基于 Coze 的供应商主数据清洗的解决方案

一、业务场景与需求分析

1. 供应商主数据清洗业务背景

在企业供应链管理中，供应商主数据作为核心业务数据，其质量直接影响采购效率、成本控制和风险评估。典型的供应商主数据包含：

• 基础信息：供应商名称、统一社会信用代码、注册地址

• 联系信息：联系人、电话、邮箱、银行账户

• 资质信息：营业执照、税务登记证、行业认证

• 业务信息：供货范围、服务条款、历史交易记录

由于数据来源多样（ERP 系统、Excel 台账、第三方采购平台），常存在以下问题：

• 格式不统一：如 "深圳市科技有限公司" 与 "深圳科技有限公司"

• 关键信息缺失：20% 的供应商数据缺少银行账户信息

• 重复记录：某汽车制造企业存在 15% 的供应商重复建档

• 合规性风险：5% 的供应商营业执照已过有效期

2. 核心业务需求

• 自动化处理：实现从数据抽取到清洗入库的全流程自动化，减少 80% 以上人工干预

• 规则可配置：支持业务人员通过可视化界面自定义清洗规则

• 质量可视化：实时监控数据清洗进度和质量指标（准确率、完整率、合规率）

• 审计可追溯：记录每个数据处理节点的操作日志和变更历史

二、技术架构设计

1. 整体架构图

2. 核心组件协同

组件	功能定位	技术实现	业务价值
智能体	自然语言交互入口	解析清洗规则配置、查询清洗进度	降低技术门槛，支持业务人员自然语言操作
工作流	流程自动化引擎	编排数据抽取、清洗、校验、入库全流程	实现复杂业务逻辑的可视化编排
应用	业务闭环系统	提供数据看板、规则配置、任务管理界面	打造一站式数据清洗管理平台

三、智能体设计：人机交互核心

1. 智能体功能定义

• 意图识别：支持 "配置清洗规则"" 查看任务进度 ""导出质量报告" 等 12 种核心意图

• 知识库增强：存储 200 + 数据清洗业务术语（如 "统一社会信用代码校验规则"）

• 插件集成：调用 MySQL 查询插件、文件解析插件、邮件通知插件

2. 对话流程示例：清洗规则配置

用户：我需要配置供应商名称的清洗规则

智能体：请问具体的清洗需求是什么？（支持格式统一、去重、关键词替换等）

用户：需要统一简称和全称，比如将"华为"统一为"华为技术有限公司"

智能体：已识别需求：字段=供应商名称，规则=全称标准化，映射表=[{"简称":"华为","全称":"华为技术有限公司"}]

是否确认生成该清洗规则？

用户：确认

智能体：已创建编号为CLEAN-20250412-001的清洗规则，可在应用后台查看详情

3. 技术实现要点

• 提示词工程：采用 "角色 + 任务 + 示例" 的 prompt 模板

prompt = f"""

你是企业数据清洗助手，负责解析用户的清洗规则配置需求。

请按照以下格式输出JSON：

{{

"field":"{字段名称}",

"rule_type":"{规则类型}",

"parameters":"{具体参数}"

}}

示例：用户说'需要清洗统一社会信用代码，去除特殊字符'，应输出{{"field":"统一社会信用代码","rule_type":"格式清洗","parameters":"去除特殊字符"}}

"""

• 知识库构建：使用 Coze 的知识库管理功能，存储常用数据清洗正则表达式（如邮箱格式校验：^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+)+$）

