问题场景#
财务工作中有大量重复性任务:
- 每月处理发票
- 每周生成报表
- 每天核对数据
很多人的做法是「熟能生巧」——做多了就快了。但这有几个问题:
- 时间成本是线性的,做 100 次就是 100 倍时间
- 人工操作必然有错误率
- 知识在人脑里,无法传承
常见误区#
误区一:「这个任务很简单,写代码太麻烦」#
简单的任务往往频率最高。每天花 5 分钟,一年就是 30 小时。
误区二:「我不会编程」#
不会编程也能自动化:
- Excel 公式和宏
- Power Query
- 录制键盘鼠标操作
误区三:「需求经常变,代码白写」#
好的自动化是可配置的。把变化的部分抽出来,代码就能复用。
核心思路#
决策框架#
这件事会做第二遍吗?
├─ 不会 → 手工做
└─ 会
└─ 频率 × 单次时间 > 自动化成本?
├─ 是 → 自动化
└─ 否 → 先简化流程,再考虑自动化自动化的层次#
| 层次 | 工具 | 适用场景 |
|---|---|---|
| L1 模板化 | Excel 模板 | 格式固定的重复工作 |
| L2 公式化 | Excel 公式 | 计算逻辑明确 |
| L3 脚本化 | VBA/Python | 跨文件、条件复杂 |
| L4 系统化 | Web 应用 | 多人协作、流程管理 |
从低层次开始,逐步升级。
实践案例#
案例一:发票登记#
原流程:手工打开每张发票 PDF,复制关键信息到 Excel
优化:
- L1:制作标准化 Excel 模板
- L2:添加数据校验公式
- L3:Python 脚本批量提取 PDF 信息
- L4:Streamlit 应用,支持上传和导出
效果:从每张 5 分钟降到 30 秒
案例二:月度报表#
原流程:从 5 个系统导出数据,手工合并整理
优化:
- Power Query 连接数据源
- 设置自动刷新
- 一键生成报表
效果:从 4 小时降到 10 分钟
适用边界#
适合自动化的场景:
- 规则明确、输入输出固定
- 频率高(每天/每周)
- 数据量大
- 对准确性要求高
不适合自动化的场景:
- 需要大量主观判断
- 一次性任务
- 需求还在探索期
- 人工成本极低