01中心課題とニーズ
加油站站长每天需花约1小时手工填写Excel报表，会计再花约1小时将数据录入财务软件；5名会计专职做重复录入，人工成本高、效率低，且手工转录易出错、数据滞后，难以支撑实时经营分析。
02プロダクト解決策
提供一套AI驱动的加油站报表自动化SaaS：通过OCR/模板识别自动采集站长填写的班结、油品进销存、现金与POS流水数据，用大模型做字段映射与异常校验，自动生成标准Excel报表并一键对接用友、金蝶等财务软件API，实现从站点数据到总账凭证的端到端自动录入，同时提供异常预警与经营看板。
03収益化と事業モデル
采用SaaS订阅制，按站点数量+会计席位收费；增值收入包括财务软件对接实施服务费、定制报表开发、异常稽核与经营分析高级模块；后期可拓展至油品供应链对账与税务合规服务。
04アクション
- 1访谈3-5家加油站及其实会计团队，确认报表模板、录入流程与财务软件类型，量化人力成本。
- 2开发MVP：支持主流班结/进销存Excel模板的OCR识别、字段映射与标准报表自动生成。
- 3接入用友/金蝶开放API，打通凭证自动生成与推送，完成端到端闭环验证。
- 4在2-3家试点加油站部署，对比人工与自动录入的耗时与差错率，形成案例数据。
- 5完善异常校验规则（如油品损耗、现金差异预警）与经营看板，提升产品差异化。
- 6建立渠道合作（油站设备商、财税代账公司），以试点案例做区域推广。
- 7按站点与席位制定订阅套餐，逐步扩展至供应链对账与税务合规模块。
05リスク
加油站数据敏感且涉及财务合规，需确保数据安全与审计留痕；财务软件API开放程度与版本差异可能导致对接成本超预期；客户IT能力弱，实施与培训周期长；通用RPA与财务软件厂商可能向下延伸形成竞争；需防范OCR识别错误导致的账务风险，应保留人工复核环节。