行业背景、供应链韧性不足，供需适配失衡、生产效能偏低，质量管控粗放、综合成本持续走高，人力结构性矛盾突出
全球化供应链冲击：受地缘政治、物流波动、原材料涨价等影响，企业频繁遭遇原材料断供、物流延迟。 需求端波动剧烈：消费端个性化需求爆发，小批量、高频插单成为主流，传统以产定销模式失效。设备综合效率不足：受设备老化、人工操作误差及排产不合理影响，国内中小离散制造企业设备综合效率（OEE）普遍偏低。 人工质检瓶颈凸显：传统人工抽样质检受视觉疲劳影响，成品缺陷漏出率普遍达 5% 左右人力矛盾明显：制造业人力成本持续上行，同时制造业十大领域熟练技工缺口近 3000 万，招工难、留人难常态化。 ROI 模糊：中小工厂自动化改造前期投入门槛高，短期回本周期长，转型意愿偏弱；
转型堵点 行业痛点本可通过智能化缓解，但企业在实践中常陷入“堵点”，导致转型停滞、数据孤岛与质量缺陷、技术集成复杂度高、人才与 ROI 不确定性、安全与模型泛化不足
业务系统协议不互通，形成信息烟囱； 数据采集粗糙：老旧产线传感器覆盖率不足，采集噪声大，数据分析基础薄弱。遗留设备对接新技术困难，定制开发周期 6-12 个月超企业承受；协议互不兼容致集成成本占 50%以上。制造业 AI 人才稀缺（复合专家不足、员工抵触）与投资回报模糊（收益难量化），致中小企业转型意愿弱。网络安全威胁：设备全面联网后 OT 系统暴露面扩大，制造业是勒索攻击高发行业。 模型泛化能力弱：通用 AI 视觉模型受光照、工件干扰误判率高，标准化方案难以直接适配复杂产线。
解决方案 波森数智解决“如何让自动化真正落地业务”的本质问题，以“业务驱动、持续进化”为核心，重新定义智能化赋能路径。它不仅是技术工具，更是车间与办公室里的“数字同事”——基于明道云低代码底座 + RPA 自动化 + 大模型能力，深度理解制造场景，在关键环节自主执行、持续优化，实现“技术隐形、价值显性”。差异化优势 与通用工具不同，波森在行业沉淀、落地交付、长期运维上具备独一档优势、技术实现、客户价值🔍 无感兼容引擎、屏幕语义识别技术，无需 API、不改造老旧 PLC/MES/ERP；API+视觉双通路打通全系统、破解设备兼容与数据孤岛痛点；旧系统界面变更不中断流程，运维故障大幅下降
🧠 行业化 RPA+AI 方案、基于明道云低代码底座 + RPA 自动化 + 大模型能力，针对制造业场景做垂直落地：自主任务拆解、异常自愈、长链路推理；自然语言生成自动化流程，处理非标单据/多变排产场景、破解 AI 泛化不足难题；无需大量人工配置，非标生产场景自动适配，单流程人力投入大幅减少
🛡️ 安全可控部署、支持私有化部署与本地数据闭环；IT/OT 网络隔离，全链路操作日志、分级权限、应对安全威胁堵点；满足保密审计要求，规避工控勒索攻击、工艺数据泄露风险
⚙️ 轻量化分层落地模式、数字员工轻量化叠加现有 IT 架构，不推倒重建；提供存量 RPA 批量迁移、灰度并行切换服务；分阶段优先落地高价值场景、降低投入门槛、缩短回报周期；单场景上线 1-3 个月见效，整体改造成本仅传统方案 1/5，解决投资回报顾虑
📚 行业交付+CoE 人才闭环、配套分级培训、标准化流程资产库，共建企业自动化 CoE 中心、缓解人才稀缺痛点；业务人员可自主搭建流程，自主迭代运维
📊 持续进化 ROI 运营体系、每个项目沉淀检查规则与指标看板，规则与模型持续迭代；内置可视化 ROI 看板，实时监控 OEE、人力成本、不良率、能耗指标、模型越用越精准，全链路量化降本增效，综合投资回报可量化
以下是波森在制造业各部门的常见应用场景的常见应用场景：
01 生产制造部门
生产完工入库与全流程自动化
📌 业务介绍生产工单完工后，需同步完成 MES 工单状态更新、ERP 成品入库、WMS 出库指令触发等多系统操作，部分老旧系统无 API 接口，只能通过界面手工操作。
