在跨境电商赛道，这家公司团队 100+ 人，把营收做到 5 亿。亚马逊上多个产品稳居类目头部。
但创始人齐钧泽却很少常驻公司。他在自己的 IP 账号「钧泽看跨境」发过一条打高尔夫的视频，播放量超过 30w。评论区满是好奇：“老板都不用上班的吗？”
他确实不需要天天坐班盯岗。公司已经跑通了跨境电商全链路 AI 自动化，覆盖数据管理、选品开发、上架推广、补货管理、巡检预警、物流管理、业财一体、运营协同等业务场景。
AI 自动化将一次次经营判断，变成公司能够长期使用的系统和规则，持续产生复利。数据每天自动同步，风险及时找到对应负责人；员工离职，数据和流程不会随之中断；每解决一个问题，成熟有效的处理方式就会变成系统规则，下次遇到同类情况直接复用。
公司越大，店铺越多
越不能让数据“跟着人走”
齐钧泽是山东人，做跨境 12 年。2022 年，他把公司搬到深圳，业务随后做到 5 亿级。
规模飞速扩张，工作周报的管理隐患最先暴露出来。公司一百多个店铺，各店铺运营需要自行下载报表、整理数据，再层层上报。
“运营每周花 3 小时做周报，十分之一的周度人效就耗在这里。周三开会，上周五的数据还出不来。运营自己上报数据，难免自卖自夸，就算修改数字，上级也很难察觉。”
除了耗时耗力外，公司经营数据也依附于人。运营、财务和供应链各有一套口径，老板必须等所有人上报完毕，才能拼凑出完整的经营全貌。部分表格还只保存在员工个人电脑里，一旦离职，公司连完整备份都找不到。
在一次行业分享会上，齐钧泽问在场的老板：“做跨境多年，运营一走、表格一空、数据散落各处，你的公司，能产生复利吗？”
答案残酷且真实：不能。如果数据和经验只掌握在员工个人手中，一旦人员变动，很多工作就要从头再来。
所以，他搭建自动化体系的第一步，并不是急于上线 AI，而是先把公司的数据所有权拿回来。
统一经营底账
让公司看见真实业务
齐钧泽首先改变了公司的取数方式。过去由运营各自下载、整理、汇报数据，现在统一交由 IT 负责。
八爪鱼 RPA 从一百多个店铺批量拉取报表，将数据导入系统。IT 部门代表公司，按 ASIN、SKU、店铺、运营人员、部门等多维度汇总、校准、开放查看。
运营不再需要制作整套周报，财务也不用维护另一套数据反复核对。统一的数据直接同步至周报、月报。目标完成进度、全年业务节奏是超前还是落后、当月提成核算情况，在系统中一目了然。
一旦数据出现偏差，就回溯取数规则查找原因。规则修正一次，后续可持续复用。数据从员工个人电脑归集到系统，作为后续分析与任务调度的基础。老板不用坐在会议室等汇报，也能实时掌握业务情况。
数据统一，解决了“企业能否看见真实业务”的问题。齐钧泽接下来要做的，是让系统拿到数据后，按照公司标准识别异常、生成任务，再把问题推送至对应的负责人。
从数据到行动
Agent 真正进入经营场景
在齐钧泽的公司，业务自动化这样运转：老板和业务人员先明确数据归属、业务标准与责任边界；八爪鱼 RPA 持续采集数据；自研系统存储数据、业务规则与处理结果；Agent 读取数据、识别异常、生成待办任务；运营与负责人处理例外情况，确认关键动作。
这套自动化系统现已覆盖数据管理、选品开发、上架推广、补货管理、巡检预警、物流管理、业财一体、运营协同等业务场景。
选品与上架：Agent 辅助选品，RPA 批量上架
过去做选品，运营人员需要手动查看类目、排名、关键词和评论，再把数据整理到多张表格里，逐一进行分析。
现在，RPA 持续采集选品相关数据，统一入库后由 Agent 汇总比对，筛出能卖的产品，自动核查专利风险。运营作出最终选择即可。
产品确定后，Agent 自动生成文案、图片和视频素材。RPA 承接批量上架、核价、广告操作。
齐钧泽举过一个例子：之前运营单日要上传约 8000 条信息、报名约 8000 个活动，还要逐条核价。自动化后交由 RPA 执行重复操作，运营只需核查异常，从机械重复劳动中解放出来。
