Data to AI™ / Copilot/Exact Online
Responsables comerciales y personal de finanzas consultan en Teams el estado de las facturas, los cobros pendientes y la caja por vencer mediante un agente de Copilot que lee sus cifras de Exact Online.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué clientes tienen más dinero atascado en el tramo más antiguo de cuentas por cobrar?
Van Dijk Bouw es quien más acumula en el tramo más antiguo: 14.200 € de un total pendiente de 31.500 €. Entre estas tres cuentas, hay 24.950 € en Age Group 4.
| Account Name | Total Amount | Age Group 1 Amount | Age Group 4 Amount |
|---|---|---|---|
| Van Dijk Bouw Financial - Aging Receivables List | 31.500 € | 9.800 € | 14.200 € |
| Kessler Logistik Financial - Aging Receivables List | 18.750 € | 6.300 € | 6.450 € |
| Maas Retail Financial - Aging Receivables List | 12.900 € | 8.600 € | 4.300 € |
Leído de la lista de antigüedad actual, que vuelve a cargar todas las partidas abiertas en cada ejecución. El significado de cada tramo procede de los campos Age Group Description.
Exact Online es un software empresarial en la nube para contabilidad y gestión financiera. Dataddo extrae sus datos de antigüedad de cuentas por cobrar, cuentas por pagar, facturas de venta, presupuestos y pérdidas y ganancias.
@Exact Finance Desk ¿Hay alguna Sales - Invoices con Invoice To Name Kessler Logistik que haya superado su Due Date? Muestre Invoice Number y Amount DC.
Los gestores de cuenta mencionan al agente de finanzas en su canal de Teams para ver si un cliente ha pagado, en lugar de escribir al contable y esperar una respuesta.
@Exact Finance Desk Sume el Amount DC de Receivables con una Due Date en los próximos 30 días frente a los Payments que vencen en el mismo periodo, y dé el neto.
El responsable de finanzas pregunta en Microsoft 365 Copilot por las entradas frente a las salidas de caja del próximo mes y copia el resumen en la actualización semanal de tesorería.
Use las herramientas de dataddo para describir Exchange Rates y luego enumere Source currency, Target currency, Rate y Start date para nuestro módulo de conversión.
Un desarrollador del pipeline de informes pide a GitHub Copilot en Agent mode los campos reales de tipos de cambio, para que el código de conversión de moneda use los nombres de Exact Online en lugar de suposiciones.
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
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Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Preguntas de ventas sobre facturas | Los gestores de cuenta escriben al contable para preguntar si un cliente ha pagado, y el contable lo busca a mano en Exact Online. | Un agente de Copilot Studio publicado en Teams responde a partir de Sales - Invoices, así el gestor de cuenta lo menciona en el canal y obtiene el estado. | Menos consultas de estado a finanzas |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un chat genérico de Copilot responde a preguntas financieras con conocimiento general, sin nada que lo vincule a su administración. | La descripción del servidor indica al agente que las facturas, los cobros y los pagos están en Dataddo, así que esas preguntas activan una consulta. | Consultas en las preguntas adecuadas |
| Varias divisiones | Cada división se exporta por separado y se pega en el chat, así que los totales del grupo dependen de quién recopiló cada archivo. | La extracción multicuenta recoge un dataset de todas las entidades a las que tiene acceso, y el agente desglosa las cifras por el campo Division. | Todas las divisiones en un solo agente |
| Desarrolladores y datos financieros | Los desarrolladores piden a finanzas exportaciones de muestra para conocer los nombres de campo de Exchange Rates y de las líneas de transacción. | GitHub Copilot en VS Code describe las entidades a través de .vscode/mcp.json, así que el código sigue los campos reales de Exact Online. | Sin exportaciones de muestra |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Exact Online, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Exact Online que más usan los equipos de finanzas y RevOps, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Lista de datasets curados
¿Necesita un dataset, métrica o atributo que no ve?
Díganos qué falta y lo añadiremos al conector.
Se ejecuta según su programación. Los datasets con rango de fechas vuelven a leer una ventana móvil en cada ejecución, las listas como Aging Receivables extraen todos los datos actuales y una resincronización completa de datos carga el historial anterior.
Conector de Exact Online →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Extraiga con Dataddo datasets de Exact Online como Sales - Invoices, Receivables y Payments, y vincúlelos a un destino de Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada una herramienta Model Context Protocol que apunte a https://headless.dataddo.com/mcp-data, inicie sesión con OAuth 2.0 Dynamic discovery y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot.
Mediante un agente de Copilot Studio con Dataddo Data Access como herramienta MCP. Publíquelo en Channels > Teams and Microsoft Copilot, y los usuarios lo mencionan con @ en chats y canales para preguntar por facturas o cobros.
El agente usa la descripción para decidir cuándo llamar a Dataddo. Mencione facturas, cobros, pagos y pérdidas y ganancias de Exact Online, para que las preguntas financieras activen una consulta y las conversaciones no relacionadas no.
Sí. Añada la URL de Dataddo a .vscode/mcp.json con type http, inicie el servidor e inicie sesión, y luego use Copilot Chat en Agent mode. En Copilot Business y Enterprise, un administrador debe habilitar los servidores MCP en la política de Copilot.
Sí, si los flujos las incluyen. La extracción multicuenta recoge un dataset de todas las entidades a las que tiene acceso, y el agente puede desglosar las cifras por Division cuando el dataset tiene ese campo.
Empiece por lo que más se pregunta: Sales - Invoices para consultas de estado, Receivables y Payments para la caja por vencer, y Financial - Profit and Loss para los resultados. Vincule solo los datasets que deba ver el público del agente.
No. El agente solo lee datos extraídos a través de Dataddo. Se puede consultar el Approval Status de Payables list, pero aprobar o modificar una factura se sigue haciendo en el propio Exact Online.