先問資料從哪裏來
財務團隊收到的資料可能來自電郵、紙本單據、手機照片及不同系統。AI 可以協助讀取與分類，但如果來源、幣別或交易日期不清楚，漂亮的報表也不能讓資料變得可靠。
第一個改善目標可以很簡單：讓一筆支出由收集、整理到審閱，都能找到原來的憑證。先統一欄位，再選擇適合的工具。
設計一條可追溯的資料路徑
把流程分成四個階段，每個階段都有清楚的完成條件。
- 收集：保存原始單據，記錄提交人及接收時間。
- 擷取：讀取商戶、日期、金額及幣別，保留與原圖的連結。
- 檢查：標示缺少欄位、疑似重複或無法確認的內容。
- 審閱：由指定同事確認分類與資料，再交接至現用會計系統。
金額看似正確，不代表稅項、幣別與交易性質也正確。模糊照片、退款及跨月交易，應納入測試樣本。
把例外交給合適的人
開始時先界定哪些資料必須人工處理：手寫單據、外幣支出、找不到商戶名稱，或內容與申請描述不符。系統應列出需要確認的地方，而不是用推測補齊。
為每筆修改保留原值、修改人與原因，讓日後覆核有依據。對外付款、正式入帳及法定報告，仍按企業既有的授權與專業審閱流程處理。
用自己的樣本驗證
挑選有代表性的單據，包含正常、模糊、重複與特殊情況。比較欄位正確率、需要修改的次數，以及同事完成審閱所需的工作量。
試點的目的，是找出哪個環節真的變順，以及哪種錯誤會造成額外工作。先完成一個可管理的流程，再考慮串連更多系統。
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