仓库盘点表和系统数对不上，怎么让 AI 帮着找差异

交给 AI 之前，把 4 份数据整理成同一套编码，否则它只会把错误放大。

系统库存导出表，至少包含物料编码、名称、规格、账面数量、库位 5 列。

盘点实盘表，编码和库位要和系统表一一对应，手写记录先录成电子版。

近 1 个月的出入库流水，含单据号、日期、数量、经办人，用于追差异来源。

期初余额和上次盘点的差异说明，能看出是历史遗留还是本期新出。

4 份表放在 1 个 Excel 文件的不同工作表里，列名统一成一样的叫法，编码统一用 8 位或 12 位的那一套，AI 读起来比 4 个独立文件准得多。

我们仓库 320 个 SKU，上月盘出 47 件差异，按这个流程 1 天就定位到了。

1. 先让 AI 按编码做 1 次全量匹配，输出 3 类：两边都有、只有系统有、只有实物有。

2. 对着「只有系统有」这类查流水，看是不是已出库未录单，我们那次有 18 件是发货单还在车上没录入。

3. 对着「只有实物有」查收货，有 12 件是供应商多送没开单，堆在待检区。

4. 剩下 17 件让 AI 按库位聚类，发现集中在 2 个货架，现场一找是同规格不同批号混放，编码贴错了。

整个过程 AI 只做匹配和归类，判断还是人去现场核，所以数据要给它全，结论要自己验。

第 2 个月再盘，差异降到 9 件，主要是流程改了，工具只是让问题露出来。

AI 在盘点这件事上能做 3 类活，做不了 2 类。

能做的部分：按编码匹配两张表、按规则归差异原因、把流水按物料汇总成时间线。

做不了的部分：判断实物到底在哪、确认单据是否真实，这两件必须人去现场和系统里核。

所以提问方式要写清规则，比如「数量差在 5 件以内归为计量误差，超过 5 件单独列出」，规则给得越具体，输出越能直接用。

数据量大时按库区分批喂，1 次 2000 行以内比较稳，超了容易被截断，后面几列直接丢。

输出要求写成表格更实用：编码、账面对比、差异数、可能原因、建议核查动作，5 列够用。

4 个做法会让差异越查越乱。

直接把手写盘点单拍照丢给 AI 识别，数字 1 和 7、0 和 6 认错是常事，20 页里错 3 到 5 处很普遍。

用名称匹配不用编码，同规格不同批号的物料会被合并，差异被抹平，看着对上了其实错得更深。

只比对总量不看库位，总量对得上但库位串了，下次发货照样发错。

让 AI 直接判断「谁的责任」，它只能编，追责要走单据和签字，工具给不了这种结论。

稳妥的顺序是先统一编码，再做全量匹配，末了人工核现场，3 步缺 1 步结果都不能用。差异查完之后要把原因写回单据，不然下个月同样的问题还会再来 1 遍。