摘要：随着零售行业的竞争日趋激烈，商超企业需对商品价格、库存、销售情况等进行实时监控，并根据监控数据及时调整商品和库存策略。而对账工作是商超企业日常管理的重要组成部分，但是人工操作费时费力且准确性低，很难保证账账相符。因此，本文基于RPA+AI技术设计并实现了一款商超对账管理系统，该系统具有实时监控、自动对账和财务分析等功能。

关键词：RPA；AI技术；设计；商超对账；实现；管理系统

一、国内外研究现状和发展动态

1.国内RPA机器人的研究现状

RPA的技术大部分都是从国外引入的，国内的RPA厂商包括阿里云、艺赛旗、来也科技等，而国内的RPA研究则以金融金融的应用（财务机器人）为主，并且与新兴的人工智能、大数据等研究相结合。目前，RPA在金融领域的应用研究大多停留在对特定应用的描述上，对于其在过程中的应用并没有进行深入的分析。

近年来，机器学习、光学字符识别、自然语言处理等技术都在快速发展，并在此基础上完成了图像识别、数据挖掘、语音分析等，以此为基础，解决了非结构化数据的获取难题，为RPA的办公自动化提供了新的解决方案。

2.国外RPA机器人研究现状

美国公司的数字化转型比中国更快，美国RPA行业的领头羊——AutomationAnywhere、UiPath在2005年创立，其中美国的人工成本比中国高，而且员工对重复性工作的抵触情绪更强，因此，一些以桌面级别的RPA应用为代表的RPA应用场景已经得到了广泛的应用。

中国与美国将在四个层面上实现升级，即：台式 RPA软件、轻型 RPA软件、自动化 RPA软件、智能化 RPA软件。在中国，早期开发的比较多的是处理大量的邮件，客户信息登记，以及其他一些重复性的工作。而轻自动化和自动化 RPA产品的价值取向，就是要让更多的过程建立起来。所以，用户不需要去关心每一个节点的实现方式，可以通过 RPA软件来打通过程界面，从而提高产品的自动化能力，同时也能够减少使用风险。

中国的产品大部分还停留在“轻型”的阶段，而美国的 RPA自动化软件已经进入了一个高级阶段。将来，人工智能技术逐渐成熟，RPA+AI将突破人类计算能力与计算能力的瓶颈，迈入智能时代，美国专注于基础科技，整合优势明显，而中国从需求与方案两个方面发力，一定程度上超过了美国。

二、商超进出货物存在的痛点

商超企业在销售商品时，一般会通过POS机向客户收取货款，而客户收到商品后会进行入库登记并向超市出具“送货单”。超市在收到货物后，需及时将“送货单”与POS机中的商品进行核对，并根据商品种类、规格等信息完成入库登记。如果在入库登记时出现错误，那么就需要重新对账并重新录入，这样会耗费大量的时间和精力。在对账过程中，还会遇到以下几个问题：

1.货品名称、规格等信息不准确。由于商超企业的经营规模和业务范围较大，需要对不同类别的商品进行分类管理。而超市在收货时通常需要按照品类进行分类，如生鲜食品、日用百货等。如果对账时不仔细核对，很可能导致不同类别的商品名称不一致。如果商品名称不一致，则可能导致超市在后续的销售过程中出现退货、换货等情况，甚至导致经济损失。

2.货品价格和数量不准确。由于商超企业的经营规模较大，经营范围也较广，因此商品的价格和数量有可能会出现波动。而不同类别的商品其价格也有可能出现差异。如果对账时没有仔细核对货品价格和数量，则有可能导致超市在销售过程中出现退货、换货等情况，从而影响超市的财务状况。

3.货品入库登记信息不准确。由于商超企业的经营规模较大，进销存数据和库存数量也很多。因此商超企业在对账时需要花费大量的时间和精力对进销存数据进行核对并登记信息。

4.货物入库登记信息与POS机中商品名称不一致。在商超企业对账过程中，由于POS机的数据格式与录入的单据格式不一致，所以经常会出现录入错误、货物型号错误等问题。

三、项目主要内容

1.分析传统人工对账流程的痛点，设计出可行的RPA对账流程

商超企业的对账工作主要是指对每个商品的销售价格、销售数量和库存等数据进行核对，以确保账实相符。通常情况下，商超企业会使用人工对账的方式，在每个营业日结束后，超市向财务部门报送一份“商品销售汇总清单”，财务部门根据清单中的商品数量和价格，与超市提供的实际销售数据进行核对。但人工核对存在痛点，基于此本文提出了一种基于RPA+AI技术的商超对账管理系统方案。该方案可以实现对账全流程自动化操作并进行实时监控和预警。在方案中涉及的关键技术主要有RPA、AI、云计算以及大数据等。

