扣子Coze行业工作流：财务发票自动录入飞书多维表格工作流-AI应用集

💼 行业工作流：财务发票自动录入飞书多维表格

该工作流是一个专为企业财务部门、会计或任何需要处理大量发票的岗位设计的自动化数据处理流水线。它能够批量读取用户上传的发票文件（如PDF），利用AI精准提取关键信息，并自动将这些结构化数据写入指定的飞书多维表格中。整个流程实现了“上传发票 -> AI识别内容 -> AI整理格式 -> AI写入表格”的全自动闭环，极大地提升了财务数据录入的效率和准确性，将财务人员从重复繁琐的工作中解放出来。

第一阶段：批量读取与识别发票内容

此阶段负责接收并解析用户上传的发票文件。

输入发票文件: 用户在对话框中上传一个或多个发票文件（支持PDF、图片等格式）。
1号员工：识别发票内容 (LinkReader插件):
- 动作: “链接读取”插件以批处理模式运行，自动读取用户上传的每一个文件。
- 产出: 它将文件内容（如PDF中的文本）提取出来，为下一步的信息结构化做准备。

第二阶段：发票信息结构化提取

这是此工作流的核心智能所在，负责从原始文本中精准地提取出关键的财务信息。

2号员工：发票格式整理 (大语言模型):
- 角色: 一个作为“专业发票信息提取专家”的大语言模型（LLM），被设定为能够精准识别发票中的各项关键字段。
- 动作: 此节点同样以批处理模式运行，接收来自“1号员工”提取的每一份发票的原始文本。它会根据预设的指令，从文本中识别并提取出发票号码、代码、开票日期、金额、税额、双方公司信息等12个关键字段。
- 产出: 为每一份发票生成一个结构化的JSON对象，清晰地列出所有关键信息，例如：JSON{ "发票号码": "12345678", "发票代码": "87654321", ... "价税合计": "1130.00" }

第三阶段：数据写入与自动化归档

此阶段负责将AI处理好的结构化数据，自动、准确地录入到企业的目标数据库（飞书多维表格）中。

3号经理：飞书数据安排 (批处理):
- 动作: 这是一个总控批处理节点，它接收所有经过“2号员工”处理好的JSON格式发票数据，并分发给内部的员工节点进行最后的处理和写入。
4号员工：整理飞书对标数据 (代码节点):
- 动作: 这是一个Python代码节点，它的任务是将“2号员工”输出的JSON数据，转换成完全符合“飞书多维表格”API接口所要求的records格式。这是一个关键的数据格式化步骤。
- 产出: 生成可以被飞书API直接使用的数据结构。
5号员工：写入表格 (飞书多维表格插件):
- 动作: 这个插件节点会接收“4号员工”格式化好的数据，并调用飞书多-维表格的add_records API接口。
- 最终效果: 将提取出的所有发票信息，作为一个新行（或多行）自动添加到用户指定的飞书多维表格中，完成整个自动化录入过程。

最终的产物呈现

这个工作流的最终产出不是直接回复给用户的文本或图片，而是一个实际的业务动作：

飞书多维表格中的数据更新: 用户上传的发票信息被一条条、整齐划一地自动添加到了指定的财务数据表中，无需任何手动复制粘贴。

主要特点

完整的企业自动化(RPA)闭环：实现了从“文件上传”到“OCR识别”，再到“信息结构化”，最终到“写入外部系统”的全链路自动化，是典型的财务RPA应用场景。
AI角色分工明确：工作流中的每个节点都被赋予了员工角色（1号员工识别、2号员工整理、4号员工格式化、5号员工写入），生动地模拟了企业内部处理发票的协作流程。
高效率与高准确性：通过批处理能力，可以一次性处理多张发票。利用大模型的识别能力，相比人工录入，大大降低了出错率，提升了数据录入的准确性。
无缝集成外部系统：完美展示了Coze工作流与飞书等多维表格这类第三方办公软件的深度集成能力，打通了信息流转的“最后一公里”。