一个 800 个 SKU 的小厂仓库，月底对账通常是这么过的：
真正在"对数字"的时间不到三成，七成在找单据、补记录、问人。
第一段，把散单据变成一行行记录。 拍照或转发的领料单、送货单，AI 按你定的字段（日期、料号、数量、单位、领用人）读成表格。印刷体基本能直接进表，手写潦草的要人复核一遍。
第二段，按料号汇总，先把明显对不上的挑出来。 入库减出库，跟 ERP 期末数比，差多少、差在哪个料号、差在哪几天，列成一张差异清单。这一步原来要人一行行拉公式，现在几分钟出结果。
第三段，回答"这个料还有多少"。 业务来问、采购来问，不用再跑仓库翻，问一句，AI 按台账答，并说清依据是哪几张单。
按上面这个 800 SKU 的厂算：对账从 2 天压到半天，一个月省 1.5 个工作日。更值钱的是差异从"月底才发现"变成"每周看一次"，急单缺料的次数会明显下降——这两笔加起来，比省下的那点工时多。
别一上来就全仓上线。挑 20 个最常动的料号，把上个月的纸单全部拍照喂进去，让 AI 出一张差异表，跟人工做的对一遍。对得上，再扩到全仓；对不上，先修字段和单位，别急着扩。
对账这件事，AI 的价值不在于算得快，而在于让差异一周内暴露，而不是拖到月底。
对账是最适合先交给 AI 的活之一：规则固定、重复度高、错了看得见。但它只负责把数字摆平，仓库里那堆实物，还得靠人去数。