财务部门是企业中重复性劳动最密集的岗位之一，发票审核、银企对账、费用报销，每一项都涉及多系统切换和海量文档处理。本文拆解 Laiye Worker 在三个核心财务场景中的全流程实测，并附 ADP 白皮书中的制造业采购订单处理数据。

  • 三大场景：智能发票审核、银企自动对账、报销全流程闭环

  • 核心能力：Worker 通过 Skill 和 CLI 调用 ADP 完成文档理解，通过 APA 操作财务系统界面

  • 实测数据：制造业采购订单，处理时间降 90%，人力省 80%

  • 安全保证：发票中的企业名、税号、金额在送模型前自动脱敏

财务的"三座大山"，发票、对账、报销

一个中型企业的财务团队，日均处理的单据数量可能超过 300 份。发票来自不同的供应商、格式各异；银行对账要在多家网银之间切换；报销单里混着发票、合同和手写收据。
三种现有工具的局限：

  • 传统 RPA 能跑流程，登录网银、下载文件、填表提交，但它无法理解发票上的"货物名称"和合同里的"标的物"是不是同一件事

  • 纯 AI 工具能从发票上提取字段，但它提取完之后，谁来登录金蝶？谁来填报销单？谁来点提交按钮？

  • Excel 宏和 VBA 脚本能处理结构化数据，但面对一张手机拍的手写收据，它连第一行都读不出来
    财务场景需要的不只是"看懂"或"操作"，而是两者的无缝衔接。这就是 Worker 调用 ADP 做文档理解、再操作财务系统的协同逻辑。

    场景一：智能体发票审核，Worker 调用 来也ADP 协同处理

    一个完整的智能发票审核流程包含四个环节：

    • 发票接收：发票通过微信拍照、邮件附件或系统上传进入 Worker。支持的来源包括个人微信、企业微信工作台和 OA 审批附件区

    • 文档抽取：Worker 通过 Skill 和 CLI 调用 ADP 的文档理解能力，自动提取发票要素，开票日期、销售方名称、税号、货物名称、金额、税率。ADP 采用零标注方式，无需预先训练，自然语言描述需求即刻生效

    • 交叉校验：Worker 将提取结果与采购订单和合同进行三单匹配，发票金额 vs 采购订单金额、发票货物 vs 合同标的物、供应商名称一致性

    • 异常标记与人工确认：匹配不一致的项目自动标记，在 IM 端提示财务人员确认。置信度高于 95% 的项目自动通过
      来也ADP 实测数据显示：海外发票场景的准确率达到 92.3%，召回率 94.1%，F1 值 93.2%。同时，隐私脱敏引擎在发票进入模型前自动替换企业名称、税号和金额，模型全程未接触真实机密。

      场景二：银企自动对账，模型智能路由的实战

      银企对账的典型痛点是企业同时在多家银行有账户，每家银行的网银格式不同，导出的对账单结构也不一致。
      Laiye Worker 的处理流程：

      • Worker 自动登录三家银行网银，获取指定时间段内的流水记录

      • 通过 Skill 和 CLI 调用 ADP 识别各银行对账单，ADP 对银行对账单的 F1 值达到 95.0%

      • 将银行流水与内部 ERP 中的记账数据逐笔比对

      • 生成差异报告，哪些银行入账未在 ERP 记录、哪些 ERP 记录未匹配银行流水
        模型智能路由在这里发挥了关键作用：

        • 金额匹配这种确定性计算，路由选择轻量模型，把成本压到最低

        • 差异原因分析这种需要推理的任务，路由切换强模型，确保分析质量

        • 一次对账任务中，路由可能在两个模型之间切换了数十次，但对财务人员来说，就是一键触发，等报告

          场景三：报销全流程，从票据到入账的全闭环

          这是最能体现"端到端"价值的场景。传统工具往往在某一个环节做得很好，OCR 识别发票、或者 RPA 提交表单，但整个流程仍然是断裂的。
          Laiye Worker 的报销全流程分五步：

