Coze扣子智能体工作流一键提取理财基金合同数据写入飞书，全流程保姆级教学

Coze扣子智能体工作流教程，一键提取理财基金合同数据，然后自动写入飞书全流程

上周帮朋友公司搭了个自动化流程，把基金合同处理时间从半天压缩到5分钟。今天把这个方案拆解出来，金融从业者应该用得上。

痛点解决场景

先说说我们面对的情况：每天要处理几十份基金合同，手动翻找关键条款、录入系统、再通知相关人员。最头疼的是合同格式千奇百怪——有扫描版PDF、有图片转的文字、还有表格混排的版本。之前试过各种OCR工具，效果都不理想。

扣子工作流最大的优势是能理解上下文。比如合同里写着“管理费1.5%”，它能自动识别这是年费率，而不是一次性费用。

需要三个账号：Coze扣子（海外版用Coze.com）、飞书账号、以及一个能访问公网的服务器（用来部署webhook）。如果只是测试，用扣子自带的模拟环境也行。

在扣子平台创建智能体时，记得选择“工作流”模式而不是简单的问答机器人。这个选项在创建页面的左下角，很多人会忽略。

第一步，配置合同解析节点。在扣子工作流里添加“文档解析”组件，支持PDF、Word、图片三种格式。关键是要勾选“智能分段”选项，这样系统会把合同按章节自动拆分。

有个实用技巧：上传5-10份标准合同作为样本，让系统学习你需要的字段。比如我们标注了“基金管理人”、“托管费率”、“业绩报酬”等关键信息，后续识别准确率能到90%以上。

第二步，设置数据清洗规则。合同里经常有“百分之一点五(1.5%)”这种重复表达，我们通过正则表达式提取数字部分。扣子支持自定义JS代码片段，这里可以写清洗逻辑：

// 提取费率数字示例
function extractRate(text) {
  const match = text.match(/([0-9.]+)%/);
  return match ? parseFloat(match[1]) : null;
}

第三步，配置飞书写入接口。在飞书开放平台创建应用，拿到app_id和app_secret。在工作流里添加HTTP请求节点，地址填飞书表格的API接口。

这里容易踩坑的是权限设置。除了要开通文档读写权限，还得在飞书管理后台把应用添加到“可信任应用”列表，否则会报403错误。

最初版本在遇到模糊扫描件时会卡住。后来我们增加了重试机制：第一次解析失败后，自动切换成高精度模式再试一次。还设置了人工审核节点——当系统置信度低于80%时，自动把原文片段发给指定负责人飞书确认。

监控看板也很重要。我们在流程最后加了数据统计节点，记录每份合同的处理时长、识别准确率。这些数据直接生成飞书多维表格，方便随时优化。

测试了200份真实合同，包含公募基金、私募协议、资管计划等类型。结果比人工处理有明显提升：

现在同事每天上班第一件事，就是把合同批量拖进指定文件夹，剩下的都是自动完成。处理完的合同信息会直接生成飞书待办，推送给相关团队。

扣子平台按调用次数收费，前1000次免费。我们目前每月处理1500份合同，费用约200元。比原来专职员工一天的工作量，成本可以忽略不计。

最大的隐性收益是标准化。现在所有合同数据都是结构化存储，做季度分析时直接调取飞书表格，再也不需要翻硬盘找文件了。

扫描质量差的合同还是要人工干预。我们设定了一个规则：当系统提示“图片清晰度不足”时，自动给上传者发飞书消息，要求重新提供清晰版本。

字段映射需要持续优化。新出现的合同条款可能不在初始配置里，我们每周会复盘一次未识别内容，更新识别规则。

这个方案特别适合金融机构、律师事务所等需要批量处理标准文档的场景。如果你们公司也在为合同处理头疼，不妨用测试环境先跑跑看。记住关键是要有20-30份样本合同给系统学习，准确率才能上去。

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