2.搜集中小型商场超市进出货物的数据

包括进货凭证和销售凭证，准备数据源。该商超对账管理系统使用Python语言进行开发，主要包含以下几个部分：

（1）数据库连接：在对账管理系统中，需要将超市的进销存数据存储到数据库中，因此需要使用Python中的sql模块来连接数据库。

（2）数据采集：通过对超市进出货物的数据进行分析，将这些数据从进销存系统中进行采集，并根据相关要求转换成SQL格式的数据。具体方法是对数据库表中的每个字段都进行读取，并将读取到的字段与系统提供的标准数据库表中对应的字段进行对比，以确保数据的准确性。

（3）数据清洗：首先需要对数据进行清洗，主要包括对筛选后的数据进行排序和筛选。然后将筛选后的数据根据一定规则转换成SQL格式，并根据相关要求将转换好的SQL格式保存到数据库中。

（4）数据存储：根据商超对账管理系统对数据存储要求，将所有从进销存系统中提取出来的数据保存到数据库中，并根据要求将数据库连接到网页服务器上。由于该系统采用了B/S架构，因此需要使用Web服务器来对数据库连接进行配置和管理。

（5）前端呈现：将存储好的数据库连接和网页服务器连接完成后，客户端就可以通过浏览器访问数据库。由于网页服务器需要访问大量的Web资源，因此需要使用CSS样式来美化页面。

3.开发机器学习算法，从数据源中提取数据，进行对账

（1）线性回归模型

线性回归模型是一种最常用的统计模型，主要用于预测两个变量之间的线性关系。在该系统中，本文使用的是线性回归模型，其基本思路如下：在输入端，使用特征数据，并根据商品价格、商品种类、商品数量等变量构建线性回归方程。在输出端，通过比较这些线性回归方程和原始数据的预测值，得到最终预测值。

通过对超市订单数据进行分析，本文得出以下结论：从上述结果可以看出，在订单金额上有很强的相关性。此外，系统还发现了与商品种类、数量相关的一元线性回归模型。但是，由于本文所使用的数据集中不包含超市产品种类信息和数量信息。因此，为进一步验证所使用数据集的有效性，我们将另一个数据集进行分析。

（2）逻辑回归模型

逻辑回归模型是在线性回归模型的基础上，引入了一个新的变量，该变量代表了客户在某一特定时间点上是否购物的概率。通过将客户消费订单记录转换为数值形式，将数据输入到逻辑回归模型中进行训练。逻辑回归模型需要通过训练学习，通过不断调整每个参数，使其尽可能地接近真实值。因此，逻辑回归模型可以应用于多个方面，例如：可用于客户购买商品的类别和商品类别之间的关联等。在实际应用中，我们需要将多个数据源中的数据进行整合，并提取出有效信息。然后再输入到逻辑回归模型中进行训练，得到准确的预测结果。

在本文中，我们主要是对商超对账进行分析。为了提高准确率和效率。对于线性回归模型来说，它可以根据订单记录的信息对客户的消费情况进行预测；而对于逻辑回归模型来说，它可以根据商品类别之间的关联进行预测。

4.将结果与传统人工对账结果进行对比和验证

根据上述设计，该系统可以自动将超市的商品价格与历史价格进行对比，并对其进行修正和改进。该系统还可以对商品销售情况进行分析，例如：超市销售的某一商品是否处于脱销状态，并对其进行预警提示，以便管理人员及时进行采购和补货。

在系统上线运行后，超市的对账工作效率得到了显著提升，并实现了对账工作的自动化。、在使用传统人工对账后，超市每年需要花费大量时间进行对账工作，而使用该系统后只需要花费5个工作日就可以完成对账工作；同时在使用传统人工对账后，超市每年需要花费近300个工作日进行对账工作，而使用该系统后则只需要花费90个工作日就可以完成对账工作。

此外，该系统还可将其应用于财务管理的各个环节。例如：当超市发现有异常商品时，可及时与财务人员联系，并根据其提供的相关信息对相关商品进行修改或下架；当出现大额资金支出时，可及时与财务人员联系并通过支付平台进行支付；当超市发现大量员工离职时，可以通过系统向相关人员发送通知消息等。

5.完善RPA对账流程，实现对数据的自动提取、记录和存储

针对商超企业人工对账中存在的问题，本文设计了一套基于RPA+AI技术的商超对账管理系统，该系统能够对人工对账过程进行自动化处理，提高对账效率，降低对账成本。该系统中的RPA机器人能够根据用户输入的一系列财务指标，自动提取数据并记录到数据库中，然后将处理结果发送给用户。同时，该系统还可以通过分析数据自动生成财务报表，进一步帮助商超企业提高经营效率。