👨🏻💻 Before生产计划员每日在五六个系统间反复登录、切换，人工搬运完工数据逐条录入各系统，月底集中放行时经常加班至深夜，因疲劳操作导致的录入错误频发，引发账实不符、库存混乱等问题。
🤖 After完工状态感知 Agent 自动识别 MES 工单完工状态
➜ 多系统同步 自动登录 ERP 系统完成入库单创建与提交
➜ 出库触发 触发 WMS 系统生成出库指令
➜ 工单闭环 自动更新 MES 工单状态为"已完成"
全链路透明化 打通 ERP、MES、WMS 系统孤岛 7800+人天 包装行业头部企业部署 7 大模块，年省30% 设备平均闲置时间减少
生产数据自动采集与设备监控
📌 业务介绍从 CNC、注塑机等设备上采集加工参数、质量检测值，并与工单和产品序列号关联绑定，形成从原材料到成品的全过程质量追溯档案。
👨🏻💻 Before质检工程师每天频繁穿梭车间，手工抄录仪表参数并用纸质表单记录检测结果，回办公室后再逐条录入 Excel 表格，数据滞后且易出错，夜班异常往往到次日白班才被发现。
🤖 After设备数据抓取 Agent 自动登录设备系统或 MES
➜ 参数采集 抓取加工参数、温度、压力、转速等数据
➜ 序列号关联 关联到对应工单和产品序列号
➜ 系统录入 数据结构化录入质量管理系统
全过程追溯 实现"一物一码"95% 生产数据录入工作量减少3000 小时 年节约工时近
生产异常报警与智能处置
📌 业务介绍当产线出现温度超标、良率骤降等报警时，需快速识别异常类型、定位根因并采取纠正措施，融合设备振动、工艺参数、物料批次等多维数据进行综合研判。
👨🏻💻 Before凌晨产线报警后，值班员手动翻阅日志、电话联系维护工程师，工程师需从家中赶到现场排查，平均耗时 4 小时才能定责处置，期间产线停滞造成严重的交付延误和成本损失。
🤖 After多源感知 Agent 融合设备振动频谱、工艺参数等多维数据
➜ 根因分析 自动调用 EAP、FDC 等系统数据，输出带概率排序的根因报告
➜ 自主决策 通过 API 直接向 MES、EAP 系统下发参数调整指令
➜ 人机协同 高风险决策进入"人在环中"审批流程
5 分钟 异常响应从4 小时缩短至 95% 主动过滤95%以上的无效噪声告警秒级 不良品发现时间从48 小时缩短至
设备预测性维护与自动维保提醒
📌 业务介绍持续采集设备振动、温度、电流等时序数据构建设备健康基线，在故障征兆初期主动识别异常并触发维保工单，实现从"事后抢修"向"状态检修"的升级。
👨🏻💻 Before设备维保依赖固定日历周期或故障后被动抢修，资深技师凭经验"听声音、摸温度"预判隐患，但随着这批老技师的退休，年轻维修人员经验不足，排障能力断层。
🤖 After实时监测 Agent 持续采集设备多维度时序数据
➜ 异常识别 通过历史基线识别微弱异常信号
➜ 维保触发 自动过滤 90%干扰告警，精准定位故障根因
➜ 工单下发 通过邮件、钉钉、飞书多端推送维保通知
主动预警 将被动抢修转变为90% 自动过滤90%以上干扰告警 避免差错 避免因误判导致的无计划停机
生产报表自动生成与闭环分析
📌 业务介绍按日、周、月生成涵盖产量达成率、良率趋势、设备综合效率（OEE）等核心 KPI 的生产运营报表，数据来源于 MES、ERP、QMS 等多源异构系统。
👨🏻💻 Before生产文员从各系统导出 Excel 手工拼接汇总，每次月报光对账就耗费 3-4 人天，不同部门导出的数据口径不一，会议上经常为"到底信哪个数"争论不休。
🤖 After跨系统取数 Agent 自动从 MES、ERP、QMS 抓取数据
➜ 数据清洗 自动清洗、对齐多源异构数据
➜ 报表生成 按预设模板自动生成生产报表
➜ 智能分析 自动比对目标与偏差，输出异常预警
