AI 入门课星屿光年 · AI 课程
10第 10 节 · 30 分钟

文件审阅与核对

合同、报告、几份材料,读出要点、揪出前后矛盾

学完能做
  • 先问它读到了几份、几页,扫描件和跨页表格先抽检再全量
  • 把“可核验”写进指令:页码、表名、单位,原文没有就写“无法确认”
  • 长文件分段读,钱、日期、续约、解约这几类点名追问
  • 几份材料放在一起,让它交回一张差异表,你只判断哪边对

在制造业做财务分析的人,每年年报季都要回答同一类问题:同行几家公司,谁的收入增长更有质量,利润有没有现金流撑着,应收账款和存货谁最该警惕。今年,三家白色家电公司的年报交给了 WorkBuddy,其中一份有 276 页。

第一次,它跑了二十多分钟,交回一份结构完整、每个数都标了页码的分析。看着能用,可一核对就头疼:每个数字都得翻回 PDF,确认是哪张表、哪一年、单位是千元还是万元。

第二次,同一份年报、同一段指令、同一个模型,只加了一个文档解析的连接器,三分钟左右就跑完,还多交回一份“解析文件”,每张表的结构和页码都保住了。抽查了两张最复杂的表,数字一个没串行,才放心往下做三家的比较。

这节课讲的就是这件事:让它读文件,最怕的不是它读不懂,而是它没读全、没读清,还一本正经地给你结论。就像有人把一叠材料拿回来,说一句“都看过了,没什么问题”,你分不清是真看完了,还是只翻了前几页。后面那份 6 页的采购合同就是这样:它只读到了第 1 页,所以几乎没查出风险。它说没问题,可能只是没读到。怎么让它读全、读对,让每条结论都能翻回原文,是这一节的主菜。

一次完整的审阅:三份年报变成一张能核对的表

先把整个过程走一遍。这个案例用的是上市公司年报,你手上可能是合同、制度、招标文件、检测报告,做法是通的。

财报资料
  • 美的集团 2025 年年度报告.pdf276 页
  • 海尔智家 2025 年年度报告.pdf
  • 格力电器 2025 年年度报告.pdf
三份都是上市公司公开披露的文件,不涉及内部数据。三份放在同一个工作空间里,后面的任务都能直接引用,不用重复上传

动手之前,先定了一条验收标准:每个数字都要能回溯到原文的页码、表名和单位。做不到这一点的财报分析,核对不了,也就没法用。后面的指令,就是照着这条标准写的:

你对 AI 说
请仅依据上传的 2025 年年度报告,分析公司的收入、净利润、毛利率、经营活动现金流、应收账款、存货和主要业务板块变化。先列出关键数据及同比变化,再解释变化原因,最后总结经营亮点、潜在风险和需要进一步核验的问题。所有数字注明原文页码、表名和单位;报告中没有明确依据的内容请标注“无法确认”。

这段话里有三处是专门为“能核对”写的:“仅依据上传的年报”,不许它拿记忆补;“注明页码、表名和单位”,每个数都能翻回去;“没有明确依据的标注无法确认”,给它一个不编的出口。

两次运行的过程(示意)

(上传 276 页年报,发上面那段指令)

它在干活 · 3 步
  1. 读取 PDF,提取文字
  2. 找到营业收入、净利润、现金流等数据
  3. 计算同比,写分析
财务分析报告.md(示意文件名)用时二十多分钟;关键数据、变化原因、亮点、风险、待核验问题五部分都有,数字都标了页码
讲解结果不是不能用。但年报里全是多级表头、合并单元格、跨页的长表。普通的文字提取能找到“营业收入”四个字,却未必知道旁边那个数属于哪一列、哪一年。核对时,只能一个个翻回 PDF 确认。

(先到连接器市场里搜“文档解析”,挑一个接上,再在输入框旁的“+”里打开它,同一段指令再跑一次)

它在干活 · 2 步
  1. 调用解析连接器,把 PDF 解析成保留表格结构和页码标记的文件
  2. 在解析结果上做分析
01_美的集团_2025年年度报告.md解析文件,每页带页码标记
财务分析报告.md(示意文件名)用时三分钟左右

第二次没有改指令,也没有换模型,因为问题不在“分析”,在更前面的“读”:几百页的年报,表格的结构、页码、单位如果在读的时候没理清,后面分析写得再流畅,核对起来也处处要翻原文。补上一个专门解析文档的连接器,地基就正了。连接器是什么、怎么装,第 25 节细讲;这里记住一个道理就够:又长又复杂的文件,先让它“读好”,再让它“分析”。

拿到结果没有先看结论,而是先抽查:打开原始 PDF 和解析文件,挑了两张结构最复杂、又和分析直接相关的表对照。

抽查的表 难在哪 核对结果
第 49 页“营业成本构成” 行业和项目两层行、两个年度的金额和占比、最右边还有同比 年份、金额、占比都对在正确的列上,没有串行
第 53 页“资产构成重大变动情况” 两级表头,一行里放着期末、期初、占比变化和文字说明 各归各列;解析文件里还留着“第 53 页”的标记,随时能翻回去

