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数字经济加速演进，企业的竞争已不再仅仅是产品与服务的较量，更是管理效率与智能化水平的比拼。财务部门作为企业运营的“中枢神经”，承担着数据汇总、成本核算、预算执行、报表管理等关键职能。然而，面对业务量激增与监管要求趋严的双重压力，传统人工处理方式已难以支撑企业高质量发展的节奏，RPA财务机器人的应用，为企业财务转型带来了全新的增长动能。
数字政府建设深入推进，“让数据多跑路、让群众少跑腿”成为政务服务改革的核心目标。但在现实中，许多审批流程仍存在数据孤岛、人工审核耗时、系统协同效率低等问题。如何让审批从“人等系统”转变为“系统助人”，成为政务自动化的新命题。而这一转变的关键驱动力，就是正在崛起的智能体（AI Agent）技术。
随着AI Agent（智能体）在企业级应用中掀起新一轮智能化浪潮，越来越多企业开始探索如何让AI真正干活、创造实际业务价值。然而，实践中不少企业却在部署初期就踩坑，投入了资源，却未见成效。金智维结合多行业落地经验，总结出企业在部署AI Agent过程中最常见的五大误区，并给出应对建议。
“智能体”（Agent）如今已经是企业数字化转型的新焦点。从自动生成报告到智能审批协同，从跨系统数据调用到智能任务编排，智能体似乎“无所不能”。然而，对于真正希望将AI落地到生产流程、实现长期价值的企业而言，选择一款智能体并不只是看功能是否炫酷，而要看它是否值得长期投入。
AI发展进程加快，智能体（Agent）目前已不再只是“会对话的机器人”，而是一个能理解文字、图像、语音、视频等多种信息形式，并基于此自主决策和执行任务的智能系统，而支撑这一切的核心能力，正是多模态技术（Multimodal AI）。
能将这些任务自动化、智能化，从 “人工机械操作” 转向 “模型高效处理”，显著提升工作效率。无论是职场新人还是资深从业者，都可按 “需求定义 - 数据准备 - 模型训练 - 落地优化” 的路径，搭建适配工作场景的模型，以下为具体实操步骤
