大模型+RPA：采购对账流程自动化试验

本周实验室围绕“大模型+RPA”在制造企业后台流程中的可行性开展了一轮小规模试验，选取某汽配厂采购对账场景作为试点。该场景此前依赖人工在ERP、邮件与Excel间逐条核对订单、送货单与发票，单次月度对账约需2人天，且易因抄录遗漏产生差异。试验中，大模型负责三类非结构化输入的字段抽取（邮件正文、PDF送货单、扫描发票），RPA脚本随后在ERP中执行查询、比对与差异标记。要点如下：

• 在300份历史单据回放测试中，字段抽取综合准确率约97.2%，错误集中在印章遮挡与手写批注区域；引入置信度阈值后，低置信样本转人工复核，整体差异率降至0.8%以下。
• 全流程跑通后，月度对账耗时由2人天压缩至约3小时，人工仅需处理约6%的待复核项。

下一步计划：一是补充手写体样本与多供应商版式，提升抽取鲁棒性；二是将该框架迁移至销售开单与费用报销两个相邻流程，验证跨场景复用成本。我们的初步判断是，大模型的价值在于补齐RPA最难处理的“读”环节，而流程稳定性仍需依赖规则约束与人工兜底的合理分层，不宜追求全无人化。