Power Automate 中的 AI Builder 可节省时间

已完成

本部分描述可通过使用 AI Builder 和 Power Automate 实现的各种用例。

先决条件

发票处理

各个公司通常会收到大量的发票,而且来源各异,例如邮寄、传真、电子邮件或当面递交。 处理这些单据并将它们手动录入数据库可能需要很长的时间。 通过以下操作可以显著改进此流程:

  • 使用 AI Builder 单据处理 模型以从单据中提取列和表。

  • 创建 Power Automate 流以自动将信息移动到您的数据库中。

分析电子邮件情绪

员工可能希望根据其总体情绪处理电子邮件,例如:

  • 如果我的老板很生气,我现在想知道原因。

  • 如果我的客户不满意,我需要立即回答以避免产生更多的失望情绪。

  • 共享单据后,我想要跟踪正面反馈和负面反馈。

AI Builder 允许您分析文本的总体情绪,甚至分析每个句子的情绪。 通过使用 Power Automate 流,您可以在收到电子邮件时应用 AI Builder 情绪分析 模型,并向您通知重要电子邮件的情绪。

您还可以使用 AI Builder 关键短语提取 模型,将情绪分析与关键短语检测相结合。

对单据进行去物质化

一些公司具有多个仍在纸上收集关键信息的站点。 之后,代理手动将纸张内容输入到集中式工具中。

通过使用 Power Automate 和 AI Builder,可采用以下方式改进此流程:

  • 代理拍摄每个审核记录的图片并将其保存在文件夹中。

  • Power Automate 流处理文件夹中的所有新图片,将它们发送到 AI Builder 文本识别 模型以提取表格的信息,然后将其保存在集中式工具中。

类似流程可用于使用 AI Builder 名片读取器 模型大规模记录名片。

按语言筛选支持请求

通常,支持团队会收到来自全球客户的多个请求。 负责请求的团队可能因语言而异。 因此,必须尽快检测语言,以便将请求重定向到相关团队。

要解决本用例,您可以生成 Power Automate 流,该流可用于:

  • 使用 AI Builder 语言检测 模型检查已接收电子邮件的语言。

  • 将电子邮件传递到负责团队的邮箱中,具体取决于检测到的语言。

练习 - 创建流以基于语言将支持人员请求传递到不同的邮箱

在本练习中,我们将使用连接到预配置的语言检测模型的流模板。 本预配置的语言检测模型在启用 示例应用和数据 的环境中可用。

  1. 使用您的组织帐户登录到 Power Automate

  2. 按应用、任务或行业搜索模板 字段中,输入 按照检测到的语言来传递电子邮件,然后选择 搜索图标

  3. 选择 按照 AI Builder 在新电子邮件中检测到的语言来传递电子邮件 流模板。

    选择‘按照 AI Builder 在新电子邮件中检测到的语言来传递电子邮件’流。

  4. 在屏幕底部,在 此流将连接到: 下,确保已正确输入您的所有连接,然后选择 继续。 如果任何连接丢失或不正确,则无法继续。

    确保已正确输入您的所有连接。

  5. 在此流的前 3 个步骤中,它将检查邮箱中是否有新电子邮件,使用 AI 通过输入“正文”动态内容将电子邮件转换为纯文本 操作,然后使用 AI Builder 语言检测 确定语言。

    查看流模板的前 3 个步骤。

在本示例中,我们仅使用登录的用户帐户,但在实际情况下,这很可能是共享的支持人员邮箱。

  1. 本模板已预定义多种语言,例如 ENFR。 也可以通过选择 + 图标来添加其他语言的更多用例。

    本模板已预定义多种语言。

  2. 将电子邮件发送到特定收件箱 EN 步骤中,选择 收件人 字段并输入电子邮件地址。 在本示例中,我将使用我们的 帮助人员 - 北美 邮箱。

    将电子邮件发送到特定收件箱 EN 步骤。

  3. 重复上一个步骤,但输入不同的电子邮件地址。 在本示例中,我将使用我们的 帮助人员 - 欧洲 邮箱。

  4. 在屏幕底部,选择 保存

现在,根据检测到的语言,任何新电子邮件都将传递到正确的支持人员邮箱。

备注

您可能会收到下面的错误。 如果您返回到 AI Builder 语言检测 步骤,请单击 item/requestv2/countryhint 字段,在 动态内容 中选择 纯文本内容,删除该内容,然后单击 保存

流保存错误消息的屏幕截图。

要删除并再次保存的错误消息的屏幕截图。

现在,流应该成功保存。

本示例旨在展示在您自己的组织中使用 Power Automate 和 AI 的可能性和潜能。

对反馈进行分类

面向公众的公司可能需要对收到的反馈进行分类,以进行更相关的处理。 例如,酒店可能需要了解反馈是针对入住、房间、职员还是餐厅。

公司可以通过创建将执行以下两个操作的流来实现本应用场景:

  • 获取新反馈:

    • Power Automate 直接从外部源(例如,Twitter 上的新消息)获取数据。 可以在提及公司名称的推文上触发流。

    • Power Automate 从聚合的数据源(例如,Microsoft Dataverse 中的表)获取数据。 可以在创建新记录时触发流。

  • 使用 AI Builder 类别分类模型 对反馈进行分类。

这就是本单元介绍的内容! 现在,您了解了有关 Power Automate 和 AI 如何帮助简化各种业务流程的详细信息,您已准备好使用 AI 连接器生成自定义流。 转到下一个单元,即 练习 - 在 Power Automate 中使用 AI Builder 操作,以继续您的学习路径。