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正如我所说（和听到的），在Workday Rising，我们经常将客户视为创新的合作伙伴。他们非常深刻地了解自己的业务挑战，我们也了解如何运用Workday的强大功能来帮助解决这些挑战。

这就是为什么我们将机器学习（ML）嵌入并应用到我们所做的每一件事中，而不是将其作为一个单独的应用程序来交付—我们认为这是最能为客户服务的策略。我们知道，Workday是财务和人力资源的核心系统，我们的算法不断提供结构良好的单版本企业数据和相关元数据，这是机器学习的最佳燃料。不仅如此，Workday中完成的每一个事务都代表了一个业务决策，机器可以利用这个结果来改进和提高对该业务特定需求的预测。

我们的机器学习算法从这些数据和客户决策中学习，以提供更好的预测。更好的预测会带来更好的判断，大数据怎么查询，并会带来更好的决策和业务成果。这是一个良性循环，它建立在独立的ML产品无法交付的基础上，并且对提供明确的和不可否认的商业价值至关重要。我们的客户如何使用机器学习整合到我们所有的基础设施中来做出更好的商业决策？继续阅读

了解你公司的命脉：财务

当涉及到企业的财务方面时，我们的"灯塔功能"，正如我的同事马特·格里波所说，就是《洞察期刊》。此Workday财务管理功能可自动显示隐藏在总账中的错误代码，大大减少财务团队结帐所花费的时间和开销。

早期采用此功能的客户使用此功能，包括健身和健康公司的生活时间，journal insights使用机器学习，通过将会计分录与类似交易的其他分录进行比较，来检测会计分录中的异常情况。因为我们实时标记这些，用户可以纠正潜在的对账问题。

Life time高级会计经理Katie Van Hauen说，"最终结果是时间倒流。通过日志洞察和机器学习，过去需要一天或半天时间的过程现在只需要30分钟的报告刷新，这样我们就可以知道我们需要关注的地方，大数据时代的特点，我们需要把时间和注意力放在哪里。"

Gaurav Sharda，生命周期工作日运营和过程改进主管，指出："给我们的时间越多我们的业务人员需要更多的时间来回馈我们的客户。一个伟大的客户体验是我们努力奋斗的，而工作日帮助我们实现这一目标。"这项技术的基础是它的基础，它是我们称之为"智能核心"的一种机器学习能力的集合，它利用了最先进的神经网络，经典的机器学习技术，如梯度增强的决策树，创造了一个强大的预测表示任何金融系统的最基本的元素：金融交易。

与期刊洞察，我们使用智能核心发现错误的账本，大大加快了业务流程。但这仅仅是一个开始，因为我们还可以利用intelligent core对交易的理解来增加大量的资金流，包括记录到报表、现金到结算、采购到支付以及费用到报销。效率和监督的提高让财务主管和他们的团队摆脱了困境，专注于推动业务发展的关键战略活动。例如，journal insights提供了许多自动化和对账功能，我们认为我们的客户会发现这些功能非常有用且省时，包括：

供应商发票自动化：智能地将有潜在问题的发票发送给有能力解决类似问题的员工。在其初始版本中，供应商发票自动化利用基于规则的工作队列和标题级扫描将发票直接发送给合适的人员，还可以处理通过机器人流程自动化（RPA）或任何其他方式传入的发票通过自然工作区支付的费用：为了消除摩擦并允许工人留在自然工作区，他们可以使用Workday for Slack提交费用，很快，微软团队就可以提交了。然后，大数据难吗，Workday Expenses将光学字符识别（OCR）应用于收据，以填写原本需要手动输入的数据。客户付款匹配：使用机器学习来处理来自客户的现金收据，这些现金收据没有足够的细节来进行明显的发票匹配，并确定最有可能应用现金收据的发票。

很快，spark大数据，客户将能够受益于额外的自动化，包括：