AI 财务自动化最危险的误区，是把“能识别”误认为“不会出错”。OCR 只能从发票、账单或付款记录中提取字段，AI 分类也只是基于商户、描述和金额进行判断，不能替代会计确认。可靠的设计目标应是：自动处理低风险、结构清晰的记录，把不确定性集中到人工复核队列。

先把错误拦在入账之前

防错的第一层是字段校验。每笔交易至少保留日期、商户、金额、币种、交易方向、分类、原始文件名和复核状态，并为记录生成唯一的 Transaction ID。金额为空、日期无法转换、币种缺失、同一文件重复出现，或账单中存在多个可能的总金额时，不应直接写入正式报表。

OCR 阶段不要让模型猜测缺失信息。无法确认的字段应返回空值，并说明原因；订单号不能自动当作发票号，小计也不能默认当作最终应付金额。原始图片或 PDF 必须保留，因为 OCR 结果只是便于检索和汇总的副本，不能成为唯一凭证。

第二层是限制 AI 的决策范围。分类只能从预设分类表中选择，不允许自由生成近义词。业务与个人用途无法区分时，应归入“待确认”；退款、冲销、负数交易和多币种记录，则必须保留原始方向并进入复核。分类置信度低于 0.8 时，不应自动进入损益表。

让报表只读取已确认数据

Google Sheets 中应将原始交易、分类设置和月度 P&L 分开。P&L 只汇总 Reviewed 为“Yes”的记录，未复核数据不能影响收入、交付成本和经营费用。不同币种也不能直接相加，应按币种统计，或增加本位币金额及汇率来源字段。

人工复核应优先覆盖大额付款、新商户、退款、混合用途支出、设备或软件许可、客户预付款，以及 OCR 无法确认日期和最终金额的记录。自动化账号只授予必要的表格权限，账单上传前脱敏无关的银行卡、身份和账户信息，并保留原始凭证与处理记录的对应关系。

防错的关键不是追求全自动，而是建立“提取—校验—分类—复核—汇总”的闭环。先用最近一个月的少量账单验证分类规则和汇总结果，再接入邮箱或工作流工具，避免把尚未验证的错误流程扩大化。