因为所有操作最终都在 Workday 内部执行，所以企业原有的合规、审计和流程控制仍然保持不变。

员工可以完成的 HR 自助任务

对普通员工来说，Sana 代理相当于一个嵌入在办公软件里的 HR 助手。常见操作包括：

• 查询 年假或休假余额
• 查看 工资单或薪资信息
• 咨询 HR 政策问题

这些操作都可以直接在 Copilot 聊天界面完成，无需再打开 Workday 系统或切换应用。

管理者可以完成的审批操作

对于团队管理者，Copilot 也可以处理日常管理任务。例如：

• 查看并审批员工工时表（timesheets）

虽然审批操作是在 Copilot 中触发，但实际的审批流程仍在 Workday 中执行，因此审批路径、审计记录以及公司政策都保持一致。

AI 代理还能处理哪些财务任务

Sana 自助代理不仅服务 HR 场景，也覆盖部分员工财务流程，例如：

• 提交或管理 费用报销请求
• 查询与员工账户相关的财务信息

因为这些请求最终连接到 Workday 的财务工作流，所以它们仍遵循 Workday 原有的业务规则和审批机制。

Workday 如何保证数据安全与治理

企业在引入 AI 时最担心的问题之一，就是数据和流程是否会被绕过。Workday 在设计这个集成时专门避免了这一点。

核心原则是：Workday 仍然是唯一的执行环境和系统记录。

Copilot 只负责触发操作，而真正的数据访问和业务逻辑都在 Workday 中完成。这意味着：

• 用户能看到什么数据仍由 Workday 的角色权限决定
• 所有 审批流程和业务流程继续在 Workday 中运行
• 合规与公司政策仍由 Workday 平台执行和记录

此外，微软的集成指南还要求企业配置 Workday 的安全组件，例如身份认证策略、集成用户（Integration User）以及安全组，以确保访问范围被正确限制。

为什么部署相对“低摩擦”

在很多企业系统中，开发一个 AI 助手通常需要大量定制开发。但 Workday 与 Microsoft 的方案尝试降低这一步的复杂度。

微软提供了 Employee Self‑Service（员工自助）代理框架，并提供 Workday 扩展包。IT 团队主要是配置连接，而不是从零开发集成。

典型部署步骤包括：

• 配置 Workday 单点登录（SSO）与集成用户
• 设置 安全组与身份验证策略
• 在 Copilot Studio 中安装 Workday 扩展包

这些步骤仍需要 Workday 管理员参与并进行安全审查，但整体架构已经预先设计好，因此大幅减少了自定义开发工作量。

与 Workday–Microsoft AI 战略的关系

Sana 自助代理并不是一次独立发布，而是 Workday 与 Microsoft 更大合作战略的一部分：构建 可互操作的企业 AI 代理生态。

两家公司正在打造一套基础设施，使得在 Azure AI Foundry 或 Copilot Studio 中构建的 AI 代理，可以注册并在 Workday 的 **Agent System of Record（ASOR，代理系统记录）**中进行管理。

这种模式下：

• Microsoft 提供 AI 接口和生产力工具入口
• Workday 提供 HR 与财务数据、业务流程以及治理体系

Sana 代理进入 Copilot，就是这一战略的实际落地：员工通过熟悉的办公工具与 AI 交互，而企业系统仍然负责数据、权限和流程控制。

一个更大的趋势：AI 进入“工作流内部”

这项集成也反映出企业软件设计的一个重要变化。

过去员工需要在多个系统之间来回切换，而现在越来越多的 AI 代理正在成为 跨应用的对话层。用户只需用自然语言提出需求，AI 就能在后台调用多个企业系统完成任务。

在这种架构里，像 Microsoft 365 这样的生产力平台成为交互入口，而 Workday 这样的企业系统继续负责执行真实的业务逻辑和治理。Sana Self‑Service Agent 正是这种模式的一个早期实例：既提供 AI 的便利，又保持企业级控制与合规。