全自动化闭环 实现从数据采集到智能分析的50% 降低风控成本分钟级 报表时效从日级提升至
生产工单履约全链路自动化
📌 业务介绍将碎片化履约节点标准化，构建“建档‑流转‑追踪‑复盘”数智闭环，消除人工盯盘盲区。
👨🏻💻 Before执行节点散落在聊天群和表格，全靠人工盯，易寄错、滞后、漏单；管理成本高，无法沉淀经验。
🤖 After标准建档 自动激活标准化履约模板，确保项目启动即统一基准
➜ 自动流转 自动同步联络记录并下单寄样，关键任务秒级触发
➜ 实时更新 物流雷达全程追踪，进度一目了然
➜ 一键复盘 移动端快速确认节点，自动生成结构化报告并归档
99.9% 漏单/延误风险降低300% 履约节点流转效率提升80% 管理层体验提升
产线作业 SOP 与经验管理
📌 业务介绍将员工碎片化操作转化为可度量、可复刻的数字资产，实现行为捕获、建模、关联、固化；或 SOP 智能导航，实现“人找文档”到“知识找人”的转变。
👨🏻💻 Before管理层缺乏过程数据，顶尖经验流失；SOP 散落，新人上手靠传帮带，执行标准不一致。
🤖 After行为实时捕捉 记录桌面操作或自动吸纳各类文档
➜ 操作结构建模 将动作标签化，隐性操作转化为数字资产
➜ 效能深度关联 与 KPI 对齐，或实时推送操作指令辅助执行
➜ 标准一键固化 提炼最优路径为标准技能手册，复刻顶尖经验
30‑40% 新员工上手周期缩短2 倍 内控合规提升35% 决策精准度提升
实验耗材采购自动化
📌 业务介绍打通钉钉需求申请与多供应商平台，实现端到端自动化采购，确保耗材先行，驱动科研效率。
👨🏻💻 Before人工维护表格，财务人员充当“代购”在多平台录单，易错、周期长，导致停工待料。
🤖 After需求实时同步 从钉钉抓取采购申请，秒级响应
➜ 平台自动下单 模拟登录供应商系统，精准选购并下达指令
➜ 状态动态追踪 实时回写物流与签收状态，全流程透明
➜ 账单智能核销 发票与回单自动匹配对账，合规高效
70% 采购响应周期缩短80% 核心人力投入降低99.9% 耗材到位及时率
02 供应链/采购部门
大宗商品价格采集与 SAP 自动录入
📌 业务介绍每日获取铜、铝、银等大宗商品挂牌价，按企业内部预设公式计算采购基准价后录入 SAP 系统，作为当日采购订单的定价依据。
👨🏻💻 Before采购跟单员每日上午手动访问四五个行业网站、复制粘贴报价、按加权公式手工计算后再登录 SAP 逐条更新，每日耗时约 40-60 分钟，人工抄录易将"铜价"误填到"铝价"字段。
🤖 After定时采集 Agent 定时自动访问指定大宗商品网站
➜ 智能计算 按预设规则自动计算月均价或当日价
➜ SAP 录入 自动登录 SAP 系统，将数据推送到报价库
➜ 异常处理 自动处理报错信息并验证数据
11 人天 开发测试仅需约 11 人天即可上线98%+ 每日自动运行，准确率98%+ 0 风险 彻底消除人工录入的数据错误风险
供应商来料质检报告智能稽核
📌 业务介绍对供应商提交的每批次出货检验报告进行合规性稽核，确认报告内容完整、测量数据在规格范围内，确保关键物料实现 100%全量稽核。
👨🏻💻 Before质检员每天从采购邮箱下载数百份 PDF 报告，逐份肉眼比对规格参数，长期以来只能抽检约 20%，曾因漏检导致不良物料流入产线引发批量返工，直接损失数十万元。
🤖 After文档抓取 Agent 自动登录采购邮箱，识别关键词下载附件
➜ 智能解析 利用内置智能文档处理能力提取关键字段
➜ 数据校验 拉取 ERP 历史采购基准价和供应商履约评分
➜ 全量稽核 每日全量稽核，自动标记异常
4 分钟 单份报告处理时间缩短至 4 分钟以内10 倍 效率提升近10 倍 "零漏检、零误放行" 达到"零漏检、零误放行"精准度
采购订单自动处理与异常分流
