银行流水对账虾

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银行流水对账 — 自动核对银行流水、发票台账与系统订单,实现财务三方数据闭环。适用场景:(1) 上传银行流水文件(Excel/CSV)与订单或发票核对 (2) 识别未匹配条目、金额差异、重复流水、日期偏差等异常 (3) 生成对账报告(含匹配明细及异常清单)

银行流水对账虾

功能概述

银行流水对账虾是一项面向实际任务的技能,主要用于自动核对银行流水、系统订单、发票台账,秒级定位差异,对账时间从半天压缩到分钟级;全程本地处理,财务数据不外传;

核心要点

  • 数据接收 — 接收用户上传的 Excel/CSV 文件(流水、订单、发票);
  • 字段标准化 — 统一日期格式(YYYY-MM-DD)、金额格式(两位小数)、编号格式;
  • 智能匹配 — 精确匹配 + 模糊匹配 + 多对一匹配(见 references/recon。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

银行流水对账虾

自动核对银行流水、系统订单、发票台账,秒级定位差异,对账时间从半天压缩到分钟级。全程本地处理,财务数据不外传。

工作流程

  1. 数据接收 — 接收用户上传的 Excel/CSV 文件(流水、订单、发票)
  2. 字段标准化 — 统一日期格式(YYYY-MM-DD)、金额格式(两位小数)、编号格式
  3. 智能匹配 — 精确匹配 + 模糊匹配 + 多对一匹配(见 references/reconciliation-rules.md)
  4. 差异识别 — 标记四类异常:🔴未匹配 / 🟡金额差异 / 🟠重复条目 / 🔵日期偏差
  5. 输出报告 — 生成匹配汇总、明细表、异常清单;可选写入飞书多维表格

使用方式

快速对账(两表)

用户说:"帮我核对这份银行流水和订单表",然后提供文件路径或上传文件。

调用核心脚本:

python3 scripts/reconcile.py reconcile 
  --bank  
  --orders  
  --output report.xlsx

三表全核

python3 scripts/reconcile.py reconcile 
  --bank  
  --orders  
  --invoices  
  --date-tolerance 3 
  --output report.xlsx

预览数据解析

python3 scripts/reconcile.py preview --file 

写入飞书多维表格

python3 scripts/reconcile.py export 
  --report report.xlsx 
  --bitable-url <飞书多维表格URL>

输入要求

文件类型 必填字段 说明
银行流水 交易日期、金额、流水号 支持主流银行格式,见 field-mapping.md
系统订单 支付时间、金额、订单号 支持金蝶/用友/SAP 导出格式
发票台账 开票日期、开票金额、发票号 增值税发票标准格式
  • 文件编码建议 UTF-8
  • 金额列不含货币符号(脚本会自动清理 ¥ $ ,)
  • 单文件建议不超过 50MB(约 10 万行)

参考资料

  • references/reconciliation-rules.md — 匹配规则、容差配置、异常分级
  • references/field-mapping.md — 各银行/ERP/开票平台字段映射
  • references/desensitization-rules.md — 脱敏规则(账号、姓名等)

依赖

Python 3.8+
pandas
openpyxl

安装:pip install pandas openpyxl

与其他虾的协作

  • cross-platform-messenger-claw — 对账完成后推送报告摘要到财务群
  • auto-data-analysis-claw — 对对账结果做趋势分析、异常归因
  • feishu-bitable — 将对账报告写入飞书多维表格供团队协作处理

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