补货管理：每天自动计算，库存风险提前预警
过去，补货依靠运营根据销量、库存、在途数据手动估算。现在由 RPA 同步数据，系统按公司规则每日测算，Agent 将偏离预期的结果转化为预警。
销量持续偏低，提示补货过量；销量持续走高，提醒存在库存不足风险。运营核查结果、解释波动原因，再迭代优化规则。
齐钧泽说：“连续 10 年的数据，可以看清销售波峰波谷，备货有依据，这就是复利。”
巡检与预警：系统紧盯异常，风险主动找到负责人
过去，店铺和链接日常巡检主要靠运营人工完成，风险极大。平台曾发过一条通知：如果问题未及时处理，店铺将在14天后被关闭。但一直没人跟进处理，直到店铺关闭 7 天后公司才发现。整整 21 天，风险没有进入任何人的待办清单。
这次教训之后，公司把巡检从运营的个人习惯变成了自动流程。RPA 按照设定频率检查账户健康、绩效通知和买家消息。Agent 比对前后变化，发现异常后立即预警。
普通问题派发给运营，持续异常升级至主管，重大变动再推送老板。每个问题都有对应的处理人。
销量突然暴涨同样会触发预警，本来卖 100 单，但今天卖 3000 单，马上提醒。很可能是站外折扣与优惠券叠加，出现“0 元购”损失。
物流与业财：执行自动核验，每笔成本都能追溯
老板谈定的物流价格和时效，如果只留在聊天记录里，实际发货仍可能偏离。齐钧泽把价格、时效和供应商标准写进系统。RPA 采集每票货件的实际费用、重量、发货时间和物流节点，系统自动与约定标准比对。出现延误或价格偏差，系统及时记录；同一物流商反复偏离标准，则被淘汰。
物流执行数据进入系统后，再与采购合同、发票、店铺、货件和 SKU 关联。财务能够追溯每笔成本来自哪里，业务能查看不同 SKU 的成本、利润和库存。出现入库数量差异时，Agent 还可以快速调出对应合同、发票和物流记录，整理申诉材料。
运营协同：任务自动流转，处理经验持续沉淀
数据接入系统，审批、通知、待办任务对接飞书。Agent 按权限查询数据、识别异常，把问题推送给对应负责人。人员处理完例外场景后，新的解决方案继续沉淀回系统。
齐钧泽说：“Agent 自动化，不是解决人效的问题，是公司利益的问题。”
节省工时只是附带结果。更重要的是提前识别风险、稳定落地业务标准，并把经验沉淀，持续复用。
Agent 自动化落地
先看管理，再看工具
齐钧泽这样理解企业自动化：工具只是最底层，管理方法与经营逻辑才是最重要的。
老板要先明确数据归属、业务标准和组织责任，将核心数据与规则留在企业内。优先改造高频、高价值、规则清晰的任务，打通数据采集、分析、任务分发、执行反馈的业务闭环。老板不必写代码，但必须看懂业务流程与底层管理逻辑。
自动化落地之后，很多人会问：上线 Agent，是不是为了裁员？齐钧泽的回答是：“我从来不会靠 AI 去裁人。最多是未来减少新增招聘。”
RPA 承接报表下载、后台巡检等重复操作，系统按规则核对并保存数据，Agent 负责识别异常、推动任务流转。但规则如何制定、例外场景如何处置，决策权依旧在人。
运营因此转向选品、策略制定、问题攻坚等高价值工作。齐钧泽也不再每天盯着周报、店铺和物流细节。管理从占用老板个人精力，转移到这套自动运行的流程体系之中。
如果您的公司也面临店铺多、数据分散；周报依赖人工、异常发现滞后；补货、巡检、物流核验还依靠个人经验等难题，这套自动化打法值得到现场深入了解。
9 月 18 日（周五）14：30，「走进钧泽看跨境・跨境 AI 标杆企业参访日」将在深圳星河双子塔举办。齐钧泽会现场讲解并演示八大业务场景自动化落地方法，分享如何把数据、标准和处理流程沉淀在系统里，实现老板不在，公司依旧按规则自动化运转。
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