📌 业务介绍将来自邮件、微信等多渠道的非标采购需求转化为结构化采购订单，完成价格校验、供应商资质核查后录入 ERP，异常订单自动分流处理。
👨🏻💻 Before采购员每天处理上百封邮件和几十条采购申请，逐一手工录入物料编号、数量、单价、交期等字段，每笔订单平均 15-20 分钟，物料号抄错、数量漏零等低级失误频发。
🤖 After订单接收 Agent 自动接收多来源采购订单
➜ 字段抽取 利用 LLM 提取物料编号、数量、用途等结构化字段
➜ 规则校验 自动校验价格、交期、供应商资质
➜ 异常分流 异常订单自动标记并转人工处理
80% 采购到付款全链路效率提升80%以上30%-50% 降低人力成本30%-50% 自动化运行 供应商配额主数据自动修改
库存实时监控与智能补货
📌 业务介绍整合 ERP 账面库存、WMS 实物库位、MES 线边库存等多源数据，动态计算安全库存并生成补货建议，确保产线不断料且资金占用最小化。
👨🏻💻 Before库存数据分散在三个系统中，计划员每周一上午从各系统导出后手工拼接汇总核对安全水位，耗时约 2 小时/人，缺料往往在发料时才被发现，导致产线紧急换线甚至停工待料。
🤖 After多源采集 Agent 打通 ERP、WMS 等多系统库存数据
➜ 动态计算 抓取近 7 天日均销量，计算安全库存值
➜ 预警触发 低于安全线时自动触发预警
➜ 补货派单 自动生成补货建议并派单至采购负责人
实时监控 库存实时监控，避免缺货或积压损失分钟级 库存汇总从每人每天2 小时压缩到分钟级 40% 库存周转效率显著提升
供应商数据智能采集与生命周期管理
📌 业务介绍涵盖供应商准入评审、资质证照审核、合同签订、绩效评估到退出管理的全生命周期，需确保供应商主数据准确完整以支撑采购下单和财务付款。
👨🏻💻 Before新供应商准入需手动收集营业执照、体系证书等文件逐项核验后再录入 ERP，数十家存量供应商的证照到期提醒全靠人工台账，证书过期后才被发现的情况屡见不鲜。
🤖 After信息采集 Agent 自动从多源抓取供应商资质信息
➜ 数据清洗 自动校验、补全缺失字段
➜ ERP 录入 自动登录 ERP 完成供应商主数据录入
➜ 生命周期追踪 自动跟踪供应商履约、评分变更
资产沉淀 将数据录入从成本中心转变为 统一归集 采购量价供应数据统一归集 决策闭环 构建从成本优化到风险预警的决策闭环
03 质量管理部门
产品质量缺陷快速溯源
📌 业务介绍当出现质量缺陷时，按 5M1E（人、机、料、法、环、测）六大要素进行根因分析，需快速调取 MES 生产记录、设备参数历史、物料批次追溯等多维数据进行交叉比对。
👨🏻💻 Before质量工程师需分别登录 ERP 查物料批次、进 MES 找工单记录、联系工艺调取设备参数、去车间翻纸质温湿度记录，一次完整溯源平均耗时 2-3 天，期间产线可能已产生更多不良品。
🤖 After指令下达 质检工程师下达分析指令
➜ 任务拆解 Agent 自动检索检测记录、生产参数、物料变更记录
➜ 跨系统比对 自动比对实际执行参数与标准工艺文档的偏离度
➜ 结论输出 直接给出根因分析结论
分钟级 质量复盘周期从天缩短至 12 万笔 年处理单据超 ≈0 缺陷 几乎杜绝批量质量缺陷
供应商来料智能检验
📌 业务介绍对每批来料按检验作业指导书（SIP）规定的项目、抽样方案和判定准则完成检验，判定接收、退货或让步接收，关键件需保存原始测量数据备客户审核。
👨🏻💻 Before质检员先从文件柜翻纸质 SIP，再逐项手工记录测量值到纸质检验单，最后人工对比规格上下限判定合格与否，70%的时间耗在"找标准+记录+录入"上，实际测量时间不足 30%。
🤖 After指导书调取 Agent 自动调取对应检验作业指导书
➜ 数据引导 引导质检员或自动化设备完成检验项目
➜ 自动判定 根据测量值自动判定合格/不合格
