清晨八点半，深圳的写字楼还没完全热闹起来，Steven 汪已经坐在办公桌前，打开了前一天的送货单。

作为一家连锁西餐品牌的采购负责人，他的一天并不是从签合同、见供应商开始，而是从一堆单据开始。

各门店的采购需求陆续汇总过来：蔬菜、水果、肉类、奶制品、酒水、耗材……他需要先把需求核对清楚，再统一安排下单。商品到货后，又要逐一验收、入库、录入系统。到了月底，还要盘点库存、核对账目、核算毛利率，最后形成一份能交给管理层的月度分析报告。

这些工作说不上有多高深，但足够琐碎。

尤其是餐饮采购，很多商品每天都在动。今天到一批蔬菜，明天补一批冻品，后天又要核对酒水耗材。单据稍有堆积，后面的盘点、对账、毛利核算就会一起卡住。

过去，Steven 汪最头疼的就是“人被流程拖着走”。

明明只是一张送货单，却要反复核对供应商、日期、品名、编号、单价、数量和金额；明明只是库存盘点，却要等各部门录完数据才能汇总；明明只是一份月度报告，却要把零散表格一点点拼成管理层能看懂的分析。

他形容自己像一个“高级单据处理员”：每天都在跟货单、库存单、报表打交道。

当同一件事重复到第一百遍时，他开始想：这些最磨人的环节，能不能让 AI 替他干了？

于是，他把第一张送货单丢进了 WorkBuddy。

接下来的几个月，Steven 汪做的事情其实很简单：把那些让自己分身乏术的活儿，一件件说给 WorkBuddy 听，再看着这位“AI同事”如何把想法一步步变成能用的工具。

02

第一个被优化的环节，是采购入库。

餐饮企业的生鲜商品几乎每天都要采购。货到了，供应商递来的不只是货物，还有一沓沓纸质送货单，以及各家格式不一的电子表格。

按照传统流程，Steven 汪需要把单子上的信息一笔笔核对清楚，再录入成统一入库表，最后导入公司进销存系统。

这个过程最容易消耗耐心。

纸质单据要一个字一个字敲进系统，一旦某个数字录错，后面就要回到海量数据里重新比对；电子账单虽然不用打字，但每家供应商格式不同，他必须按照系统模板重新整理，才能上传。

最忙的时候，入库、盘点、算毛利会堆在一起，纯人工处理一遍，至少要占去十天工时。

Steven 汪最初的想法很朴素：纸质进货单，能不能不靠人手敲，拍个照就能变成表格？

他花了一周左右时间，用 WorkBuddy 搭出了一个 OCR 智能识别系统。纸质进货单拍照上传后，系统会自动识别供应商、日期、品名、编号、单价、数量和金额，并转换成可直接导入管理系统的标准模板。

但新问题很快出现了：商品名称不一定“对得上号”。

同一种食材，供应商叫“土豆”，系统里可能叫“马铃薯”；同样是“牛肉”，不同供应商的叫法、规格、单位也可能不一样。OCR 识别可以把文字读对，但系统未必认识这些名字。

于是，Steven 汪又在识别系统里加了一层 SKU 匹配。

他把供应商商品名和自家系统商品名做了对应关系，让 AI 能够自动识别、映射和学习。用得越多，匹配越准，后续需要人工修正的地方也就越少。

这一步解决了“识别正确，但系统不认”的问题。

不过，Steven 汪并没有止步于此。

他发现，OCR 虽然能处理纸质单据，但每天拍照依然是一种负担。照片拍糊、单据折痕、字迹不清，都会影响识别率。真正要提升效率，不能只停留在“拍照识别”这一步。

于是，他继续把需求交给 WorkBuddy：能不能把不同供应商的电子账单，也统一处理成标准格式？

很快，供应商对账电子账单处理系统也搭了起来。

不同格式的电子账单上传后，系统会自动解析、整理、匹配，最后统一生成标准进货单。这样一来，日常不再需要重复录入或频繁拍照，只需要在月末核对总数，就能一次性完成进货单生成。

