AI会计经验引擎

Wilajaya M&E Engineering Sdn Bhd (CMP-000001)
已确认规则: 0 已修正: 0
1上传历史账务
2AI客户画像
3学习验证
上传历史账务

上传上一财年的历史账务资料，让 AI 学习这家公司过去的做账方式。

📌
必须上传
· General Ledger｜总账
· Chart of Account｜全量科目表
如果 GL 中没有完整的客户/供应商应收应付明细，请同时上传 Creditor Ledger 和 Debtor Ledger。如果不确定，建议一起上传。
💡
建议上传
· Sales Invoice｜销售发票明细
· Purchase Invoice｜采购发票明细
· Bank Statement｜银行流水
· SSM｜公司资料
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点击或拖拽上传历史账务资料
支持 .xls / .xlsx / .pdf 格式（支持银行官方PDF电子对账单），可同时上传多个文件
已导入数据批次
如果上传了错误文件，可以单独删除该批次。删除后系统会自动重建统计习惯和路由分类。
批次ID数据源类型文件名记录数状态导入时间操作
加载中...
🧠
这里是 AI 学完历史账务后如何理解这家公司的画像。发现学错的地方，可随时点右上角「＋ 补充经验」纠正。
① 公司业务画像
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历史事实
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交易记录
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交易对手
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会计科目
数据源分布
② 历史做账模式（AP / AR / Direct / JE）
③ 客户 / 供应商经验（交易对手路由）
交易对手角色模式置信度 借方科目贷方科目子类型交易数
④ 已确认人工规则 (已生效 · 优先级最高 · 错误可撤销/修改)
人工审核确认的规则沉淀在此。若后续发现某条规则有误，可直接在此修改科目、停用/启用或彻底删除。
规则ID交易对手目标借方科目做账模式状态确认时间操作
⑤ 科目使用经验 / 描述与科目经验 (候选规则 Top 20)
规则类型来源目标科目一致性样本数
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历史习惯
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候选规则
-
确认规则
⑥ 周期性 JE 经验
月底固定分录（折旧、预提、所得税等）。AI 会按周期自动生成，发现学错可「＋ 补充经验」。
（待接入周期性规则数据）
⑦ 异常与待确认
AI 不确定、低置信度、或与历史矛盾的项目，集中在此，供会计优先处理。
（待接入异常检测数据）
🧪
学习验证：用少量新账务资料（例如一个月的流水或少量发票）测试 AI 是否真正掌握该公司的历史做账经验。
流程：上传测试资料 → AI 模拟判断 → 会计确认 / 修改 → 补充经验。这里不是正式做账。
上传测试资料（银行流水）
📄
点击或拖拽上传测试用的银行流水
支持 .pdf / .xls / .xlsx / .csv 格式（支持银行官方PDF电子对账单），可同时上传多个文件