➜ 不合格挂起 不合格品自动挂起并通知采购
零人工失误 来料检验标准化，消除人为判定偏差30% 检验效率提升 自动拦截 不合格品自动拦截，避免流入产线
未质检订单自动拦截
📌 业务介绍在订单从"下达→领料→加工→质检→入库→发货"的流转中，要求任何产品完成全部质检工序并判定合格后方可进入发货环节。
👨🏻💻 Before仓库发货员看到 ERP 状态为"已入库"即安排发货，但质检合格判定有时滞后于入库操作，曾多次发生未经全项检验的订单被误发，客诉中相当比例源于发货时漏检导致的不良品流出。
🤖 After订单流转监控 Agent 实时监控订单状态变更
➜ 质检核验 自动核验所有工序质检记录是否完整
➜ 拦截判定 质检缺失则自动拦截发货流程
➜ 预警通知 通知质检主管补检
零失误 前置风险防线，杜绝未质检订单流出 零事故 避免因质检缺失导致的质量事故 主动治理 质量合规从被动防御转变为主动治理
质量检测数据自动归集与分析
📌 业务介绍每日从来料检验、过程巡检、出货检验等多环节采集检测数据，进行 CPK 计算、不良率柏拉图等统计分析，识别系统性质量问题并输出改进方向。
👨🏻💻 Before质量部每周安排专人从七八个检测系统中手动导出数据后 Excel 汇总，不同系统导出格式各异，整理数据就是大工程，月报光数据整理就要 2-3 天，不同人员统计口径还不一致。
🤖 After定时采集 Agent 定时自动登录 QMS 系统
➜ 数据归集 自动抓取各产线、各工序检测数据
➜ 比对分析 自动完成标准值与实测值比对
➜ 异常推送 异常结果推送给主管，输出 TOP10 高频错误
自动归集 质量数据自动归集，告别人工汇总 自动计算 系统自动计算每个流程的提效比例和成本节省 实时掌控 管理者可通过仪表盘实时掌控质量全局
04 研发/工艺部门
BOM 成本自动核算与实价获取
📌 业务介绍将 PLM 中的工程 BOM 转化为制造 BOM 后导入 ERP，为每个 BOM 行项关联最新采购价格，定期刷新成品理论成本，为产品定价和利润分析提供依据。
👨🏻💻 Before工艺工程师需手动从 PLM 导出 EBOM，再逐条核对物料编码、名称、规格是否与 ERP 一致，千级 BOM 方案核对耗时极长，经常因某个物料价格失效未被发现导致成本核算偏差。
🤖 AfterBOM 提取 Agent 自动从 PLM 系统提取 EBOM
➜ 价格获取 从 ERP 系统获取物料实际采购价格
➜ 异常识别 自动识别"价格失效"或"近两年无采购"物料
➜ 通知闭环 通过邮件通知指定负责人处理
自动"滚算" 千级 BOM 方案转为后台自动"滚算"，每天一次60% 成本数据时效性提升7×24 释放工程师精力，聚焦核心研发工作
定额差异比对与工艺改进
📌 业务介绍将 PLM 导出的理论定额数据与生产反馈的实际工时、材料消耗进行比对，识别差异并分析原因，为工艺定额标准修订提供数据支撑。
👨🏻💻 Before生产反馈文件多为 PDF 或图片格式，工艺工程师需人工提取关键字后再与 PLM 数据进行逐项比对，数据提取耗时且易遗漏，差异发现往往滞后数周。
🤖 After文件解析 Agent 处理 PDF 或图片格式的生产反馈文件
➜ 关键字提取 智能提取成本、工时等关键数据
➜ 定额比对 与 PLM 导出的定额数据进行自动比对
➜ 差异输出 自动生成差异分析表
78% 跨格式数据处理自动化，效率提升30% 辅助工艺改进决策，决策效率提升 天级 定额差异发现从周级缩短至
首件检验智能化与合规适配
📌 业务介绍首件检验（FAI）是产品量产前的关键质量闸口，需按客户要求完成全尺寸检验报告，确保首批产品符合工程规范后方可进入批量生产。
👨🏻💻 Before首件检验需人工查找产品图纸、查找客户 FAI 模板、逐项测量记录并手工填写报告，一份完整的 FAI 报告往往涉及上百个尺寸数据，人工填写极易出错且格式不规范常被客户退回。
