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(4630期)Organisation Documents – 会计文档自动分类与客户识别引擎

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2026-09-23 更新时间

会计文档自动分类与客户识别引擎 会计文档智能中枢:自动接收、分类、命名发票与银行对账单,通过SHA-256去重与确定性脚本提取,零猜测完成客户识别与归档。 使用说明 核心用法 organisation-documents 是会计领域的入口级中枢技能,负责处理所有进件文档(邮件附件、手动上传、批量导入)。其唯一正确的调用方式是执行统一命令 python3 scripts/main.py <dossierinbox> <racineclients>,随后读取生成的 _report.json 向会计师汇报。 技能采用三阶段流水线:① 银行对账单优先——以账户持有人作为确定客户身份,自动构建 clients.json;② 发票分类——比对购销双方与客户库(精确匹配→模糊相似度≥0.82),单向匹配则归档至 invoices/in/ 或 out/,无匹配则进入待识别队列;③ 其他文档——无法识别类型的归入 _non-attribue/。全程通过 scripts/extract.py 调用 pdftotext -layout 提取字段,禁止任何人工目测或即兴 Python 重写。 客户识别规则严格分层:银行对账单标题持有人(确定性)→ 邮件/域名/SIREN 映射 → 模糊商号匹配(≥0.82 且仅单方匹配)。无任何可靠信号时,文档进入 _a-identifier/ 并生成 onboarding 问题,待会计师确认后更新 clients.json 并重新分类。 显著优点 零猜测设计:字段提取、客户归属、文件名生成完全由脚本执行,消除人工分类导致的 invoice_id 错误(如历史案例中出现的 "N"、"des"、"um-rix" 等无效值) 确定性去重:SHA-256 哈希比对,避免重复处理同一文档 渐进式客户学习:从银行对账单自动推断客户身份,通过会计师确认完善映射,实现后续自动归因 结构化输出:生成 clients.json(客户主数据)、index.json(去重索引)、report.json(处理报告),支撑下游 rapprochement-bancaire reconciliation 流程 严格隔离:数据不出 LXD 容器,10 年强制保留,无删除机制 潜在缺点与局限性 外部依赖硬性要求:需 poppler-utils 提供 pdftotext,缺失时技能完全阻塞,不得降级处理 模糊匹配阈值固定:0.82 的相似度门槛可能对复杂商号(缩写、变体)过于严苛,导致过度进入人工队列 单点故障风险:_report.json 解析失败或脚本崩溃时,无降级路径,必须人工介入修复 onboarding 延迟:新供应商首单需人工确认,批量导入场景下可能产生大量待识别文档 文件名长度限制:14 字符交易对手截断可能影响可读性 适合人群 中小会计师事务所寻求自动化进件处理的会计师 需要标准化发票-对账-催款流程的企业财务部门 注重数据 lineage 与审计追踪的合规导向用户 常规风险 脚本版本漂移:禁止在调用中内嵌临时 Python 逻辑,否则导致与 extract.py 行为不一致 客户误判链式反应:若会计师 onboarding 回答错误,后续所有同发件人文档将错误归类 提取失败堆积:pdftotext 无法解析的扫描件或加密 PDF 进入 _incomplet/,需人工处理但未主动告警 下游技能依赖:rapprochement-bancaire 依赖本技能输出的文件名规范,手工干预分类将破坏 reconciliation 准确性 原始说明 Skill central de l'assistant comptable. Réceptionne, classe et nomme automatiquement les documents comptables (factures, relevés bancaires) par client / anné...

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会计文档自动分类与客户识别引擎

会计文档智能中枢:自动接收、分类、命名发票与银行对账单,通过SHA-256去重与确定性脚本提取,零猜测完成客户识别与归档。

使用说明

核心用法

organisation-documents 是会计领域的入口级中枢技能,负责处理所有进件文档(邮件附件、手动上传、批量导入)。其唯一正确的调用方式是执行统一命令 python3 scripts/main.py <dossierinbox> <racineclients>,随后读取生成的 _report.json 向会计师汇报。

技能采用三阶段流水线:① 银行对账单优先——以账户持有人作为确定客户身份,自动构建 clients.json;② 发票分类——比对购销双方与客户库(精确匹配→模糊相似度≥0.82),单向匹配则归档至 invoices/in/ 或 out/,无匹配则进入待识别队列;③ 其他文档——无法识别类型的归入 _non-attribue/。全程通过 scripts/extract.py 调用 pdftotext -layout 提取字段,禁止任何人工目测或即兴 Python 重写。

客户识别规则严格分层:银行对账单标题持有人(确定性)→ 邮件/域名/SIREN 映射 → 模糊商号匹配(≥0.82 且仅单方匹配)。无任何可靠信号时,文档进入 _a-identifier/ 并生成 onboarding 问题,待会计师确认后更新 clients.json 并重新分类。

显著优点

  • 零猜测设计:字段提取、客户归属、文件名生成完全由脚本执行,消除人工分类导致的 invoice_id 错误(如历史案例中出现的 "N"、"des"、"um-rix" 等无效值)
  • 确定性去重:SHA-256 哈希比对,避免重复处理同一文档
  • 渐进式客户学习:从银行对账单自动推断客户身份,通过会计师确认完善映射,实现后续自动归因
  • 结构化输出:生成 clients.json(客户主数据)、index.json(去重索引)、report.json(处理报告),支撑下游 rapprochement-bancaire reconciliation 流程
  • 严格隔离:数据不出 LXD 容器,10 年强制保留,无删除机制

潜在缺点与局限性

  • 外部依赖硬性要求:需 poppler-utils 提供 pdftotext,缺失时技能完全阻塞,不得降级处理
  • 模糊匹配阈值固定:0.82 的相似度门槛可能对复杂商号(缩写、变体)过于严苛,导致过度进入人工队列
  • 单点故障风险:_report.json 解析失败或脚本崩溃时,无降级路径,必须人工介入修复
  • onboarding 延迟:新供应商首单需人工确认,批量导入场景下可能产生大量待识别文档
  • 文件名长度限制:14 字符交易对手截断可能影响可读性

适合人群

  • 中小会计师事务所寻求自动化进件处理的会计师
  • 需要标准化发票-对账-催款流程的企业财务部门
  • 注重数据 lineage 与审计追踪的合规导向用户

常规风险

  • 脚本版本漂移:禁止在调用中内嵌临时 Python 逻辑,否则导致与 extract.py 行为不一致
  • 客户误判链式反应:若会计师 onboarding 回答错误,后续所有同发件人文档将错误归类
  • 提取失败堆积:pdftotext 无法解析的扫描件或加密 PDF 进入 _incomplet/,需人工处理但未主动告警
  • 下游技能依赖:rapprochement-bancaire 依赖本技能输出的文件名规范,手工干预分类将破坏 reconciliation 准确性

原始说明

Skill central de l'assistant comptable. Réceptionne, classe et nomme automatiquement les documents comptables (factures, relevés bancaires) par client / anné…

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