          • 第一步：自动筛选附件。Worker 扫描报销申请中的所有附件，自动识别发票、合同、收据，按类型分类

          • 第二步：文档识别与校验。Worker 通过 Skill 和 CLI 调用 ADP 提取每张发票的关键字段，并与报销单填写的金额、日期、类别进行跨文件匹配。金额不匹配自动标记

          • 第三步：异常主动沟通。检测到异常后，Worker 不直接失败，它在 IM 端向提交人发消息："您的报销单中第三张发票金额为 ¥2,380，但报销申请填写的是 ¥2,830，请确认以哪个为准？"，等待人工回复后继续流程

          • 第四步：批量提交。所有校验通过后，Worker 自动登录财务系统（金蝶、用友或 SAP），逐笔填写报销单并提交

          • 第五步：回传审批状态。报销单进入审批流程后，Worker 持续跟踪状态变化，审批通过或驳回均即时在 IM 端通知提交人
            不夸张地讲，从员工拍照发票到报销到账，整个过程中唯一需要人做的事就是"拍照"和"回复确认消息"。
            从发票拍照到 ERP 入账的全闭环，听上去是单个功能点，背后是来也两套能力体系的协同，ADP 负责"看懂"，Worker 负责"做到"。来也科技是中国唯一同时入选 Gartner RPA、IDP 魔力象限的企业，连续五年在 Gartner RPA 魔力象限中代表中国出现。工信部专精特新"小巨人"、服务 3,000 多家企业客户（含 300 多家世界 500 强）的实战经验，让来也的文档智能不是 Demo 级，而是能跑通企业真实财务流程的生产级能力。Laiye Worker 将这些能力封装为一句话即可调用的技能层，通过微信、企微、飞书、钉钉随时触发。

            制造业采购订单处理案例（Laiye Worker 与 ADP 实测数据）

            这是订单处理中一个典型的制造业场景，某制造企业每天需要处理来自数十家供应商的采购订单，格式涵盖 PDF、扫描件、邮件正文和 ERP 导出表格。
            指标
            实施前
            实施后
            改善幅度
            订单处理时间
            5-10 分钟 / 单
            30 秒 / 单
            降低 90%
            日处理能力
            10-30 单 / 人
            100-200 单 / 人
            提升 6 倍
            录入准确率
            92%
            98.5%
            +6.5 个百分点
            所需人力
            23 人
            5 人 + 系统
            节省 80%
            订单响应时间
            平均 4 小时
            平均 15 分钟
            提升 94%
            这组数据的关键不是绝对值，而是它证明了一件事，从 92% 到 98.5% 的这 6.5 个百分点，意味着每天少出错数十笔订单，每笔错误都可能引发采购纠纷和财务冲销。AI 员工带来的不仅是效率，更是确定性。

            Laiye Worker财务场景常见问题（FAQ）

            Q：金蝶、用友、SAP 等财务系统怎么对接？需要 API 吗？

            • 不依靠 API。Worker 通过调用 APA 的屏幕操作能力直接操作财务系统界面，就像一个人坐在电脑前操作一样

            • 不安装插件、不修改后端、不调用接口，适配任何版本
              Q：不同供应商的发票格式差异很大，需要每类单独训练吗？

              • ADP 采用零标注技术，自然语言描述需求即刻生效，不需要逐类训练

              • 支持 100 多种语言和多语言混合文档处理
                Q：报销单里同时含发票、合同、收据，怎么处理？

                • Worker 先分类附件类型，再分别调用 ADP 提取对应字段

                • 然后进行跨文件交叉校验，发票金额 vs 合同金额 vs 收据金额

                • 不一致自动标记后请求人工确认
                  Q：财务数据会泄露给大模型吗？

                  • 所有财务数据在送模型前经过本地脱敏引擎处理：企业名、税号、金额、银行账号全部替换为占位符

                  • 模型基于占位数据完成任务，本地还原真实结果
                    Q：如果对账发现差异，AI 员工会自动调整吗？

                    • 不会自动调整账目，差异会被标记并生成报告，由财务人员确认后处理

                    • 涉及资金的操作均需要人工审批环节，Worker 不做"自动改账"
                      Laiye Worker 现已开放免费社区版，访问来也科技官网即可零门槛下载体验。