财务管理 × Python × AI：智能财务与大数据审计

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import pandas as pd
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# 假设你有两个Excel：
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# 银行流水.xlsx（银行导出的账单）
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# 企业账.xlsx（金蝶/用友导出的明细账）
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bank = pd.read_excel('银行流水.xlsx')
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company = pd.read_excel('企业账.xlsx')
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# 按金额和日期匹配（允许日期差1天）
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merged = pd.merge(
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    bank, company,
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    left_on=['金额', '对方户名'],
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    right_on=['借方金额', '供应商名称'],
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    how='outer',  # 外连接 = 把两边对不上的都标出来
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    indicator=True
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)
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# 找出银行有但企业账上没有的（漏记）
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bank_only = merged[merged['_merge'] == 'left_only']
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print(f"⚠️ 银行有流水但企业未入账: {len(bank_only)}笔")
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print(bank_only[['交易日期', '金额', '对方户名', '摘要']].head())
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# 找出企业账有但银行没有的（多记或差错）
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company_only = merged[merged['_merge'] == 'right_only']
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print(f"\n⚠️ 企业有记录但银行无流水: {len(company_only)}笔")
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print(company_only[['凭证日期', '借方金额', '供应商名称', '摘要']].head())
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print(f"\n✅ 自动对账完成！匹配成功: {len(merged) - len(bank_only) - len(company_only)}笔")

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# 真实场景：月底了，老板要一份经营分析报告
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# 你把关键数据喂给AI，1分钟出报告
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data_summary = """
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公司本月营收1200万（同比+15%，环比+8%），毛利率32%（同比下降3个百分点），
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费用总额280万（其中销售费用增长较快+22%，管理费用持平），净利润145万。
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最大客户A贡献营收35%，但该客户应收账款已逾期60天，金额200万。
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新产品线月销80万，月环比增长40%，需要追加备货。
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"""
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prompt = f"""你是财务分析师，下面是公司的月度经营数据，请写一份300字以内的分析。
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要求：
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- 先说好消息，再说问题
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- 每个问题都要给出具体建议
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- 语言通俗，老板能看懂（他不是财务出身）
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- 不要堆砌数字，说人话
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数据：
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{data_summary}"""
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# 实际使用时：response = openai_client.chat.completions.create(...)
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# 你会得到一份专业的、人话版的分析报告