Builderu v Joule Studiu. Joule Studio poskytuje drag-and-drop orchestraci a doménové dovednosti pro scénáře procurementu, financí a servisu.

How does the SAP Knowledge Graph improve agent accuracy?

SAP Knowledge Graph propojuje dodavatele, PO, smlouvy a faktury, takže agenti zakládají odpovědi na ověřených faktech. Zakotvení snižuje riziko nepřesných nebo vymyšlených odpovědí a zvyšuje důvěru.

Which procurement tasks can agents automate first?

Začněte s tříděním dodavatelů, směrováním sporů o faktury a kontrolami stavu PO. Tyto úkoly mají vysoký objem a jsou řízené pravidly, což je činí dobrými kandidáty pro ranou automatizaci.

How do you keep agents safe and auditable?

Implementujte oprávnění založená na rolích, prahy pro člověka v cyklu a auditní záznamy. Testujte v monitorovaném režimu a udržujte sledovatelnost každého automatizovaného rozhodnutí, aby bylo splněno compliance a governance.

Can agents access SAP and non-SAP systems?

Ano. Agenti mohou přistupovat k datům SAP a k systémům třetích stran přes konektory a API. Tato interoperabilita jim umožňuje vykonávat pracovní toky napříč systémy a vytvářet kontextuální odpovědi.

What metrics show ROI for inbox agents?

Měřte ušetřený čas na zprávu, snížení manuálního zpracování, procento vyřešení při prvním kontaktu a spokojenost zákazníků. Publikované případy uvádějí až 50% snížení manuálního zpracování a široké pokrytí rutinních úkolů [zdroj].

How should businesses start deploying ai agents?

Začněte s cíleným pilotem, definujte bezpečnostní pravidla, připojte správné zdroje dat a spusťte agenta v monitorovaném režimu. Poté škálujte postupně při sledování výkonu a sladění agentů s obchodními cíli.