需通过结构化指令激活豆包AI多表比对与规则校验能力：一、上传脱敏账单并启用多源对账解析模式；二、注入精准异常检测规则指令；三、启动时间-金额联合校验增强分析。
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如果您已将银行流水、ERP应付/应收明细及第三方平台结算单等多源账单完成脱敏处理，并希望豆包AI识别跨系统间金额、日期、往来单位不一致的异常点，则需通过结构化指令激活其多表比对与规则校验能力。以下是执行此任务的具体步骤：
一、上传脱敏账单并启用多源对账解析模式
该方法确保豆包AI将不同来源的账单识别为独立但可关联的数据表，避免文本混排导致字段错位。系统需基于表头语义自动映射“交易时间”“金额”“对方户名”“凭证号”等关键列，为后续交叉匹配奠定结构基础。
1、在豆包AI网页端或App中点击输入框旁的回形针图标，依次上传三类脱敏文件：【银行流水.xlsx】、【ERP应付明细.csv】、【抖音小店结算单.pdf】；
2、待全部显示“已解析为表格”后，输入指令：“请将三张表按以下逻辑对齐字段：银行流水中的‘对方户名’=ERP应付明细中的‘供应商名称’=抖音结算单中的‘商家全称’；所有表的‘交易时间’统一转为YYYY-MM-DD格式，‘金额’字段强制转为数值型并去除千分位；”
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3、确认系统返回字段映射成功提示，且无“无法识别列名”报错。
二、注入精准异常检测规则指令
该方法绕过豆包AI默认的泛化摘要倾向，强制其逐条执行预设的会计对账逻辑，覆盖常见错账类型，包括时间错期、金额微差、主体同名异码、凭证缺失等。
1、粘贴以下结构化指令（不可删减括号内说明）：“你是一名具有CIA资质的财务稽核员，请基于已对齐的三张表，严格按以下5类规则扫描异常：（1）识别银行流水中有‘付款’记录但ERP应付明细中无对应‘应付账款增加’且抖音结算单中无‘应结未结’标记的交易（判定为漏记应付）；（2）标出同一‘对方户名’在银行流水与ERP中‘金额’绝对差值＞50元且时间差≤3天的记录（判定为金额录入错误）；（3）找出ERP中‘供应商名称’含‘（北京）’而银行流水‘对方户名’为‘XX科技有限公司’且无括号的记录（判定为主体简称不一致）；（4）检查抖音结算单中‘结算周期’为‘2024-06-01至2024-06-15’，但银行流水无该期间任何付款记录的商家（判定为付款延迟）；（5）输出每条异常对应的三张表原始行号、字段值及判定依据。”
2、禁止使用“可能”“疑似”“建议复核”等弱确定性表述；
3、若某类异常未命中，必须明确输出“未发现符合第X类规则的异常记录”。
三、启动时间-金额联合校验增强分析
该方法引入非文本维度约束，利用交易频次规律与金额分布特征提升异常识别鲁棒性，尤其适用于识别周期性付款遗漏、拆单规避审批、手续费隐匿等隐蔽错账。
1、追加指令：“请计算每个‘对方户名’在银行流水中的付款时间间隔标准差，筛选标准差＞15天且近3次平均金额波动率＞40%的供应商；”
2、再输入：“对ERP应付明细中‘金额’字段，计算Z-score（以该供应商历史金额均值与标准差为基准），标出Z-score绝对值＞3.0的记录；”
3、最后指令：“将上述两类结果与抖音结算单中‘应结金额’字段比对，若银行流水缺付、ERP未挂账、且抖音显示‘已结算’，则直接标记为高风险资金挪用线索。”
