账上躺着 300 万应收、老板以为都是钱 · 逾期超过 1 年的,核销概率高达 80%
往来与核算 · 真实业务触发
月末结账后,老板问「到底谁欠我们钱、欠了多久」。财务要从销售开票、银行回款、发票三处数据里手工拼账龄,逾期客户要单独列催收清单。但销售台账和财务口径对不上,拼出来的数每次都不一样。
不是流程描述,是调研出来的真痛点 —— 每条可点开核对出处
变化不在「快」,在「参与的角色」和「覆盖的范围」
5 步 · 每一步的产出都是下一步的输入
痛感 5 × AI 适配 4 ÷ 落地难度 2 = 10.0
最大差异点 · 不要求销售先按财务口径记台账。销售开票+银行回款+发票三处原始数据直接拼,账龄和逾期由 Agent 算,口径差异逐笔标注。
评分口径:痛感看「这事没做好谁会生气、生气到什么程度」; AI 适配看「输入是否非结构化、是否要跨部门取数、错了能不能当场看出来」; 落地难度是分母 —— 需要客户先做数据治理的场景,分数会被压得很低。
判断标准只有一个:这份东西能不能直接进企业的流程
不做客户信用评级和授信建议(需持续历史数据,早期容易误导)。不做催收函的自动发送(对外催收要人拍板)。只出账龄分级和逾期清单。
Live Demo 里有一个完整案例的每一步,包括 Agent 在哪一步拦住了