每天重复填表？这个RPA小技巧帮你省下两小时
上周同事小李还在为每月初的销售数据汇总发愁。十几张零散的Excel表格，要手动核对、去重、合并，再生成报表发给领导。一次操作不小心漏掉一行，月底复盘时被叫去解释半天。
后来他用了一个简单的RPA脚本，现在每天早上到工位，点一下鼠标，程序自动打开邮箱下载附件，读取所有Excel文件，按区域分类汇总，最后生成一张标准报表，连邮件都自动附上发出去。整个过程不到三分钟，他还能顺手泡杯咖啡。
一个真实的财务场景：发票信息录入
财务部每月要处理上百张供应商发票，每张都要把发票号、金额、日期、供应商名称逐条录入ERP系统。以前一个人干半天，现在他们写了个RPA流程：
- 自动识别邮件中的发票PDF附件
- 调用OCR提取关键字段
- 打开Excel模板，把数据填进对应列
- 检查金额是否匹配合同价，异常项标红提醒
- 最终生成可导入ERP的标准化表格
原本一天的工作量，现在一小时搞定，错误率也降到了几乎为零。
自己动手：用Python模拟RPA处理表格
如果你暂时没有企业级RPA工具，也可以用轻量方式实现类似效果。比如下面这段脚本，能自动整理多个销售表并合并：
import pandas as pd
import os
# 指定存放Excel文件的文件夹
folder_path = "./sales_data/"
all_data = []
for file in os.listdir(folder_path):
if file.endswith(".xlsx"):
file_path = os.path.join(folder_path, file)
df = pd.read_excel(file_path)
all_data.append(df)
# 合并所有数据
merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
# 去重并按日期排序
merged_df.drop_duplicates(subset=["订单号"], keep="first", inplace=True)
merged_df.sort_values(by=["下单时间"], inplace=True)
# 保存结果
merged_df.to_excel("整合后销售数据.xlsx", index=False)把这个脚本放在固定目录下，每天运行一次，就能拿到最新汇总表。配合Windows任务计划程序，还能设置成每天9点自动执行。
人事部门也在悄悄用RPA
每个月HR要统计员工考勤，从打卡系统导出的数据格式乱，还得和请假单比对。现在他们的RPA会自动：
- 登录考勤系统导出原始记录
- 读取共享文档里的请假审批表
- 标记迟到、缺卡、调休情况
- 生成每人一张考勤确认表，邮件群发
最关键是，所有操作都有日志记录，谁哪天几点改了什么，清清楚楚，出了问题直接翻记录就行。
别以为只有大公司才用得上
其实很多小团队已经开始用这类自动化了。比如一家五人创业公司，老板自己搭了个RPA流程，每天早8点自动爬取竞品价格，更新到内部表格，团队开会对市场反应快多了。
这些实例都不是什么高科技，核心逻辑就三个字：找重复。你发现哪个表格-related 的动作每周都在做，那它很可能就适合交给RPA。