🤖 After流程配置 Agent 自动调取产品的 FAI 检验标准
➜ 数据采集 自动对接检测设备获取首件测量数据
➜ 合规校验 自动比对标准值，判定合格/不合格
➜ 报告生成 自动生成 FAI 检验报告并归档
53% 首件检验智能化，提升量产前质量闸口效率 零错误 确保合规适配 零事故 避免因首件漏检导致的批量质量事故
物料数据质量清洗与补全
📌 业务介绍对 PLM、ERP 等多系统中的存量物料主数据进行全面清洗，规范物料编码、补全缺失属性字段、消除重复物料，提升数据质量以支撑后续 AI 应用。
👨🏻💻 Before物料数据分散多个系统，编码不规范、属性缺失、一物多码等问题严重，采购下单时常因物料描述模糊下错料，成本核算也因数据不准而失真，但人工清洗数万条物料数据完全不现实。
🤖 After数据扫描 Agent 扫描 PLM、ERP 等多系统物料主数据
➜ 清洗补全 利用 LLM 自动补全缺失字段、纠正错误编码
➜ 质量校验 校验物料数据一致性和完整性
➜ 报告输出 生成数据质量报告，标记待处理项
74% 提升整体物料数据质量 消除非计划停线 消除因物料数据错误导致的非计划停线 数据基础 为后续 AI 应用搭建高质量数据基础
05 财务部门
票据全生命周期管理与自动开票
📌 业务介绍涵盖承兑汇票从收到、背书贴现到到期托收的全生命周期管理，以及增值税发票的自动开具、红冲、作废等操作，涉及网银、税务平台与 ERP 的多端协同。
👨🏻💻 Before财务人员每张承兑票据需手动登录网银查看信息、登记台账、到期日手动提醒；每月 300+张发票集中开具时，需逐个登录税务系统录入，单张处理约 5 分钟，月末开票高峰期压力巨大。
🤖 After到票登记 Agent 自动获取网银承兑信息，登记至票据台账
➜ 背书贴现 读取 SAP 总账凭证，自动更新票据流转状态
➜ 自动开票 自动登录税务局系统，调整金额与税额尾差完成开票
➜ 风险阻断 自动比对本地表格与税务局数据，异常时触发人工干预
秒级 单张票据处理从5 分钟缩短至 3100 小时 财务自动化节省3100 小时人工 300+张 每月轻松处理 300+张发票
发票识别校验与三单匹配自动化
📌 业务介绍借助 OCR 技术自动识别发票关键字段，完成采购订单、入库单、发票三单的金额和数量匹配校验，校验通过后自动生成会计凭证。
👨🏻💻 Before财务人员需人工比对 SAP 系统中的采购订单、仓库入库单和供应商发票，一笔一笔核对金额、税率、物料数量是否一致，原需 6 人天才能完成 300-400 家供应商的发票处理工作。
🤖 After影像采集 Agent 自动采集发票影像
➜ OCR 识别 自动识别发票关键字段
➜ 三单匹配 自动完成采购订单、入库单、发票的三单匹配
➜ 凭证生成 自动生成会计凭证
98%+ 全流程自动化，数据正确率98%+ 全自动化 原需 6 人天的工作实现全自动化 财务合规 严格符合财务法规与企业制度
银企对账与财务报表自动核对
📌 业务介绍每日自动从网银获取银行流水，与 ERP 系统企业账目进行逐笔勾对，标记差异项并生成对账报告，确保账实相符。
👨🏻💻 Before财务人员每月需手动登录网银导出流水、再从 ERP 导出账目、Excel 逐笔核对，遇到差异还要联系业务部门确认，每月集中对账期间 5 名财务人员需连续加班多日。
🤖 After流水获取 Agent 自动登录网银获取银行流水
➜ 账目提取 从 ERP 系统提取企业账目数据
➜ 逐笔核对 自动完成逐笔勾对，标记异常
➜ 报告生成 自动生成对账差异报告
5 名 每月释放 5 名财务人员99.2% 数据准确率 战略财务 提高财务数据准确性，释放团队时间聚焦战略分析
财务审核全业务类型覆盖