因为所有操作最终都在 Workday 内部执行，所以企业原有的合规、审计和流程控制仍然保持不变。

员工可以完成的 HR 自助任务

对普通员工来说，Sana 代理相当于一个嵌入在办公软件里的 HR 助手。常见操作包括：

• 查询 年假或休假余额
• 查看 工资单或薪资信息
• 咨询 HR 政策问题

这些操作都可以直接在 Copilot 聊天界面完成，无需再打开 Workday 系统或切换应用。

管理者可以完成的审批操作

对于团队管理者，Copilot 也可以处理日常管理任务。例如：

• 查看并审批员工工时表（timesheets）

虽然审批操作是在 Copilot 中触发，但实际的审批流程仍在 Workday 中执行，因此审批路径、审计记录以及公司政策都保持一致。

AI 代理还能处理哪些财务任务

Sana 自助代理不仅服务 HR 场景，也覆盖部分员工财务流程，例如：

• 提交或管理 费用报销请求
• 查询与员工账户相关的财务信息

因为这些请求最终连接到 Workday 的财务工作流，所以它们仍遵循 Workday 原有的业务规则和审批机制。

Workday 如何保证数据安全与治理

企业在引入 AI 时最担心的问题之一，就是数据和流程是否会被绕过。Workday 在设计这个集成时专门避免了这一点。

核心原则是：Workday 仍然是唯一的执行环境和系统记录。

Copilot 只负责触发操作，而真正的数据访问和业务逻辑都在 Workday 中完成。这意味着：

• 用户能看到什么数据仍由 Workday 的角色权限决定
• 所有 审批流程和业务流程继续在 Workday 中运行
• 合规与公司政策仍由 Workday 平台执行和记录

此外，微软的集成指南还要求企业配置 Workday 的安全组件，例如身份认证策略、集成用户（Integration User）以及安全组，以确保访问范围被正确限制。

为什么部署相对“低摩擦”

在很多企业系统中，开发一个 AI 助手通常需要大量定制开发。但 Workday 与 Microsoft 的方案尝试降低这一步的复杂度。

微软提供了 Employee Self‑Service（员工自助）代理框架，并提供 Workday 扩展包。IT 团队主要是配置连接，而不是从零开发集成。

典型部署步骤包括：

• 配置 Workday 单点登录（SSO）与集成用户
• 设置 安全组与身份验证策略
• 在 Copilot Studio 中安装 Workday 扩展包

这些步骤仍需要 Workday 管理员参与并进行安全审查，但整体架构已经预先设计好，因此大幅减少了自定义开发工作量。

与 Workday–Microsoft AI 战略的关系

Sana 自助代理并不是一次独立发布，而是 Workday 与 Microsoft 更大合作战略的一部分：构建 可互操作的企业 AI 代理生态。

两家公司正在打造一套基础设施，使得在 Azure AI Foundry 或 Copilot Studio 中构建的 AI 代理，可以注册并在 Workday 的 **Agent System of Record（ASOR，代理系统记录）**中进行管理。

这种模式下：

• Microsoft 提供 AI 接口和生产力工具入口
• Workday 提供 HR 与财务数据、业务流程以及治理体系

Sana 代理进入 Copilot，就是这一战略的实际落地：员工通过熟悉的办公工具与 AI 交互，而企业系统仍然负责数据、权限和流程控制。

一个更大的趋势：AI 进入“工作流内部”

这项集成也反映出企业软件设计的一个重要变化。

过去员工需要在多个系统之间来回切换，而现在越来越多的 AI 代理正在成为 跨应用的对话层。用户只需用自然语言提出需求，AI 就能在后台调用多个企业系统完成任务。

在这种架构里，像 Microsoft 365 这样的生产力平台成为交互入口，而 Workday 这样的企业系统继续负责执行真实的业务逻辑和治理。Sana Self‑Service Agent 正是这种模式的一个早期实例：既提供 AI 的便利，又保持企业级控制与合规。