大模型驱动的采购三单匹配自动化实验

本实验聚焦制造业采购到付款流程中的三单匹配环节，探索大模型与RPA结合的自动化实现路径。传统规则引擎在单据字段缺失、品名表述不一致时匹配率下降明显，人工复核负担较重，是流程自动化的典型瓶颈。
实验采用大模型完成非结构化单据的字段抽取与语义对齐，再交由RPA执行系统录入与校验，形成“理解—执行”分层架构。阶段性结果显示：品名归一化准确率达94.2%，较纯规则方案提升约18个百分点；通过置信度分级机制，高置信单据自动过账、低置信单据转人工，试点两个月内人工复核量下降约六成，单据平均处理时长由4.6分钟缩短至1.2分钟。
下一步将引入供应商主数据治理，扩充行业品名词典，并在两家试点工厂扩大验证范围，重点考察异常单据与退货场景的边界处理能力，确保自动化流程在真实业务扰动下的稳定性。