📌 业务介绍自动化处理财务初审工作，按预设的财务合规规则自动校验报销、付款、借款等各类单据的合规性，覆盖全部业务类型。
👨🏻💻 Before财务初审岗每天面对上百份各类单据，需逐一核对发票真伪、金额是否超预算、附件是否齐备、审批流是否完整，工作高度重复且枯燥，审核质量完全依赖个人细致程度。
🤖 After单据接收 Agent 自动接收待审核单据
➜ 规则校验 按预设财务规则自动校验合规性
➜ 异常标记 异常单据自动标记并分类
➜ 流转分发 合格单据自动流转至下一审批节点
92 个 实现财务审核 92 个业务类型全覆盖66% 替代66%的初审工作量 25 万笔 年处理单据超 25 万笔
06 人力资源部门
人事考勤数据自动汇总
📌 业务介绍从钉钉、飞书、考勤机等多源抓取打卡数据，结合排班表自动完成出勤核算、异常识别（迟到、早退、漏卡）并生成月度考勤汇总报表，供薪酬核算使用。
👨🏻💻 BeforeHR 每月需从多个考勤系统中导出数据，结合各部门提交的纸质加班单、请假单逐人核对，32 小时的月度核算工作让 HR 在前三天几乎无法处理其他事务，且手工核对容易遗漏导致员工投诉。
🤖 After跨系统采集 Agent 自动从钉钉、飞书、考勤机等多源抓取打卡数据
➜ 排班校验 AI 自动校验复杂排班与打卡记录的一致性
➜ 异常识别 自动标记迟到、早退、漏卡等异常
➜ 报表生成 自动生成月度考勤汇总表
2 小时 月度核算时间从32 小时压缩至 99% 显著提升准确率 规避风险 规避劳动法律风险
费控报销自动化
📌 业务介绍自动处理员工报销单据的接收、发票真伪查验、合规性审核、审批流推送及账务入账，覆盖差旅、招待、采购报销等全场景。
👨🏻💻 BeforeHR/财务共享中心人员需逐张核验发票真伪（登录税务局网站手工输入发票代码）、检查行程单与报销单一致性、核对标准是否超标，繁琐的核验工作导致报销周期长达 2-3 周，员工怨声载道。
🤖 After单据接收 Agent 自动接收报销申请
➜ 发票核验 自动校验发票真伪与合规性
➜ 规则审核 按财务制度自动审核报销金额
➜ 流转入账 合格单据自动流转审批并生成凭证
70%+ 部门间落地转化率达到70%以上 全自动化 HR 从重复性事务中释放 天级 报销周期从周级缩短至
简历智能筛选与人才初筛
📌 业务介绍在招聘环节自动从招聘平台采集简历，利用 LLM 提取学历、工作经验、技能证书等关键信息，与岗位需求模型进行智能匹配并输出排序后的候选人推荐。
👨🏻💻 BeforeHR 每天需浏览数百份简历，人工翻阅、标记、分类，一个热门岗位往往收到上千份简历，筛选耗时且标准不统一，不同 HR 对同一份简历的评价可能截然相反。
🤖 After简历采集 Agent 自动从招聘平台获取简历
➜ 关键提取 利用 LLM 提取学历、经验、技能等关键信息
➜ 智能匹配 与岗位需求进行智能匹配评分
➜ 推荐输出 输出排序后的候选人推荐列表
零偏差 消除人工筛选的主观偏差63% 简历筛选效率大幅提升 人才储备 缩短招聘周期
员工入转调离自动同步
📌 业务介绍员工入职、转岗、调薪、离职等异动信息自动同步至 OA、HR 系统、门禁、企业邮箱、VPN、企业微信等所有相关系统，确保权限及时开通或关闭。
👨🏻💻 BeforeHR 需在 OA 系统发起流程、在 HR 系统更新档案、再分别通知 IT 开邮箱和 VPN、通知行政开门禁、通知企微管理员拉群或移出，一个入职流程就要协调四五个部门，离职时更是经常漏关权限带来安全隐患。
🤖 After事件触发 Agent 感知 OA 系统中的员工异动申请
➜ 多系统分发 自动在 HR 系统更新档案
➜ 权限同步 自动同步门禁、邮箱、VPN 等系统权限
➜ 归档闭环 离职员工自动归档并关闭所有系统权限
组织重塑 构建可复用的自动化生态 全自动化 消除多系统手动操作的重复劳动 安全合规 确保权限管理的及时性与安全性