浅谈AI赋能Excel与云端知识库的应用
- 2026-11-03 06:30:15
——以工程造价日常工作为例，让重复工作自动化，让专业经验可复用
在工程造价工作中，Excel 几乎贯穿了工程量计算、清单核对、材料价格分析、结算审核和成果文件编制等多个环节。面对大量数据、重复操作和格式调整等问题，如何提高工作效率、减少机械性劳动，一直是造价人员关注的重点。
随着人工智能技术的发展，AI不仅可以辅助编写代码、优化函数，还可以帮助我们整理专业资料、构建个人知识库。将AI与Excel、云端知识库结合起来，有望形成一套更高效的工作方式。
结合日常工程造价工作中的实际应用，本文主要从AI编写VBA、AI优化Excel函数，以及利用腾讯ima搭建云端知识库三个方面，谈谈小编个人的一些实践与思考。
VBA是Excel中常用的自动化工具。过去，想要实现某项特定功能，往往需要具备一定的编程基础；现在，我们可以通过自然语言向AI描述工作场景、操作步骤和预期结果，让AI辅助生成代码，再经过测试和调整，实现个性化功能。
对于工程造价人员而言，这意味着不必等到掌握完整的编程知识后才能开发工具，而是可以从解决身边的实际问题入手。
案例一：解决计价软件导出报表的边框线压字问题
在日常工作中，有些计价软件导出的报表(如晨曦计价软件)导出的Excel报表，有时会出现单元格边框线压住文字的问题。如下图：
当清单项目数量较少时，手动调整行高尚可应付；但当项目清单数量较多时，逐行检查、调整不仅耗时，而且容易遗漏。
针对这一问题，可以向AI工具描述具体场景：识别文字显示不完整的行，自动调整行高，并尽可能保留原有表格格式。
通过与AI交互、修改和测试，便可以生成相应的VBA宏，实现批量处理。
在实际应用中，还可以采用分两步执行的方式：
第一步：识别并标记。遍历工作表的使用区域，判断哪些行可能存在文字显示不完整的问题，并用黄色填充进行标记。
第二步：批量调整。再次运行宏，只对已标记的行调整行高，并在处理完成后清除标记。
这种方式将问题识别与实际修改分开，便于先检查处理范围，再执行批量调整。
原本需要人工反复检查的操作，通过一个宏就可以完成大部分处理工作。更重要的是，这种方法并非只能用于某一份报表，经过适当调整，还可以复用于其他存在类似排版问题的Excel文件。
需要注意的是，自动识别结果仍需抽查，尤其是包含合并单元格、固定行高或特殊排版的表格，应先备份文件并进行测试。
案例二：利用VBA实现结算审核报告多工作表联动
在编制工程结算审核报告时，通常需要整理《审案签署表》《结算审核汇总表》、《工期奖罚》、《工程概况》、《审定结算书封面》等多份表格。
如果这些表格分别维护，同一项数据可能需要重复录入。一旦审定金额或其他基础信息发生变化，就需要逐一检查、修改，不仅效率低，也容易出现不同表格之间的数据不一致。
具体需求如下：修改结算审核汇总表中的审定金额，相关表格自动更新对应数据；在审案签署表中，将审定金额自动转换为中文大写金额，减少人工转换和录入错误。
针对这一问题，可以将相关表格整合到同一个Excel工作簿中，通过单元格引用、公式和VBA建立数据联动关系。借助ai工具可以得出如下代码，且该代码的触发机制为某个特定表格数据发生变化。部分代码如下图：
通过这种方式，可以将原本分散的表格整合为一套相互关联的成果文件模板。
这类应用的价值，不只是减少几次数据录入，更在于建立统一的数据源。当关键数据发生变化时，其他关联表格可以同步更新，从而提高成果文件的一致性和准确性。
对于经常编制结算审核报告的造价人员而言，还可以在此基础上逐步完善标准化模板，将成熟的操作流程固化下来，减少重复劳动。
如果说VBA更适合实现批量操作和自动化流程，那么Excel函数则更适合处理数据计算、条件判断、数据匹配和动态关联等任务。
工程造价工作中的计算需求往往具有较强的场景性。同样一个结果，有时可以通过多种函数实现，但不同方法在公式复杂度、可维护性和兼容性方面可能存在差异。
