對帳自動化，先看例外而非配對率

問題與目前做法

資料分散在訂單平台、匯款紀錄與退款表，逐筆比對耗時，日期落差容易誤判。現行流程通常是：匯出訂單、匯出收款與退款、依單號配對、人工查差異、追款。這是示意流程，不代表所有企業。

大量容易配對的訂單會讓整體配對率看起來很好。真正花時間的，通常是拆分付款、退款跨期與無法對應的單號。測試集必須保留這些例外。

用可解釋的對帳規則找出未收、短收、溢收與退款差異。AI 可協助解析備註，但金額核對與最終入帳保留明確規則與人工覆核。

不是會計入帳工具；差異不等於確定損失。跨期與部分付款造成假警報；重複單號可能錯配，都需要在 POC 中檢查。

先量測每月處理量與每筆人工時間，再評估可減少的工作比例。扣掉人工覆核、系統使用、導入及維護成本後，才看淨效益。釋出的工時不一定轉為現金節省。

固定同一結算期間，用已確認的訂單、收款和退款建立基準。統計錯配、漏配與每個異常的覆核時間；只有配對率不足以決定是否上線。