# 金蝶 + 企业微信/钉钉机器人：在聊天窗口里问 ERP > Source: https://netray.co/zh/kingdee-wecom-dingtalk-bot > Language: zh > Publisher: Netray (netray.co) 把金蝶云星空的数据通过私有化 AI 接入企业微信或钉钉，员工在群里或单聊里用自然语言查库存、订单、采购状态，系统按其金蝶权限返回带来源的结果。关键是身份映射、最小权限和只读默认，模型与中间层可部署在企业内网。 国内企业的日常沟通基本都在企业微信或钉钉里。采购、销售、仓库、车间的人不想为了查一个库存再打开 ERP、选菜单、过滤、导出，更习惯直接在群里喊一句。金蝶本身也提供与企业微信、钉钉的集成能力，如待办消息推送、审批通知，这部分很多企业已经在用。 在此基础上增加一个能听懂业务问题的 AI 机器人，价值在于把「推送」变成「对话」。但机器人一旦面向全员，权限、保密和误答的风险也被放大，设计时必须把这些问题放在前面。 ## 机器人能做什么，不能做什么 适合做的是高频、只读、答案明确的问题：某物料现存量、某订单是否已出库、某供应商在途采购订单、某生产订单进度、本周到期的采购交期。机器人返回结果的同时，附上数据时间和查询范围，让提问者知道这是什么时候的数据。 不适合直接做的是审批决策、价格调整、批量改数。这类动作应该只生成建议或草稿，通知相关负责人在金蝶中确认。机器人是入口，不是替代审批流的新权限通道。 - 查询：库存、订单状态、采购在途、生产进度、客户应收概览 - 提醒：交期逾期、缺料预警、待审批单据汇总 - 起草：缺料采购申请、异常说明，仅形成草稿 - 不做：自动审批、自动付款、批量修改基础资料 ## 企业微信与钉钉的接入方式 两个平台都支持企业自建应用，通过回调接收消息，再用接口回复。企业微信有群机器人 Webhook 和自建应用两种形态，前者适合单向通知，后者适合双向对话；钉钉有自定义机器人（支持加签校验）和企业内部应用机器人，同样前者偏通知，后者支持互动。需要对话式问答时，应使用自建应用或企业内部应用，并校验回调签名。 消息到达内网的 AI 服务后，由工具层调用金蝶云星空 WebAPI 取数，模型整理成回复。回调地址的暴露方式（反向代理、专线或内网穿透）要由企业信息安全部门评审，避免把整个 AI 服务直接暴露在公网。 ## 身份与权限：谁问就按谁的权限回答 最容易出事故的地方是权限。如果机器人用一个高权限账号查数，普通员工就可能间接看到不该看的价格、成本或客户信息。正确做法是把企业微信或钉钉的用户 ID 映射到金蝶用户，按其角色和组织范围限制可用工具与数据范围。 在群聊里使用时要更加谨慎：群里每个人都能看到回复，所以成本、毛利、薪酬等敏感字段应只在单聊中对有权限的人开放，或者干脆不开放。 - 账号映射表由 IT 维护，离职与调岗时同步失效 - 工具白名单按角色配置，群聊与单聊使用不同策略 - 敏感字段（成本、毛利、个人信息）默认不返回 - 所有提问与查询条件留存审计日志 ## 数据位置与合规 消息本身会经过企业微信或钉钉的服务器，这是平台特性，企业应评估哪些类型的信息可以通过聊天工具传递。我们的方案可以做到的是：ERP 数据的检索和模型推理都在企业内网完成，不把 ERP 明细发送给第三方大模型接口。 涉及个人信息的部分，需要遵循《个人信息保护法》，并在内部制度中明确聊天机器人的使用范围。是否需要进一步的安全评估由企业合规负责人判断。 ## 先试点，再铺开 建议从一个部门、五到十个高频问题开始，比如仓库和采购。上线前用真实历史问题做测试，核对答案与金蝶报表一致，再逐步扩大。通常两到四周能完成一个试点，具体取决于接口准备和账号映射的复杂度。 如果你们只需要审批待办提醒，金蝶自带的消息集成已经够用，不必上 AI。AI 机器人的价值在于需要跨表、跨系统回答自然语言问题的场景。 ## FAQ ### 企业微信机器人和钉钉机器人选哪个？ 取决于你们日常使用的平台。两者都能实现，差别主要在回调验证和消息格式。对话式问答建议使用自建应用或企业内部应用，而不是只能单向推送的群 Webhook。 ### 机器人回答错了怎么办？ 回答都会附带查询条件和数据时间，用户可以核对。查询类答案来自金蝶接口返回的数据，模型只负责理解与整理；我们也会用历史问题做回归测试。 ### 在群里问库存，会不会泄露成本？ 不会，如果按设计配置：群聊默认只开放低敏感工具，成本与毛利字段不返回，并按提问者身份校验权限。 ### 需要把金蝶数据库开放给机器人吗？ 不需要。通过 WebAPI 或受控只读视图按需取数，不开放数据库直连。 ### 模型一定要私有化部署吗？ 如果问题涉及订单、价格、客户等经营数据，我们建议私有化部署开源模型。若只做通用问答，可由企业自行评估。