借助AI，可以更快地寻找合适的函数组合，并优化已有公式。
案例一：自动计算工程造价咨询费
在造价咨询工作中，咨询费通常是按差额累计定率的方计费方式计算，通常需要根据相应的计费依据、计费基数、费率、分档规则或合同约定进行计算。
当计算规则涉及多个条件时，手工编写公式容易出现嵌套复杂、修改困难等问题。
此时，可以将具体的计费规则、Excel表格结构和预期结果告诉 AI，请其协助设计计算公式。
例如，可以要求AI：
1.根据给定的计费规则梳理计算逻辑；
2.按照工作表中的计费基数和费率设计公式；
3.对存在分档计费、最低收费或其他特殊约定的情况进行条件判断；
4.使用已知案例核对公式计算结果，并检查边界条件。
例：经过调试，得出某咨询费计算公式如下：
=SUMPRODUCT(IF(C6<{2000000,5000000,20000000,100000000,500000000,1E+99},C6,{2000000,5000000,20000000,100000000,500000000,1E+99})-{0,2000000,5000000,20000000,100000000,500000000},--(IF(C6<{2000000,5000000,20000000,100000000,500000000,1E+99},C6,{2000000,5000000,20000000,100000000,500000000,1E+99})-{0,2000000,5000000,20000000,100000000,500000000}>0),{0.0045,0.004,0.0035,0.003,0.0025,0.002})*xx%
需要强调的是，以上是AI辅助计算的应用思路，具体公式必须以实际采用的收费依据和合同约定为准，不能将示例逻辑直接套用于所有项目。
AI的优势在于帮助我们更快地完成公式设计与检查，而最终计费规则是否适用、计算结果是否正确，仍需要造价人员负责审核。
案例二：寻找最贴合当前工作场景的函数
日常使用Excel时，经常会遇到这样的问题：怎样快速从门窗表里提取门窗面积、我们是否可以使用mid函数提取既定格式数据？怎样从墙工程量汇总表(某计量软件导出)快速且准确提量，实现按既定维度(如：分标号、分墙类型、分截面类型等)，我们是否可以采用sumifs函数及其他函数嵌套来协助我们快速提量？知道自己想实现什么结果，却不确定应该使用哪个函数，或者已有公式虽然能够实现功能，但写法过于复杂。
面对这些问题，可以直接向AI描述需求，而不必局限于自己熟悉的函数。
提问时，建议提供以下信息：
数据结构：数据位于哪些列、哪些工作表；
处理规则：需要匹配、提取、计算或汇总什么内容；
预期结果：提供一两个具体的数据示例；
软件环境：说明使用Excel还是WPS，以及相关版本或函数兼容要求。
信息越明确，AI越容易给出贴合实际的公式。
对于较复杂的任务，还可以要求AI同时提供公式解释、异常情况处理方式和替代方案，便于后续维护。
使用AI优化函数的关键，不是简单地获得一个公式，而是找到适合当前数据结构、计算规则和软件环境的解决方案。
生成公式后，应使用已知结果进行验证，并重点检查空白单元格、重复数据、异常文本和边界条件，避免公式能够运行却产生错误结果。
如果说AI与Excel的结合主要解决的是具体工作问题，那么云端知识库更关注知识的积累、整理和复用。
工程造价是一项专业性较强、知识来源广泛的工作。日常工作中，我们会接触到计价标准、政策文件、合同条款、材料价格信息、软件操作方法、审核案例以及各类技术资料。
这些信息如果只是零散地保存在电脑文件夹、聊天记录或收藏夹中，时间久了就容易出现查找困难、重复搜索、资料难以复用等问题。
腾讯ima可以作为探索云端资料整理和个人知识库建设的一种工具。结合自身工作需要，可以尝试将常用的专业资料集中整理，并借助AI辅助检索和理解资料内容。
1.将零散资料逐步转化为专业知识库
可以根据工程造价工作的实际需求，对资料进行分类整理，例如：
