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现场案例

央企财务:报销判断从半个月收到一两天

科研机构报销。费用记到哪个科目、哪个项目、对应哪张出差单,散在不同流程里。真正耗时间的,是填表之前的判断。

报销从大约半个月到一个月,收到一两天。做成了 10 个具体场景。

十个场景是慢慢盖上去的,不是一张大图一次上线。科研人员的操作被压成很短的一步。

接受度、数据能不能出单位、机器够不够,比模型选择更先卡住。先用一个报销场景证明,再谈别的。

私有化部署。业务的人陪着把判断写成规则,不把规则锁在厂商那边。

现场
央企科研单位。发票要判断费用性质、记到哪个项目,还要找申请和部门。付款对象还有供应商和保证金。
原来怎么做
人在规则里来回翻,再录入。业务量上去以后,财务的时间都在重复判断上。科研人员也被拖进与科研无关的手续。
卡在哪
规则多、层级深,不能只做「拍一张发票识别金额」。
AI 放在哪
识别发票,把出差、审批、部门接上。规则判断完,再让软件按规则自动录入。人在钉钉里把发票交给机器人,后面的步骤藏起来。

可以照着看的几步

  1. 1.先做一个报销场景,把判断和录入拆开。
  2. 2.规则写下来,人只处理对不上的。
  3. 3.数据留在单位里。
  4. 4.省下的是科研人员的手续时间,不只是财务少几个人。

整理自 Datawhale《FDE案例100》(2026-09-06)。这里只留场景、原来的做法、AI 放在哪、结果和坑。

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