AI 与 RPA 自动化需求全景：150 个跨部门业务场景分析

一份自动化需求表，真正有价值的并不是 “收集了多少想法”，而是能否从中识别出适合优先落地的流程。本次汇总覆盖 10 个工作表、150 个业务场景，横跨运营、财务、开发、设计、供应链、人力、沃尔玛、亚马逊、独立站和 TikTok。

查看完整数据： 打开网页版完整数据，或下载原始 Excel。网页版支持工作表切换、关键词搜索和 “仅看紧急且重要” 筛选。

# 数据概览

原始表格中的操作时长既有数字，也有 “分钟”“小时”“区间” 和 “不定时” 等文本口径，因此本文不直接把所有时长相加。年度人天只统计已经填写为数字的明细，适合用于发现大方向，不应直接当作项目收益承诺。

# 各工作表分布

# 最值得优先验证的场景

按 “紧急且重要”、年度人天和流程标准化程度综合观察，第一批更值得进入技术验证的场景包括：

1. 采购下单：领星采购计划、1688 下单和线下合同之间存在大量重复操作，已填年度工作量约 132 人天。
2. 一件代发订单下单：订单、渠道、仓库和赠品规则相对明确，已填年度工作量约 117 人天。
3. 源数据、属性与评论采集处理：三类场景各约 24 人天，适合拆成 “浏览器采集 — 数据清洗 — 分析输出” 流水线。
4. 收汇资料整理：涉及报关单、协议号和文件匹配，约 20.25 人天，适合优先验证文档识别与规则匹配准确率。
5. 亚马逊创建货件：约 18 人天，流程固定但会触及真实店铺操作，应设置人工确认点。
6. 跨部门协作与到期提醒：约 16.5 人天，可先从低风险的进度汇总和提醒开始。

# 适合采用的技术路线

# 1. 规则稳定、数据结构化：优先使用 RPA

报表下载、文件归档、表格合并、固定字段录入和系统间搬运，都适合由确定性的 RPA 脚本执行。核心是把登录状态、日期范围、文件命名、重复执行和失败回滚写成明确规则。

# 2. 文本、图片与模糊匹配：引入 AI

评论分类、属性提炼、图片敏感词检查、合同与报关资料匹配等任务，单靠坐标点击不够稳定。可由 AI 负责识别、分类和生成候选结果，再由程序完成校验与落盘。

# 3. 涉及资金、库存和上架：保留人工审批

开票、申报、采购下单、库存修改、商品上架、优惠券和营销活动都可能产生真实业务后果。自动化可以准备数据、填写草稿和执行校验，但最终提交前应保留人工确认，并记录操作日志。

# 建议的实施顺序

# 原始数据说明

• 原始 Excel 保持原内容，不修订业务描述和公式。
• “设计” 工作表的部门汇总行含 3 个 #REF! ，网页版会如实显示；上文的 18 人天来自两条有效明细重新汇总。
• 沃尔玛、独立站和 TikTok 等工作表仍有工作量或优先级空缺，正式立项前应补齐。
• 表中的人天和优先级来自需求填报，建议在实施前由业务负责人再次确认。

完整内容请进入网页版数据查看器，也可以下载原始工作簿进行筛选和二次分析。