案例 10 · 零售对账

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这也是为什么员工最后对这个方案的接受度比较高。在他们看来，这更像是“有人已经
帮我做完第一轮对账了，我只需要看结果和处理真正的差异”，很少被当成“又一个需
要重新学习的系统”。
Q3：后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么？
这个案例真正让我觉得有价值的，在于我们怎么选这个问题，以及怎么控制交付范围，
OCR或者视觉本身反而排在后面。
第一步，是从客户提出的多个需求里排优先级。
客户当时并不只有对账一个需求，还提出过自动化客服、竞品对比等方向。
如果单纯从“AI能做什么”来看，这些事情都可以做。但站在FDE角度，我会先问一个问
题：哪个事情能够最快形成业务上的正反馈？
客服可能同时涉及效率和新增商机，需要积累比较长的数据周期，才能证明商机到底增
加了多少；竞品分析则涉及后续多种运营策略，最终业务结果并不容易在短时间内验
证。
相比之下，对账的价值非常直接：少花多少人工，可以很快看到；少漏多少钱，也可以
直接计算。
所以第一个判断，重点是哪个任务最有可能最快得到正反馈，技术上是否最先进反而次
要。
第二步，是把AI放在真正适合它的位置。
我们最后采用的是OCR加视觉的方式，对纸质/图像单据和相关信息进行识别、比对，再
通过自动化工作流按照周期定时运行。简单说，就是让AI完成大量重复性的第一轮核
对，把已经能够确认的结果先筛出来，再让人处理真正需要判断的部分。
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