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Ami Tuition

依學生與班級追蹤學費應收,準時催繳,並依招生季預測現金流量。

教育機構的現金流量跟著招生季走,而不是平均的月度曲線。代理把學費應收追蹤到每一位學生,並依學期真實的節奏預測現金。

接下工作之後,智慧代理做什麼

您在上面一次性交辦給它。之後智慧代理自己盯著資料,在業務事件發生時啟動,做完您授權的部分,把其餘的連同依據一併帶回。以下是它已經做完的,以及正在等您的。

Ami Tuition財務·會計在勤沒有上下班時間 · 沒有休息日

智慧代理自己做完,不用催

  1. 依班級排查學費欠繳
  2. 逐個學員套用減免規定
  3. 把已收款與本期收繳排程對上
  4. 標出連續兩期拖欠的學員
  5. 依拖欠程度擬好催繳通知

等您裁示

  1. 一個班級申請緩繳的人較多等您查看
  2. 規定之外的減免申請等您簽核
智慧代理處理 5 件 · 您裁示 2 件在您的權限內查閱
Ami Tuition隨需回應

「哪些班級還有學費沒收上來?」

有三個班級還有學費未收,其中一個班的緩繳申請比較多。

給到期的班級發催繳,把答應繳納的人記下來。

已依班級發出催繳,並把每一份繳費承諾記入學員檔案。

規定之外的減免申請超出您授權的範圍,檔案已備妥,等您簽核。

下一期的現金流會不會不夠?

只要承諾兌現,下一期是夠的。我把相依於那個緩繳班級的部分另外拆出來,您能看到波動區間。

稽核紀錄 · Ami Tuition · 由 學費會計 授權

本例的數字僅供說明。實際運作時智慧代理不會生出任何數字,它只是把系統裡既有的內容讀出來重新排好。

  1. 在你的權限內讀取
  2. 只在你授權的範圍內動手
  3. 每一次操作都留痕

您會在哪裡遇到它

  • 就在模組畫面裡建議出現在您已經打開的那張單據旁邊,不必切到另一個應用程式。
  • 用平常的話問 Ami打字或說話都行,用您在系統裡本來就在用的語言。
  • 有事時自己啟動依業務事件啟動,把事情送到您面前,而不是等您想起來。

智慧代理的資料從哪裡來

智慧代理沒有自己的資料庫,不向外同步,也不留任何副本。它直接在模組正在運作、已套用權限的資料層上讀取,並嚴格依照呼叫者本人的權限。

常見的做法
系統之外的 AI
必須先建一份副本
  • 資料離開了企業
  • 權限要第二次重建,而且可能對不上
  • 數字會落後一個同步週期
Apus 的做法中間空無一物:沒有要保護的副本,沒有要同步的副本,也沒有要重建權限的副本。
Ami Tuition直接站在資料層之上
已套用權限的資料層 · 財務·會計
  • 依學生與班級的學費應收
  • 收費排程與減免規定
  • 以往學期的繳費紀錄
因為它站在裡面,所以只看得到呼叫它的帳號被允許看到的內容,多一列都不會有。

那麼 AI 模型本身在哪裡運算

接觸敏感資料的作業在內部 AI · 本地 LLM 上運算,位於貴公司自己的基礎架構內
不接觸敏感資料的作業使用外部 AI · 外部 LLM,那裡的推理能力最強

上面的圖說的是資料在哪裡,這裡說的是模型在哪裡運算,是兩件不同的事。系統依敏感程度自動分流,您不必逐項挑選。

了解混合 AI 架構

這個智慧代理不做的事

  • 不會自己給自己授權。它能預填表單、也能寫入系統,但僅限於您授權的範圍;超出之後就停在建議。.
  • 沒有繞過權限的捷徑。它只看得到呼叫帳號被允許看到的內容,自己不持有任何連線。.
  • 不會匿名操作。紀錄會留下是哪個智慧代理、依誰的授權、經誰簽核,責任始終留在人這一側。.

如何啟用這個智慧代理

  1. 貴公司需要正在使用 財務·會計 模組,智慧代理讀的正是該模組的資料。
  2. 不需要另外設定權限:智慧代理的權限就是呼叫者的權限。
  3. 在導入過程中啟用並微調,沿用貴公司現有的簽核流程。

具體範圍與各模組的啟用順序,會在展示時依貴公司現況一併確定。

常被問到的問題

智慧代理會擅自改資料嗎?+

不會擅自改,但它也不只是讀。在您授權的範圍內,它會預填表單並寫入系統;超出這個範圍就停在建議,等有權限的人處理。無論走哪條路,每一次操作都會進入稽核紀錄。

如果它的建議是錯的呢?+

每則建議都帶著依據:哪一張憑證、哪一列、為什麼。簽核的人在任何東西寫入之前修改或退回,而這兩個動作同樣會留下稽核軌跡。

它和聊天機器人有什麼不同?+

聊天機器人只有被問到才回答。智慧代理還會接下您一次性交辦的工作,之後自己盯著資料,在業務事件發生時啟動並回報。這後半段,正是聊天機器人做不到的。

它和自動化流程有什麼不同?+

自動化流程只會執行事先設定好的步驟。智慧代理讀業務資料,依實際情形排出輕重,自己選出該做什麼,但僅限於您授權的範圍,需要簽核的照舊走您現有的簽核線。

資料會離開企業嗎?+

接觸敏感資料的作業,在放置於貴公司基礎架構內的內部 AI 上運算;只有不敏感的作業才會用到外部模型。分流依資料的敏感程度自動完成。

看智慧代理在你自己的資料上跑起來。

依你真正需要的模組與產業安排導覽。

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