“之前十天的工作量，现在能缩短到五天左右。”Steven 汪说。

在他看来，这种方式比购买第三方系统高级版本，或者从零开发一套替代系统更划算。

因为它没有完全替换原有系统，而是在现有流程之外加了一层“智能处理层”。

原系统继续负责信息存储和数据管理，WorkBuddy 负责把单据录入、格式转换、商品匹配这些低效环节补齐。

Steven 汪把它形容为：给原来的系统加了一个“AI 外挂”。

03

第二个被 AI 改造的环节，是库存盘点。

这曾经是 Steven 汪最头疼的部分。

过去，公司使用的盘点工具启动慢、搜索慢，同事把物料数完了，系统还在加载。他只能站在旁边等，等系统终于反应过来，再把数字一个个录进去。

整个团队的节奏，都被系统速度拖着走。

另一种办法更原始：先打印空白盘点表，大家拿笔记录，收齐后再由他统一录入系统。

但这样一来，一份数据要经过多个人的手。谁数错了、谁录错了、哪一行填漏了，后面很难追溯。盘点结束后，Steven 汪往往还要花大量时间核对差异。

他开始琢磨：能不能自己搭一个物资盘点小程序？

需求很明确：功能不用复杂，但搜索要快、录入要顺、结果要能自动汇总。同事最好能一边点数，一边在手机上录入，录完就能生成盘点表。

这个需求，他再次交给了 WorkBuddy。

很快，盘点小程序上线。

打开小程序，输入商品名称，对应的商品信息迅速弹出；录入数量，确认提交，一整条链路非常顺畅。过去那种“数完了还要等系统”的感觉，明显消失了。

但 Steven 汪还觉得不够。

如果盘点仍然需要他一个人最后汇总，压力只是从“录入”转移到了“汇总”。真正要减负，必须让各部门自己承担起盘点动作。

于是，他又把小程序升级成多人协作版。

现在，水吧、后厨和相关部门可以各自盘点自己负责的物料，各自在手机上录入数据。系统自动把不同部门的消耗累加，谁都不用等谁，也不需要专人最后再整理一遍。

一个人的重担，就这样拆成了多个人顺手完成的小事。

Steven 汪说，开发这件事，他几乎没有自己写代码。

他只做两件事：把需求说清楚，把问题反馈准确。剩下的搭建、排错、修改，都交给 WorkBuddy。

“我只是它的一双眼睛。”他说。

04

第三个被 AI 改变的，是采购价格分析。

采购经理不能只知道“买了什么”，还要能解释“为什么这个月金额变了”。

哪款商品涨价了？哪个供应商的价格持续走高？哪个品类采购金额突然增加？这些问题，如果只靠一张张表格核对，既慢又容易漏。

过去，Steven 汪要自己把数据铺开，按物料分类，计算均价、做环比、找波动原因。最后形成的报告，管理层虽然能看到涨跌，但未必能一眼看懂背后的原因。

现在，他把这一步交给了 WorkBuddy 专家模式。

系统产出的不只是一张价格表，而是一份完整归因报告。

它会把金额波动拆成多个因素：数量变化影响多少、单价变化影响多少、新增品项影响多少、平台均价变化影响多少。每个因素都被单独拆开，管理层不需要再靠猜测理解数据。

Steven 汪认为，专家模式最有价值的地方，不只是分析速度快，而是它背后有一套标准方法论。

它不是零散地罗列数字，而是把采购波动放进一个完整框架里解释。这样，报告不再是“本月涨跌一览”，而是真正能支撑决策的分析材料。

而 Steven 汪要做的，只是把当月采购数据整理好，交给系统。

05

除了入库、盘点和价格分析，Steven 汪还在 WorkBuddy 里建了一个“点子库”。

那是他专门记录工作流优化灵感的地方。

今天发现某个单据处理慢，记下来；明天发现某个盘点步骤重复，记下来；后天觉得某个报表可以自动生成，也记下来。点子库刚建了两三天，他就发现原来自己日常工作里，有那么多环节可以被优化。

比如，他开始考虑用一套“全物料订单工具”，替换现在正在使用的 WPS 订单系统。

过去，订单信息分散在不同表格里，修改、汇总、同步都要靠人工。如果能把订单需求、商品匹配、供应商反馈、下单状态和后续入库动作串起来，采购流程就能再往前推进一步。

这个想法，他已经放进了点子库。

在 Steven 汪看来，AI 并不是用来替代采购判断的，而是用来把采购经理从低价值重复里解放出来。

他真正想做的，不是每天敲单、核对、汇总，而是把时间花在更重要的事情上：分析供应商、判断价格趋势、优化采购结构、降低损耗、提升供应链效率。

06

访谈最后，我们问他：把 WorkBuddy 用好的关键是什么？

Steven 汪的回答很直接：先别害怕，先试着用起来。

他说，自己虽然是计算机专业毕业，但并没有从事过 IT 开发工作。很多想法以前只是停留在脑子里，觉得“这应该能做成”，但真要自己上手，又担心技术门槛太高。

WorkBuddy 出现以后，那些停留在脑子里的想法，终于有了落地的方式。

他也给做建筑设计的太太推荐过 WorkBuddy。太太一开始有点担心用不好，但 Steven 汪的建议很简单：不要先想“我会不会”，先把问题说出来，看 AI 能不能帮你一步步做成。

在他看来，用 AI 提效，不一定非要做出惊天动地的创造。

很多时候，真正改变工作状态的，只是把一个重复了一百遍的动作，交给 AI 去完成；把一张每天都要整理的表格，交给 AI 自动处理；把一份月底总要熬夜拼出来的报告，交给 AI 先做一版。

从“手动敲单”到“AI同事”，Steven 汪的一天并没有变得更清闲，而是变得更像一个真正的采购负责人。

他不再被单据拖着走，而是开始让工具服务于流程。

这大概也是 WorkBuddy 最想带给用户的改变：

不是让人变成工具，而是让工具把人从重复里解放出来，去做更有判断力、更有创造力的事。