AI 加审批流：6 种落地方式
不是讨论 AI 代际，而是教大家在不同场景下选对做法
把审批 AI 讲成代际叙事
1.0、2.0、3.0 听起来很高级，但学员听完还是不知道自己的审批该怎么做。
按场景选择架构
数据在哪里、规则有多复杂、系统能不能改、风险能不能自动承担，这四个问题决定方案。
AI 加审批流，不是把“同意”按钮交给模型，而是把证据、规则、判断和动作重新分层。
一张选型表
判断某类审批适合规则、插件、平台侧栏还是 Agent。
一套分析链路
从取数、解析、匹配、意见生成到评测，不漏关键环节。
一个直播作业
用 72 小时做出自己公司的审批 AI 方案草图。
先把审批流里的问题说清楚
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
看起来像审批
同意、拒绝、退回、加签。界面上确实只有几个按钮。
真实是在判断
材料是否完整、理由是否成立、金额是否合理、前序意见是否回应。
数据拿得到吗
只在表单里，还是要取接口、读附件、扫页面？
规则写得清吗
是明确阈值，还是自然语言判断、条款对比和经验口径？
风险谁承担
能自动通过，还是只能给意见、给证据、给提醒？
| 三问答案 | 更适合的做法 | 课堂判断 |
|---|---|---|
| 字段齐、规则硬、低风险 | 工程规则自动审批 | 交给系统，不要硬上 AI |
| 数据分散、规则复杂、中风险 | 解析 + 匹配 + 模型意见 | AI 辅助判断，人确认 |
| 系统难改、页面可读、需要快跑 | 审批插件或侧栏 | 先在页面边上活起来 |
不能无证据自动同意
模型结论必须能追溯到字段、附件、规则或历史依据。
不能把规则藏进黑箱
能工程化的规则先工程化，模型只处理语义和表达。
不能没有评测就上线
提取、匹配、意见生成都要有样本集和准确率门槛。
审批场景的 AI，不是炫能力，而是把“为什么能过、为什么不能过”说得更快、更准、更可追溯。
确定性场景先用工程逻辑，不要为了 AI 而 AI
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
金额 ≤ 300自动同意申请人 = 指定角色跳过某节点部门 + 类型 + 金额路由到不同审批人字段缺失自动退回补充优点
稳定、可解释、可审计、执行成本低。
边界
只能处理表单字段和明确规则，无法理解附件和复杂语义。
预算校验
审批金额是否超预算，预算科目是否匹配。
供应商校验
资质、黑名单、付款条件、历史履约表现。
历史参照
同类采购价格、同类报销水平、同类客户折扣。
| 审批场景 | 可以工程化的判断 | AI 暂时不该负责 |
|---|---|---|
| 小额报销 | 金额阈值、发票字段、报销类别 | 猜测业务真实性 |
| 采购申请 | 预算是否足够、供应商是否在库 | 没有材料时判断价格合理 |
| 权限开通 | 岗位、系统、有效期、授权矩阵 | 越权放开敏感权限 |
| 常规出差 | 标准、日期、城市、预算范围 | 替管理者判断必要性 |
先读材料，再匹配规则，最后组织审批意见
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
识别类型
这是合同、报价、发票、说明材料还是审批记录。
解析内容
提取主体、金额、条款、付款、风险、附件证据。
回到规则
把结构化结果送回审批规则和风控规则。
看似简单
模型提取出供应商、金额、合同期限、付款条款，再用规则匹配。
真正复杂
规则可能是自然语言：条款和主体关系、上下文风险、前后审批意见是否矛盾。
工程负责
- 金额阈值
- 预算状态
- 供应商库状态
- 合同模板差异
模型负责
- 总结审批事由
- 解释风险原因
- 生成附条件意见
- 把证据组织成人能读的表达
| 评测环节 | 要测什么 | 最低要求 |
|---|---|---|
| 要素提取 | 金额、主体、条款、日期、附件证据 | 高准确率，错漏可定位 |
| 规则匹配 | 命中的规则是否正确、是否漏掉关键规则 | 结果可复核、可解释 |
| 风险判断 | 高/中/低风险是否与人工专家一致 | 按类型单独统计 |
| 意见生成 | 是否可直接粘进审批框、是否有证据 | 不能编造、不能越权 |
不等系统改造，也能把 AI 放回审批页面
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
采购询报价审批单
金额：8,500,000 · 类型：硬件设备采购 · 附件：报价单 / 技术说明 / 历史记录
AI 审批助手
已读取页面和附件，生成风险扫描、审批建议和可复制意见。
页面打开
插件捕捉页面上下文、iframe 内容、附件列表和可选中文本。
后台预分析
根据页面类型匹配审批 Skill，提前做提取、风险扫描和意见草稿。