四、工作流设计：数据清洗引擎

1. 核心流程节点编排

（1）数据接入阶段

• 数据源适配节点：支持 Excel/CSV 文件上传（调用 Coze 文件解析插件）、API 数据拉取（配置 HTTP 请求节点）

• 数据预处理节点：

• • 格式转换：将非结构化数据转为 JSON 格式

• • 类型校验：检查数值型字段（如电话号码）的数据类型

（2）清洗核心阶段

节点类型	实现方式	业务规则示例
格式统一节点	大模型 + 正则表达式	统一地址格式：将 "北京市朝阳区" 转为 "北京市 - 朝阳区 - XX 街道"
缺失值处理节点	规则引擎 + 人工干预	对缺失的银行账户信息，先尝试从营业执照 OCR 识别，失败则触发人工补录
重复检测节点	模糊匹配算法（编辑距离 + 余弦相似度）	供应商名称相似度 > 80% 且统一社会信用代码相同则判定为重复
合规校验节点	对接第三方 API（如企查查企业信息验证）	校验营业执照有效期，超过 3 年未更新则标记风险

（3）质量评估阶段

• 指标计算节点：

• • 准确率 =（清洗后正确数据量 / 总数据量）×100%

• • 完整率 =（无缺失字段数据量 / 总数据量）×100%

• • 合规率 =（通过合规校验数据量 / 总数据量）×100%

• 报告生成节点：调用 Python 脚本生成 PDF 格式的质量分析报告

（4）异常处理机制

• 条件分支节点：当数据清洗准确率 < 80% 时，自动触发二次清洗流程

• 人工审核节点：对标记为 "高风险" 的数据（如营业执照过期），通过企业微信通知数据管理员审核

2. 关键节点技术实现

（1）统一社会信用代码校验（Python 节点）

import re

def validate_usc(usc):

pattern = r'^[0-9A-HJ-NP-TV-Z]{18}$'

if re.match(pattern, usc):

return True

else:

return False

# 工作流参数传入usc字段

valid = validate_usc(workflow_input['usc'])

if not valid:

raise ValueError("统一社会信用代码格式错误")

（2）供应商名称去重（大模型节点）

• 提示词设计："请判断以下两个供应商名称是否属于同一主体：名称 1={name1}，名称 2={name2}，请返回布尔值"

• 输出处理：将大模型返回的 "是" 转换为 True，"否" 转换为 False

3. 流程优化策略

• 并行处理：对相互独立的清洗任务（如地址清洗和联系方式清洗）设置并行节点，提升处理效率 30%

• 断点续传：记录每个任务的处理进度，异常中断后可从断点继续执行

• 重试机制：对 API 调用失败的节点设置 3 次重试，间隔时间为 5 秒

五、应用设计：业务操作平台

1. 功能模块架构

2. 核心界面设计

（1）数据看板

• 实时进度图：展示当前处理数据量、已完成清洗量、待审核数据量

• 质量仪表盘：动态显示准确率、完整率、合规率三大核心指标

• 风险预警：用红色高亮显示清洗失败率 > 15% 的任务

（2）清洗配置界面

• 字段映射表：支持可视化拖拽配置数据源字段与目标数据库字段的映射关系（如 Excel 的 "供应商简称" 映射到 MySQL 的 "supplier_short_name"）

• 规则编辑器：提供可视化规则配置面板，支持：

• • 基础规则：格式清洗、去重、缺失值填充

• • 高级规则：基于大模型的语义清洗（如从公司简介中提取主营业务）

• • 第三方规则：对接企业内部风控系统的合规规则

（3）任务管理界面

• 任务详情页：显示任务基本信息、处理日志、质量报告

• 批量操作：支持批量启动 / 暂停清洗任务，批量导出清洗后的数据

• 审计追踪：记录每个数据字段的清洗历史，包括操作时间、处理节点、变更前后值

3. 系统集成方案

• MySQL 对接：

• • 使用 Coze 的数据库插件配置 JDBC 连接

• • 支持动态生成 SQL 语句（如根据清洗规则生成数据更新语句）

• 企业微信集成：

• • 任务异常时发送通知到指定工作群

• • 人工审核节点通过企业微信小程序处理

六、关键技术点解析

1. 数据映射与转换技术

• 智能映射：通过智能体解析用户的字段映射需求，自动生成映射关系表

# 智能体返回的映射关系示例

mapping = {

"source_field": "供应商全称",

"target_field": "supplier_full_name",

"conversion_rule": "去除前后空格，统一为简体中文"

