方案概述

本方案针对电商商户场景人工巡检费时费力，主观判断标准不统一等痛点，融合RPA与大模型技术，实现场景的智能巡检，相较同类产品适配性、风控能力更优，可降本增效、规避合规风险，推动商户事中巡检智能化升级。

方案背景

1、政策与行业背景

随着电商行业规模快速扩张，监管对金融与电商领域合规监管趋严，对商户资质、交易真实性核查要求提升；合作通道风控标准严苛，商户管控失当将直接触发合作终止，传统的人工巡检模式在巡检效率和准确性已无法适配监管与业务双重需求。

2、产业合规困境

商户在合作后，若店铺链接关闭、售卖的商品类目变更等动态调整未及时发现，易滋生洗钱等违规风险，还会造成实际经营状态与备案资质不符，引发合作通道终止合作的连锁风险，威胁业务合规运营根基。

3、传统模式痛点

人工巡检流程繁琐，巡检面对海量商户时巡检周期长，人力成本高，无法进行常态化；人工巡检标准化程度低，且易受主观因素影响，合规判定误差大、风险遗漏率高，难以满足高效准确的管控需求。

方案目标

 1、痛点解决目标

依托店铺页面模板固定、页面的元素可通过XPath定位的特性，用RPA框架批量抓取客户入网场景提供的网页或者APP载体的数据和图片信息，替代人工重复劳动，破解巡检效率低、人力成本高的痛点。且基于业务情况，搭建“直接+间接”双层巡检内容的指标体系，结合大模型对场景的图片以及商品描述等字段对比与多维度数据交叉验证，解决人工判定主观、误差大、风险遗漏的问题。

2、项目落地目标

1）直接指标：通过大模型，校验店铺状态、商品图片，商品分类、商品名称核心要素的一致性，快速识别类目变更。

2）间接指标：通过价格波动、店铺名称变更、评价数等维度，佐证交易真实性，排查隐性合规风险。

3）核心价值：实现店铺状态智能巡检，替代人工，提升巡检效率与合规判定准确性。

方案特点

1、巡检效率飞跃提升：本方案以RPA+大模型技术协同为核心，适配社交电商固定模板店铺的XPath精准定位特性，搭建“直接+间接”双层指标体系，实现巡检全流程自动化、标准化，兼顾显性类目变更识别与隐性交易真实性核查，把单店巡检需要人工花费10分钟压缩到单店自动化巡检仅需1分钟。

2、精准破解核心风险：相较同类产品，其场景适配性更强、风险识别更全面，降本增效效果更显著；可有效破解人工巡检低效高耗、主观误差大、风险遗漏率高及商户状态动态变更未及时复核的合规管控难题。

3、赋能产业合规升级：强化行业合规管控能力，降低洗钱、合作通道终止合作等连锁风险，推动行业巡检模式智能化升级，提升整体合规运营标准化水平。

方案业务流程图

实现功能展示

方案案例及效果

以汇聚支付合作的商户为例，我们设定每周1次的巡检频次，单次计划巡检商户约89户，通过引入RPA自动化巡检系统，实现了效率与成本的双重优化，核心数据对比如下：

结论：每周完成89家店铺的巡检任务，人工执行需耗费1335分钟，RPA系统仅需90分钟，总耗时缩短1245分钟，效率提升超93%；且系统全流程无需人工介入，直接实现人力成本归零。

--系统巡检执行成效，2025年度--

1、PC端商户巡检

巡检覆盖：2065家PC端店铺。

异常识别：精准检出店铺关闭/无商品数量134家。

有效数据采集：针对正常经营的店铺，自动化提取4项核心信息，包括店铺名称、商品信息、商品价格、商品评价、商品分类；并依托AI大模型，自动完成商品类别的智能总结与归类。

2、移动端商户巡检

巡检覆盖：3289家抖音店铺。

异常识别：精准检出暂停营业店铺117家。

有效数据采集：针对正常经营的店铺，自动化提取10项核心信息，包括店铺名称、粉丝数、总销量、商品信息、商品价格、商品销售额、商品体验分、服务体验分、物流体验分、综合评分；并依托AI大模型，自动完成商品类别的智能总结与归类。

RPA巡检系统通过自动化数据采集、智能异常识别，替代人工重复性操作，不仅大幅提升巡检效率、降低人力成本，更能精准捕捉店铺经营状态变化，为风控决策提供及时、全面的数据支撑。

方案未来展望

方案可向生成式AI决策及信创适配升级，强化模型自进化能力。市场需求随智能巡检赛道扩容持续攀升，社交电商及金融合作风控场景需求旺盛SaaS服务模式潜力突出。在政策层面，监管将进一步细化AI应用及数据合规要求，鼓励技术赋能合规管控，推动行业标准化发展，利好智能巡检方案规模化落地。