凌晨两点，云南能源集团恒通煤业有限公司招采中心一名特殊的“新员工”开始了工作。它不占编制，也不需要工位，每天按照预设流程，将采购需求申请和定标结果逐条校验、写入台账，再把处理状态回写到对应记录中。早上九点，一份报告出现在工作群里。

　　招采中心主任陈鹏是这名“数字员工”上岗的推动者。过去几年，他面对着一个管理难题：部门业务量持续增长，人员编制却多年没有增加。工作人员每天约有4个工时耗在数据抓取、整理、录入、复核和检查上。陈鹏希望，让AI接手重复、零碎、机械的数据工作

　　员工承担需要专业判断、沟通和服务的工作。

　　2026年7月，陈鹏带领团队与WPS 365的前线部署工程师组成联合工作组，尝试搭建数字员工。团队在摸索中发现，真正困难的不是让AI执行指令，而是把原本依靠经验处理的工作转化为清晰规则：数据从哪里来，哪些字段必须核对，出现错误怎么办，哪些环节必须交给人判断。团队一边梳理流程，一边试用、修改，将日常操作逐步变成机器能够执行的任务。

　　项目没有等待原有系统完成改造。团队选择用多维表格建立业务台账，再由WPS Comate创建数字员工完成后续校验、录入和状态回写。7月启动、8月试用、9月首批技能落地，前后历时40多天。需求申请、定标结果等数据处理工作，原本需要两个多小时，现在缩短至三分钟。四项AI技能全部上线后，团队预计每天节省约4个工时。

　　团队角色在与AI的协作中也在变化。业务人员开始自己整理需求、参与设计流程和编写脚本。团队还编写了使用手册和运维手册，记录操作方法、系统配置和变更情况。这个原本以采购业务为主的部门，开始尝试培养自己的“AI架构师”。

　　这场发生在基层部门的变化，也是中国能源行业探索AI应用的一个缩影。2025年9月，《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》发布，提出推动人工智能在煤炭等能源行业深度应用。过去，煤炭行业的智能化更多让人联想到井下采掘、设备巡检和安全生产，而恒通煤业的尝试将AI带到了采购和数据管理岗位。对于金山办公等办公软件服务商而言，这也展示了传统企业不必全面替换现有系统，就能逐步引入AI应用的可能性。

　　探索仍在继续，陈鹏计划陆续上线履约数据导入和外部市场数据抓取两项AI技能，让数字员工承担更多日常重复性工作。对陈鹏而言，这40多天带来的不只是一个能自动处理数据的数字员工，还有一支开始学习如何设计AI工作流程的业务团队。