AI 比对两份业务表时，怎样把匹配和未匹配记录分开处理？

先选可靠的匹配键

理想的匹配键应稳定、唯一且在两份表中含义一致，例如系统生成的订单编号或内部产品编码。不要默认用公司名称、联系人姓名或金额作为唯一依据。若只能组合多个字段，要说明组合规则和允许的格式差异。

开始前确认：

若唯一键可能重复，先把重复项列出来，不要强制一对一匹配。

• 两份文件对应的业务范围和日期是否一致；
• 字段是否来自相同系统或有可解释的映射；
• 一个键是否可能对应多条明细；
• 空值、重复键和作废记录怎样处理；
• 数量、金额、币种、单位和税费是否可直接比较。

让结果有明确的四种状态

不要只让模型输出一个合并后的工作簿。先保留两边原始记录，额外生成匹配状态：

每条疑似匹配应附上支持和冲突的字段，而不是只给一个“相似度分”。相似度不能替代业务确认。金额不同、日期相差、规格不一致等冲突应逐项显示，不能被 AI 自动“纠正”成看起来一致的值。

• 完全匹配： 唯一键一致，关键字段也符合预设规则；
• 疑似匹配： 名称或部分字段相似，但唯一键缺失或不一致；
• 仅左侧存在： 一份表有记录，另一份没有对应项；
• 仅右侧存在： 另一份表有记录，但当前范围内找不到对应项。

对照前先保留原值与规则版本

将两份输入文件、字段映射、匹配规则、处理日期和 AI 建议结果分别保存。结果表保留原始值、标准化值、匹配依据、异常状态和审核人。若规则变化，只重新处理受影响的状态，并保留变更版本。

Microsoft 的 XLOOKUP 文档可以说明一种表格查找函数如何按指定数组寻找匹配值；团队若使用其他表格工具，应查对应版本文档。查找函数返回结果不等于业务记录已完成核对：多个候选、重复键和字段冲突仍需要例外处理。

用人工确认结果构造反例测试

从已确认的数据中挑出几组正常匹配、重复键、相似公司名但不同实体、同编号不同金额、仅一侧出现及空键样例。先写出预期状态，再运行 AI 工作流。只有相同样例、相同规则下结果符合预期，才说明这次规则有部分验证；不能据此推算总体准确率。

如果财务、订单或产品主数据会被写回系统，先让有权限的负责人审阅例外清单，并在测试副本中验证回滚方式。未匹配记录可以是数据缺口、时间范围不同或合法的一对多关系，不应自动删除或补录。

审核人与下一步

数据所有者确认记录身份；业务负责人解释金额、数量和状态差异；系统管理员确认权限与写回范围。AI 可以协助整理对照结果，但不应替任何负责人批准付款、改动订单或覆盖主数据。

对账前检查表

• 输入文件、时间范围和版本一致且可追溯。
• 匹配键稳定唯一，重复和空键已单列。
• 规则明确允许哪些格式标准化，不允许哪些推断。
• 结果区分完全匹配、疑似匹配、左侧独有、右侧独有。
• 每个疑似匹配都展示支持字段和冲突字段。
• 关键样例有人工预期状态并已跑过。
• 写回系统前由授权负责人审批，并可恢复原值。