1 业务背景

报销业务，是每个企业都有的业务，很多企业都有完善的财务报销制度，尤其是大型企业，为了精细管控费用，报销的制度和规范更加严格。

在报销流程中，报销人员会根据要求填报明细、提供费用凭据、发票等附件，而财务人员需要根据财务制度、公司报销制度等来检查所填报的报销事由、提供的附件、凭据等信息是否符合要求、规范。整个过程中，企业需要耗费大量的人工和时间成本，且存在以下痛点：

痛点1：工作量大

企业的费控越来越精细化，报销的分类和规范也越来越多，需要报销的单据类型与数量都增加，财务需要投入审核的人员也多。

痛点2：操作复杂

财务人员进入业务系统检查每一笔报销明细、发票、附件等信息是否正确。有时还需要在多个业务系统切换操作。

痛点3：审核标准不一致

不同审核人员对于审核标准的理解和执行可能存在差异，导致审核结果不一致，容易引发争议和纠纷。

2 解决方案

智能审单机器人解决方案不用改变客户现有业务系统，即可让客户快速感受智能化为业务流程处理带来的便捷。

智能报销审核机器人，主要流程如下：

1. RPA自动登陆业务系统

2. 找到待审核单据

3. 打开单据获取单据明细信息及附件

4. 根据审核规则处理单据明细

5. 通过AI技术提取附件信息

6. 根据审核规则核对单据明细及附件是否符合规范

7. 记录每一项的规则的审核结果

8. 根据总的审核结果处理后续业务流程

9. 汇总结果通知业务人员

3 LLM大语言模型的应用

例子：某企业报销审核中需要对员工提供的打车费用及行程进行审核，以确定费用的真实性。而打车服务商众多，如：滴滴、高德、腾讯、如祺等等，提供的行程单格式也各不相同，想要结构化提取行程单信息，传统的方法难以实现。通过LLM的理解能力，就能轻松处理此类业务场景问题。

配置方法如下：

（1）金蝶云·苍穹RPA内置苍穹的LLM大模型组件，流程设计中拉入此组件，配置服务连接信息、文件路径、提示词后，即可快速根据文档解析出需要的结构化信息。

（2）通过返回的结构化信息，流程设计者即可根据审核规则进行单据的审核判断处理，如下图，大模型把行程信息通过json格式返回，开发更容易处理。

4 价值体现

• 提高效率：RPA可以自动执行重复性高的审核任务，大幅减少人工操作的时间和工作量。

• 增强准确性：LLM的自然语言处理能力可以帮助理解复杂的报销规则和政策，提高审核的精确度。

• 降低错误率：通过自动化和智能化的审核流程，减少了人为失误，提升了审核的可靠性。

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