两张表核对无误,才把同一套做法扩展到三家公司,用的是第二段指令:

你对 AI 说
请仅依据已上传的美的集团、海尔智家和格力电器 2025 年年度报告,建立一张可核验的横向比较表。金额统一为亿元;每个指标同时列出 2025 年数值、2024 年数值、同比变化、单位、公司、报告印刷页码和表名。请把报告直接披露的同比与根据两个年度数值计算的同比分开标注。分别回答:哪家公司的利润增长更快、哪家的经营现金流相对利润更充足、哪家的应收账款或存货变化最值得关注。无法从原文确认的原因请明确标注,不要补写原文没有的解释。

交回的比较表,每一行都长这样(示意,数字略去):

白色家电三巨头2025年报横向比较表.xlsx
ABCDEFGHI
1指标公司2025 年2024 年同比同比口径单位页码表名
2应收账款美的集团………………计算所得亿元第 … 页合并资产负债表
3应收账款海尔智家………………报告披露亿元第 … 页……
4应收账款格力电器………………计算所得亿元第 … 页……
比较表
每一行都能拿页码和表名翻回原文。“同比口径”一列分清了哪个是报告自己写的、哪个是它拿两年的数算的,这两种同比有时会对不上

三家的核对,专挑了“硬骨头”:一张表里金额、比率、倍数混在一起的,和一张被 PDF 分页切成上下两段的长表。结果百分比、倍数、金额各归各列,跨页的表也接成了一张,“合计”行落在正确的位置。

这个案例能总结出四条,照搬到任何长文件上都成立:

  • 先读好,再分析。 几百页、多级表头、跨页长表的文件,别直接让它分析。
  • 把“能核对”写进指令。 页码、表名、单位;分清原文写的和它算的;允许它说“无法确认”。这三条,比“请深入分析”有用得多。
  • 抽查以后再信结论。 挑两张最复杂的表对照原文,结构对了,后面的分析才值得看。
  • 你的时间花在判断上。 定验收标准、抽查、解释为什么利润涨了现金流没跟上,这些是你的事;提取、整理、横向比较,交给它。

第一件事:问它读到了什么

年报那个案例遇到的是“读得不够清楚”,核对成本高。还有一种更糟的情况:它根本没读到,结论却照样给你。

有个合同审查助手,是用 WorkBuddy 接上腾讯云的文字识别做的,拿一份 6 页的采购合同来试。那是一份扫描件,每页都是图片。结果交回来,几乎没查出风险。回头一看才发现,识别脚本只识别了第 1 页,后面五页根本没读,自然什么风险都“看不见”。改成逐页识别后,同一份合同查出了好几项风险,多数是高风险。

它说没问题,可能是因为它没读到
左边:只识别了第 1 页,结论是“风险很少”;右边:6 页全读,风险一处处标了出来(示意)

所以交给它一份合同、一堆材料,先别急着要结论,先问一句:

你对 AI 说
先告诉我:你读到了几份文件、每份多少页,有没有哪一页是图片、识别不出文字的。先别下结论。

它报回来的页数和你手上的对不上,就是漏读了。

还有一种漏法是版本。一堆材料里有好几个版本,你得告诉它哪份是最新的。比如三个版本的报价单一起丢进去,你不说,它大概率不会抓最新的。

扫描件、拍照件:先抽检,再全量

扫描件和手机拍的文件,是最容易读错的。做汽车零部件测试的,经常要把几十份扫描版检测报告里的表格抽成 Excel。第一次只说了一句“把这份 PDF 的表格抽出来”,结果翻了两处车:

  • 表格的标题行被当成数据塞进了表体;
  • 跨了两页的同一张表,被拆成上下两张,列数对不上,后面几家的数据全错位了。

还有一次,一份手机拍照转成的 PDF,小数点印得浅,它把“3.2”读成了“32”,单位“mA”也被当成数据填进了列里。

后来抽表,就固定用这样一段指令:

抽扫描件表格的指令
  1. 输入已上传【文件名】,目标表格在第【3】页,标题含【振动与噪声测试结果】
  2. 任务提取该表,输出 Excel
  3. 表头表头原样保留在第一张表顶部,只抽数据行
  4. 跨页跨页的同一张表合并为一张,不要拆成两张
  5. 单位和数值单位单独标注,不混进数据单元格;数值保留原始小数位,不要四舍五入
  6. 看不清的模糊、缺字、表格线断裂的单元格标黄,在表后列出来

最后再加一句“输出 Excel,再加 3 行文字说明你做了哪些识别和校正”。拿到表以后,扫一眼这 3 行说明,随机抽两三行和原文件对一遍小数位和单位,再下载。这一步花不了一分钟,却能挡掉大部分抽表事故。

几十份一起抽的时候,先别全量。让它先出前 15 行给你看,小数位和单位对了再放开。这条后来写进了团队的规矩:凡是扫描件,一律先抽检再全量。

早年还出过一件事:让助理手抄 8 家供应商的检测报告做对比,其中一家的数据抄错了一位小数,整组对比结论反了,差点把合格的供应商淘汰掉。人抄会错,AI 读也会错;差别在于,让它读的时候,你可以要求它把拿不准的地方标出来。