政策与计价标准：国家及地方计价文件、工程量计算标准和相关政策；
专业业务资料：工程量计算规则、计价依据、审核要点和常见争议问题；
软件操作与工具：Excel 函数、VBA 代码、CAD 操作技巧及软件使用经验；
项目经验与案例：典型审核问题、材料价格分析、工程变更处理及经验总结。
分类的目的不是简单地把文件上传到云端，而是让资料具有清晰的主题和用途，便于后续查询与调用。
2.从“保存资料”转向“按问题检索知识”
传统的资料管理方式，通常需要先找到文件，再打开文件，最后从大量内容中寻找需要的信息。
借助具备资料检索与AI问答能力的知识库工具，可以尝试直接围绕工作问题进行检索。
例如：
某项工程计价问题，需要查找哪些政策文件或合同条款？
某个Excel公式运算逻辑是什么？
过去整理的某类审核案例，有哪些处理思路值得参考？
某份专业资料中，是否包含当前需要的计算规则或操作说明？
这类应用有助于缩短资料查找路径，让过去积累的知识更容易重新发挥作用。
不过，知识库能否准确回答问题，取决于资料是否完整、内容是否可检索以及工具自身的能力。涉及现行政策、计价标准和具体项目结算时，仍应回到正式文件和原始资料核实，不能仅凭AI的回答作出计价结论。
3.将个人经验沉淀为可持续复用的工作资产
知识库真正的价值，不仅在于查询方便，更在于持续积累。
例如，当我们通过AI解决一个Excel自动化问题后，可以将最终可用的代码、使用步骤、适用范围和注意事项整理归档；当完成一项特殊的结算审核工作后，也可以在符合保密要求的前提下，将通用的审核思路和问题处理方法提炼出来。
随着资料不断积累，个人就能逐步形成一套具有自身业务特点的专业知识库。
从这个角度看，Excel自动化工具与云端知识库可以形成互补：前者负责提高具体任务的处理效率，后者负责保存解决问题的方法与经验。
需要注意的是，知识库中的资料应做好版本管理，及时区分已废止与现行文件。涉及企业内部资料、项目成本、投标报价或其他敏感信息时，应遵守单位的数据安全和保密要求，避免未经授权上传至外部平台。
结合以上应用，可以发现，AI在工程造价工作中的价值，并不局限于某个单独的软件或某一项功能，而是为我们提供了一种解决问题的新思路。
第一，遇到重复工作，先考虑能否自动化。
对于批量调整格式、重复录入数据、跨表同步信息等任务，可以尝试使用Excel公式、VBA或其他自动化工具解决。一次解决问题后，还应考虑能否将方法沉淀为可重复使用的模板。
第二，遇到复杂公式，先把业务规则讲清楚。
不要只告诉 AI“帮我写一个公式”，而应尽量提供数据结构、计算逻辑和预期结果。对于造价业务，规则是否正确往往比公式写得是否简洁更重要。
第三，遇到资料查找困难，逐步建立自己的知识库。
将日常工作中反复使用的政策文件、计算方法、代码工具和经验案例有序整理，减少重复搜索，让过去的学习和实践能够持续发挥作用。
第四，始终坚持专业判断与结果复核。
AI可以辅助编写代码、生成公式、整理资料，但不能自动保证计算结果和业务判断正确。尤其是涉及计价规则、合同解释和工程结算金额时，必须以适用依据和实际资料为准。
AI 技术的发展，为工程造价人员提供了更多提升工作效率的可能。
从借助 AI 编写 VBA，解决计价软件导出报表的格式问题，到利用公式和多工作表联动提高结算审核报告的编制效率；从让 AI 帮助寻找更合适的 Excel 函数，到借助腾讯 ima 探索个人云端知识库建设，这些应用都指向同一个目标：减少重复劳动，提高工作效率，让专业经验得到更好的积累和复用。
工具本身并不是目的，解决实际问题才是关键。
对于工程造价从业人员而言，不必一开始就追求复杂的系统或高深的编程技术。可以从一个经常遇到的小问题开始，尝试让 AI 帮助寻找解决方案；当某种方法经过验证并取得效果后，再将其整理为标准化工具和知识资料。
让AI处理更多重复性工作，让数据连接业务流程，让知识沉淀专业经验。或许，这正是工程造价人员迈向高效、数字化工作方式的一条务实路径。
本期小编：陈铭
