财务工作的核心痛点在于数据重复录入与人工核对易错。面对月底繁杂的发票登记和工程纸质单据整理，传统手工方式效率极低。本文通过 WorkBuddy 实测两个典型财务场景：批量提取电子发票与结构化手写施工日志。实践证明，AI 能高效完成机械性数据提取，但仍需保留人工抽检环节以确保准确性。
一、案例一：打车发票批量提取与自动标红
日常报销中，多平台的电子发票需手工录入发票号、日期和金额，极易出错。通过将 PDF 发票与提示词发送给 WorkBuddy，即可实现自动化处理。
提示词示例：
## 发票信息提取
## 工作流
- 输出 excel
- 超过20元标红
AI 解析 PDF 并生成 Excel 仅需约一分钟。提取结果精准涵盖平台、20位发票号码、开票日期及价税合计，无一遗漏。三张发票汇总总金额 66.68 元，总税额 2.01 元。同时，系统自动识别金额并执行“超20元标红”规则，帮助财务人员快速锁定重点审核对象。此类标红规则支持自定义，如按报销标准或差旅上限灵活调整，大幅简化了审核流程。
二、案例二：30页手写施工日志转化为Excel台账
工程进度台账常面临纸质手写日志混杂、连笔涂改等难题。面对30页扫描版 PDF，传统 OCR 极易出现识别失真。
提示词示例：
## 数据清洗
## 能力
- ocr英文
- ocr中文
- ocr手写
## 工作流
- 输出excel格式
- 提取所有数据
在处理过程中，AI 首次使用传统 OCR 识别手写连笔字失败后，自动切换策略：将页面高清渲染为高分辨率图像，逐页进行视觉识别，并对歧义签名进行高倍放大核验。
最终输出的结构化 Excel 台账包含项目固定信息、每日变化数据及过程管理记录。系统不仅清晰梳理出施工时间跨度、天气情况及施工桩号推进进度，还主动标注了签名不一致等细节，并提供统一签名或拆分字段的建议，将原本需要一天的人工录入工作缩短至几分钟。
三、高效提示词的三大核心逻辑
1. 采用“能力+工作流”结构
避免模糊指令。使用分层标签明确 AI 所需能力（如中英文、手写 OCR）与工作流输出要求（如输出 Excel、特定条件标红），确保执行不偏离预期。
2. 先小样本测试，再全量处理
处理大批量数据前，先投入少量样本验证识别准确率与格式。确认无误后，再进行全量数据跑批，避免大规模返工。
3. 结果必须人工抽检
尤其是手写识别中的签名与人名，AI 存在识别歧义。对于金额、日期等关键字段，建议至少抽检 10% 与原始单据核对。AI 的输出仅作辅助，关键信息需人工复核。
四、财务AI应用拓展与安全红线
1. 场景拓展：定制化业务规则
类似逻辑可广泛应用于多月报表合并、应收账款账龄分析等场景。以银行流水对账为例，只需在指令中明确“日期容差一天内匹配”、“金额四舍五入差一分钱以内算过”等财务专属容差规则，AI 即可在十分钟内完成数千笔流水匹配，并单独列示异常项。
2. 坚守财务数据安全红线
- 数据安全优先：处理前复制数据副本，仅将副本发送给 AI，严禁直接开放原始凭证和公司数据库权限。
- 敏感信息脱敏：尽量不传输员工身份证号、银行账号等敏感字段；必须处理时需进行脱敏或事后严格核对。
- 明确AI角色边界：AI 仅负责数据提取与整理，归类、报销判定、入账决策等核心业务判断必须由人工完成。
- 操作留痕：妥善保存原始单据、AI 输出文件及人工抽检记录，确保审计合规可追溯。