自動監査は、サービス要求または購買要求で主要な予測フィールドが更新されたときに、既存のカテゴリを最新の AI 予測と比較し、カテゴリフィールドを自動的に更新せずに不整合にフラグを立てます。

サービス要求 (SR) または購買要求 (PR) の主要な予測フィールドが更新されると、支出カテゴリ化エージェントは自動監査を実行して、既存のカテゴリを最新の AI 予測と比較します。主要な予測フィールドには、[製品名]、[サプライヤー]、[サプライヤー製品]、[購入理由]、[簡単な説明] が含まれます。

サービス要求 (SR) または購買要求 (PR) の主要な予測フィールドが更新されると、[支出カテゴリ] フィールドと [製品カテゴリ] フィールドに AI 予測値が自動的に入力されます。PRL フォームに警告メッセージが表示され、保存する前に AI が予測した値の精度を確認するようにユーザーに通知されます。

AI 予測値が要件を満たしていない場合は、[ 支出カテゴリ ] ドロップダウンリストから別の値を選択できます。同じ AI 予測動作と上書き動作が [製品カテゴリ ] フィールドにも適用されます。

この監査は、既存の分類ルールと分類マッピング、およびトレーニングとパターン分析に使用された分類の履歴データに基づいています。

カテゴリの不一致が検出された場合、システムは不整合にフラグを付け、カテゴリフィールドを自動的に更新することなく、行レベルでアラートを表示します。

監査は非同期で実行されるため、システムパフォーマンスへの影響は最小限に抑えられます。

予測ロジックとフローの詳細については、「 SR および PR の作成中にカテゴリを自動的にアサインする」の「製品と支出カテゴリの予測ロジック」セクションを参照してください。