（1）完善RPA对账流程。系统采用以下四个步骤实现对账流程自动化：①首先，用户需根据商超企业提供的财务报表中的数据提取相关信息并发送给RPA机器人。RPA机器人会将相关数据信息导入到数据库中；②然后，RPA机器人会自动执行对账任务。若对账结果为零则直接返回并退出；③最后，RPA机器人会将处理结果发送给用户。

（2）实现对数据的自动记录和存储。在整个对账过程中，RPA机器人会自动完成对财务报表的记录和存储工作。具体流程如下：①当用户向RPA机器人发送了一条对账单请求时，RPA机器人会将对账单导入到数据库中；②然后，RPA机器人会对数据库中的数据进行筛选和匹配操作；用户在确认相关信息无误后，RPA机器人才能将相关数据提取出来并存入数据库中；③最后，用户可以通过终端或网页查看对账结果。

（3）实现多个业务流程的自动化处理。针对商超企业对账业务流程中存在的重复、繁琐的工作内容，系统可以通过使用RPA+AI技术实现多个业务流程的自动化处理。具体来说，系统可以将某一对账单重复、繁琐的工作内容通过流程自动化完成：①当某一对账单被分配到某一部门后，该部门需要负责对其进行对账；②对账人员需要将对账结果发送给上级领导；③上级领导需根据财务报表对某一部门进行财务分析；④上级领导根据财务分析结果进行对账；⑤对账人员根据核对结果进行对账；⑥员工在收到对账单后进行确认并保存；⑦员工在确认保存后将对账单发送给上级领导。通过多个业务流程的自动化处理，降低了商超企业对账工作中的重复操作工作数量，提高了对账效率。

6.对项目进行测试和优化

为保证商超对账管理系统的功能和性能，需要进行测试和优化，并对其进行定期维护。

首先，需要对项目进行功能测试，包括对账流程、监控功能、财务分析和数据采集等。测试结果显示，系统可以完成所有的对账任务。通过对比人工操作与自动化流程的准确率，可知在对账时间上，自动化流程比人工操作的准确率提高了10%以上；在对账时间上，自动化流程比人工操作的准确率提高了70%以上。同时，系统可以实现自动生成财务报表，并生成财务分析报告。其次，需要对项目进行性能测试。在测试中发现，当出现数据丢失时，系统会自动返回丢失数据的时间和原因，并提供相关信息；当出现异常情况时（例如某商品价格超过2元/件），系统会自动将该商品从监控中删除并重新出现在监控中。因此，系统具有较强的稳定性和可靠性。最后是项目维护工作。对于项目的维护工作可以分为两类：一类是正常维护工作；另一类是突发情况下的维护工作。对于正常维护工作中出现的异常情况可以及时反馈给相关部门进行处理；对于突发情况下出现的异常情况可以通过后台界面设置临时流程来进行处理。

结论：本文基于RPA+AI技术，设计并实现了一款商超对账管理系统，该系统具有实时监控、自动对账和财务分析等功能，使商超企业的对账工作效率大幅提升，并降低了人工操作的错误率。在商超企业的实际应用中，该系统可以大大减轻了对账工作人员的工作量，并且还提高了商超企业的财务数据质量。同时，该系统可以通过分析对账过程中产生的财务数据，为企业领导提供经营决策信息，使商超企业能够更好地进行战略决策。本文设计并实现的商超对账管理系统仍存在一定的不足之处，如对账过程中需要人工介入的场景较多，因此后续还需要进行优化和改进。

本文是大学生创新创业项目“基于RPA+AI技术的商超对账管理系统的设计与实现”，研究成果，项目编号：202312308018

参考文献

[1]林仰晴.基于RPA的高校财务报销业务优化研究[J].商业会计，2022（12）：88-90.

[2]王海兵，李艳琳.数智化环境下人本审计治理基本框架构建与实现路径[J].商业会计，2022（19）：4-9.

[3]张凯楠，冯瑛敏，黄丽妍，刘瑾，赵晶，任国岐.基于GMM聚类的通信站点资源自动化研判分析[J].电力大数据，2022，25（6）：62-68.

[4]裘争艳.基于AI+RPA的港口企业财务数字化构建[J].中小企业管理与科技，2022，6（22）：181-183.

[5]刘越，李东，徐剑晖.人工智能视角下数字化项目管理研究与实践[J].中国科技投资，2022（33）：66-68.