AI 自动化与传统 RPA 的区别、它为企业带来什么、以及如何选对切入点——一份简短实用的指南。
传统 RPA 依据固定规则重复屏幕按键操作。表单新增一个字段，或 PDF 版式重做，流程立刻断裂。
AI 自动化将语言模型、视觉识别与经典流程引擎整合。它读取文档、理解意图、做出决策，只把异常交还给人处理。无需"写规则"，只需"给出示例"；系统会自行适应版式变化。
这一差异让可自动化的实际范围，比手写脚本扩大约十倍。
三项具体收益：
1）时间节省。重复性工作减少 40–80%。在一条发票匹配流程中，吞吐量从每小时 120 份提高到 400 份。
2）错误下降。人类注意力在 90 分钟后下滑；系统对每一份文件给出一致的判断。召回与纠错的成本随之下降。
3）扩张能力。业务量增长三倍时，人力成本不必同步翻倍。进入新市场无需将运营团队扩编一倍。
使用三重简单过滤：
* 频次——每周是否至少重复 200 次？是则入围。 * 明确度——输入与预期输出是否足够清晰，以至于换一个人也会给出相近结论？ * 风险可控——谁、以什么方式发现错误输出？
三个过滤全部通过的流程即为理想起点。我们免费咨询的第一步，正是用这套过滤扫描您的真实流程。
Setviva 团队搭建并在多个客户处稳定运行的三种模式：
**发票对账。**邮件或 EDI 进来的供应商发票经 OCR，抽取采购单号、金额、日期。与采购单完成干净的三方匹配后直接写入 ERP。不一致的升级到人工台，不同字段作为上下文一并呈现。月 20,000 行的典型分布：18,000 条以上自动处理，约 2,000 条待复核。
**邮件路由。**每封邮件经过语言识别、意图分类与紧急度打分。"我的发票在哪里"→ 财务队列并附带草拟回复；"我的包裹在哪里"→ 物流机器人，WhatsApp 即时回应；"技术故障"→ 支持团队，日志与客户画像已预先附上。
**销售线索评分。**表单信息 + 公司信息补全（LinkedIn、工商登记、域名年龄）+ 与历史成交单相似度 → A/B/C 评分。销售聚焦 A 级，B 进入培育流，C 自动过滤。
三者原则一致：机器处理重复判断，人只介入异常与真正复杂的关系。
项目卡住的四个反复出现的原因：
**流程尚未稳定就自动化。**每个月都在变的规则集意味着每月都要重训模型。先把流程写成 SOP，让它干净地跑 2–3 个月，再自动化。否则自动化团队一直在扑火。
**数据质量债务。**垃圾进，垃圾出。模糊 PDF、老旧格式、缺失字段 → OCR 抽错、LLM 解错。第一个 sprint 预算拿出 30% 专门做"采样文档收集 + 清洗 + 打标"。跳过这一步，Pilot 看起来完美，生产就塌。
**忽视变更管理。**用户可能抵制新工具（"以前 Excel 3 分钟就搞定"）。在用户侧挑 1–2 位拥护者，先和他们一起搭，让采用靠他们的口碑流开。
**单一供应商锁定。**如果 LLM API、OCR 服务、模型权重都来自同一家，他们想涨价那天你的成本直接翻三倍。把一切包进抽象层——切换供应商该耗费一天，而不是三个月。