微軟宣布推出全新的 agent 功能，將為每個組織導入以 AI 為核心的業務流程，全面提升企業在銷售、服務、財務和供應鏈團隊的生產力。
目前已有 60%《財富》全球 500 強企業正以 Microsoft 365 Copilot 來加速業務成效並賦能團隊；微軟宣布推出全新 agent 功能，將為每個組織導入以 AI 為核心的業務流程。以 Copilot Studio 創建的自動化 agent 功能將於下個月開放公開預覽。此外，微軟更在 Dynamics 365 中推出十個全新的自動化 agents，以全面提升企業銷售、服務、財務和供應鏈團隊的生產力。
Copilot 是AI 助理，而 Copilot Studio 則是可以創建、管理並串接agents 到 Copilot 的工具，agents 則可試想為在AI 世界中的全新應用程式。每個企業組織都能各自擁有一組 agents，從基本的根據提示詞做出回應、到完全自動化，並可代表個人、團隊或部門運行、執行並協調業務流程。Copilot 將成為使用者與這些 agents 互動的方式，從加速潛在客戶開發、處理銷售訂單，到自動化供應鏈管理，無所不包。
賦能更多客戶在 Copilot Studio 中創建自動化 agents
在今年稍早，微軟已宣布 Copilot Studio中一系列新功能，包括創建自動化 agents 的能力。而在下個月，這些功能將轉為公開預覽，讓更多客戶以 AI重新構思內部關鍵的業務流程。agents 可整合 Microsoft 365 Graph、記錄系統、Dataverse和 Fabric中的工作數據，並協助從企業內部的 IT支援服務、到員工入職等流程，更可化身為銷售與服務的個人管家，提升業務體驗與效率。
包括高偉紳律師事務所、麥肯錫、寵樂居及湯森路透等皆已在創建自動化 agents以增加營收、降低成本並擴大產能。寵樂居是一家英國寵物照護公司，他們為其利潤保障團隊創建了一個 agent，預估每年能為團隊節省七位數的開銷；麥肯錫公司正在開發一個agent，以加速客戶引導流程，根據試用結果顯示處理時間縮短了 90%、行政工作量更減少 30%；湯森路透則開發了一個專業級的agent，加速法律盡職調查的流程，初步測試顯示，部分任務可用過去一半的時間完成，有助於提高客戶工作效率，並促進新業務拓展。
透過 Dynamics 365 中 10 個全新自動化 agents 拓展團隊
全新自動化 agent 使客戶能夠從傳統的商務應用程式，轉為以 AI為優先的業務流程。AI 是當前的投資回報，更是未來的競爭利器；這些全新的agents 將幫助每個銷售、服務、財務和供應鏈團隊創造業務價值。未來一年，微軟將推出更多的agents，讓客戶打造未來所需的競爭優勢。微軟已正式推出十個自動化 agents 服務，其中包括如：
- 商機評估 agent ：在時間就是金錢的銷售領域，這款 agent能讓銷售人員專注於最優先的銷售機會上，同時間 agent 將協助您研究潛在客戶、並為其排定優先排序，更可透過個人化的電子郵件和回應，引導與客戶的互動。
- 供應商溝通 agent：這款 agent 能自動化追蹤供應商績效、偵測延誤並即時應對，協助客戶優化其供應鏈，並將昂貴的中斷成本降至最低，進而減輕採購團隊的負擔，免除耗時的手動監控與突發事件處理。
- 客戶需求以及客戶資訊管理 agents：企業往往只有一次機會讓客戶留下好的第一印象，這兩款 agents 為面臨高電話業務量、人才短缺和須持續滿足客戶期待的客戶服務團隊帶來了突破。這些agents 能與客服代表無縫協作，在學習如何解決客戶問題的同時，自動建立知識庫文章，以將最佳實踐快速擴展至整個團隊，提升一致性的服務質量。
隨著 agent 在企業中逐漸普及，微軟也表示將確保客戶擁有健全的資料治理和安全性。Dynamics 365中的 agents 將遵循微軟在安全性、隱私和負責任 AI的核心承諾。在 Copilot Studio中構建的agent，也將具備由開發者定義的指令、知識和行動所建立的防護和控制機制。與agent 串接的資料來源也遵循嚴格的安全措施和控管，這些都可在 Copilot Studio 中進行管理，包括防止資料遺失、完整的身份認證協定等。一旦這些agent 被創建，IT 管理員更可以透過一系列的功能來對其進行有效控管。
微軟自身的轉型
微軟也利用 Copilot 和 agents 重新構思各部門的業務流程，同時賦能員工擴大其影響力。微軟某銷售團隊便借助 Copilot，使每位銷售人員的營收表現提升了 9.4%、業務成交量增加近 20%。此外，根據內部統計，一個團隊的平均客戶案件處理時間更加快了近 12%；微軟的行銷團隊以專為協助客戶的客製化 agent，提升21.5% Azure.com上的轉換率；而在人力資源部門，員工自助服務 agent 回答問題的準確率更提升了42%。
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