反向开票场景：传统流程涉及供应商资料收集、税号核验、合同审核、票面信息录入、提交税局 5 步，需要 2-3 人协同 1-2 天。改造后由数字员工自动完成前 4 步，人工只做最终复核，单单完成时间从 1-2 天压缩到 15-30 分钟。
电子档案归档：传统流程纸质扫描 → 人工识别 → 手工录入 → 审核入库，单份档案 5-10 分钟。改造后 OCR + LLM 自动抽取要素 + 入库，单份 10-30 秒。
传统 OA：流程固定、靠人工驱动每一步、不处理非结构化数据。
RPA：流程固定、自动执行重复动作、但脆弱（界面变了就失败）、不理解语义。
AI 数字员工：理解语义、处理非结构化数据、可根据上下文判断分支、可调用工具完成端到端任务。是 RPA 的下一代。
已为能源（北京京能）、资源回收、电子档案、税务（灵税通）、合同管理等行业完成数字员工落地。每个项目均含：流程画像报告 + 沙箱 MVP + 上线方案 + 训后陪跑。
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把目标流程拆成输入、加工、决策、输出四段，分别判断哪段适合交给 AI、哪段必须保留人工。多数流程适合自动化的是输入和加工两段，决策段应当谨慎。
改造前必须记录当前耗时、人力投入和错误率。没有基线，改造后无法证明效果，项目也很难持续获得支持。
很多流程的实际执行方式和文档描述不一致，真实规则藏在老员工的经验里。这部分不挖出来，做出来的自动化在实际业务中会频繁卡住。
第一个项目选了跨部门、涉及多个系统的复杂流程，周期长、协调难，还没出成果团队就失去耐心。应当从单部门、单系统的场景起步。
把流程做成全自动、异常情况无人处理，一旦遇到边界情况就卡死，业务被迫回退到手工。合理的设计应当是自动处理常规、异常转人工。
没有监控、没有复盘、没有持续优化，几个月后规则过时、准确率下降，最终被弃用。自动化流程需要像产品一样运营。
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