让每条结论都能回到原文

读全了、读对了,再要结论。要的时候,把结论的样子交代清楚。审合同、审报告,可以把要求写成这样四句:

你对 AI 说
帮我审一下这份合同,重点看付款、违约、续约、解约、保密这几类条款。每条结论后面写上页码,附上对应的原文。原文里写的,和你自己的推断,分开标出来。原文里找不到的,直接写“未找到”,不要补全。最后单独列出需要我人工核对的地方。

把合同、报告丢给 AI,最怕的不是它漏一段,而是它把自己的推测,写得像原文结论。有了页码和原文,每一条你都能翻回去对;标着“推断”的,你知道那是它的看法。

它交回来的,大概是这个样子:

审阅结果:页码、原文、事实和推断分开
每条都能拿页码回原文核对;标着“推断”的,是它的看法,要你自己判断(示意)

交回来以后,还可以追一句,让它自己查自己:

说法示范 · 照你拿到的结果改
只检查刚才没有出处、或者出处撑不起结论的句子,逐条改正。

网页、没有页码的文档怎么办?可以让它标“小标题 + 原文开头 10 个字”,一样能找回去。

长文件分段读,点名问“钱”

有人让 AI 总结一份 30 页的合同,它漏了第 7 页的违约金。还有人用 GPT-4o 审合同,它把“违约金上限”“保密期限”都标成了重点,偏偏漏了最要命的“自动续约条款”。

漏了违约金那次,后来的办法很朴素:长文件分三段给它,每段多问一句:

说法示范 · 照你拿到的结果改
这一段里,有没有跟钱有关的?付款时间、金额、违约金、扣款、自动续费,逐条列出来,带页码。

钱、日期、自动续约、单方解约,这几类最容易出事,也最容易被一笔带过。点名问,它才会一条条去翻。

WorkBuddy 官方的上手技巧里也是这个思路。反面例子是一句话把活全甩给它:“帮我把这份 50 页的行业报告读一遍,写一份内部汇报 PPT 发给领导的邮箱。”正面例子是拆成几轮,第一轮只做一件事:

说法示范 · 照你拿到的结果改
读取 D:/报告/2026年AI行业报告.pdf,提炼 5 个最核心的结论,每个结论用一句话概括,并附带原文页码。

你看过这 5 条、确认它读对了,再让它写汇报。

几份材料放一起,让它找矛盾

一个人看五六份材料,很难发现 Word 里写的和 Excel 里写的不一样。这正是它的强项。

比如接到老板的活,要核对 6 个文件。在微信里给 WorkBuddy 派活时,交代里有这么三句:“读取这个工作目录的全部文件。”“不要修改任何原文件。”“无法确定的内容不要自行判断,单独标记出来。”补上要什么,就是这样一段话:

你对 AI 说
读取这个工作目录的全部文件。不要修改任何原文件。找出各个文件之间对不上的地方,整理成一张差异表。无法确定的内容不要自行判断,单独标记出来。

它交回一张差异表,其中一条是:“张三——金额冲突,人员统计.xlsx:5000,上报材料.docx:4800”。6 个文件,自己一个字都没看,对不上的地方已经摆在眼前。

差异表.xlsx
ABCDEF
1对象问题文件一写的是文件二写的是
2张三金额冲突人员统计.xlsx5000上报材料.docx4800
3李四日期不一致考勤汇总.xlsx3 月 12 日出差审批单.pdf3 月 13 日
4王五无法确定人员统计.xlsx部门:市场部上报材料.docx未写部门
差异
第一行是实际交回的例子,后两行是示意。红色是两边对不上的,黄色是它拿不准、按你的要求单独标出来的

差异表把“哪个文件、写的什么”摆在一起,你只需要判断哪边是对的。这一招换到不同岗位上:

合同和报价单对一对,最常见的坑在金额和付款方式。

你对 AI 说
这两份文件是同一个项目的报价单和合同。逐项对比:产品型号、数量、单价、总价、付款方式和时间、交货期、质保期。只列出两份不一致的地方,每条写清两边原文和页码。不要改动文件。

它审完,还得你来拍板

一份 40 页的合同,逐条看少说也要一两个小时;交给 WorkBuddy 的合同审查专家,常见的标准合同,大部分常见风险都能抓到。但再准,也只是初筛。

让它起草法律文书更是这样,比如协商解除协议:它写出来的只能当草稿,涉及解除、补偿的,一定要人工二次审核,最好咨询公司法务后再定稿。

它帮你找出来、标清楚;签不签、改不改、找不找法务,是你的事。专家怎么用,第 21 节会讲。

动手做

找两份你手上内容有重叠的文件,交给它

  • 先问它读到了几份、每份几页,和你手上的对一对。
  • 是扫描件的话,先让它抽前几行给你看,再全量。
  • 让它每条结论带页码和原文,找不到的写“未找到”。
  • 让它列出两份文件对不上的地方,挑一条翻回原文核对。

资料查到了、文件读透了。下一节换一种材料:不是写好的文件,而是一场会上大家说的话,怎么变成纪要、待办和需求文档。