票据核对靠人工比对
发票、单据、合同分散在不同系统，逐条核对金额与条款仍依赖人工，耗时且容易出错。
解决方案 / 通用财务
让核算、审批与经营
分析更连贯
财务团队的卡点大多不在"要不要用 AI"，而在票据分散、审批流程节点多、经营数据口径不一致。围绕财务资料、流程审批和经营分析，识别适合验证的 AI 任务。
查看常见痛点
FINANCE
核算 · 审批 · 分析
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- 经营分析与对账
现状诊断
业务痛点
审批流程节点多、流转慢
一笔报销或付款需要经过多个层级和部门确认，信息在流转中反复补充，等待成为常态。
经营数据口径不一致
财务、业务、系统各自记账口径不同，做经营分析前先要花大量时间对齐数据。
月末结账人力紧张
结账高峰期任务集中、时限紧，人手不足时容易出现遗漏和差错。
从一项真实任务开始
实施路径
不从替换财务系统开始。沿用猎豹移动自身 AI Native 转型与线下实战工坊的推进方式，由财务负责人确认边界，FDE 与业务团队共同拆解，先选一类票据、一段审批流或一张经营报表，用脱敏后的真实资料完成验证；权限、人工复核与审计留痕在启动前确认。
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01
多模态票据结构化解析与语义对齐
基于视觉—文本联合建模的 OCR 语义对齐，将异构票据统一映射为结构化字段，消除跨系统的口径漂移。
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02
审批流程的强化学习路由优化
以历史流转数据训练路由策略模型，动态编排审批节点顺序，压缩多层级确认带来的等待时延。
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03
跨系统财务数据的图谱化归一
构建实体—科目—凭证的关系图谱，通过图神经网络对齐多源口径，实现经营分析口径的自动归一。
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04
异常检测的无监督聚类模型
基于无监督聚类与孤立森林识别偏离历史分布的异常凭证，在结账窗口内自动标记待复核项。
用真实财务流程说话
验收标准
不预设准确率或节省比例。启动前共同确认核对时长、审批周期、差错率与数据口径，保留人工复核和审计记录，只有真实流程结果达到双方约定，才进入下一阶段。
核算更快
票据核对和归档从"逐条人工比对"变为"自动匹配确认"，结账周期明显缩短。
审批更顺畅
流程节点动态编排后，跨部门流转的等待时间减少，团队精力集中在真正需要判断的事项。
口径沉淀为资产
经营分析口径固化为可复用的模型和规则，不再依赖个人经验反复对齐。
先诊断，再验证，再复制