}

• 类型转换引擎：支持字符串转日期（如 "2025/04/12" 转为 DATE 类型）、数值类型校验等

2. 复杂逻辑处理技术

• 混合编排：在工作流中混合使用大模型节点、Python 代码节点、插件节点

• 规则引擎：使用 Drools 规则引擎实现复杂业务规则的管理（如多级审批规则）

3. 异常处理与容错技术

• 错误分类：将异常分为数据错误（如格式错误）、系统错误（如数据库连接失败）、业务错误（如合规校验不通过）

• 处理策略：

• • 数据错误：记录错误日志，跳过当前数据项

• • 系统错误：触发重试机制，同时通知管理员

• • 业务错误：进入人工审核流程

七、实施步骤与案例分析

1. 实施路线图

阶段	时间	关键任务	交付物
需求分析	1-2 周	业务调研、清洗规则梳理、数据样本分析	需求规格说明书、数据字典
架构设计	2-3 周	智能体对话流程设计、工作流节点编排、应用界面原型	技术架构图、UI 原型图
开发测试	4-6 周	智能体开发、工作流编码、应用功能开发、联调测试	可运行的 Beta 版本、测试报告
部署运维	1-2 周	生产环境部署、用户培训、持续优化	操作手册、运维监控体系

2. 典型案例：某制造业企业供应商数据清洗

（1）项目背景

• 数据现状：3000 + 供应商数据，存在 25% 的格式不统一、18% 的信息缺失、12% 的重复记录

• 业务目标：建立标准化供应商主数据中心，支撑后续的供应商评级和采购策略优化

（2）方案实施

• 智能体应用：业务人员通过自然语言配置清洗规则，如 "将所有电话号码统一为 11 位数字格式"

• 工作流设计：

• • 数据抽取：定时从 ERP 系统和 Excel 台账拉取数据

• • 清洗流程：地址标准化→联系方式校验→重复数据合并→营业执照有效期校验

• • 质量评估：每周生成数据质量报告，发送给供应链总监

• 应用效果：

• • 清洗效率：单批次数据处理时间从 8 小时缩短至 1.5 小时

• • 数据质量：准确率从 65% 提升至 92%，完整率从 70% 提升至 95%

• • 人工成本：数据清洗岗位从 5 人缩减至 2 人，年成本节约 60 万元

（3）实施前后对比

指标	实施前	实施后	提升幅度
数据处理时效	8 小时 / 批	1.5 小时 / 批	81.25%
人工干预率	75%	20%	73.33%
合规率	68%	96%	41.18%

八、总结与展望

1. 方案价值

• 效率提升：通过工作流自动化，减少重复性劳动，处理效率提升 5 倍以上

• 质量可控：可视化质量监控体系，使数据准确率、完整率、合规率可量化管理

• 成本节约：降低人工成本 70% 以上，减少因数据错误导致的采购风险损失

2. 技术创新点

• 混合架构：实现大模型智能处理与规则引擎的有机结合

• 低代码化：通过可视化界面完成 90% 以上的清洗规则配置和流程编排

• 智能交互：支持自然语言驱动的数据清洗配置，降低技术使用门槛

3. 未来扩展方向

• AI 能力增强：引入深度学习模型实现更精准的重复数据检测

• 多模态支持：增加对图片（如营业执照扫描件）、PDF 等非结构化数据的清洗能力

• 云端协同：支持与阿里云、腾讯云等云平台的数据仓库无缝对接

通过 Coze 平台的智能体、工作流、应用三大组件的协同，构建了一套完整的供应商主数据清洗解决方案，实现了从数据接入到清洗入库的全流程智能化、可视化、可配置化。该方案不仅适用于制造业，还可快速复制到零售、金融、医疗等行业，为企业数据治理提供高效的技术支撑。