用户点开侧栏
直接回放结果，用户追问、复制或插入审批意见。
插件方案的关键不是“能不能调 AI”，而是能不能让 AI 在审批人的工作流里自然出现。
审批快速分析
识别类型、提取概况、扫描金额/流程/合规/信息风险。
报价审批分析
检查折扣、毛利、账期、客户信用和附条件意见。
流程审批分析
看文案质量、诉求合理性、信息完整性和审批轨迹。
通过标准接入提前拿到任务，但先不急着自动回写
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
任务发生即接入
审批任务创建或流转时，数据同步到 AI 平台。
提前分析
审批人打开页面前，分析结果已经准备好。
先不回写
默认只辅助、不自动写入，降低组织接受成本。
一上来全自动
业务担心误判，IT 担心权限，法务担心责任，管理者担心不可控。
先做侧栏辅助
AI 提前看完材料，给结论、证据、建议；审批人确认后再写入。
接任务
通过转换器或标准接口接入待办审批。
跑分析
按审批类型匹配数据、规则和 Skill。
给辅助
在侧栏展示风险、证据和建议意见。
留日志
记录采纳率、修订点和误判样本。
| 治理对象 | 平台侧栏可以沉淀什么 |
|---|---|
| 审批类型 | 哪些类型最适合 AI 辅助，哪些类型仍需人工主导 |
| 审批人行为 | AI 建议采纳率、人工修改原因、常见退回点 |
| 规则质量 | 哪些规则命中低、解释差、经常被人工推翻 |
| 样本建设 | 误判样本、边界样本、优秀审批意见样本 |
审批量大
一个月成百上千条审批，才值得做统一接入和统计。
类型稳定
采购、报销、合同、报价、招聘等类型有固定检查口径。
组织愿意治理
业务、IT、内控愿意一起定义规则、权限和评测。
当系统可读可写，AI 可以从辅助走向代办
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
低于 300 元且票据字段完整的报销自动通过；缺少附件的采购单自动提醒补充；合同主体不一致或付款条款异常的审批自动升级法务复核。
自动运行
每天或每小时扫描待办，完成低风险审批，向审批人发送汇总。
人工触发
审批人点一次“帮我处理待办”，Agent 批量分析后给出操作建议。
| 前置条件 | 为什么重要 | 不到位时的做法 |
|---|---|---|
| 接口或协议可用 | Agent 要能读数据、写意见、变更状态 | 先做插件或侧栏 |
| 规则稳定 | 自动执行不能频繁被人工推翻 | 先沉淀规则库 |
| 样本充足 | 要有评测集和误判边界 | 先做辅助采样 |
| 责任清楚 | 谁授权自动审批，谁复核异常 | 先做人工确认 |
让学员把自己的审批流带回去改
这一节把概念落到能讲、能演示、能回去做的动作。
| 场景特征 | 推荐做法 | 第一步产出 |
|---|---|---|
| 字段清楚、阈值明确、低风险 | 方式 1：审批引擎硬规则 | 规则清单 + 自动审批条件 |
| 需要预算、供应商、历史价格 | 方式 2：接口取数 + 规则 | 数据接口清单 + 校验规则 |
| 大量附件、合同、报价单 | 方式 3：多模态解析 + 匹配 | 要素字典 + 样本评测集 |
| 系统难改，但页面可读 | 方式 4：页面审批插件 | 一个审批 Skill + 插件演示 |
| 审批量大，需要治理统计 | 方式 5：转换器平台侧栏 | 任务接入方案 + 侧栏原型 |
| 规则成熟，系统可读写 | 方式 6：Agent 自动执行 | 自动化策略 + 风险分层规则 |
选一个审批类型
采购、报销、合同、报价、招聘、出差都可以。
列数据来源
表单字段、外部系统、附件、历史审批意见、页面内容。
选一种架构
在六种做法里选一个主路径，说明为什么。
写评测指标
至少写出 3 个要测的点：提取、匹配、意见、误判。
1. 金额小于 300 元、字段完整的小额报销，最优先用什么？
2. 合同审批要读附件条款，再生成附条件意见，核心链路是什么？
3. 系统不给接口，但页面能打开，想今晚演示，先做什么？
4. 自动审批 Agent 上线前最不能缺什么？
能工程化的规则先工程化，AI 不负责解决确定性问题。
模型最适合处理非结构化材料、复杂语义和审批意见表达。
从插件到平台再到 Agent，本质是数据可得性、风险责任和组织成熟度逐步提高。
今晚作业
选择一个真实审批场景，画出“数据来源 → 判断规则 → AI 角色 → 人工红线 → 评测指标”的一页方案。
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建议附条件通过。该申请预算科目匹配，三家报价中推荐供应商价格最低且交付周期最短；但付款条款中预付款比例高于常规标准，建议补充供应商履约担保或调整为到货后支付主要款项。